腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(Cloud Data Warehouse PostgreSQL)(以下我们简称CDWPG)为企业提供简单、快速、经济高效的 PB 级云端数据仓库解决方案。云数据仓库兼容 Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,可以使用丰富的 PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。
PG使用共享内存在多进程之间进行数据共享。使用动态共享内存段dynamic shared memory segments在并行workers之间进行数据交换,这个内存在启动时分配固定大小。但是PG后端进程必须管理私有内存用于处理SQL语句。本文,介绍PG如何使用memory context,即内存上下文,来管理私有内存;以及如何检查内存使用情况。这对于编写服务器代码的人来说很有意思,但我要重点关注用户如何理解和调试SQL语句的内存消耗。
最近加群的人太多了,可能是因为这篇 Peace and love,从今天开始我们群正式加入 ORACLE ,因为群里的ORACLE 大佬也很多,所以基本上市面上能见到的常见的数据库产品,群里都有大佬和各种厂商,和工作者,我们准备把 Peace and love 发扬光大,都是数据库,大家一起学。
PostgreSQL数据库的进程可以分为三类:后台进程、后端进程或叫服务器进程、客户端进程或用户进程。
可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标,并将其发送给普罗米修斯。更多详细信息参考:
PostgreSQL的统计收集器是一个支持收集和报告服务器活动信息的子系统。 目前,这个收集器可以对表和索引的访问计数,计数可以按磁盘块和个体行来进行。它还跟踪每个表中的总行数、每个表的清理和分析动作的信息。它也统计调用用户定义函数的次数以及在每次调用中花费的总时间。
因为POSTGRESQL 备份的方式很多,所以在众多的备份方式和软件中,也只能“半网打进”。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
最近经历了一些事情,貌似也更深层的懂得了一些之前就“懂得”的道理,也理解了之前一些不能理解的人和事。最近也反思之前所做的一切,其实都和爱有关,乔布斯曾经说过,如果你爱他,你能更深层次的切入,因为任何一件事情如果想深层次的理解,都和你爱不爱他有关,越往深层次去做,越枯燥,越难受,只有你爱了他,才能继续走下去。 这也是为什么大部分“混社会”的人都只能叫,从业者,而不是专家的原因之一吧。
https://www.percona.com/blog/how-patroni-addresses-the-problem-of-the-logical-replication-slot-failover-in-a-postgresql-cluster/
Mysql的逻辑复制性能虽然被诟病的比较久了,但是功能多,延迟复制,级联复制,多源复制. 尤其MYSQL的复制的灵活性有种被玩坏了感觉. POSTGRESQL 的复制方式其实也是支持延迟库的,POSTGRESQL 的WAL 的复制方式也是比较灵活的,PITR . 实际上原理就是延迟数据的重放.PostgreSQL使用的是流复制,所以它的设计速度非常快,因为WAL接收者截取了一组日志记录,然后把这些日志记录写到WAL文件中。那么这篇文字要说的一个复制延迟是人为的复制延迟, 另一个是实际上由于某些原因导致的复制延迟.
问题 [postgres@pg03 ~]$ psql -h 192.168.1.3 -U postgres -d tdb psql: FATAL: cache lookup failed for access method 403 使用客户端新建连接访问数据库时出现报错,无法建立连接,而访问其他数据库正常。 根本原因 postgresql后端服务进程在初始化阶段加载系统字典表时,由于系统字典表pg_am损坏导致加载失败,初始化失败报错退出。 诊断步骤 PG后端服务进程在被fork出来之后会进行如下函数
首先要说的是,这个“数”友的问题是,他们公司使用的是SQL SERVER 由于各种不满(此处省略N多文字),然后他们要换数据库,如果换成PG会如何,他们在从库会有很多的复杂查询的问题。所以才有了这篇文字。
有几种关闭数据库服务器的方法。通过给postgres进程发送不同的信号,你就可以控制关闭类型。
处理办法:因提示的是数据库正在被其他用户所使用,所以需要先关闭连接该库的会话即可。 关闭连接的方式在PostgreSQL9.2及以上版本可以直接通过以下方式处理:
一提到“Kill”命令,大家是不是很兴奋,潜意识觉得自己大展宏图之刻即将到来,仿佛自己就是那个黑暗的夜空下拿着长剑的武士,站在高高的山崖顶层,xx一切。。。别,醒醒吧,孩子(大侠)!大家在停止Java进程时(当然,不仅仅是Java,其他应用也同样适用,本文主要针对Java程序进行解析),有没有想过为什么要用kill -9呢?这样操作对吗?
