Postgresql

关于postgresql:postgresql-copy-消息

简略查问两个非凡的copy的返回值https://www.postgresql.org/do... CopyInResponseThe backend is ready to copy data from the frontend to a table; see Section 52.2.5.CopyOutResponseThe backend is ready to copy data from a table to the frontend; see Section 52.2.5.copy 相干音讯 CommandComplete (B)Byte1('C')Identifies the message as a command-completed response.其中：StringFor a COPY command, the tag is COPY rows where rows is the number of rows copied. (Note: the row count appears only in PostgreSQL 8.2 and later.)CopyData (F & B)Byte1('d')Identifies the message as COPY data.CopyDone (F & B)Byte1('c')Identifies the message as a COPY-complete indicator.CopyFail (F)Byte1('f')Identifies the message as a COPY-failure indicator.CopyInResponse (B)Byte1('G')Identifies the message as a Start Copy In response. The frontend must now send copy-in data (if not prepared to do so, send a CopyFail message).CopyOutResponse (B)Byte1('H')Identifies the message as a Start Copy Out response. This message will be followed by copy-out data.CopyBothResponse (B)Byte1('W')Identifies the message as a Start Copy Both response. This message is used only for Streaming Replication.copy to file ...

关于postgresql:ORACLE-和PostgreSQL继承表类似的实现方式

昨天介绍了PostgreSQL里的继承表，明天来持续探讨ORACLE数据库里有没有相似的货色。首先，能够明确的说，ORACLE数据库里没有继承表这种OBJECT。然而，和PostgreSQL的继承表相似，不同Table的数据以某种形式进行关联，共享存储空间的角度来讲，ORACLE数据库也存在这样的OBJECT。那就是CLUSTER。首先，ORACLE数据库对“CLUSTER”是这样定义的： CREATE CLUSTER (oracle.com)A cluster is a schema object that contains data from one or more tables.上面咱们来看看CLUSTER是怎么利用的。 --做成CLUSTERSQL> conn test/test@localhost:1521/pdb接続されました。SQL> CREATE CLUSTER object (object VARCHAR2(23))SIZE 512STORAGE (initial 100K next 50K); 2 3 4クラスタが作成されました。--为CLUSTR做一个索引SQL> CREATE INDEX idx_object ON CLUSTER object;索引が作成されました。--做成应用CLUSTER的第一个表SQL> CREATE TABLE object_table CLUSTER object (OBJECT_TYPE) AS SELECT * FROM dba_objects WHERE OBJECT_TYPE = 'TABLE'; 2 3表が作成されました。--做成应用CLUSTER的第二个表SQL> CREATE TABLE object_index CLUSTER object (OBJECT_TYPE) AS SELECT * FROM dba_objects WHERE OBJECT_TYPE = 'INDEX'; 2 3表が作成されました。--确认一下两个表的状态和定义SQL> select count(*) from object_index; COUNT(*)---------- 2898SQL> select count(*) from object_table; COUNT(*)---------- 2223SQL> @objobject_nameに値を入力してください: object_index旧 1: select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_name like upper('&object_name')新 1: select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_name like upper('object_index')OWNER OBJECT_NAME OBJECT_TYPE-------------------- -------------------------------------------------- -----------------------TEST OBJECT_INDEX TABLESQL> @objobject_nameに値を入力してください: object_table旧 1: select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_name like upper('&object_name')新 1: select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_name like upper('object_table')OWNER OBJECT_NAME OBJECT_TYPE-------------------- -------------------------------------------------- -----------------------TEST OBJECT_TABLE TABLESQL> @ddlobject_typeに値を入力してください: TABLEobject_nameに値を入力してください: OBJECT_INDEXownerに値を入力してください: TEST旧 1: select dbms_metadata.get_ddl('&object_type','&object_name','&owner') from dual新 1: select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','OBJECT_INDEX','TEST') from dualDBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','OBJECT_INDEX','TEST')-------------------------------------------------------------------------------- CREATE TABLE "TEST"."OBJECT_INDEX" ( "OWNER" VARCHAR2(128), "OBJECT_NAME" VARCHAR2(128), "SUBOBJECT_NAME" VARCHAR2(128), "OBJECT_ID" NUMBER, "DATA_OBJECT_ID" NUMBER, "OBJECT_TYPE" VARCHAR2(23), "CREATED" DATE, "LAST_DDL_TIME" DATE, "TIMESTAMP" VARCHAR2(19), "STATUS" VARCHAR2(7), "TEMPORARY" VARCHAR2(1), "GENERATED" VARCHAR2(1), "SECONDARY" VARCHAR2(1), "NAMESPACE" NUMBER, "EDITION_NAME" VARCHAR2(128), "SHARING" VARCHAR2(18), "EDITIONABLE" VARCHAR2(1), "ORACLE_MAINTAINED" VARCHAR2(1), "APPLICATION" VARCHAR2(1), "DEFAULT_COLLATION" VARCHAR2(100), "DUPLICATED" VARCHAR2(1), "SHARDED" VARCHAR2(1), "CREATED_APPID" NUMBER, "CREATED_VSNID" NUMBER, "MODIFIED_APPID" NUMBER, "MODIFIED_VSNID" NUMBER ) CLUSTER "TEST"."OBJECT" ("OBJECT_TYPE")SQL> @ddlobject_typeに値を入力してください: TABLEobject_nameに値を入力してください: OBJECT_TABLEownerに値を入力してください: TEST旧 1: select dbms_metadata.get_ddl('&object_type','&object_name','&owner') from dual新 1: select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','OBJECT_TABLE','TEST') from dualDBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','OBJECT_TABLE','TEST')-------------------------------------------------------------------------------- CREATE TABLE "TEST"."OBJECT_TABLE" ( "OWNER" VARCHAR2(128), "OBJECT_NAME" VARCHAR2(128), "SUBOBJECT_NAME" VARCHAR2(128), "OBJECT_ID" NUMBER, "DATA_OBJECT_ID" NUMBER, "OBJECT_TYPE" VARCHAR2(23), "CREATED" DATE, "LAST_DDL_TIME" DATE, "TIMESTAMP" VARCHAR2(19), "STATUS" VARCHAR2(7), "TEMPORARY" VARCHAR2(1), "GENERATED" VARCHAR2(1), "SECONDARY" VARCHAR2(1), "NAMESPACE" NUMBER, "EDITION_NAME" VARCHAR2(128), "SHARING" VARCHAR2(18), "EDITIONABLE" VARCHAR2(1), "ORACLE_MAINTAINED" VARCHAR2(1), "APPLICATION" VARCHAR2(1), "DEFAULT_COLLATION" VARCHAR2(100), "DUPLICATED" VARCHAR2(1), "SHARDED" VARCHAR2(1), "CREATED_APPID" NUMBER, "CREATED_VSNID" NUMBER, "MODIFIED_APPID" NUMBER, "MODIFIED_VSNID" NUMBER ) CLUSTER "TEST"."OBJECT" ("OBJECT_TYPE")--确认一下两个表的存储状况col OWNER for a10col SEGMENT_NAME for a20col SEGMENT_TYPE for a18col SEGMENT_SUBTYPE for a10col TABLESPACE_NAME for a10col RETENTION for a7set lin 200 pages 999select OWNER,SEGMENT_NAME,SEGMENT_TYPE,SEGMENT_SUBTYPE,TABLESPACE_NAME,HEADER_FILE,HEADER_BLOCK,BLOCKS,EXTENTS,RETENTION from dba_segments where OWNER='TEST';OWNER SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE SEGMENT_SU TABLESPACE HEADER_FILE HEADER_BLOCK BLOCKS EXTENTS RETENTI---------- -------------------- ------------------ ---------- ---------- ----------- ------------ ---------- ---------- -------TEST OBJECT CLUSTER ASSM USERS 12 130 96 12TEST IDX_OBJECT INDEX ASSM USERS 12 146 8 1OK，曾经能够确认到应用CLUSTER的两张表的确共享了存储空间。 ...

