对系统表不敬，大部分数据库都有自己的系统表，而这些表中存储着非常重要的信息，postgresql 中的 pg_catalog 中的pg_class 算是一个核心的表。
注意：select current_setting(‘server_version_num’);返回类型为text，如果需要可以转换为interger
表中删除了记录，并且没有进行vacuum，此时可以通过pg_dirtyread扩展读取死记录。
【导语】春节将至，俗话说“腊月二十四，掸尘扫房子”，很多人会在腊月二十四给家里做大扫除迎新春。
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通过数据冗余和日志同步实现一主多读，并允许备机在主机不可用后，替换主机继续对外提供服务，保证系统的可用性。 而在TDSQL-C for PG 的计算-存储分离架构里，数据库实例共享同一份数据，一主多读的设计与传统数据库相比也有很大差异。本文将由腾讯云数据库专家工程师邹立贤为大家带来TDSQL-C PG版的主从架构详解。 TDSQL-C PG版整体架构 为什么我们要做TDSQL-C这款产品？在传统数据库上，数据库的使用是存在一些问题，主要分为以下四个： 第一是资源利用率低，计算和存储在一台
📷 这个问题的起因在PostgreSQL 测试的过程中,测试人员发现在对POSTGRESQL 产生toast表后,在删除数据,做vacuum full 后发现系统中给出的toast的文件的物理文件名,
导语 | 某些业务场景安全性要求很高，核心空间的数据不能随意修改，本文介绍腾讯云数据库PostgreSQL在大量drop业务场景下主从复制产生的性能问题，为大家完整剖析此次内核优化的原理和方案，最终让主从同步性能增强了3W多倍，并解决了社区一直悬而未决的问题。文章作者：唐阳，腾讯云数据库产品经理。 一、背景介绍 腾讯云数据库PostgreSQL作为支撑着腾讯内部大量的业务，这些业务不仅仅包含有正式线上运行的，也包括内部测试开发所使用的数据库。不同业务有着不同的述求，不同的使用方法会带来不同的数据库问题
Greenplum支持行储存(HEAP储存)与列(append-only)储存,对于AO存储，虽然是appendonly，但实际上GP是支持DELETE和UPDATE的，被删除或更新的行，通过BITMAP来标记删除与修改。AO存储是块级组织，当一个块内的数据大部分都被删除或更新掉时，扫描它浪费的成本实际上是很高的。而PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所以需要人为的触发。接下来就分析AO表与HEAP表的问题以及如何解答，执行空间的释放有3中方法分别是:
OID 是 PostgreSQL 内部用于标识数据库对象(数据库，表**，视图，**存储过程等等)的标识符，用4个字节的无符号整数表示。它是PostgreSQL大部分系统表的主键。
一、进入PostgreSQL数据库 Linux下切换到postgres用户，执行psql即可进入
依赖ruby高版本， 在centos7上安装没成功，用它提供的docker也提示不兼容（可能是我工作站CPU太老导致的）
本文主要用来记述pg数据库的相关操作和异常排查指南，继上一篇博客之后，异常的频繁更新，导致死亡元组指数级增长之后，空间占用也成倍增长，逻辑问题导致了数据库问题，但细想之下也发现,当pg在面对海量数据的更新删除之后，频繁的autovacuum会导致数据库大量的I/O，完了又会影响其他进程，就参数配置来看，还是有蛮多优化的空间的，毕竟空间和时间是两个相生相克的关系。就目前的默认的配置来看，手动标记60w数据执行vacuum标记清理花了6分钟，直接清空死亡元组也差不多这个时间，当空间膨胀到300g的时候数据量达到140w，vacuum已经有点吃不消了执行了半个小时也没有看到执行结束，至少在频繁更新的情况下，可见vacuum还是有他的局限性，就像官网提示的:Plain VACUUM may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. 而且默认配置的的自动间隔是1分钟，我觉得这里面有很大的优化空间，尤其是海量数据频繁更新和删除的时候，当autovacuum的执行时间超过1分钟之后，就需要注意系统的死亡元组数量了，类似于当我打扫垃圾的速度低于产生垃圾的速度此时垃圾只会越来越多，当然这是在大数据量特定频繁更新和删除场景的情况下，结合相关的配置产生的一种思考。 需要注意的配置主要有autovacuum_max_workers可以根据cpu核心数配置，autovacuum_work_mem工作内存和vacuum_scale_factor规模因子，
要保持一个Greenplum数据库系统高效运行，必须对数据库定期清理过期数据并且更新表统计信息， 这样查询优化器才能有准确的信息。
努力就应该有回报, 大多数人大多数的时候的努力都是期望有回报的,没有回报的努力,如同没有工资的工作,和一刻都没有爱着你的人,真心的付出, 所以大多数的努力都是有时限的,有忍耐度的, 而对一个事务持续的
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
|作者 陈爱声，腾讯云数据库高级工程师，目前负责TDSQL PG版（原TBase）的应用系统架构设计工作。 ---- 经常有开源用户跟我交流——“为什么我对TBase的使用和大家的效果是不一样的？” 事实上，在使用分布式数据库的时候有些开发规范还是必须要遵循的。只有遵循了这些开发规范，应用系统使用起来才能够流畅。今天我就和大家分享一下TDSQL PG版（原TBase）数据库的开发规范和最佳实践的问题。 Part 01 TDSQL PG版（原TBase）的由来和架构解析 大概在2015年，微信支付快速发展起
