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霸占着400亿美元市场的Oracle,技术上已经赶不上PostgreSQL了 | 对话 EDB

在 1994 年,Andrew Yu 和 Jolly Chen 向 Postgres 中增加了 SQL 语言的解释器,并随后用新名字“Postgres95”将源代码发布到互联网上供大家使用,成为最初 Postgres...于是伯克利 Postgres 项目选择了一个新名字 PostgreSQL 来反映与最初的 Postgres 和最新的具有 SQL 能力的版本之间的关系。...由此可见,在全球开发者中,开源数据库的受欢迎程度远高于商业数据库。但开源数据库相较于商业软件也有着明显缺陷:支持性差、部署难度大、更容易发现漏洞、更易被攻击等。...1996 年,加州大学伯克利分校在设计 PostgresSQL 时,设计团队也考虑到了底层数据模型的可扩展性。当时的数据库只能支持非常简单的数据类型,例如数字、字符串和日期。...GitHub 回应:相似,但不同......

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我被 pgx 及其背后的 Rust 美学征服

很多时候,我们不去做一件事,或者想不到做这样的事情有什么意义的时候,往往可能因为我们没有能力去做。当我们被赋能的时候,无穷的想象力就会同时喷薄而出。 更好的 ID 系统?...为了证明它的可排序性,我生成了一张 ids table,并用 between and 寻找两个 id 中间的所有 id。 这是一个无比简单又无比实用的 extension。...我们没写几行代码,就在 postgres 中生成了下面一大堆以 phonenumber_ 为前缀的函数: 还进一步生成了一大堆 SQL 操作符的定义(上百行 SQL,这里只截取等号的定义): 这真的是对那些吭哧吭哧用...以我们上一篇谈到的交易系统为例,当股票的新的 OHLC 数据来临时,我们可以根据一个不断更新的中间状态计算出各种技术分析的数据,写入另一个表中。...那么,撰写并使用 postgres extension 是一个好的选择么? 这取决于你能多高效地,并且正确地撰写这些扩展。

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    LLM辅助的从Postgres到SQLite和DuckDB的翻译

    这是主页仪表盘: 理论上,这些基于 Postgres 的仪表盘应该与 SQLite 和 DuckDB 完全相同。实际上,有两个层面存在需要解决的差异:HCL 和 SQL。...Powerpipe 将名称作为字符串数组传递,这是一个本机 Postgres 类型,可以使用其 unnest 函数展开。...ChatGPT 和 Claude 独立提出的解决方案是,在 HCL 层将列表转换为逗号分隔的字符串,然后在 SQL 层中以不同的方式展开它。以下是 HCL 部分。...不过,这似乎并没有抑制其热衷于编写代码的风格。我必须真正地严格要求它以可测试的小增量工作。 进一步翻译 主页仪表盘上的其余查询以不同程度的难度移植到 SQLite 和 DuckDB。...现在我已经以面向行的形式使用 DuckDB,我还想探索其面向列的个性,并了解在两个世界之间使用 SQL 作为桥梁是什么感觉。

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    走进PG,查询SQL执行流程

    PostgreSQL作为传统关系型数据,在设计架构上和Oracle非常相似,下图可以带给你直观的了解。...答案是postgres主进程负责连接的建立和释放,一个肉眼可见的瓶颈点吧? 回到正题,一条查询SQL是怎么执行的呢?...客户端要和数据库建立通信,需要经过连接器,它收到建立连接请求后,postgres主进程会fork出一个子进程来完成SQL执行操作,由客户端发起的SQL经过解析器-->优化器-->执行器等阶段后返回查询结果到客户端...列名不存在SQL错误: groupby列和查询列不一致报错: 通过重重检查之后,数据库会生成最优的‘执行规划’,它指明SQL应该按照什么样的路径执行。...常见的权限错误问题如下: 经过上面的步骤,执行器会返回存储上满足条件的数据。 看到这里相信对PostgreSQL内部执行流程有了整体了解,那么下面的SQL会报错吗?

