数据库报错（未删除任何行，未更新任何行） 报错 报错如图： 数据库更新表格时，提示如下错误弹框 解决方法 首先查看定义的表格数据类型有无问题，点击表格编辑前100行 如何更改编辑行数：更改编辑行数...这里的允许NULL值为通过输入端输入后，写进数据库是否包含空值 例如，输入端通过注册输入注册名后，若允许NULL值未勾选，则写进表格的为用户名+数据类型除了用户名所占字节剩余用空格进行填充（写入表格中的数据为用户名...+若干空格） 若允许NULL值勾选了，则写进表格的即为刚刚进行注册的用户名，其后没有多余空格 更新表格之后，若直接在更新的数据之后右键执行，是不可以的，会报错。...正确的做法为，选择表格最下方NULL，右键执行，即可更新数据库表。
级联复制将数据中心间的带宽限制为只能满足主数据库和单个副本之间的带宽需求，虽然第二个数据中心里还有很多副本。因为 Postgres 复制协议的冗繁，使用了大量索引的数据库会有很大的数据量。...如果流式复制遇到一个正在执行的事务，而数据库更新影响到了事务范围内的行，那么更新操作就会被阻塞。在这种情况下，Postgres 会暂停 WAL 线程，直到事务结束。...我们按照以下这些步骤从一个 Postgres GA 版本升级到另一个版本： 关闭主数据库 在主数据库上运行 pg_upgrade 命令，这个命令会就地更新主数据库数据对于大型数据库，通常需要花费数小时，...这一步骤完全复制了主数据库的所有数据，因此大型数据库也需要花费数小时 擦除所有副本，并将最新的快照从主数据库还原到副本上 将副本带回到复制层次结构中。...基于语句的复制通常是最紧凑的，但可能需要副本应用大量语句来更新少量数据。另一方面，基于行的复制（与 Postgres WAL 复制类似）虽然更为冗繁，但更具可预测性和在副本上的更新效率。
与 Postgres 不同的是，MySQL 将在一个单独的区域中保存同一记录的多个版本。 如果存在一行必须适合两个数据库的单个页面，，这意味着一行必须小于 8KB。...（至少有 2 行必须适合 MySQL 的页面，恰巧是 16KB/2 = 8KB） ? 那么当你在一个列中有一个大型 JSON 对象时会发生什么呢？...Postgres 使用 TOAST，这是一个专用的影子表(shadow table)存储。当行和列被选中时，大型对象就会被拉出。换句话说，大量的黑盒不会污染你宝贵的缓存。...更新的开销 另一个经常被忽略的特性，但是对性能有很大的影响，并且可能是最具争议的话题，是更新。 这也是Uber放弃Postgres的另一个原因，这激起了许多Postgres的支持者来反驳它。...在Postgres中，当您尝试更新时，整个行必须被复制，以及指向它的索引条目也被复制。这在一定程度上是因为Postgres不支持聚集索引，所以从索引中引用的一行的物理位置不是由逻辑键抽象出来的。
解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性 PostgreSQL是一个很棒的数据库，但如果要存储图像、视频、音频文件或其他大型数据对象时，需要TOAST以获得最佳性能...比如，由一个包含大量文本的表，希望减少在磁盘上的大小，该策略将首先尝试压缩，如果仍旧不合适，则将行存储在行外。 3)EXTERNAL策略 该策略允许行外存储，但禁止压缩。...比如由一个包含大量文本列的表，希望在需要进行子字符串操作时提高性能，该策略会将其存储在行外并避免压缩 4)MAIN策略 该策略允许压缩，但禁用行外存储。行外存储仍会执行，但是仅作为最后的手段。...当没有其他方法使行足够小以适合页面时才会行外存储。比如，有一个表，其中包含大量不经常访问的数据列，希望对其进行压缩以节省空间；该策略将压缩它，但会避免将其存储在行外。...3)Vacuum性能 PG运行一个vaccum进程，用来回收被删除或被更新行的空间，从而维护数据库的性能。当TOAST表中存储大量大数据对象时，vacuum进程会变得很慢。