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。
本文主要介绍openGauss中常见的索引结构，索引相关元数据，并结合代码重点讲解B-tree索引使用过程中的重要流程，希望对大家理解openGauss中的索引有所帮助。
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
Greenplum支持行储存(HEAP储存)与列(append-only)储存,对于AO存储，虽然是appendonly，但实际上GP是支持DELETE和UPDATE的，被删除或更新的行，通过visimap来标记记录的可见性和是否已删除。AO存储是块级组织，当一个块内的数据大部分都被删除或更新掉时，扫描它浪费的成本实际上是很高的。而PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所以需要人为的触发。接下来就分析AO表与HEAP表的问题以及如何解答，执行空间的释放有3中方法分别是:
比如tup_returned值明显大于tup_fetched，历史SQL语句很多是全表扫描，存在没有使用索引的SQL，可结合pg_stat_statments查找慢SQL，也可结合pg_stat_user_table找全表扫描次数和行数最多的表；
本期带来的是题目是《管理你元组的坟地》，带来这个话题的是Chelsea，她服务于一家互联网的金融公司，负责以下的工作范围，参加下图，在此之前他是一个后端的开发工程师，现在他是数据管理团队的Team leader
《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
一个表空间可以让多个数据库使用；而一个数据库可以使用多个表空间。属于"多对多"的关系。
前两天同事问了一个PG的错误，创建一张普通表，insert插入正常，但是执行update和delete时，提示这个错误，
postgresql 的逻辑复制槽估计是一个被说烂的话题，但如果你是在大批量的使用逻辑复制槽作为数据的同步和复制的功能，那这就是一个另外的话题了。
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。
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
在后备Master主机上，移动或者移除数据目录gpseg-1。这个例子移动该目录：
为了解决数据膨胀，pg自身提供了vacuum工具，vacuum分为普通vacuum和vacuum full。
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。
GreenPlum支持列式存储。叫做AOCO表。那么AOCO列存是如何管理列存文件？如何实现MVCC？是否支持索引，若支持如何实现的呢？下面我们介绍下AOCO的实现机制。
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？
pg数据库的回滚是瞬间完成的。看到这句话是不是觉得pg很先进，确实是这样，但是也是有代价的，下面聊一聊这个问题。
有些业务可能有这么个需求：需要增加用户列，即通过ALTER TABLE ... ADD...来添加用户列。那么PG/GP中是否会有列个数的限制呢？
本文介绍了HAWQ中的一些基本概念和操作，包括创建表、插入数据、删除表和视图、查看表定义、查看视图定义、表的存储、表的清理以及过程语言。同时，还介绍了如何通过HAWQ访问HDFS文件系统。
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。
PostgreSQL官方文档指定了以下三种备份方法，详见：https://www.postgresql.org/docs/current/backup.html
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？
http://amitkapila16.blogspot.com/2021/07/logical-replication-of-in-progress.html
TDSQL PG版分布式关系型数据库，是一款同时面向在线事务交易和MPP实时数据分析的高性能HTAP数据库系统。面对应用业务产生的不定性数据爆炸需求，不管是高并发交易还是海量实时数据分析，TDSQL PG版都能够轻松处理。目前TDSQL PG版已经在金融、保险、通信、税务、政务等多个行业的核心交易系统上线运行。 TDSQL PG版介绍 1. TDSQL PG版介绍 自2008年诞生，TDSQL PG版已有13年的发展历史，产品全面兼容PostgreSQL，高度兼容Oracle语法，采用无共享架
PG提供了一个很好的BLOB接口，得到了广泛应用。然而最近我们遇到了各种客户遇到的问题，有必要对PG如何处理blob进行一次思考，尤其是BLOB清理。
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。
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