在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
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。
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。
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
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。
https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion
arr_arr_num类型的元素中的任意一个位置,都可以保存arr_num类型,无论arr_num类型中有几个元素。
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/sql/mvcc/ PostgreSQL针对ACID的实现机制 数据库ACID 数据库事务包含如下四个特性 原子性(Atomicity) 指一个事务要么全部执行,要么不执行。也即一个事务不可能只执行一半就停止(哪怕是因为意外也不行)。比如从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1)划卡;2)出钱。不可能划了卡,而钱却没出来。这两步必须同时完成,或者同时不完成。 一
在建立一个新项目时,尤其是在 Web 上的项目,选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具,该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
这种情况下,连接实际发生在WHERE子句中。在FROM子句中,只需要列出JOIN的表。另一种显式连接:
Keepalived可提供VRRP以及health-check功能,可以只用它提供双机浮动的vip(VRRP虚拟路由功能),这样可以简单实现一个双机热备高可用功能。
以及其他的的一些组成部分,例如并发控制、分布式等。 这个课程系列将会自底向上逐一介绍。
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。
视图(View)本质上是一个存储在数据库中的查询语句。视图本身不包含数据,也被称为虚拟表。 我们在创建视图时给它指定了一个名称,然后可以像表一样对其进行查询。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储,组织和访问信息的结构化方法。
Ubuntu 16.04 LTS云主机2台,主机名为pg1(192.168.0.10)和pg2(192.168.0.11)。
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 内幕探索》读书笔记 - 第一章:集簇、表空间、元组 引言 个人建议本章节自己搭建一个Postgresql数据库边实战边阅读更容易理解。 思维导图 图片比较大,这里贴出xmind
PostgreSQL天然集群,多个集群可以组成集簇,有点类似军队的连、团、旅这样的组织规则。对于我们日常学习使用的单节点则是单个集簇单个集群,自己就是集群。
认证方式除“trust”外,还有“peer”, “ident”, “md5”, “password”等
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。
切换su - postgres用户(直接在终端输入psql也可实现),在postgres用户下输入\l
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。
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database
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。
不同的架构决定了产品不一样的特性,看完了PostgreSQL核心进程会发现并没有喜闻乐见的UNDO模块,既然没有UNDO,那么我在事务修改了一条数据, 发现数据改错了,突然不想改了数据还能回退吗?
一般实现数据库的并发会采用三种方式,分别是多版本并发控制(MVCC),严格两阶段锁(S2PL),乐观并发控制(OCC).在MVCC中,每个更新操作都会创建新的一个数据版本,并保留旧版本。当事务读取数据对象时候,系统会根据一定的策略选择一个数据版本读取,这样读写都不会互相干扰。基于S2PL的数据库系统在写操作发生时会阻塞相应对象上的读操作,因为写入者获得了操作对象的互斥锁。PostgreSQL采用了基于MVCC的变体,叫做快照隔离级别(SI) 目前Oracle数据使用undo来实现快照隔离级别。当新数据写入
墨墨导读:PostgreSQL使用session_exec插件实现用户密码验证失败几次后自动锁定,本文介绍一种处理方案。
如果大家熟悉PG的发布与订阅的话,那么对于本文理解应该很有帮助。接下来我们来看下分布式数据库TBase如何做多个实例或多个库之间的数据同步多活的。 在业务场景中我们经常可能会用到某一部分数据,但数据源头又是来自多个库的入库数据,比如我希望南区的A实例的某个库或表的数据能够汇集到北区B实例的某个库或者某个表中,只要A库中的数据的增删改的变化,能够即时的同步到B库,但B库的操作对不会影响A库。接下来我们就动手来看下TBase 的数据多活发布订阅。
我们知道数据库创建索引可能会锁住创建索引的表,并且用该表上的一次扫描来执行整个索引的构建,这样在创建索引时会影响在线业务,非常大的表创建索引可能会需要几个小时,这样阻塞业务是不被允许的。商业数据库一般都提供在线创建索引的能力,PostgreSQL作为开源数据库,也提供了这样的功能。我们在CREATE INDEX命令中新增CONCURRENTLY选项来实现索引的在线创建。
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。
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。
关系数据库是满足多种需求的数据组织的基石。它们支持从网上购物到火箭发射的各种功能。PostgreSQL是一个既古老但仍然存在的数据库。PostgreSQL遵循大部分SQL标准,具有ACID事务,支持外键和视图,并且仍在积极开发中。
背景 通常在数据库中最小粒度的锁是行锁,当一个事务正在更新某条记录时,另一个事务如果要更新同一条记录(或者申请这一条记录的锁),则必须等待锁释放。 通常持锁的时间需要保持到事务结束,也就是说,如果一个长事务持有了某条记录的锁,其他会话要持有这条记录的锁,可能要等很久。 如果某张表的全表或者大部分记录要被更新的话,有几种做法。 1. 在一个事务中更新需要更新的记录,很显然时间可能很长,因为没有了并发。 2. 在多个事务中更新不同的记录,使用高并发来缩短更新的时间,但是就需要解决并发更新时存在的行锁冲突的问题。
PostgreSQL 10 版本开始支持逻辑复制,在12版本之前逻辑复制仅支持普通表,不支持分区表,如果需要对分区表进行逻辑复制,需单独对所有分区进行逻辑复制。
PostgreSQL安装成功之后,会默认创建一个名为postgres的Linux用户,
PostgreSQL数据库表在删除数据后磁盘空间未释放,该怎么办? 主流的压缩表工具有哪些?该如何选择?
📷 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
Homebrew以及dmg安装包安装都可以,不过Homebrew跟dmg包图形化安装还是有些区别,根据自己习惯任选其一即可,不过为了方便理解后续的操作,还是简单介绍下两种安装方式的区别
由于系统表中OID全部都是原User OID与新User OID对不上,如果将系统表对应的OID全部更新为新的User OID工作量比较大,所以选择根据原User OID 重建pg_authid表
config /etc/postgresql/9.5/main data /var/lib/postgresql/9.5/main locale en_US.UTF-8 socket /var/run/postgresql port 5432
PG流复制场景下,默认配置下, 如果在PG从库执行长时间的查询,会出现查询的报错。提示
这是为数据开发人员使用的辅助工具,用于数据库之间的表同步,说同步并不严谨,因为不是实时更新的,更确切的说法是复制,可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库,以下遇到同步的词请理解为复制。
在Postgres中更新大型表并不像看起来那样简单。如果您的表包含数亿行,您将发现很难及时进行简单的操作,例如添加列或更改列类型。
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