PG15对统计进行了重大改进。将stats collector进程优化掉了，不再将统计数据放入临时文件中，而是放到共享内存中，在shutdown前由checkpoint进程将其持久化，启动时由startup进程将其加载。减少了IO和进程间通信，从而改进性能。
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。
数据库管理系统需要操作的数据位于RAM，并会异步刷写到磁盘或其他非易失性存储介质。写被推迟，推迟时间越久IO次数越少，系统操作越快。
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。
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序，这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始，Uber 的架构已经发生了巨大变化，变成了微服务，并采用新的数据平台模型。具体地说，之前使用 Postgres 的地方，现在改用 Schemaless，一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中，我们将探讨 Postgres 的一些缺点，并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
来源 | OSCHINA 社区、作者 | PostgreSQLChina 链接：https://my.oschina.net/postgresqlchina/blog/5568852 在使用 PostgreSQL 的时候，我们某些时候会往库里插入大量数据，例如，导入测试数据，导入业务数据等等。本篇文章介绍了在导入大量数据时的一些可供选择的优化手段。可以结合自己的情况进行选择。 一、关闭自动提交 关闭自动提交，并且只在每次 (数据拷贝) 结束的时候做一次提交。 如果允许每个插入都独立地提交，那么 Postg
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。
github地址： https://github.com/ankane/dexter
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。
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。
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。
静态代码分析是指在不运行代码的方式下，通过词法分析、语法分析、控制流、数据流分析等技术对程序代码进行扫描的技术。它的目的是验证代码是否满足规范性、安全性、可靠性、可维护性的要求。
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。
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，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群（共1720人左右 1 + 2 + 3 + 4+5） 另欢迎 OpenGauss GAUSSDB的技术人员加入
之前写了一篇《免费的个人博客系统搭建及部署解决方案（Hugo + GitHub Pages + Cusdis）》，讲述了一下我使用 Serverless 和一些开源项目搭建的博客系统，也开了个系列来记录搭建过程。
会发现生成的语句中过滤条件是 WHERE account.id != account.id，使用PostgreSQL Explain ANALYZE 命令，
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库，而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处，包括扩展单个微服务的能力，使代码库更易于理解和测试，以及为每个微服务使用不同的编程语言，数据库和其他工具。
PostgreSQL提供了功能来支持数据库服务器的动态追踪。这样就允许在代码中的特 定点上调用外部工具来追踪执行过程。
与MySQL设置innodb_buffer_pool_size = 80%左右的系统内存相比，也就是将操作系统大部分内存分配给Innodb的buffer pool的缓存管理机制不同，Postgresql采用数据库采用实例buffer和操作系统buffer双缓存(effective_cache_size)的工作模式，这一点两者还是有着比较本质上的差异的。
在今天快速发展的技术领域中，SQL 数据库与 Kubernetes 集群的集成变得越来越普遍。这种融合在释放可扩展性和效率的新视野的同时，也引入了在监视和管理 SQL 查询方面的独特挑战。
（1）查看master与segment的状态与配置 # 概要信息 gpstate # 配置详细信息 gpstate -s
在数据库集群中，有3个配置文件，分别是：postgresql.conf，pg_hba.conf和pg_ident.conf。其中postgresql.conf为服务器主要的配置文件，pg_hba.conf是客户端认证配置文件，pg_ident.conf用来配置哪些操作系统用户可以映射为数据库用户。
Notify和Listen是Postgresql提供的不同会话间异步消息通信功能，例子：
PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器，在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外，为用户又提供了一种选择。 我们还是建议您使用云数据库进行搭建，省去数据迁移等麻烦操作，数据库详见：https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview
多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间，则可以工作，但是如果您要为最终用户提供动力，那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中，我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在，我们已经完全烘焙了物化视图的支持，但即使如此，我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
这两年，除了 Makefile，我就没碰过这么怪的语法。当然 Makefile 我是果断放弃了，因为我会写 CMake 嘿嘿。 我写前端的舍友说：你们写 C++ 的看这个怪很正常。。。
这三年，除了 Makefile，我就没碰过这么怪的语法。当然 Makefile 我是果断放弃了，因为我会写 CMake 嘿嘿。