依赖ruby高版本, 在centos7上安装没成功,用它提供的docker也提示不兼容(可能是我工作站CPU太老导致的)
部门的项目原先基于Oracle进行存储、DM层OLAP计算、后端接口访问,而Oracle只是单机+从库的部署方式,经过一段时间的使用,存储与性能都有捉襟见肘之处,另外也想节省成本,决定响应去O的大潮。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
并行计划没有什么特殊的地方,并行逻辑基本都在ExecGather函数中实现的:
今天是DNF九周年活动,出了新职业圣职者,为了快速升级需要获取疲劳药,可以用活动送的 黑钻来抽奖,每抽一次需要分别点击三次,而我能抽奖500多次,所以不想手动来点击,刚好 前几天在微信公众号看了一个简短的文章,是关于python的pyautogui库可以自动化键盘和鼠标 的操作,因此就开始动手做;台式机以前新装的系统,因此需要下载python。
关于分布式通信,PyTorch 提供的几个概念是:进程组,后端,初始化,Store。
接上期PostgreSQL 读书会 一期 系统目录 1 --291页
开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题,有需求都可以加群。加群请联系 liuaustin3 ,(共1730人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5) 4群(260+),另欢迎 OpenGauss GaussDB的技术人员加入。
1 灵活: 逻辑复制对比物理复制来说,可以单表进行数据的复制,物理复制则是不可以的,并且大部分时间对于ETL的功能需求来说,物理复制太重了,需要的磁盘,网络,等资源都相对于逻辑复制消耗的要大的多.
PostgreSQL有能力在命令执行期间报告特定命令的进度。当前,唯一一种支持进度报告的命令是VACUUM。这在未来可能会被扩充。
目前OpenStack后端存储广泛使用Ceph,而且一般使用的都是三副本,以空间换可靠性来保证存储数据的安全,由于数据冗余,真实可用容量最多也只能达到集群的1/3。不仅如此,Ceph集群有一个木桶效应,当某一个OSD容量达到full,会导致整个集群只能读不能写,此时Ceph集群的容量可能只使用了60%,系统已经提示不能再写入数据了。L版之后好像已经把影响范围缩小到pool级别。
准入条件:必须在事务块内,即顶级事务内TBLOCK_INPROGRESS 或子事务内 TBLOCK_SUBINPROGRESS。
努力就应该有回报, 大多数人大多数的时候的努力都是期望有回报的,没有回报的努力,如同没有工资的工作,和一刻都没有爱着你的人,真心的付出, 所以大多数的努力都是有时限的,有忍耐度的, 而对一个事务持续的
获取PG服务产生的所有IO情况历来都是一个挑战。首先,PG将IO行为范围内为写WAL和读写数据目录(也就是数据文件)。真正的挑战是:理解围绕写入的二阶效应:通常数据的写入发生在事务提交后,即异步刷写,这就对理解哪个进程实际写入数据目录(以及何时)带来困难。
当前PostgreSQL版本号由主要版本号和次要版本号组成。 例如,在版本号10.1中,10是主要版本号,1是次要版本号,这意味着这将是主版本10的第一个次要版本。 对于PostgreSQL版本10.0之前的版本,版本号由三个数字组成,例如9.5.3。 在这些情况下,主要版本由版本号的前两个数字组(例如9.5)组成,次要版本是第三个数字, 例如3,这意味着这将是主要版本9.5的第三次要版本。
可能是平台目前在一些公司已经进行大规模应用的缘故,很多因量变引起质变的问题也相继出现,比如接口库的接口过多,一页暂时不全,就想做分页显示这个功能。
在Oceanus控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行 Flink 实时计算服务,分享给大家~
CRUSH 算法,全称 Controlled Replication Under Scalable Hashing (可扩展哈希下的受控复制),它是一个可控的、可扩展的、分布式的副本数据放置算法, 通过CRUSH 算法来计算数据存储位置来确定如何存储和检索数据。
数据库中的现象 📷 Lost Updates现象:两个事务同时并发更新一个行数据,第一个事务更新完毕后,第二个事务没有考虑第一个事务的任何变更而进行数据变更的问题。比如A、B事都做转账10元给X账户操作,A事务在账户X(已有1元)完成转账这时候X账户有11元,而B事务这是开始转账读取X账户的11元,在转账1元,这时候X账户有12元,整个过程客户丢失了1元 Dirty Reads and Read Uncommitted现象:一个事务读取另外一个事务未提交的事务的数据这个就是脏读 Non-Repeatab