Citus 将 Postgres 转换为具有分片、分布式 SQL 引擎、引用表和分布式表等功能的分布式数据库。...在实践中，我们的客户已经达到了以下规模，还有更大的增长空间： Algolia 每天摄取 5-10B 行 Heap 700+ 亿次事件 70 节点 Citus 数据库集群上的 1.4PB 数据 Chartbeat...每月添加 >2.6B 行数据 Pex 每天更新 80B 行 20 节点 Citus 数据库集群是 Google Cloud 2.4TB 内存、1280 核、80TB 数据 …计划增长到 45 个节点...示例用例包括： 具有亚秒级响应时间的分析仪表板 关于正在展开的事件的探索性查询 大型数据集归档和报告 使用漏斗、细分和同类群组查询分析会话 Citus 的优势在于它能够并行化查询执行并随集群中工作数据库的数量线性扩展...这里有些例子： 当单节点 Postgres 可以支持您的应用程序并且您不希望增长时 离线分析，无需实时摄取或实时查询 不需要支持大量并发用户的分析应用程序 返回大量数据的 ETL 结果而不是摘要的查询
他们希望在数据规模不断增长的情况下支持这些用例，而又不会压垮服务于实时产品的 Postgres 数据库。为此他们在提取、转换和加载 (ETL) 管道中镜像了分片数据库的格式。...管道以执行 ETL，如图 5 所示而且，除了针对大型数据集彻底改造其基础设施之外，Notion 团队还保留了之前针对较小数据集和第三方数据源的 Postgres、Fivetran 和 Snowflake...然后，他们可以查找相关文本以输入到大型语言模型的上下文中来回答用户。需要通过两种方式生成数据： • 离线：每个工作区发生一次以引导矢量数据库，并且包含大批量作业。...• 在线：这些是通过 Kafka 广播的增量更新，用于处理新的块编辑并在写入时将它们发送到矢量数据库。 然而正如托马斯已经多次提到的那样，Notion 有大量的文档和块，因此也有大量的数据。...此外 Hudi 启用的四小时同步频率为团队提供了良好的服务，因为一旦完成离线批处理，同步任何更新的实时数据的在线“追赶期”就在一天之内。这确保了数据湖房永远不会与生产数据库过于不同步。
本文来源：www.codacy.com/blog/how-to… 在Postgres中更新大型表并不像看起来那样简单。如果您的表包含数亿行，您将发现很难及时进行简单的操作，例如添加列或更改列类型。...在这篇博客文章中，我将尝试概述一些策略，以在管理大型数据集的同时最大程度地减少表不可用性。 一般准则 当您更新列中的值时，Postgres将在磁盘中写入一个新行，弃用旧行，然后继续更新所有索引。...此过程等同于INSERT加上每一行后再DELETE，这会占用大量资源。 除此之外，需要更新大表时还应了解的事项列表： 从头开始创建新表比更新每一行要快。顺序写比稀疏更新快，并且最后不会出现死行。...考虑到这一点，让我们看一些可以用来有效更新表中大量数据行的策略： 增量更新 如果您可以使用例如顺序ID对数据进行细分，则可以批量更新行。由于您只需要保持较短时间的锁定，因此可以最大化表的可用性。...如果您正在实时数据库中运行查询，则可能需要处理并发写入请求。
但是现在有了逻辑复制，可以通过使用更新版本的Postgres创建副本并切换到该副本来实现零停机时间升级。截断大型时序事件表中的陈旧分区也容易得多。 在功能方面，两个数据库现在彼此相同。...Postgres不支持聚合索引，而MySQL（InnoDB）不支持堆(Heap)。但是，无论哪种方式，如果您有大量内存，则差异应该很小。...与Postgres不同，MySQL将在同一区域保留同一记录的多个版本。 在两个数据库上，一行必须适合一个页面，这意味着一行必须小于8KB。...当且仅当选择行和列时，才会拉出大对象。换句话说，大量的黑盒子不会污染您宝贵的缓存。它还支持对TOASTed对象的压缩。...部分原因是Postgres不支持聚集索引，因此从索引引用的行的物理位置不会被逻辑键抽象出来。 为了解决此问题，Postgres使用仅堆元组（HOT）尽可能不更新索引。
