现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
作者 | Dane Avilla 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来,Netflix 一直在迭代开发系统,以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部,一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务(GQLMS)作为
会话(session)是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据(如 JSON Web Tokens),而另外一些则需要。
Sentry 已经在名为 Search,Tagstore(用于事件标签)和 TSDB(时间序列数据库,为大多数图形提供动力)的抽象服务接口上运行。这些服务中的每一个都有自己的生产实现,这些实现由标准关系性 SQL(用于 Search 和 Tagstore )和 Redis(用于 TSDB )支持,这些服务在 Sentry 中已经使用了很多年。
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)。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
SQLite 是非常优秀的数据库,能够在真实的生产环境中完成一些真正的工作。本文将列出五个我认为在2016年应当选用 SQLite 的原因。 便于管理 不知你是否管理过 Postgres 数据库?想要
📷 官方手册:https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus? Citus 可以扩展多远? 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
在Koverhoop,我们正在保险,医疗保健,房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca,我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标,在本文中,我将讨论核心基础架构,我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
这几天疫情爆发,只能待在家里为社会多做些贡献,一天深夜无意逛安全资讯的时候发现最新的一个漏洞:CVE-2020-7471 Potential SQL injection via StringAgg(delimiter)。漏洞是 django 的,于是我将漏洞编号拿到 google 查找了一番,发现并没有找到任何关于这个漏洞的详细说明和利用 POC,于是我动手写下了这篇文章。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
如前几节所述,Citus 是一个扩展,它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询,以加快查询性能。在高层次上,Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段,将这些查询片段分配给 worker,监督他们的执行,合并他们的结果(如果需要,对它们进行排序),并将最终结果返回给用户。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
promscale 是一个开源的可观察性后端,用于由 SQL 提供支持的指标和跟踪。
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
假如你是一个初创公司的 CTO,想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品,还得有差异化的功能(不然谁会用一个新产品),你会怎么做呢?
前端框架:Angular 2,Vue.js,Bootstrap,LESS / SASS。 Web Web平台最近取得了两个重大进展——Web Assembly 和 Service Workers,他们打开快速和高效的Web应用程序的门,弥合与本地编译应用程序的差距。Service Workers尤其是渐进式Web应用程序(上文中提到的PWA)的启用技术,并为Web平台的通知提供支持,将来还会有更多的API。 Angular.js 2 Angular.js 2今年发布。该框架由Google支持,非常受企业和
ES本身不支持SQL数据库的join操作,在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据,类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质,因此,它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示:
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
这是个bug,版本升级后,pg_config改变了,会导致后面装外部extension时没有装到指定目录。
XposedOrNot(XoN)这款工具可以搜索一个由约8.5亿个实时密码组成的xposed密码聚合存储库,而网络攻击这可以使用这种泄露的密码来对用户的个人账户产生威胁,因此广大用户可以使用这个密码库来判断自己的账户安全情况。
PostgreSQL,通常简称为Postgres,是一款强大且开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),它在数据存储和处理方面提供了广泛的功能和灵活性。本文将详细介绍 PostgreSQL 的功能、特性以及如何部署和使用它。
最近在了解国外Firebolt这家公司,对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题:在云数仓领域,对于一家初创公司,如何在人力和资源有限的情况下,怎么能够快速的切入这个这个市场?虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛(比如 Mosha Pasumansky),但是针对数据库所有组件(查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等)完全从零做,对于初创公司而言,根本不现实。
至于Mysql大家都很熟悉,很多公司因为人才储备和数据量大的原因,一般是Hadoop+Mysql的模式,Hadoop计算大量原始数据,然后按维度汇总后的展示数据存储在Mysql上,但是Mysql也有很多的“坑”:比如著名的Emoji表情坑,由此引申出来的utf8mb4的坑(隐式类型转换陷阱),性能低到发指的悲观锁机制,不支持多表单序列中取 id,不支持over子句,几乎没有性能可言的子查询........有点罄竹难书的意思,更多的“罪行”详见:见鬼的选择:Mysql。而这些问题,在PostgrelSQL中得到了改善,本次我们在Win10平台利用Docker安装PostgrelSQL,并且初步感受一下它的魅力。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
首先需要对Oracle和PostgreSQL的SQL都比较熟悉。对其理解的越详细就越具有优势,本文帮助读者迅速理解这两类SQL的区别是什么。
B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。
官方把 Retrieval 插件的代码开源了,我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成:
即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档,而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息,应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计,从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织,对于理解ES的工作原理会有帮助。
从版本9.4开始,PostgreSQL在使用JSON数据的二进制表示jsonb时提供了显着的加速,这可以为您提供增加性能所需的额外优势。
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。
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。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着,这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了,我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。用于安全地存储数据,支持最佳做法,并允许在处理请求时检索它们。
至于性能和运维成本,则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护,单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
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。
Data Analytics Studio (DAS)是一个能够提供诊断工具和智能化的建议,使得业务数据分析师能易于上手hive的应用程序并提高工作效率。本篇文章主要介绍如何为 CDP集群安装集成 DAS(Data Analytics Studio)。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
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