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    云数仓 Firebolt《Assembling a Query Engine From Spare Parts》Paper 总结

    幸好上述产品都使用 SQL 与数仓进行交互,这很大程度上简化了与这些生态集成的难度。当然问题还在,尽管 ANSI SQL 已经是 SQL 语言标准,但是现在每个数据库都有自己的 SQL 方言。...Postgres Parser 初衷:考虑到 Firebolt 的 SQL 语法和 Postgres 兼容 ,所以直接选择 Postgres 的解析器是显而易见的。...但作为一家初创公司来说,Planner 和 Runtime 使用相同语言开发,能提升开发效率。...二、测试系统 构建好的软件不仅仅只是代码研发,同时还需要确保软件能够正确运行,对于数据库系统,这一点尤为重要。用户将数据存到你的数据库中,依靠你们的引擎,计算出正确的查询结果。...2.3 Postgres SQL 回归测试 Firebolt 的 SQL 方言以 Posgres SQL 为标准,所以重用 Postgres 已有测试组件是有必要的。

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    Redis GeoHash核心原理解析

    字符串越长,表示的范围越精确。如图所示,5位的编码能表示10平方千米范围的矩形区域,而6位编码能表示更精细的区域(约0.34平方千米) ?...字符串相似的表示距离相近(特殊情况后文阐述),这样可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。...如下两个图所示,第一个在城区,第二个在郊区,城区的GeoHash字符串之间比较相似,郊区的字符串之间也比较相似,而城区和郊区的GeoHash字符串相似程度要低些。 ? ?...每个POI都有经纬度信息,用图1b的SQL语句在mySQL中建立了POI_spatial的表,其中lat和lng两个字段来代表纬度和经度。为后续分析方便起见,我人造了40万个POI数据。...执行SQL查询(图7),发现时间已经大大降低,从方法2的0.36秒下降到0.01秒 ? 三、B树能索引空间数据吗?

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    【SDCC讲师专访】华为李元佳:我对Postgres未来的发展是非常乐观的

    但是在企业级领域还是Oracle、SQL Server的天下,因为数据库涉及到企业最关键的业务,并且有很多业务逻辑深度绑定在数据库,所以数据库是企业级基础软件里最难实现开源化的一环。...总之无可置疑的是Postgres已经走在正确的轨道上,未来还有很大的发展空间。 CSDN:能具体为我们介绍下Postgres-x2的解决方案及其关键技术呢?...SQL的功能,但是从数据库发展的历程来看,一种全新的架构的、全新的生态的数据库要真正完全替代传统企业的关系型数据库,只能说有很长很长的路要走,无论从功能构建还是生态的角度来看,都是极为艰难的道路;Postgres-X2...的DPF有点相似。...Postgres-X2在处理OLTP及OLAP的混合负载方面目前有比较强的优势。 CSDN: 做为一名资深的开源爱好者,能分享些您遇到的有关这方面的小趣事吗?

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    以卖香蕉为例,从4个方面了解SQL的数据汇总

    如何才能快速理解你的数据集?SQL可以帮助你! 对数据进行统计汇总是能最快了解数据的方法。面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。...得到的结果如下: ? 仅通过一次命令请求,我们就可以在非常大的数据集上计算出这些重要的汇总结果。如果再加上where或join命令,我们还可以高效地对数据进行切分。...因此我们往往需要知道数据的25%、50%、75%分位数是多少。 许多数据库已经内建了分位数函数(包括Postgres 9.4、Redshift、SQL Server)。...04 联合分布 比较两个不同的指标也是总结数据时的重要步骤。比如我们可能关心等待时间太久的人,最终是否会花费较少的钱。为了得到等待时间和收入之间的大致关系,我们可以使用以下命令: ?...得到的结果如下: ? 我们可能也关心诸如协方差、方差这类统计指标。大多数SQL实现已经内建了这些统计函数,比如在Postgres或Redshift中我们可以使用以下命令: ?

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    如何使用Pgvector和Python实现带过滤器的语义搜索

    这意味着当您搜索时,系统会根据含义检索结果,而不仅仅是您键入的词语。 语义搜索使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性度量来确定这些向量点有多接近。...选择正确的索引方法是保持搜索速度和准确性的关键。您会遇到两个突出的选项:层次可导航小世界(HNSW)算法是一种流行的索引算法,还有 pgvector 中的 StreamingDiskANN。...在过滤搜索方面优于 HNSW 的优势: 高效过滤:StreamingDiskANN 支持流式过滤,即使在相似性搜索过程中应用了二级过滤器,也能实现准确检索。...>" 默认的用户名和数据库名称都是postgres。...同时,添加数据库的连接字符串。

