本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
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。
随着数据量的快速增长，可伸缩性已经成为数据库领域最热门的话题之一，可伸缩性分为垂直扩展和水平扩展。垂直扩展意味着给已经存在的节点增加更多的硬件资源，以提升单个节点存储和处理更多数据的能力，比如增加更多的CPU，磁盘空间和内存。几乎所有的DBMS引擎通过改进锁/互斥机制和并发性来提高其垂直扩展能力，以便更有效的利用新添加的资源，数据库引擎通常提供相关的配置参数，来更有效的利用硬件资源。
在本篇博客中，我们将深入解析 PostgreSQL 的事务管理和并发控制机制。事务管理和并发控制是 PostgreSQL 强大功能的基石，它们保证了数据库的数据一致性和并发处理的高效性。
SQL SERVER ORACLE MYSQL 的系统表一个比一个多，系统表如同一个个小密探，如果你恰巧知道他们的名字，并且还知道他们的身世，那很快你就会如同找到一个蜜洞 secret broadcast， 然后就对你要操作的系统一目了然。
逻辑复制是一种基于数据对象的复制标识（通常是主键）复制数据对象及其更改的方法。我们使用术语“逻辑”来与物理复制加以区分，后者使用准确的块地址以及逐字节的复制方式。PostgreSQL两种机制都支持，请见Chapter 26。逻辑复制允许在数据复制和安全性上更细粒度的控制。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 PostgreSQL数据库默认的隔离级别是 Read Committed，它同时支持Repeatable Read和Serializable。在9.1（不含）之前的版本中，PostgreSQL的Serializable级别等价于Snapshot Isolation，而非真正的Serializable。 Snapshot Isolation主要存在写偏序（Write Skew）问题，这个问题在PostgreSQL 9.1中已通过Serializable S
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
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
多个事务并发写相同对象时，会出现脏写和更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致，可：
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此，则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作，所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的，大部分数据库使用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
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在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引[1]的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写入。
pgAdmin是PostgreSQL及其相关数据库管理系统的开源管理和开发平台。用Python和jQuery编写，它支持PostgreSQL中的所有功能。您可以使用pgAdmin执行从编写基本SQL查询到监视数据库和配置高级数据库体系结构的所有操作。
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。
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。
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
为什么翻译这篇文章，因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了，一个是有10多年的经验，一个也有5-6年的经验，而且这两种数据库在很多部分很相似，所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知，他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ，OMG 这篇文字更的写，明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ，非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库，做这样决定的人，应该被开除。
表面看，RC已满足事务所需的一切特征：支持中止（原子性），防止读取不完整的事务结果，并防止并发写的混乱。这点很关键！为我们的开发省去一大堆麻烦。
本文是我对最近读的几篇论文的总结，没有太多引用原文，纯靠自己的理解和印象串联起来。主要是为日后深入了解相关知识做个简单“索引”。 本文描述得不是很严谨，也不保证完全正确，建议有兴趣的同学去阅读论文——根据论文名称搜索就可以找到。 ACID 事务是关系数据库操作的逻辑单位。 事务的存在，是为从数据库层面保证数据的安全性，减轻应用程序的负担。 说起“事务”，总会先想起 “ACID” 四个字母。 A：Atomicity，原子性。 C：Consistency，一致性。 I：Isolation，隔离性。 D：Dur
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
在本文中，我们将学习如何在Ubuntu 18.04中安装PostgreSQL（PSQL） - 高级开源数据库管理系统。它也被称为ORDBMS，即对象 - 关系数据库管理系统。
SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，只要开发者想使用 SQL 在文件中存储结构化的数据，SQLite 应是首选方案。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master，而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
