作为一个DB,估计被统计出来的被问及的问题中，语句有没有慢的这句话，估计可以上榜 TOP 10， 而如何回答这个问题，每种数据库有每种数据不同的方法，例如MONGODB 可以通过profile慢查询收集器来解决。
在数据库的执行SQL的语句中，有很多语句在执行中，执行计划会变化，而执行计划的变化会导致SQL 语句执行时间的变化，如何对在POSTGRESQL 中执行较慢的语句。
导读：本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项，从csv日志中载入数据库。通过灵活的数据加载方式，让SQL在处理很多问题上更加简捷便利。
墨墨导读：本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项，从csv日志中载入数据库。通过灵活的数据加载方式，让SQL在处理很多问题上更加简捷便利。
12月24日（没错又是这个日子），腾讯云数据库和中国PostgreSQL分会做了一件大事，一件所有PG开发者都值得关注的事。 官方点说就是：在腾讯云数据库2020年度盛典中，腾讯云计算（北京）有限责任公司（以下简称腾讯云）与中国开源软件推进联盟PostgreSQL分会（以下简称中国PostgreSQL分会）正式签署战略合作协议，双方将在联合认证、数据库高端人才培养、国产化人才生态体系建设、国际技术交流、中国PG开发者社区、PG和云计算生态建设等方面开展全面合作、深度共建。 通俗点说就是：以后腾讯云数据库将
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
加字段慢的一个原因是数据‘搬迁’慢，另外一个重要因素是锁粒度特别大，容易产生阻塞。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例，可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
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：
Nmap -sS -sC -sV 10.129.34.101 Nmap扫描结果可以看到开启了ftp、ssh、http的端口且操作系统是Linux的
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
p6spy是一个开源项目，通常使用它来跟踪数据库操作，查看程序运行过程中执行的sql语句。
PG 相关系统日志参数 最近值班的时候遇到pg的日志问题，顺带梳理一下 pg的系统日志参数。 默认情况下，很过日志参数是缺省值，需要查看详细日志信息，必须对相关参数进行修改。 logging_collector = on/off 是否将日志重定向至文件中，默认是off, 修改该参数之后后，需要重启DB服务。 对比修改前后，postgresql的进程变化，修改之后多3个 postgres: logger 进程。 log_directory = 'log' :日志文件目录，默认是变量 PGDATA的相对路
下载 Releases文件，解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
对 PostgreSQL 的性能问题进行监控至关重要。PostgreSQL 是一个强大的开源关系数据库系统，以其健壮性、可扩展性和对可扩展性和标准符合性的强调而脱颖而出。在本 PostgreSQL 监控指南中，我们将介绍应监控的关键 PostgreSQL 指标、PostgreSQL 监控的最佳实践以及一些可以设置 PostgreSQL 监控的工具。
希望这期不要掉粉，因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看，也是有营养的，虽然放到了一般不会发文的周六，也没想有多少观众，就当自己对某些东西的回顾和反思。
openGauss是关系型数据库，采用客户端/服务器，单进程多线程架构；支持单机和一主多备部署方式，同时支持备机可读、双机高可用等特性。
通常对于MySQL运行慢、异常运行等等现象，需要通过收集当时的诊断报告以便后期重点分析并且给出对应解决方案。对于MySQL来讲，目前收集诊断报告的方法大致有以下几类：
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。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
具体可参考：https://github.com/hhyo/Archery/tree/master/src/docker-compose
上一篇文章说道PostgreSQL 12 的源码部署，这里我们说一下PostgreSQl 12的主从流复制和归档配置。
时间序列数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，具备写多读少、冷热分明、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入等特点，可以基于时间区间聚合分析和高效检索，广泛应用在物联网、经济金融、环境监控、工业制造、农业生产、硬件和软件系统监控等场景。
PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜，因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导。在这篇博文中，我将描述借助 EXPLAIN ANALYZE 和 Postgres 元数据分析优化看似显而易见的查询的示例。
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！
本篇文章为大家介绍ZABBIX 如何通过官方自带Template DB MySQL和Template DB PostgreSQL 模板实现对 MySQL 和 PostgreSQL 数据库的监控。
本文偏长（4k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
后来我就只能使用SQL语句进行创建了create database newDB，OK，创建成功。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？ 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在
认证方式除“trust”外，还有“peer”， “ident”， “md5”， “password”等
PostgreSQL 支持多种数据类型，主要有整数类型、浮点数类型、任意精度数值、日期/时间类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型和数组类型等。
以下内容采集自 2019年9月19日 San Francisco Oracle open 大会内容。主题 What’s New in MySQL Optimizer and Executor?