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    即席查询引擎对比:我为什么选择Presto

    需求背景 即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果...对于数仓来说,即席查询的响应程度也就成为了评估数据仓库的一个重要指标。对于即席查询的支持程度不仅仅是对数据仓库设计的要求,也是对于整个数据平台架构的要求。...关系型数据库Postgres的团队因为hadoop的出现开始关注SQL on Hadoop的开发,慢慢成立了商业公司并开始商业化,所以GP才以Postgres作为底层的存储。...Presto和Impala:这两个放到一起是因为可以算是Hadoop生态上的MPP引擎,都可以使用Hive的metastore无缝集成Hive(因为都是计算引擎,不存储),非常相似的技术、架构也很相似并且同是内存计算...本着有有乔选乔,无乔选鲨 的理论: 如果你们的集群是CDH,那么直接上Impala就可以了,因为安装就是点个按钮的事,CDH上装Presto就要完整的手动安装了,既然因为懒选了CDH那就懒到底,点个按钮就能装好他不香吗

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    文本相似度 | 余弦相似度思想

    推荐系统 在微博和各大BBS上,每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读,那就是根据一定算法计算出来的相似文章。...余弦相似度的思想 余弦相似度,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ?...当两个向量夹角越大,距离越远,最大距离就是两个向量夹角180°; 夹角越小,距离越近,最小距离就是两个向量夹角0°,完全重合。 借鉴这一思想,我们可以计算出两个文本的相似程度。...但,我们真的要用夹角的大小去衡量吗? 文本1与文本2之间的夹角估计有37°; 文本A与文本C之间的夹角大概72.8° ? 相似度,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?...比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有? 一个更好的方法是计算夹角的余弦,对,就是那个初二学的——cos(θ)!

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    POSTGRESQL 到底怎么访问同instance 的库--

    其实说到这个问题,有些同学会有疑问,访问同instance 的有那么难吗?...实际上SQL SERVER 本身是多个数据库和schema 并存的数据库, POSTGRESQL 也是....这时估计SQL SERVER 的同学会嘴角上扬,我们的功能是最全的,哪有访问同一个INSTANCE 的多个数据库还这么麻烦....下多个数据库能互访的方便,当然不是坏事,但你见过一个INSTANCE 下挂了N 个数据库,然后库和库互相夸库查询, 等到拆库的时候有多麻烦, 另外从现在软件开发的角度来说,如果还算是一个项目的话, 这样的跨库访问的方式应该被减少...foreign_server_t OPTIONS (schema_name 'public', table_name 'actor'); 查询和在本地库是没有区别的,这是第二种解决本地库中两个数据库中的表进行跨库访问的方式

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    PostgreSQL 难搞的事系列 --- vacuum 的由来与PG16的命令的改进 (1)

    开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题,有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖...,并且参数的细致程度高,大部分人无法进行有效配置和调配 所以基于这些问题,我们需要分几期来说这个问题,整体系统化的梳理,基于数据库设计产生的一些在PostgreSQL中的特殊的需求的问题。...本期是这个系列的第一篇,所以我们先从问题的起源来详细说一说,这里我们看下图,下面两个图清晰的展示了数据表中某行的数据产生新一个行版本和老版本行共存的过程,以及访问中通过老的行指向新的行的过程等。...下面我们通过一个列子来进行展示,我们找到一张表,其中我们计算出他的相关的age 是 478 postgres=# SELECT c.oid::regclass as table_name,greatest...SIZE 2 --no-process-main 3 -n, --schema=PATTERN 4 -N, --exclude-schema=PATTERN 具体上我们可以对1 ,2 两个部分进行更细的研究

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    《数学之美》与算法

    这本书里主要讲述了两个应用场景: 搜索引擎; 机器翻译及输入法; 这两个场景都与信息论紧密相关,我们便从信息熵谈起。 1、计算出一段信息的价值 信息熵便是一段信息的价值,计算出它有许多用处。...gzip压缩算法再改进还有多少余地吗? 为什么五笔字形早些年很多人在学,现在基本被拼音输入法取代?拼音输入法输入速度越来越快,最快能几个键录入一个汉字?...用户搜索“原子能的应用”时,“原子能”、“的”、“应用”这三个词谁的信息价值更大?大多少? 信息的价值就是这段信息的信息量,如何计算出信息量呢?...网页有生命周期,重要程度也不相同,往往首页最重要,二级页面次之。采用广度优先去下载全网页面,能照顾到页面的权重。...网页根据TF-IDF算法得到向量后,我们可以利用余弦定理计算出向量的相似性。

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    PostgreSQL 什么都能存,什么都能塞 --- 你能成熟一点吗?

