大家好，猫头虎博主又来了！最近发现很多朋友在搜索“如何优化PostgreSQL性能”、“PostgreSQL优化实战技巧”等相关词条，希望能够为自己的数据库应用带来更好的性能体验。在此，我深入研究和实践后，为大家带来这篇《PostgreSQL性能大提升：实用优化技巧》。希望你们喜欢！
大家好，我是猫头虎博主！最近发现很多读者在搜索“PostgreSQL和MySQL的区别”、“PostgreSQL vs MySQL性能对比”等相关词条，希望能够为自己的数据库应用选择最合适的解决方案。今天，我为大家带来了这篇《PostgreSQL与MySQL：详细对比与分析》。本文将深入探讨这两个受欢迎的数据库系统的异同，帮助你做出明智的选择。
PostgreSQL作为关系数据库中学院派的代表，在U.C. Berkeley完成了初始版本，其后U.C. Berkeley将其源码交于开源社区，PostgreSQL现由开源社区对其进行维护。PostgreSQL代码具有简洁、结构清晰、浓重的学院派气息等特性。虽然，其在国内并未像MySQL一样广泛在互联网公司内部使用，但是随着国内对PostgreSQL的认识加深，越来越多的公司逐渐采用PostgreSQL作为其解决方案中数据的基础架构部件；更有许多公司在PostgreSQL的基础上进行二次开发来满足自己的需求。
Greenplum数据库于2015年由Pivotal公司开源，遵循Apache Licence 2.0协议，官方网站为：
小编说：PostgreSQL作为一个优秀的数据库产品，其本身有着非常多值得学习和研究的地方。《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》则是一本难得的专门介绍和研究PostgreSQL查询引擎的专著。
在各个领域广泛应用的 PostgreSQL 是一个强大的开源关系型数据库管理系统。本博客的主题是深入了解 PostgreSQL 的架构和内部工作原理，旨在帮助读者更好地理解其工作机制，从而优化和管理 PostgreSQL 数据库。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 几十年来，国外数据库巨头凭借先发优势形成的技术壁垒和理论壁垒垄断了数据库市场，卡住了中国乃至世界的脖子。 《科技日报》曾推出系列文章报道制约我国工业发展的35项“卡脖子”技术，数据库管理系统就是其中一项。 虽然国产数据库近些年蓬勃发展，但只能在周边领域打转，在金融关键核心系统上则屡败屡战，未尝一胜。 这其中的关键原因不难理解：技术不行。 数据库的两个关键指标是“快”和“稳”。 其中“快”由优化器负责，它通过对用户输入查询进行代数优化、代价优化，从而选
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率，还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中，查询优化更是不可忽视的重要环节。
PostgreSQL是一款高度可定制的关系型数据库，能够处理大量数据，并为用户提供强大的功能和灵活性。然而，为了充分发挥其性能，需要进行一些关键的配置优化。本文将详细介绍如何优化PostgreSQL配置，让数据库运行得更加高效。
大家好，我是猫头虎博主，近来很多读者询问关于PostgreSQL的存储引擎的细节。在这篇文章中，我将深入探讨PostgreSQL的存储引擎的原理和性能。对于那些正在考虑使用PostgreSQL或者想要更深入了解其内部机制的朋友来说，这篇文章将是一个不错的参考。 PostgreSQL存储引擎、PostgreSQL性能优化、PostgreSQL原理。
PostgreSQL，通常简称为Postgres，是一款强大且开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），它在数据存储和处理方面提供了广泛的功能和灵活性。本文将详细介绍 PostgreSQL 的功能、特性以及如何部署和使用它。
PostgreSQL和Oracle是两个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都提供了强大的功能和广泛的应用领域。然而，在选择使用哪个数据库管理系统时，需要考虑各自的特点和适用场景。本文将详细比较PostgreSQL和Oracle，并探讨在不同情况下应该选择哪个数据库管理系统。
作者介绍 孙旭，腾讯云高级工程师。10年数据库内核研发经验，熟悉PostgreSQL、Teradata数据库内核，熟悉数据库的查询优化、执行、事务并发以及存储等子系统；对分布式数据库有深入的研究和研发经验。目前在腾讯云从事CynosDB数据库研发工作。 一、导语 数据库查询处理（Query Processing）是数据库比较核心的技术，也是距离用户最近的子系统。数据库系统在除了实现事务的隔离界别外，还需要在SQL上做到一定程度的兼容，因为数据库本身就是在做查询处理，很多的内核模块工作都是为了支持这个功能
如果评选出数据库中最难以理解的模块，那么非优化器莫属。作为数据库从业者，对优化器不够了解，如同猛虎没有了利爪，在对数据库调优的过程中往往余力不足。
PostgreSQL与MySQL语法有一些细微差异，记录一下PostgreSQL常用的SQL语句。
PostgreSQL的扩展PG-Storm允许用户自定义扫描方式，将CPU的密集型工作负载转移到GPU处理，从而利用GPU强大的并行执行能力完成数据任务。在处理器内核数量和RAM带宽上，GPU有得天独厚的优势。GPU通常有成百上千的处理器内核，RAM带宽也比CPU大几倍，可以并行处理大量数值计算，因此其运算十分高效。 PG-Storm基本基于两点思想： 运行中本地GPU代码生成 异步流水线执行模式 在查询优化阶段，PG-Storm检测给定查询是否完全或部分可以在GPU上执行，而后确定该查询是否可转移。如果该