这是个令大多数后端同学头疼的问题。部分是因为不同的文章、文档充斥着不相容的概念。高层抽象和底层实现混到一起令人傻傻的分不清楚。此外还有一部分是SQL标准和实现压根就不一致。本文期望在众多文献中找到一条容易理解知识线，帮助大家在实际工作中更加容易明白到底怎么使用数据库的事务、隔离级别和锁。 ACID的真实含义 一般都会用ACID来表达事务的特性。A、C、I、D分别代表“原子性”，“一致性”，“隔离性”和“持久性“。这是1983年（恰好是我出生的年份）ACM的一篇期刊文章Principles of Transa
当多个会话同时访问数据库的同一数据时，理想状态是为所有会话提供高效的访问，同时还要维护严格的数据一致性。那数据一致性通过什么来维护呢，就是通过 MVCC（多版本并发控制） 。
Postgresql从9.1开始支持流复制，流复制的出现是一次革命，因为它速度非常快，性能很好。流复制是基于wal日志的复制技术，主库不断发送wal日志至备库，备库进行应用回放。
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。
喵喵~ 🐱 猫头虎博主来啦！为了满足你们对“高可用PostgreSQL”的好奇心，今天我要和大家分享如何打造一个真正的高可用PostgreSQL环境！你是否在搜索“PostgreSQL高可用配置”和“PostgreSQL高可用工具”时感到迷茫？不要担心，我来为你指路！🚀
MVCC，即多版本并发控制，是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中，常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据，以防止数据不一致或冲突。然而，传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降，尤其在高并发访问的情况下。
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
PostgreSQL的统计收集器是一个支持收集和报告服务器活动信息的子系统。 目前，这个收集器可以对表和索引的访问计数，计数可以按磁盘块和个体行来进行。它还跟踪每个表中的总行数、每个表的清理和分析动作的信息。它也统计调用用户定义函数的次数以及在每次调用中花费的总时间。
之前由于学习，所以选择的是受众范围较广的 MySQL。至于 MySQL，在这里就不用说了，想必大家都是很熟悉的。正式参加工作之后，才发现原来不同的公司选择的数据库都不一样，有的选择 Oracle，有的选择 MySQL，而有的则选择 PostgreSQL。Oracle 的确很厉害，不过始终是面向收费的，一般小体量的公司用起来成本太高，所以大家还是更倾向于 MySQL。关于 MySQL 的教程、知识分享博客有很多，而且大家写的也很详细，所以在这里就不在赘述了。我们今天就主要来聊聊另一款数据库 PostgreSQL，揭开他的神秘面纱，一探究竟。
这些设置控制autovacuum特性的行为。详情请参考 Section 24.1.6。注意很多这些设置可以被针对每个表 的设置所覆盖，请见存储参数。
最近想着把工作中常用到的技术点与工具做一些整理总结，一方面梳理一下这些知识点，加深使用记忆，也可以作为之后使用的查阅。
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。
这是「进击的Coder」的第 694 篇技术分享 作者：Markus Winand 原文：https://modern-sql.com/blog/2019-01/sqlite-in-2018 “ 阅读本文大概需要 9 分钟。 ” SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只
PostgreSQL官方文档中讲到了多种高可用、负载均衡和复制特性解决方案，如下图所示：
pglogical 是 PostgreSQL 的拓展模块, 为 PostgreSQL 数据库提供了逻辑流复制发布和订阅的功能。 pglogical 重用了 BDR 项目中的一部分相关技术。pglogical 是一个完全作为PostgreSQL 扩展实现的逻辑复制系统。完全集成，它不需要触发器或外部程序。这种物理复制的替代方法是使用发布/订阅模型复制数据以进行选择性复制的一种高效方法。支持 PG10、9.6、9.5、9.4 ，提供比 Slony、Bucardo 或 Londiste 更快的复制速度，以及跨版本升级。 我们使用的下列术语来描述节点和数据流之间的关系，重用了一些早期的 Slony 技术中的术语:
原始英文文档：PostgreSQL: Documentation: 15: VACUUM
要创建分布式表，您需要首先定义表 schema。为此，您可以使用 CREATE TABLE 语句定义一个表，就像使用常规 PostgreSQL 表一样。
论应用设计的在复杂，到了数据库阶段，可以专注两点 查询和写入，关于操作中的一切都是在内存中完成的。
复制的拓扑结构描述了写请求从一个节点传播到另一个节点的通信路径。若有两个主节点，如图-7，只有一个合理拓扑结构：M1必须把他所有的写同步到M2，反之亦然。当有两个以上M，各种不同拓扑都可能的。如图-8说明了一些例子。
数据库安全，是指以保护数据库系统、数据库服务器和数据库中的数据、应用、存储，以及相关网络连接为目的，防止数据库系统及其数据遭到泄露、篡改或破坏的安全技术。 数据库是企业最为核心的数据保护对象。与传统的网络安全防护体系不同，数据库安全技术更加注重从客户内部的角度出发做安全，其安全要求包括了保密性、完整性和可用性，即CIA(Confidentiality, Integrity, Availability)的三个方面。 但对于传统数据库服务而言，要保证达到这些安全要求是复杂且困难的，需要从前端（业务）到后端（数据
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
SQLite 是一个被大家低估的数据库，但有些人认为它是一个不适合生产环境使用的玩具数据库。事实上，SQLite 是一个非常可靠的数据库，它可以处理 TB 级的数据，但它没有网络层。接下来，本文将与大家共同探讨 SQLite 在过去一年中最新的 SQL 功能。 SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，
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。
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。
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