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。
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。
PG12中索引的存储更加高效,PG13添加索引条目去重功能进一步提升存储效率。PG14将带来“自底向上”的索引条目去除功能,旨在减少不必要的页面分裂、索引膨胀和更新大量索引带来的碎片。
墨墨导读:PostgreSQL 已获得 DB-Engines 排行榜 2017 年和2018年的“年度数据库”称号,发展如此迅猛,它究竟有什么内幕呢?接下来,我们将选择PostgreSQL重要的子系统之一缓冲区管理器展开介绍,探讨它的工作原理。
本章包括 30 个问题,涉及数组、集合和几个数据结构。其目的是为在广泛的应用中遇到的一类问题提供解决方案,包括排序、查找、比较、排序、反转、填充、合并、复制和替换。提供的解决方案是用 Java8-12 实现的,它们也可以作为解决其他相关问题的基础。在本章的最后,您将掌握广泛的知识,这些知识对于解决涉及数组、集合和数据结构的各种问题非常有用。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/752/1.html
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们,在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件,可能习惯商业数据库的“人儿们”,不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说, PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时,用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表,编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作,编写了pg_partman扩展。
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。
PostgreSQL 已获得 DB-Engines 排行榜 2017 年和2018年的“年度数据库”称号,发展如此迅猛,它究竟有什么内幕呢?接下来,我们将选择PostgreSQL重要的子系统之一缓冲区管理器展开介绍,探讨它的工作原理。
简单说,忽略列存储概念,将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展,在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree,以TID为索引列。注意,这不是现有的Btree索引,而是独立于表数据存储的另外新Btree。
墨墨导读:最近电子工业出版社博文视点出版了《PostgreSQL指南:内幕探索》,日前「数据和云」公众号推荐了这本书并赠送了五本,百多位用户参与,几十条留言未能放出,为了让大家更好地学习开源数据PostgreSQL,经出版社官方授权,刊载本书部分章节内容以飨读者,本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。
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。
安装SQL数据库时,需要添加,修改,删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
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。
PostgreSQL可以通过log_statement=all 提供日志审计,但是没有提供审计要求的详细程度。PostgreSQL Audit Extension (pgAudit)能够提供详细的会话和对象审计日志,是PG的一个扩展插件。pgAudit通过标准PostgreSQL日志记录工具提供详细的会话和/或对象审核日志记录。
在前面《学习InnoDB核心之旅》中,我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部。它提供了这篇文章中用到的所有图表。 每个页面的基本结构和空间描述是InnoDB空间文件布局的基本知识,现在我们将进一步描述InnoDB的结构与管理页面和区段。以及自由空间管理,以及它如何追踪页分配给许多不同的用途,以及使用哪个页。
本章我们回到全序广播的问题。全序广播非常适合实现状态机复制。实现全序广播的一种方法是指定一个节点作为leader领导者,并通过它转发所有消息。然后领导者通过FIFO广播来分发消息,这就足以确保所有节点以相同的顺序传递相同的消息序列。
PostgreSQL数据库中的WAL的主要用途是用于故障恢复,针对数据库的数据insert/delete/update操作都会形成一些列的WAL日志记录,多个WAL日志组成WAL的日志序列,这些日志记录记录了哪些page做了什么修改。如果此时数据库发生故障(主机),哪些未被提交的事务或者需要回滚的事务可以从WAL中进行恢复。 PostgreSQL针对数据的更改先会写入到内存,但是事务提交后一定是要把数据更改信息写入到WAL日志。比如做update一条记录,现在内存中构建update tuple,然后插入到
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富,开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求,现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中,回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中,以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD,声称很快会提供。平均下来,查询性能比基本PG提高了23倍!这也太夸张了吧,可以弄下来测试下,文末有源码地址。
PostgreSQL提 供了丰富的数据类型。用户可以使用 CREATE TYPE 命令在数据库中创建新的数据类型。PostgreSQL 的数据类型有很多种,下面我们具体来说明。
从PG1开始,ALTER TABLE DETACH 支持 CONCURRENTLY,避免因ALTER TABLE DETACH忘记设置statement_timeout参数而长时间锁表。
Kong是一个可扩展的开源API平台(也称为API网关,API中间件或微服务服务网格)。Kong最初是由Kong Inc.(以前称为Mashape)实现的,用于为其API Marketplace维护、管理和扩展超过15,000个微服务,这些微服务每月产生数十亿个请求。
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。
Redis stream(流)是一种数据结构,其作用类似于仅追加日志,但也实现了多个操作来克服典型仅追加日志的一些限制。其中包括O(1)时间的随机访问和复杂的消费策略,如消费者群体。 您可以使用流实时记录和同时联合事件。