什么是管道模式呢?管道模式允许应用程序发送查询,而不用读取先前发送查询的结果。一句话,它允许在单个网络事务中发送和接收多个查询和结果,从而显著提高性能。
Ceph基本功能 Ceph提供对象存储/块存储/文件存储的功能。一个Ceph就请你中至少包括Ceph Monitor、Ceph Manager、Ceph OSD,如果不熟了CephFS也需要一个MetaData Server组件。Ceph是以在Pool中存储数据对象的形式存储数据,首先ceph把应用端的文件先切若干个分ceph配置的标准对象大小的数据对象,然后针对这些数据对象进行哈希计算找到每个对象应该存储的PG,然后通过CRUSH算法和PG信息获取一组健康的OSD(一组OSD的数量和多副本或者纠删码相关)
这个问题是作者一个集群中(ceph 0.94.5)出现了一个磁盘损坏以后造成了一些对象的丢失,然后在做了一定的处理以后,集群状态已经正常了,但是还是新的请求会出现block的状态,这个情况下如何处理才能让集群正常,作者贴出了pg dump,ceph -s,ceph osd dump相关信息,当出现异常的时候,需要人协助的时候,应该提供这些信息方便其他人定位问题,最后这个问题作者自己给出了自己的解决办法,出现的时候影响是当时的流量只有正常情况下的10%了,影响还是很大的
PostgreSQL与MySQL语法有一些细微差异,记录一下PostgreSQL常用的SQL语句。
在任何时间,PostgreSQL在数据集簇目录的pg_wal/子目录下都保持有一个预写式日志(WAL)。这个日志存在的目的是为了保证崩溃后的安全:如果系统崩溃,可以“重放”从最后一次检查点以来的日志项来恢复数据库的一致性。该日志的存在也使得第三种备份数据库的策略变得可能:我们可以把一个文件系统级别的备份和WAL文件的备份结合起来。当需要恢复时,我们先恢复文件系统备份,然后从备份的WAL文件中重放来把系统带到一个当前状态。这种方法比之前的方法管理起来要更复杂,但是有其显著的优点:
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多个进程之间的数据传递。Queue本身是一个消息列队程序。
最近在使用PostgreSQL的时候,在执行一些数据库事务的时候,先后出现了statement timetout 和idle-in-transaction timeout的问题,导致数据库操作失败。
数据库监控,其实是一个收集指标,分析指标,最终得出系统当前状态数据的结果.同时对于关键指标正常的情况和非正常的情况,进行分析最终得出阈值,在触发阈值后开始进行报警. 另外监控还有两个用途:一是用于历史数据分析和展示,帮助我们确定系统的中长期趋势,从而帮助我们计划升级;二是在出现问题时立即采取行动.
Particle Swarm Optimization ,粒子群优化算法,常用来找到方程的最优解。
程序分析是以某种语言书写的程序为对象,对其内部的运作流程进行分析。程序分析的目的主要有三点:一是通过程序内部各个模块之间的调用关系,整体上把握程序的运行流程,从而更好地理解程序,从中汲取有价值的内容。二是以系统优化为目的,通过对程序中关键函数的跟踪或者运行时信息的统计,找到系统性能的瓶颈,从而采取进一步行动对程序进行优化。最后一点,程序分析也有可能用于系统测试和程序调试中。当系统跟踪起来比较复杂,而某个BUG又比较难找时,可以通过一些特殊的数据构造一个测试用例,然后将分析到的函数调用关系和运行时实际的函数调用关系进行对比,从而找出错误代码的位置。
2011年已经发现GetSnapshotData存在瓶颈,当时做的优化是把PGPROC里面把快照需要的变量拆出来,放到PGXACT中,这样数据结构小很多,可以装到一个cpu cache line中。
PostgreSQL中大量更新或者删除记录后,加上autovacuum参数未做优化或设置不当,会导致表及索引膨胀。生产环境除了手动使用vacuum之外,还有两个比较常用的工具:一个是pg_repack,另外一个是pg_squeeze。
本文是 PyTorch 分布式系列的第六篇, 介绍 DistributedDataParallel 所依赖的初始化方法和Store这两个概念。
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