TreeSoft数据库管理系统，支持以下数据同步方案： 1、MySQL同步数据到Oracle 2、MySQL同步数据到PostgreSQL 3、MySQL同步数据到SQL Server 4、MySQL同步数据到MongoDB 5、Oracle同步数据到MySQL 6、Oracle同步数据到PostgreSQL 7、Oracle同步数据到SQL Server 8、Oracle同步数据到MongoDB 9、PostgreSQL同步数据到MySQL 10、PostgreSQL同步数据到Oracle 11、PostgreSQL同步数据到SQL Server 12、PostgreSQL同步数据到MongoDB 13、MongoDB同步数据到MySQL 14、MongoDB同步数据到Oracle 15、MongoDB同步数据到PostgreSQL 16、MongoDB同步数据到SQL Server 17、SQL Server同步数据到MongoDB 18、SQL Server同步数据到MySQL 19、SQL Server同步数据到Oracle 20、SQL Server同步数据到PostgreSQL 21、MySQL同步数据到MySQL 22、Oracle同步数据到Oracle 23、PostgreSQL同步数据到PostgreSQL 24、SQL Server同步数据到SQL Server
ORM（Object-Relational Mapping）是一种编程技术，它将对象和关系数据库之间的映射抽象出来，使得开发者可以通过面向对象的方式操作数据库，而不用直接处理SQL语句，相当于在业务逻辑层和数据库层之间一座桥梁。在Golang中，有一款优秀的ORM框架叫做Gorm，它提供了强大的功能，使得数据库操作变得更加简单和灵活。
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
本文主要介绍pg_dump、pg_dumpall、copy、pg_basebackup的使用。
PostgreSQL 10 版本开始支持逻辑复制，在12版本之前逻辑复制仅支持普通表，不支持分区表，如果需要对分区表进行逻辑复制，需单独对所有分区进行逻辑复制。
在之前的文章学习了离线数仓的构建，但是离线数仓的最大问题即：慢，数据无法实时的通过可视化页面展示出来，通常离线数仓分析的是“T+1”的数据，针对于时效性要求比较高的场景，则无法满足需求，例如：快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标”查询需求。
如果表里没有没有对itemid建立索引，需要对表里所有记录进行比对，才能找到符合条件记录， chartevents表有313645063 条记录， 就要进行 313645063次对比， 慢是正常的
从目前的系统来看，系统的优化无非就几个方向。第一个是CPU的使用，可以去分析哪一个线程占用的CPU最多，以及哪一个线程耗时最久，从这个角度去分析。第二点就是内存，你也可以去从对象的实例中去判断哪一个对象的实例最多，从而进行一个优化。再者从java的底层去分析GC的次数频不频繁。哪一些代码写的不太合理，最后就是整个架构层面的。消息积压消费，缓存是否设置的合理。这都会影响到整个架构的性能。这个章节主要是简单的描述一下。架构如何去优化他的排查思路是什么。
blog.csdn.net/horses/article/details/108603935
作为可以替换ORACLE 重要的一员，PG 是很值得学习。 今天总结一下 PostgreSQL, 如何进行故障的排错，小道消息是，昨天上午还是小道消息的，估计今天已经消息人尽皆知了，中国ORACLE 研发中心 dismission, N+6 外企还是很阔绰的。 网上也是讨论一堆中年人，就这样被抛弃了，如果知识不更新，脑子里面都是ORACLE ，恐怕是........
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。用于安全地存储数据，支持最佳做法，并允许在处理请求时检索它们。
实际上针对ORACLE ,SQL SERVER ，MYSQL 很少听说对于DML 语句进行特殊的优化，当然这里批量进行数据更新和小事务更新，数据包大小，一次更新，插入多少行，删除时使用逻辑的方式，等等，这和POSTGRESQL DML 优化是无关的，和所有的数据库的优化是有关的，所以今天说的是，只对，只对，只对，POSTGRESQL DML 操作优化有关的方法。
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