好吧我有点标题党，其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题，但题目为什么是这样，一般来说我们如果要给一个大表来加索引，并且这个查询还要加挺多列的时候，是蛮头疼的问题，PostgreSQL 中有一种索引叫 BLOOM INDEX ，而这个索引有什么好处，我们来看看。
最近，当开发人员David Glasser了解MongoDB默认执行脏读的糟糕方式时，MongoDB再次成为Reddit的佼佼者。在本文中，我们将解释什么是隔离级别和脏读以及如何在流行的数据库中实现它们。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
【导语】春节将至，俗话说“腊月二十四，掸尘扫房子”，很多人会在腊月二十四给家里做大扫除迎新春。
PostgreSQL关系数据库系统是一个功能强大的，可扩展的，并符合标准的开源数据库平台。本指南将帮助您在CentOS 7 Linode上安装和配置PostgreSQL。
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分，是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法，无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息，但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
工作近十年来，开源关系数据库PostgreSQL一直是OneSignal的核心部分。多年来，我们已经在近40台服务器上扩展了多达75 TB的存储数据。我们的实时分段功能极大地受益于PostgreSQL的性能，但是由于繁重的写入负载和PostgreSQL升级路径的限制而导致的膨胀，有时我们也一直在挣扎。
作为一名 Web 开发人员，我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射（ORM）。我使用的是 Django 查询集 API，这个界面用户体验很好。之后，我转向数据工程方向，更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据，并将其转换为数据科学家可利用的内容，这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录，Free Space Map and Visibility Map:
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
提到在线加索引都是商业数据库的功能，例如SQL SERVER 在线加索引就是你花钱买的版本也必须是企业版， 标准版都不能在线加索引。POSTGRESQL 支持在线加索引的功能，在本文撰写期间MYSQL 是不支持 online add index 对于几千万的大表建立索引还是要使用工具，并且8.0 使用gh ost 是有我问题，所以对于大表加索引并且是8.0的情况还得是 pt-osc.
一:inner join inner join 是在做排除，如果任一行在两个表中不匹配，则注定将从最终的结果中排除掉 例子1：select * from employee e inner join employee m on e.managerid = m.employeeid 这是从一个表里查询了两次 得到的一行记录将包括两个employee的信息 前面的是经理 后面的是打工的 注意from哪个表 哪个表的信息就在前面 其中e和m分别是表的别名，这里的别名和列的别名不同，不用写as
来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，只要开发者想使用 SQL 在文件中存储结构化的数据，SQLite 应是首选方案。
索引是增强数据库性能的利器，在检索某些特定行的时候效率会有很大提升，postgresql中索引类型丰富，每种索引有着不同的应用场景，下面简单介绍一下。
关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。
PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜，因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导。在这篇博文中，我将描述借助 EXPLAIN ANALYZE 和 Postgres 元数据分析优化看似显而易见的查询的示例。
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。
作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。
这是「进击的Coder」的第 694 篇技术分享 作者：Markus Winand 原文：https://modern-sql.com/blog/2019-01/sqlite-in-2018 “ 阅读本文大概需要 9 分钟。 ” SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎，尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明，然后描述其顶层架构，之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop，进而阐述可以选择前者的理由。
Citus 是一种 PostgreSQL 扩展，它允许数据库服务器（称为节点）在“无共享(shared nothing)”架构中相互协调。这些节点形成一个集群，允许 PostgreSQL 保存比单台计算机上更多的数据和使用更多的 CPU 内核。这种架构还允许通过简单地向集群添加更多节点来扩容数据库。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
要将数据插入分布式表，您可以使用标准 PostgreSQL INSERT 命令。例如，我们从 Github 存档数据集中随机选择两行。
今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比，欢迎大家在评论区发表自己的见解。
和任何数据库软件一样，PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的，但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!
为什么翻译这篇文章，因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了，一个是有10多年的经验，一个也有5-6年的经验，而且这两种数据库在很多部分很相似，所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知，他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ，OMG 这篇文字更的写，明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ，非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库，做这样决定的人，应该被开除。
1、索引越多越好吗？ 2、为什么会有联合索引的最左前缀问题和like%走索引问题？ 3、如何合理设计索引 4、如果索引都无法解决提高性能，还有什么方面能提升？
log_destination (string) PostgreSQL支持多种方法来记录服务器消息，包括stderr、csvlog和syslog。在 Windows 上还支持eventlog。设置这个参数为一个由想要的日志目的地的列表，之间用逗号分隔。默认值是只记录到stderr。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。
这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器 为特定的查询选择的缺省规划并不是最优，那么我们就可以通过使用这些 配置参数强制优化器选择一个更好的规划来temporary解决这个 问题。不过，永久地关闭这些设置几乎从不是个好主意。更好的改善优化器 选择规划的方法包括调节Section 18.6.2、 更频繁运行ANALYZE、增大配置参数 default_statistics_target的值、使用 ALTER TABLE SET STATISTICS为某个字段增加收集的 统计信息。 这些配置参数影响查询优化器选择查询计划的暴力方法。如果优化器为一个特定查询选择的默认计划不是最优的，一种临时解决方案是使用这些配置参数之一来强制优化器选择一个不同的计划。提高优化器选择的计划质量的更好的方式包括调整规划器的代价常数（见Section 19.7.2）、手工运行ANALYZE、增加default_statistics_target配置参数的值以及使用ALTER TABLE SET STATISTICS增加为特定列收集的统计信息量。
上图既包含了四个基本子空间的性质以及相对关系，还给出了伪逆的解释，伪逆就是列空间到行空间的映射（投影）。
数据库的执行计划是SQL优化的最重要手段，执行计划怎么来的、包含什么内容、我们应该关注哪些点，这些是需要我们掌握的，基于这些知识再去理解SQL优化将更加容易。 本文由腾讯云数据库高级架构师何敏带来TDSQL PostgreSQL执行计划详解，以下为分享实录： 在了解PostgreSQL执行计划之前，需要先知道执行计划由来。TDSQL PostgreSQL版任何查询都会经过语法和语义解析，生成查询表达式树，也就是常用查询数，解析器会去解析语法，分析器会把语法对应对象进行展开，通过重写器对规则进行重写，最后生成
最近给我提建议的陌生人是不少，有提示我对于云费用计算常识性错误的，有对我 OB 的撰写方式异议的，还有一个陌生人，在看完我的文字后，留言：你也是做自媒体的，你自己的排版太差，你自己知道吗，你这样让我影响阅读。
在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是，PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性，这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
PostgreSQL有很多索引类型。每种索引类型都有各自适用的情景，具体使用哪一种索引取决于数据类型、表中的底层基本数据和执行的查询类型。
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近年来，PG对排序进行了一些改进。PG15的开发周期中，我和Ronan、Dunklau、Thomas Munro、Heikki Linnakangas对PG做了一些更改以加快排序速度。当PG15于2022年底推出时，排序的每一项改进都应该可用。
在为生产设置应用程序时，准备好多个数据库副本通常很有用。保持数据库副本同步的过程称为复制。复制可以为大量同时读取操作提供高可用性水平扩展，同时减少读取延迟。它还允许在地理上分布的数据库服务器之间进行对等复制。
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