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀技术沉淀。TEG读书会本期特邀腾讯金融云专家工程师李海翔、TEG计费平台部专家工程师雷海林、MySQL数据库专家姜承尧，为大家带来数据库方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，国庆遇见好书，愿本期书单助您更专业。 李海翔，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 理论类
PostgreSQL是一个强大的开源关系型数据库，它的发展历程充满了创新和卓越的设计。让我们回顾一下PostgreSQL的主要版本和每个版本的关键特性。
我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
PostgreSQL是一种功能强大的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS），它起源于加州大学伯克利分校的POSTGRES项目。POSTGRES项目于1986年启动，旨在构建一个高度可扩展的数据库管理系统，能够支持复杂的数据模型，并提供卓越的性能和可靠性。
森哥大作，接上一篇：SQL on Hadoop技术分析（一） SQL on Hadoop 技术分析（二） 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术，本次分析的重点是查询优化器（技术上的名词叫SQL Parser），在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位，一次查询SQL下来，SQL Parser分析SQL词法，语法，最终生成执行计划，下发给各个节点执行，SQL的执行的过程快慢，跟生成的执行计划的好坏，有直接的关系，下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
本节提供了Greenplum数据库的一个高层次的系统要求和功能概述。它包含以下主题：
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
Cloudberry Database（可简称为“CBDB”或“CloudberryDB”）是面向分析和 AI 场景打造的下一代统一型开源数据库，搭载了 PostgreSQL 14.4 内核，兼容 PostgreSQL 和 Greenplum Database 生态，采用 Apache License 2.0 许可协议，由北京酷克数据HashData科技有限公司开发，目前源码已公开。
Greenplum 6.0于2019年9月4日正式发布，内核版本从PostgreSQL 8.3升级到PostgreSQL 9.4，数据库的功能和性能得到了巨大的提升，HTAP能力也得到了进一步加强。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址 Pgpool-II 发布新版本 4.2.7, 4.1.10, 4.0.17, 以及 3.7.22. Pgpool-II 是一个连接池和语句复制系统。 parquet_s3_fdw 发布新版本 0.2.1. parquet_s3_fdw 是一个用于读写 S3 parquet 文件的 fdw 插件。 Database Lab 发布新版本3.0. Database Lab 是一个快速克隆大型数据库构造非生产环境的工具。 sqlit
Hey！探险家们，猫头虎博主再次与你相聚！最近，有不少伙伴在搜索“PostgreSQL 扩展推荐”、“PostgreSQL插件增效” 等词条，想要找到一些能够增强自己数据库能力的利器。好吧，这篇《增强你的PostgreSQL：最佳扩展和插件推荐》应该能满足你的好奇心！
我们队伍是由武汉大学在校学生组成。我们选择的课题是让 TiDB 接入若干外部的数据源，使得 TiDB 称为一个更加通用的查询优化和计算平台。
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎，尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明，然后描述其顶层架构，之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop，进而阐述可以选择前者的理由。
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：
在数据库操作和SQL查询的开发过程中，有时候我们为了动态生成查询、进行权限控制、进行查询优化或者其他一些与数据库交互相关、数据库监控等的需求，需要从SQL语句中提取表名。本文分别使用正则表达式和使用SQL解析库的方式来获取。当然实际使用中需要进行优化，本次只是做初步的获取操作。
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
GPU承诺会彻底改变大数据分析领域，从当前来看，这并不是虚言，当我们数据量达到一定级别的时候，我们一定会转向使用GPU。大多数的数学密集型应用都包含机器学习框架，也都会利用GPU的并行处理能力来加速计算。 GPU和数据库各有所长，GPU擅长处理需要大量数学密集型运算的任务，比如视觉模拟、超快数据库事务、计算视觉和机器学习等任务，而数据库擅长有特定要求的计算，如比较复杂的连接计算。下面为大家介绍五款提供GPU加速的数据库解决方案产品，其中有三款是商业产品，剩下的是开源产品。 MapD MapD是由麻省理工