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布:PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下:
PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇,它是PITR的核心概念。此文描述了与时间线相关的两件事,分别是时间线标识和时间线历史文件。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/733/1.html (上)
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。
作者介绍:林锦,腾讯云数据库团队高级工程师,曾任云计算初创公司系统架构师,从事分布式系统研发7年,2017年加入腾讯云,从事NewSQL研发工作,目前主要负责CynosDB for PostgreSQL开发工作。
一、索引简介 再来老生常谈一番,什么是索引呢?数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,这能使查找速度提高几个数量级。 然而,使用索引是有代价的:对于添加的每一个索引,每次写操作(插入、更新、删除)都将耗费更多的时间。这是因为,当数据发生变动时,MongoDB不仅要更新文档,还要更新集合上的所有索引。因此,MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常,在一个特定的集合上,不应该拥有两个以上
字典是通过键(key)索引的,因此,字典也可视作彼此关联的两个数组。下面我们尝试向字典中添加3个键/值(key/value)对: 这些值可通过如下方法访问: 由于不存在 'd' 这个键,所以引发了KeyError异常。 哈希表(Hash tables) 在Python中,字典是通过哈希表实现的。也就是说,字典是一个数组,而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Pytho
您可能已经在数据库的文档中看到了隔离级别,感到有些手足无措。很少有日常使用事务的例子真正提到了隔离。大多数使用数据库的默认隔离级别,并希望获得最好的隔离级别。这是一个需要理解的基本话题,如果你花点时间来研究这个指南,你会对SQL事务隔离有深入的认识。 基本的定义 为了正确地理解SQL隔离级别,我们首先应该考虑事务本身。交易的概念来自合同法:法律交易必须是原子的(要么所有的条款都适用,要么没有),一致的(遵守法律协议),并且是持久的(在承诺之后,各方不能收回他们的承诺)。这些属性是数据库管理系统中流行的“AC
PG服务器收到客户端发来的查询后,查询的文本交给解析器。解析器扫描查询并检查它的语法。若语法正确,解析器会将查询文本转换成解析树。解析树是一种以正式、明确的形式表示查询含义的数据结构。给定查询:
用过不少种类的数据库的人会遇到一个问题, transparent Hugepages 在不少的数据库中都被提到 disabled, turn off . Why should we turn off
使用升级锁来管理大量锁。当锁定数组的节点时,它们是相关的,特别是当将多个节点锁定在同一下标级别时。
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps,尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的?几天前,我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码(Java 7 然后是 Java 8),以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中,我将解释 java.util.HashMap 的实现,介绍 JAVA 8 实现中的新功能,并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
在InnoDB中,用户定义的表及其对应的索引数据存储在扩展名为.ibd的文件中。表空间有两种类型,常规(或共享)表空间和独立表空间文件。对于共享表空间而言,来自多个不同表及其对应索引的数据可以保存在单个.ibd文件中。而对于独立表空间,单个表的数据及其索引保存在一个.ibd文件中。
Q:如下图1所示,需要获取单元格区域C7:C13中出现的L的数量,及对应的分数之和,但是我们对单元格区域A6:D13应用了筛选,如果筛选的团队是“West”,那么相应的L的数量是2;如果筛选的团队是”East“,则相应的L的数量是1;如果没有筛选,则相应的L的数量是3?
HBase 与传统关系数据库(例如MySQL,PostgreSQL,Oracle等)在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能,以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比,HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识,并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
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。
应用程序通常会使用多个异构数据库,每个数据库都用于服务于特定的需求,例如存储数据的规范形式或提供高级搜索功能。因此,对于应用程序而言,将多个数据库保持同步是非常重要的。我们发现了一系列尝试解决此问题的不同方式,例如双写和分布式事务。然而,这些方法在可行性、稳健性和维护性方面存在局限性。最近出现的一种替代方法是利用变更数据捕获(CDC)框架,从数据库的事务日志中捕获变更的行,并以低延迟将它们传递到下游系统。为了解决数据同步的问题,还需要复制数据库的完整状态,而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时,某些应用场景要求事务日志事件的高可用性,以使数据库尽可能地保持同步。
PostgreSQL是数据库管理系统,它在去年(2020)的DB-Engines排名中获得了比任何其他 360 个受监控数据库系统更多的受欢迎程度。
缓存应用程序为以下目的而设计: 提供一个大小可管理的 API 集合。 允许开发人员添加标准的缓存操作到他们的应用程序中,而不用学习应用程序块的内部工作。 用 Enterprise Library 配置控制台来简化配置。 有效率的执行。 线程安全。某些东西在被多个程序线程调用而没有属于那些线程的不必要的交互时,它被视为是线程安全的。 如果在访问后端存储时发生异常,确保后端存储依然是完整的。 保存内存缓存的状态与后端存储保持同步。 设计亮点 图 1 说明了缓存应用程序块中关键类的相互关
有时,进步难以察觉,特别是当你正身处其中时。而对比新旧资料之间的差异,寻找那些推动变革的信息源,我们就可以清晰地看到进步的发生。在Linux(以及大部分Unix系统)中,都可以印证这一点。
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