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。
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：
PostgreSQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。例如：
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/partition-equal-subset-sum/
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的，因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion
规则引擎系统，在每次发版启动会手动预热，预热完成当流量切进来之后会偶发的出现一次长达1-2秒的年轻代GC（流量并不大，并且LB下的每一台服务都会出现该情况）
为了证明对一个规模永远不会超过 k 的栈执行 n 个操作（包括复制栈）的总代价为 O(n)，我们可以使用摊还分析的方法。摊还分析是一种计算算法时间复杂度的技术，特别适用于那些在某些操作中需要支付额外代价（比如复制栈），但在长期内这些代价会被均摊到其他操作上的情况。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程，并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种，最常见的有：
分支机制为用户提供了生产数据库的完整副本，用户可以在副本上进行各种实验或测试，而不会影响到主分支上的生产数据库。这种分支机制非常有利于开发和测试工作的进行。
在任何人可以访问数据库前，你必须启动数据库服务器。 数据库服务器程序是postgres，它必须知道在哪里能找到它要用的数据。这是用-D选项实现的。 因此，启动服务器最简单的方法是：
返回所有调用中花费时间最多的50个查询。这意味着频繁执行的快查询可能排在不经常执行的慢查询前面。这可能是查询使用最多系统资源的一个很好的方式。
在《一文解析数据库的三生三世》这篇文章中，我们站在历史的角度认识了数据库的「前世今生」。文中提到在线事务处理等关键场景，那究竟什么是数据库的事务？为什么数据库需要支持事务？为了实现数据库事务，各种数据库是如何设计的？让我们一起来看看数据库事务的三个元问题吧！
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要，还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
AWR是Oracle 10g版本推出的特性，全称叫做 Automatic Workload Repository 全自动负载信息库 。Oracle启动后，会有后台进程定时采集并保存系统快照信息，也可以手工创建快照。AWR通过对比两个时间点的快照信息，生成该时间段的AWR报告，帮助DBA或开发人员了解 Oracle 数据库的运行情况。Oracle 还提供了 ASH、ADDM等工具，本文不进行探讨。
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。
给你一张 无向 图，图中有 n 个节点，节点编号从 0 到 n - 1 （都包括）。 同时给你一个下标从 0 开始的整数数组 values ，其中 values[i] 是第 i 个节点的 价值 。同时给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 edges ，其中 edges[j] = [uj, vj, timej] 表示节点 uj 和 vj 之间有一条需要 timej 秒才能通过的无向边。最后，给你一个整数 maxTime 。
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。
本文主要介绍 PG 的一个性能采集和分析工具 PoWA 的部署方法和使用特点，该工具利用 PG 的扩展插件实现，其性能诊断分析能力比较接近 ORACLE AWR 报表功能。
在上一题 322. 零钱兑换 中，我们求的是「取得特定价值所需要的最小物品个数」。
PG安装完成后默认不会记录日志，必须修改对应的（${PGDATA}/postgresql.conf）配置才可以，这里只介绍常用的日志配置。
给定一个整数数组nums，求出数组从索引i到j（i≤j）范围内元素的总和，包含i、j两点。
在 Uber，工程师们将神经网络用于各种目的，包括检测和预测自动驾驶车辆的目标运动，更快地响应客户，以及构建更好的地图。
扩展能够扩展，更改和推进Postgres的行为。怎么样？通过挂钩到低级的Postgres API挂钩。可以水平扩展Postgres的开源Citus数据库本身是作为PostgreSQL扩展实现的，这使Citus可以与Postgres版本保持最新，而不会像其他Postgres fork那样落后。尽管我想更深入地研究最有用的Postgres扩展：pg_stat_statements，但我之前已经写过各种扩展类型。
BenchmarkSQL是一款经典的开源数据库测试工具，其包含 TPCC 测试脚本，支持MySQL、Oracle 、EnterpriseDB、PostgreSQL以及SQL Server 等数据库的性能压力测试。本文介绍 基于 Linux 系统安装 benchmark-5.1 版本 并且测试 postgresql。
在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