在已存在数据的表上创建索引要比递增地更新表的每一行记录要快。 如果你对现有表增加大量的数据，可以先删除索引，导入表的数据，然后重新创建索引。...当然，在缺少索引的期间，其它数据库用户的数据库性能将有负面的影响。并且我们在删除唯一索引之前还需要仔细考虑清楚，因为唯一约束提供的错误检查在缺少索引的时候会消失。...（慎重考虑索引带来的影响） 三、删除外键约束 和索引一样，整体地检查外键约束比检查递增的数据行更高效。所以我们也可以删除外键约束，导入表地数据，然后重建约束会更高效。...COPY 命令是为装载数量巨大的数据行优化过的；它没 INSERT 那么灵活，但是在大量装载数据的情况下，导致的荷载也少很多。因为 COPY 是单条命令，因此填充表的时候就没有必要关闭自动提交了。...如果不能使用 COPY，可以使用 PREPARE 来创建一个预备 INSERT，然后使用 EXECUTE 多次效率更高。这样就避免了重复分析和规划 INSERT 的开销。
另外，PostgreSQL可以在不同的平台上安装，管理员可以设置各个平台之间兼容性更多关于 PostgreSQL 系列的学习文章，请参阅：PostgreSQL 数据库，本系列持续更新中。...监控数据库的活动 配置统计收集器 PostgreSQL的统计收集器是一个支持收集和汇报服务器活跃性信息的子系统。目前，这个收集器可以给出对表和索引的访问计数，包括磁盘块的数量和独立行的项。...在 PostgreSQL 的操作中，那些已经被删除或者更新过的行，并没有从它们所属的表中物理删除，这些数据在完成 VACUUM 之前它们仍然存在。...因此有必要周期地运行 VACUUM，特别是在经常更新的表上。VACUUM 命令可以选择分析一个特定的数据表，如果没有指定数据表，VACUUM处理当前数据库里每个表。具体语法格式如下。...每秒处理了多少行，包括写入，读取，更新，删除等操作。
许多组织都在拥抱 GraphQL，以其作为统一企业范围内数据模型的一种方式，并提供了一个用其相关实体网络来导航大量结构化数据的单一入口点。...我们在启用 pgWatch 的情况下运行 Graphile，只要对数据库做任何更新，GraphQL 模式就会立即更新以反映所做的更改。...关于安全性（如何将其与我们的 IAM 基础设施集成，以及如何在数据库中实施行级访问控制？）和性能（如何限制查询以避免一次选择所有行来对数据库进行 DDoS 攻击？）...最初，整个应用程序的性能很差，因为 UI 通常需要多次查询才能获取所需的数据。...通过从数据库自动生成大型 API 来提高灵活性 并在 Graphile 生成的业务逻辑和数据类型之外，额外公开其他自定义的业务逻辑和数据类型 这是一个替代之前使用 REST 实现内部 CRUD 工具的可行解决方案
它常用于摄取和索引大量的日志，甚至作为搜索大型网站和内部知识库的支持引擎。...Postgres设置你可以在云上或者在本地使用任何Postgres数据库。为了简单起见，我在这个演示中使用了一个在 Docker 容器中本地运行的 Postgres 集群。...初始加载应该很快就能完成，而且应该能在创建的 Elasticsearch 索引中看到行。在进入连续的 CDC 模式后，新的行应该会随着它们被插入而显示出来。...在Elasticsearch中处理更新和删除PeerDB 支持使用 Elasticsearch 作为 CDC 和查询复制的目标。...结论Elasticsearch 连接器处于测试阶段 -- 我们已经有客户使用 PeerDB 将数十亿行从 Postgres 移动到 Elasticsearch。
如何衡量性能 MySQL作为快速读取大量工作负载的数据库而享有盛誉，尽管在与写入操作混合使用时经常牺牲并发性。...以前，Postgres的性能更加平衡，即，读取通常比MySQL慢，但后来它得到了改进，现在可以更有效地写入大量数据，从而使并发处理更好。...更新：62.45 指标 索引是所有数据库中的关键因素。...它还将加快许多写入操作的速度，因为不需要在所有情况下都更新索引”-部分索引的文档-Postgres Docs。...以前，无论基础数据的当前状态如何，它都可以保护事务避免查看由同一数据行上的（其他）并发事务更新引起的不一致数据，从而为每个数据库会话提供事务隔离。”
