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。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
2023-06-11：redis中，如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？
详细设计，这里我们将详细的说梦x-engine 如何处理事务，并介绍x-engine的关键组件的详细设计，包含读路径，写路径，刷新和数据压缩处理，x-Engine应用MVCC 和2PL ，实现SI 快照隔离和RC 读已提交的隔离级别，以保证事务的ACID属性，同一个记录的不同版本已自增版本的ID为分离的元祖存储，每个传入的事务使用它看到的LSN作为快照，事务只读取小于自己LSN的最大版本的元祖，并为每个写入的元祖添加航所已规避写冲突。
数据库的服务端，可分为执行器(Execution Engine) 和 存储引擎(Storage Engine) 两部分：
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
1.SQL , Structure Query Language，结构化查询语言，是一种申明式的语言。 SQL包括6部分： 1.DQL（Data Query Language）数据查询语言，SELECT语句等； 2.DML（Data Manipulation Language）数据操作语言，INSERT、UPDATE、DELETE等。 3.TPL（Transaction Process language）事务处理语言，BEGIN TRASACTION , COMMIT,ROLLBACK 4.DCL（Dat
在本文中，我想向您介绍如何在Django中使用聚合，聚合的含义是“内容相关项的集合，以便它们可以显示或链接到”。在Django中，我们使用的情况例如：
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。它可用于为商店，搜索引擎，报纸等网站上的搜索结果提供支持。
我最初是一个Oracle开发者，我喜欢它的结构化查询语言，一年后，我意识到SQL并非Oracle的专有。 作为70年代Sequel标准的一个分支，SQL走向成熟并且成为全世界数据库用户广泛应用的语言。其一是因为SQL简单（基于英语词汇），同 时它又能解决很多复杂的问题。SQL是当代最容易学习和使用的语言之一。ANSI-SQL标准几乎被所有主流关系型数据库所接受，如Oracle,DB2 和SQL Server，当客户决定从一个数据库迁移到另一个时，它极大地提高了可移植性。 在接触ETL工具前，将近五年的时间
MySQL是一种流行的数据库管理系统，而PHP是适用于Web开发的服务器端脚本语言; 与Apache或Nginx HTTP服务器一起，是LAMP （ Linux Apache MySQL / MariaDB PHP ）或LEMP （ Linux Nginx MySQL / MariaDB PHP ）的不同组件。
本章介绍如何优化MySQL性能并提供示例。优化包括在多个级别上配置、调优和度量性能。根据您的工作角色（开发人员、DBA或两者的组合），您可以在单个SQL语句、整个应用程序、单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别上进行优化。有时，您可以积极主动地提前计划性能，而有时，您可能会在出现问题后对配置或代码问题进行故障排除。优化CPU和内存使用也可以提高可伸缩性，允许数据库在不降低速度的情况下处理更多负载。
mysql存储引擎有以下几种类型：myisam、innodb、csv、memory等，当然常用的还是myisam和innodb
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
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任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展，以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久，这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
简单回顾一下Mysql的历史，Mysql 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 Mysql AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
PostgreSQL 是一个很有意思的数据库，在使用中有一些习惯可以在同等的硬件下，更加有效的使用硬件提供的资源，让管理和使用POSTGRESQL 获得更多的性能。下面就说说一些使用POSTGRESQL 的习惯。
由于是个人凭着自己理解总结的，因此可能不一定精确，但是毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物，必然是具有许多优点的，其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？
对很多开发者来说，数据库就是个黑盒子，你会写 SQL，会用数据库，但不知道盒子里面到底是怎么一回事儿，这样你只能机械地去记住别人告诉你的那些优化规则，却不知道为什么要遵循这些规则，也就谈不上灵活运用。
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中，对索引字段进行计算会造成索引失效。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由开始和结束之间执行的全部数据库操作组成。
