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。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
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。
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。
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。
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”。
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。
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。
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.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion
作为一名 Web 开发人员,我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射(ORM)。我使用的是 Django 查询集 API,这个界面用户体验很好。之后,我转向数据工程方向,更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据,并将其转换为数据科学家可利用的内容,这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
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。
在这里,页中不存储元组数据,只会存储日志记录,即通过日志记录我们插入的数据以及我们如何更新系统中的数据,包括:插入元组的语句日志,删除元组的语句日志,更新元组的语句日志。 这种设计写得很快,因为不用在一个页里寻找并更新单个元组,就是在末尾追加写,这样写起来非常快,对于磁盘 I/O 也很好。
今天,将介绍一个开源数据可靠性工具,它很可能是市场上最简单的解决方案,任何数据团队都可以将其集成到自己的管道中,并在不到一天的时间内利用它!
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。
写了600 多篇博客文章后,我以为我已经掌握了cluster命令的复杂性 ,但似乎我还没有,所以现在让我们开始吧。
InnoDB采用MVCC来支持高并发,并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候,是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢?
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。
Dockerfile 最佳实践 本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创,转载请标明.谢谢! 写在前面的话 如果要研究和使用Docker,那么一定要使用Dockerfile来build自己的image。但docker的原理限定了image的layer不能太多,因此不能肆意妄为的进行build,一定要控制image的layer数量。同样也要关注image的大小,如果build出来的image动辄就是7,8GB,那么实用性就很差了。因此在参考
Mysql或Oracle迁移到Postgresql系产品后,经常会发生事务回滚导致的问题,具体问题一般都是类似于:
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
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。
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。
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。
Django 迁移官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/migrations/。
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
最近,微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果,比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡,测试结果显示,Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时,他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
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。
最近在了解国外Firebolt这家公司,对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题:在云数仓领域,对于一家初创公司,如何在人力和资源有限的情况下,怎么能够快速的切入这个这个市场?虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛(比如 Mosha Pasumansky),但是针对数据库所有组件(查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等)完全从零做,对于初创公司而言,根本不现实。
📷 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
最近有人在IRC,Slack和Reddit上讨论使用int4/integer替代int8/bigint能够少4个字节。事实并非如此,来解释下。
没找到如何用Python创建PG数据库,所以数据库的创建在Navicat for PostgreSQL中完成。
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。
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。
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。
如果你使用过 Google 或 YouTube,那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上,而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上,以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片,以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具,尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
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:
对于表的DDL时间,可以进入对应的数据库中,然后查询视图pg_stat_operations、pg_stat_last_shoperation、pg_stat_operations、pg_stat_partition_operations 都可以。
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中,不同schema的对象可以使用相同的名称。
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
聊起分布式数据库,大家第一印象估计是 谷歌的 Spanner ,以及 TiDB。其实还有另外一种分布式 Postgres-XC (目前已经迭代到 PostgreSQL-X2 ),Postgres-XC 数据库系统主要是基于水平可伸缩的share nothing 架构,支持全局事务,表分区,复制以及查询计划在各个节点并行执行。
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