我们的后端开发人员又决定使用 MongoDB 数据库——虽然我个人更偏好 Postgres。...它以 Postgres 为基础，提供一系列工具和服务来管理数据库、身份验证、实时数据同步和存储对象，同时仍保证用户能控制自己的数据和基础设施。...实时性：Supabase 能让 Web/ 移动应用程序同数据库保持同步，无需手动刷新数据。 存储：用户可以存储大型对象，例如图像或文档，还可以通过请求调整图像大小。...但如果能使用 Supabase，我们可以直接跳过这些麻烦事、享受 Postgres 的强大功能。这样，我们就能直接在数据库中处理其他更复杂的操作，例如涉及交易事务的产品更新。...我们本可以使用 PostGIS（Postgres 的空间数据库扩展程序）的强大功能处理全部地理数据需求，这样就能轻松将基于位置的搜索和映射等功能整合到业务应用程序当中。
2021 年初，他们在 Postgres 中拥有大约 200 亿个块行。到 2024 年，这个数字已经增长到超过 2000 亿个区块。数据量（即使压缩后）为数百 TB。...但是它们都存储在具有一致结构、架构和相关元数据的 Postgres 数据库中。 请参阅下图以供参考： 随着 Notion 开始看到数据增长，其工程团队选择分片来扩展整体式 Postgres 实例。...• 2021 年，Postgres 数据库被分片为 32 个物理实例，每个实例包含 15 个逻辑分片。 • 接下来，在 2023 年，他们增加到 96 个物理实例，每个实例有 5 个逻辑分片。...选择 S3 是一个合乎逻辑的选择，因为 Notion 的 Postgres 数据库基于 AWS RDS，并且其导出到 S3 功能使在 S3 中引导表变得容易。...此外，S3 已被证明可以存储大量数据，并以低成本支持 Spark 等数据处理引擎。 2 - 选择处理引擎 Notion 工程团队选择 Spark 作为主要的数据处理引擎。
最近，TCGA数据库发生重大更新，前面我介绍了RNAseq的处理后【2022-TCGA数据库重大更新后RNASeq的STAR-Counts数据的下载与整理】，有粉丝后台留言说介绍一下simple nucleotide...其实，这个数据和之前的差不多，只是之前的数据所有样本都在一个maf文件中，更新后的数据是一个样本一个文件。读入融合就可以了。...只需要3行代码就可以搞定的，下载后的数据解压到了DLBC_SNV文件夹中。...TCGA数据库：SNP数据的下载整理及其可视化 也可以计算TMB和MATH 肿瘤突变负荷(TMB)与等位基因突变的肿瘤异质性(MATH)分数的计算 如果你有老版本的数据也是可以用的，不一定要更新。...希望开发该包的作者更新一下这个包。
以前，Postgres 的性能更加平衡，也就是说，读取通常比MySQL慢，但后来它得到了改进，现在可以更有效地写入大量数据，从而使并发处理更好。...但是随着 MySQL 版本不断更新，这种差异越来越小。 数据库基准测试是一个用于表现和比较数据库系统或这些系统上的算法的性能（时间，内存或质量）的可再现的实验框架。...我们可以对数据库进行频繁的操作（读取、写入、更新）来了解其性能，然后选出最好的来用到你的项目上。...在没有索引的情况下，数据库在查找数据时会进行全文搜索（Full Text），也就是会从第一行开始一行一行的进行对比查找，这样的话数据量越多，查询的越慢。...它可以防止事务查看同一数据行上的（其他）并发事务更新引起的不一致数据，从而为每个数据库会话提供事务隔离。"
，并将每个数据库行的更改写入 AVRO 消息到每个表的专用 Kafka 主题。...第二个组件是 Hudi Deltastreamer[11]，它为每个表从 Kafka 读取和处理传入的 Debezium 记录，并在云存储上的 Hudi 表中写入（更新）相应的行。...其次我们实现了一个自定义的 Debezium Payload[14]，它控制了在更新或删除同一行时如何合并 Hudi 记录，当接收到现有行的新 Hudi 记录时，有效负载使用相应列的较高值（MySQL...•记录键 - 表的 Hudi 记录键[15]应设置为上游数据库中表的主键。这可确保正确应用更新，因为记录键唯一地标识 Hudi 表中的一行。...在初始快照之后它会继续从正确的位置流式传输更新以避免数据丢失。•虽然第一种方法很简单，但对于大型表，Debezium 引导初始快照可能需要很长时间。
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