    并且我还查了一下,SQL SERVER varbinary最大支持2G ,为什么PostgreSQL bytea 就支持存储1GB,不是说PostgreSQL能力很强吗?...DBA: 当然有区别,人家SQL SERVER 能存2GB 你就能存1GB,那不是人家强??...你刚才说的那个问题,我给你举一个例子,如同告诉客户,SQL SERVER 上高速可以开到每小时800公里,POSTGRESQL 略逊一筹,可以每小时开到400公里,我请问,这对买车的客户,有意义吗???...你告诉我那个高速可以开800公里,中国高铁也跑不了那么快,你指望高速给你SQL SERVER 铺水泥铁轨吗? 这对用户根本没有意义,高速最高的速度是120公里,法定的。...所以我们选择的行存储模式,应该在external ,extended 两个钟选择,一般我们都是选择extended,对数据进行压缩后,存储到TOAST的文件中。

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    PG从库查询被终止的解决办法

    实际上 PostgreSQL提供了配置参数来减少或避免这种情况出现的概率,主要包括以下两个参数: maxstandby_ streaming_delay: 此参数默认为30秒,当备库执行SQL时,有可能与正在应用的...,然而,这种方法也会带来一定的弊端,主库上的表可能出现膨胀,主库表的膨胀程度与表上的写事务和从库执行时间有关,此参数默认为off 案例: CentOS7.5+PG版本11.5 pgMaster 为主库...= off 然后reload下PG的配置使其生效 在主库pgMaster 上创建测试表: \c postgres create table test_per2 ( id int , flag int...-Upostgres -n N -M prepared -f update_per2.sql 然后,到pgSlave备库去执行下查询操作: postgres=# select pg_sleep(12)...reload 使其生效 这时候,到备库去查询,可以发现能查询成功: postgres=# select pg_sleep(2), id ,flag  from test_per2  limit 2 ;

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    周末大料|CMU研发数据库调优AI,水平超DBA老炮

    其中最核心的步骤就是:计算出新的数据库管理系统DBMS 的目标配置,即这里面用到的主要是机器学习。 下面详细解释一下机器学习在里面的作用。...机器学习模块使用聚类方法来衡量这些参数的相关性,尽可能地裁剪参数量,以降低计算的复杂程度。...Knob Identification: 识别并学习数据库参数,OtterTune 所用的特征选取方法是 Lasso,以找出它们的重要程度。...结果对比 OtterTune 在论文中测试了 MySQL 和 Postgres 这两个数据库的延迟和吞吐量,结果如下: 从图中可以看出,相比于 MYSQL 管理脚本,OtterTune 的延迟要低 60%...相比于 Postgres 的默认配置,OtterTune 与其他方法在延迟方面的提升大体相近;但吞吐量方面,OtterTune 比 DBA 的选择要好 12%。

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    数据库PostrageSQL-服务器配置设置参数

    参数名称和值 所有参数名都是大小写不敏感的。每个参数都可以接受五种类型之一的值: 布尔、字符串、整数、 浮点数或枚举。...主服务器进程还会把这个信号传播给所有正在运行的服务器进程,这样现有的会话也能采用新 值(要等待它们完成当前正在执行的客户端命令之后才会发生)。另外,你可以直接向一个单一服务 器进程发送该信号。...一旦一个客户端连接到数据库,PostgreSQL会提供两个额外的SQL命令( 以及等效的函数)用以影响会话本地的配置设置: SHOW命令允许察看所有参数的当前值。...此外,系统视图pg_settings可以被用来查看和改变 会话本地的值: 查询这个视图与使用SHOW ALL相似,但是可以提供更多细节。...这种方式建立的设置构成了会话生存期间的默认值,但是不会影响 其他的会话。由于历史原因,PGOPTIONS的格式和启动 postgres命令时用到的相似,特别是-c标志必须被指定。

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    Simhash在安全应用中的思考

    ==> 分词后为 “ 美国(4) 51区(5) 雇员(3) 称(1) 内部(2) 有(1) 9架(3) 飞碟(5) 曾(1) 看见(3) 灰色(4) 外星人(5)”,括号里是代表单词在整个句子里重要程度...这样我们的字符串就变成了一串串数字,还记得文章开头说过的吗,要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能,现在是降维过程进行时。...现在我们虽然解决了空间,但是如何计算两个simhash的相似度呢?难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗?...对的,其实也就是这样,我们通过海明距离(Hamming distance)就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...两个simhash对应二进制(01串)取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。 计算海明距离的一种方法,就是对两个位串进行异或(xor)运算,并计算出异或运算结果中1的个数。

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