此前，笔者曾写过一篇《OpenLDAP 安装初体验》尝试使用 Docker 一键式部署 OpenLDAP。其中，对 LDAP 协议也作了一定的基础入门，但对如何利用 LDAP 来为各式各样的应用提供统一认证服务还未有深入的实践。本文就打算以 LDAP 为中心集成到团队内部的各类第三方系统或服务中。例如，团队内部常用的私有化代码托管服务 Gitlab、网盘服务 Nextcloud、缓存加速服务 Squid、访问内部集群的专用 OpenVPN 服务、内部团队知识库服务 Dokuwiki、内部代码库及容器镜像服务 Nexus3 等等。
九月初的小长假，加上 Tubi holiday，四天时间里我做了 9 个视频，一口气把 xdiff 系列弄完。这系列一路发到了十月初。在此期间，我基本无暇打理 B 站视频，只是在视频库存快要见底的时候思考过下一个系列发什么。恰巧最近业余时间都在研究和 postgres 相关的项目：
Job类似Unix中的crontab,有定时执行的功能，可以在指定的时间点或每天的某个时间点等自行执行任务。在各类系统使用运行过程中，经常会遇到需要定时完成的任务，比如定时更新数据，定时统计数据生成报表等等，这些工作都可以使用Job来完成。在openGauss 2.1.0中，提供了以下接口来实现管理Job。
PostgreSQL安装成功之后，会默认创建一个名为postgres的Linux用户，
PostgreSQL支持物理复制（流复制）及逻辑复制2种。通过流复制技术，可以从实例级复制出一个与主库一模一样的实例级的从库。流复制同步方式有同步、异步两种。
作者 | Mahmoud Hashemi 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Mahmoud Hashemi 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 2020 年可谓反复无常。尽管一切都超出了人们的控制，但随着时间的推移，我发现自己把越来越多的时间地投入到一件感觉唾手可及的事情中：为我帮助构建的大型企业级 Web 应用程序 SimpleLegal 设计一个面向未来的解决方案。 现在已经完成了，这次平台升级很容易就可以在我最复杂的项目中名列前茅，此时此刻，最幸福的结局。幸福
PostgreSQL 可以说是目前功能最强大、特性最丰富和结构最复杂的开源数据库管理系统，其中有些特性甚至连商业数据库都不具备。这个起源于加州大学伯克利分校的数据库，现已成为一项国际开发项目，并且拥有广泛的用户群，尤其是在海外，目前国内使用者也越来越多。
关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下，所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划：计划树的叶子节点被称为表扫描节点。查询节点对应于从基表获取数据。
数据库中一个核心的功能就是数据的访问， 数据的访问与计算单元越近越好，而CPU中的缓存的价格是昂贵的，并且也是稀少的，这就需要有CPU的 1 2 3 级别的缓存，CPU有一大部分的时间在处理这些缓存之间的信息交换，当然这些CACHE 也不大够处理我们的数据，所以就有了内存，同时为了永久的存储信息，将这些信息又存储到了磁盘。这就是我们整体的数据处理和存储最基本的原理，而数据库软件也一直以此来设计数据库的软件，并让他达到最大性价比。
PG数据库的总控制进程，负责启动和关闭数据库实例，是一个指向PostgreS命令的链接，算是第一个PostgreS进程。Postmaster的主进程，还会fork出一些辅助子进程。
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。
Kong 是由 Mashape 公司开源的云原生、高性能、可扩展的微服务 API 网关。它基于 OpenResty 实现，使用 Cassandra 或 PostgreSQL 存储数据。
知道我的人都了解，自 2018 年比较正式地学习 Rust 以来（在此要感谢张汉东老师的大力推荐），我慢慢被 Rust 征服，成为一名不折不扣的拥趸。我的业余项目，90% 都是用 Rust 写就的，另外 10% 基本被 typescript（前端）和 python（主要是 notebook）瓜分。我对 Rust 热爱也体现在我的公众号和 B 站上，近两年发布的内容，主要和 Rust 有关。然而，我很少直接吹捧 Rust，更多是通过 “show me the code” 来展示 Rust 的美妙。这个周末，在 reddit/rust 版，我无意发现了 pgx 这样一个使用 Rust 来撰写 postgres extension 的集成工具，在深入地了解其文档并写了几百行代码后，我立刻就被那种直击心灵的简约之美冲破了防线，不得不在此吹上一波。如此优雅地解决另一个生态系统（postgres）的扩展的问题，我就想说，除了 Rust，还有谁？
宿主机：32g内存，8g swap，需要保证每台机器至少4g内存+8g swap，否则不能安装。。。
Sentry 是一款基于 Django实现的错误日志收集和聚合的平台，它是 Python 实现的，但是其日志监控功能却不局限于python，对诸如 Node.js, php,ruby, C#,java 等语言的项目都可以做到无缝集成，甚至可以用来对iOS, Android 移动客户端以及 Web前端异常进行跟踪。我们可以在程序中捕获异常，并发送到 Sentry服务端进行聚合统计、展示和报警。sentry官方推荐docker方式安装，使用到了docker-compose。docker至少是1.10.3以上的版本。为此需要使用centos7。
对于那些考虑使用Citus的人来说，如果您的用例看起来很合适，我们通常愿意花一些时间与您一起帮助您了解Citus数据库及其可以提供的性能类型。我们通常与我们的一位工程师进行大约两个小时的配对，以完成此操作。我们将讨论架构，加载一些数据并运行一些查询。如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。在看了多年之后，我仍然很高兴看到单节点数据库的性能提高了10到20倍，在高达100倍的情况下也是如此。
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。
PostgreSQL某些时候会耗尽操作系统的各种资源限制，当同一个系统上运行着多个拷贝的服务器或在一个非常大的安装中时尤其如此。本节解释了PostgreSQL使用的内核资源以及你可以采取的用于解决内核资源消耗相关问题的步骤。
https://blog.dbi-services.com/postgresql-13-parallel-vacuum-for-indexes/
许多人不停抱怨 Ruby 运行缓慢。诚然，它的确不如人意，然而这并非致命伤，因为问题的根源在于你的数据库速度缓慢，成为了瓶颈。因此，这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢，但对你而言无关紧要”。
PG中，NULL可以表示空numeric值；不能进行数学操作符计算，NULL参与的结果都是NULL。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