「网页性能优化」，其实是一个捉摸不定的话题。在平时工作中，尤其现在框架盛行的今天，大家常常在写组件的时候就已经将性能优化考虑进去了。
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
不知道大家看到这条告警内容后，是什么感触？我当时是一脸懵逼的，一万个为什么萦绕心头。
A1156. 开心的金明 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 总提交次数： AC次数： 平均分： 将本题分享到： 查看未格式化的试题 提交 试题讨论 试题来源 NOIP2006 普及组 问题描述 金明今天很开心，家里购置的新房就要领钥匙了，新房里有一间他自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是，妈妈昨天对他说：“你的房间需要购买哪些物品，怎 么布置，你说了算，只要不超过N元钱就行”。今天一早金明就开始做预算，但是他想买的东西太多了，肯定会超过妈妈限定的N元。于是，他把每件物品规定了一 个重要度，分为5等：用整数1~5表示，第5等最重要。他还从因特网上查到了每件物品的价格（都是整数元）。他希望在不超过N元（可以等于N元）的前提 下，使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。 设第j件物品的价格为v[j]，重要度为w[j]，共选中了k件物品，编号依次为 j1，j2，……，jk，则所求的总和为： v[j1]*w[j1]+v[j2]*w[j2]+ …+v[jk]w[jk]。（其中为乘号） 请 你帮助金明设计一个满足要求的购物单。 输入格式 输入文件 的第1行，为两个正整数，用一个空格隔开： N m （其中N（<30000）表示总钱 数，m（<25）为希望购买物品的个数。） 从第2行到第m+1行，第j行给出了编号为j-1的物品的基本数据，每行有2个非负整数 v p （其中v表示该物品的价格(v<=10000)，p表示该物品的重要度(1~5)） 输出格式 输出文件只有一个正整数，为不超过总钱数的物品的价格与重要度乘积的总和的最大值（<100000000）。 样例输入 1000 5 800 2 400 5 300 5 400 3 200 2 样例输出 3900 数据规模和约定
在MySQL被收购之后，虽然有其替代品为: MariaDB,但是总感觉心里有点膈应。大家发现了另一款开源的数据库: PostgreSQL。
1、在很多时候，服务器不能联网，需要离线安装，下面是Postgresql10离线安装的步骤：
看了一篇文章How to Manage Connections Efficiently in Postgres, or Any Database, 文章讨论了如何管理Postgres数据库连接，列举了几种方式：
https://www.percona.com/blog/how-patroni-addresses-the-problem-of-the-logical-replication-slot-failover-in-a-postgresql-cluster/
github地址： https://github.com/ankane/dexter
前期，我参与了公司开发的数据库数据迁移工具的工作，以及之前的对Page的分析记录，在此进一步将数据库的数据类型做一下分析记录。 一、数据库系统表pg_type PostgreSQL的所有数据类型都存储在系统表pg_type中。 pg_type的表结构如下（这里是从源码中进行介绍的，源码可以点击pg_type.h）： CATALOG(pg_type,1247) BKI_BOOTSTRAP BKI_ROWTYPE_OID(71) BKI_SCHEMA_MACRO {
FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准，本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据，进行计算从而获取测试结果。
首先这一讲的内容是描述性统计分析，我觉得有必要弄清什么是描述性统计，于是去google了一下得到如下答案：
正 文 来 源：知乎/作 者：Roar 转自：爱数据LoveData 本文内容是描述性统计分析，我觉得有必要弄清什么是描述性统计，于是去google了一下得到如下答案： 描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 首先描述统计是通过图表或数学方法，这里提到了要用图表，那
ab是Apache开发的性能测试工具。在Ubuntu 中使用要通过apt-get install -yapache2-utils命令来安装。
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。
上次在安装和简单的实现了备份后，产生了很多的问题，基于这些问题我们持续的开始针对pgbackrest进行研究和发现里面的一些问题。
该部分位于AWR报告的头部，如下图所示，需要特别关注DB Time和Elapsed的比值：
PostgreSQL 的extension是需要仔细说说，如果说MYSQL 有plug-in的话让数据库变得灵活，可也是一个配角。POSTGRESQL 的 extension 经常可以反客为主，把postgresql 变成POSTGIS 数据库就是一个extension的功劳。
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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。
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