PostgreSQL 的查询优化系列的文字已经到了第七期，这期的主题其实主要是要分析我们要优化什么样的SQL ，在优化的前，我们需要去区分什么是短查询，什么是长连接查询。
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面：
上一篇文章中，我们学习了 SQL 查询是如何执行的以及在编写 SQL 查询语句时需要注意的地方。
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器 为特定的查询选择的缺省规划并不是最优，那么我们就可以通过使用这些 配置参数强制优化器选择一个更好的规划来temporary解决这个 问题。不过，永久地关闭这些设置几乎从不是个好主意。更好的改善优化器 选择规划的方法包括调节Section 18.6.2、 更频繁运行ANALYZE、增大配置参数 default_statistics_target的值、使用 ALTER TABLE SET STATISTICS为某个字段增加收集的 统计信息。 这些配置参数影响查询优化器选择查询计划的暴力方法。如果优化器为一个特定查询选择的默认计划不是最优的，一种临时解决方案是使用这些配置参数之一来强制优化器选择一个不同的计划。提高优化器选择的计划质量的更好的方式包括调整规划器的代价常数（见Section 19.7.2）、手工运行ANALYZE、增加default_statistics_target配置参数的值以及使用ALTER TABLE SET STATISTICS增加为特定列收集的统计信息量。
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据，以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中，我们将详细介绍SQL中的分页查询，包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
StarRocks 是下一代数据平台，旨在实现高速且简便的数据密集型实时分析。其查询速度比其他流行解决方案快 5 到 10 倍，并能够同时进行历史记录更新和实时分析，轻松地从数据湖中获取历史数据以增强实时分析。主要功能包括原生矢量化 SQL 引擎、标准 SQL 支持、智能查询优化、实时更新模型等特性。核心优势如下：
喵~ 🐱 猫头虎博主在此！如果你正在寻找“PostgreSQL物化视图”方面的知识，那么你找对了地方！物化视图是一种强大的工具，可以提高查询性能并简化数据处理。本文将详细介绍它的创建、维护和应用。加入我们，一起挖掘更多宝藏吧！🔍💡
一条SQL语句的处理流程包含**解析（Parser）、解析（Analyzer）、优化（Optimizer）、执行（Execution）**过程。
有时候一本书不是每一章或者每一部分都写的让你觉得可以仔细的阅读后能得到什么, 本期出于这个状态, 书中的第一句中提到 effecitve cache size 应该进行评估,评估的标准系统的系统的内存怎么能满足操作系统中磁盘的caching 和 当数据库在正常运作后的内存的使用. 整体来说对于postgres来说这个值在50% - 70% 与之有关的设置例如 random_page_cost 的值,会影响index scan 或 sequential scans 在数据查找中的到底更偏向于那个.默认是4.0 在使用 san/nas 技术可以将其调整为3 SSD的使用可以将其调整为1.5 到2.5.
当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询语句后，首先将其传递给查询分析模块，进行词法、语法和语义分析。若是功能性命令（例如建表、创建用户、备份等）则将其分配到功能性命令处理模块；对于查询命（SELECT/INSERT/DELETE/UPDATE）则要为其构建查询树（Query结构体），然后交给查询重写模块。
前言 上文 使用PostgreSQL进行中文全文检索 中我使用 PostgreSQL 搭建完成了一套中文全文检索系统，对数据库配置和分词都进行了优化，基本的查询完全可以支持，但是在使用过程中还是发现了一些很恼人的问题，包括查询效果和查询效率，万幸都一一解决掉了。 其中过程自认为还是很有借鉴意义的，今天来总结分享一下。 博客欢迎转载，请带上来源：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/8253131.html ---- 使用B树索引优化查询效果 分词问题 一开始是分词效果的
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
4月2号万众期待的Zabbix4.2终于发布了！新版本提供了很多特性，接下来几期主要介绍Zabbix4.2的一些新特性的使用。本次主要介绍TimescaleDB。
数据库包含的种类： 广义数据库：Oracle，Mysql，PostgreSQL，Redis，Hbase 应用场景 比如说，电商网站：用户账号信息，商品信息，用户订单信息 比如说，网上论坛：主题，发帖，回复 数据库存在的目的 存储，管理，维护大量数据 提供比Excel，磁盘文件读写等更好的性能和可能性 所引法： 查找文件，在索引的时候，需要去磁盘上读取信息 索引的时候，还是在磁盘IO上读，是非常慢的（对比电脑而言）—>磁盘运转 ，单位 毫秒（ms） 内存读写是非常快的，单位 纳秒 （ns）——>毫
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