编辑手记：随着Oracle12.2的发布，Sharding技术也逐渐变得越来越强大，关于Sharding,你所关心的问题的答案，可能都在这里。 注：本文来自Oracle FAQ文档翻译 什么是Oracle Sharding Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。 数据库池作为单个逻辑数据库呈现给应用程序，应用程序通过在池中添加额外的数据库（分片），可以在任何平台上弹性扩展（数据，事务和用
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
前面一至四篇我们学习了如何使用 python 来获取网页并将网页中的有效数据解析出来，当获取到有效数据以后，不可能将数据放在内存中，一旦系统出现问题辛辛苦苦获取的数据都付诸东流了，此时需要考虑数据持久化的事情，数据持久化我们有两种选择一是将数据保存在文件中「比如 txt 文件或 execl 文件」，另一种是将数据保存在数据库中。
解决数据库级（SQL）工作上的问题，应该采用的是SET方法（整体的）而不是过程式的方法。下面来看看作者为什么这么说。 编写有效的SQL查询是企业软件世界中最大的难题之一。 每个公司在数据库开发项目中所面临的最根本的问题，在于开发环境中实现的性能不能在生产环境中实现。一般来说，存在性能损失是因为生产环境中的数据量要大得多。 这些问题（运行缓慢的数据库操作）可能有各种各样的原因。本文将解释如何在编写查询时进行思考，如何思考是最基本的问题，也是解决此类问题的起点。 观察发现SQL开发人员常使用过程方法编写查询。事
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
数据库模式分为三个层次：外模式、概念模式和内模式。这三个层次分别对应不同的抽象级别，帮助数据库管理员和用户以不同的视角理解数据库结构。
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
GORM（Go Object Relational Mapper）是一个用于 Go 语言的 ORM 库，它允许开发者通过面向对象的方式操作数据库，而不必直接编写 SQL 查询语句。GORM 提供了简单易用的 API，使得在 Go 项目中进行数据库操作变得更加高效和便捷。它的设计理念是将数据库表映射为 Go 的结构体（Struct），并通过方法调用来实现对数据的增删改查等操作，从而降低了与数据库交互的复杂性。
非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序，并且使用指针连接在一起。 B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块，通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件，因为磁盘也是以固定大小的块排列的。 问题：如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案：分裂多个块解决，空的空间使用空闲空间。
要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道，这玩意真的好用，非常方便，而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天，我们就开始学习了解索引这一块的内容，首先当然还是与索引相关的概念。
在学习 JMeter 的 JDBC 模块中，遇到了 ArrayList 和 String 的之间需要对比的问题，折腾我一周时间了。这个问题如果用代码解决的话，一个 for 循环就能搞掂，但在 JMeter 中就比较麻烦了。因为在 JMeter 界面上，一定得数字或字符串，才能进行对比，其他类型是不能对比的。以下的2种解决方案是分别使用 BeanShell 和函数解决的。 问题： 如何在 JMeter 中判断字符串是否在集合（List）或数组里面？集合和数组的大小不定，匹配的字符串位置也不定或者没有。 例子：
在Java项目中，通常会使用加密算法来保护敏感数据的安全性。然而，当需要进行模糊查询时，加密后的数据就会成为一个问题，因为加密后的数据不再是明文的原始数据，无法直接进行模糊匹配。本文将介绍如何在Java项目中对加密后的数据进行模糊查询。
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用SQL语言来管理和操作数据。本文将介绍MySQL的基本术语和概念，并提供示例来帮助读者更好地理解。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
索引是数据库中一个非常重要的概念，能够帮助数据库系统更迅速高效地完成查询。本章将分上下两节来介绍MySQL的索引机制。上篇主要介绍索引的定义和InnoDB的索引实现。下篇主要介绍MyISAM的索引实现和常用类型的索引介绍。
在对PowerDesigner使用PDM（Physical Data Model）生成REPORT（报告）的过程中，我深入学习并掌握了该工具的多项关键功能及其在数据库设计中的应用。以下是我的研究心得：
1系统简介 1.1功能简述 在Net软件开发过程中,大部分时间都是在编写代码,并且都是重复和冗杂的代码.比如:要实现在数据库中10个表的增删改查功能,大部分代码都是相同的,只需修改10%的代码量.此时若使用代码生成器即可完全解决此问题 在开发数据库型软件时,连接数据库是个必要的操作过程,但连接不同数据库,需要不同的工具.如:连接SQLServer使用微软提供的查询分析器,连接Oracle使用PL/SQL工具,连接MySql使用Navicat for MySQL工具.若是有这样的工具,能够同时连接多个数据库,
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性，并简化数据结构，从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化，但也应当注意，在某些情况下，为了提高查询效率，开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
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