关于postgresql:PostgreSQL-密码验证功能增强

明码验证介绍 passwordcheck 模块是在 CREATE ROLE 或者 CREATE USER 期间检查用户明码是否合乎指定的规定模块如果明码比拟弱，那么在此期间将会拒绝执行明码并返回一个谬误。该模块位于 srcpkg/contrib 目录下，装置后位于 $libdir 目录下，应用 shared_preload_libraries加载并重新启动服务器后失效。在该模块中，次要有两个规定判断，一个是用户名本身的判断，一个是明码长度少于8位的判断,一个是对是否蕴含用户名自身的判断。明码验证加强性能明码验证加强性能次要是在原有明码查看模块的根底上，减少了对明码中是否蕴含至多一个大小写字母，一个数字和一个特殊字符的判断。实现/*------------------------------------------------------------------------- * * passwordcheck_enchance.c * * Author: Sungsasong * * IDENTIFICATION * contrib/passwordcheck_enhance/passwordcheck_enhance.c * *------------------------------------------------------------------------- */#include "postgres.h"#include <ctype.h>#ifdef USE_CRACKLIB#include <crack.h>#endif#include "commands/user.h"#include "catalog/namespace.h"#include "libpq/crypt.h"#include "fmgr.h"#include "utils/guc.h"#if PG_VERSION_NUM < 100000#include "libpq/md5.h"#endifPG_MODULE_MAGIC;/* passwords shorter than this will be rejected */#define MIN_PWD_LENGTH 8#define MIN_UPPER_LETTER 1#define MIN_LOWER_LETTER 1#define MIN_DIGIT_CHAR 1#define MIN_SPECIAL_CHAR 1extern void _PG_init(void);/********************************************************************** *Function:passwordcheck_enhance * *Verifying the password at least need contains one upper letter,lower* *letter,digit and specital character * *********************************************************************/#if PG_VERSION_NUM >= 100000 static void check_password(const char *username, const char *shadow_pass, PasswordType password_type, Datum validuntil_time, bool validuntil_null) { if(password_type != PASSWORD_TYPE_PLAINTEXT) { /* * Unfortunately we cannot perform exhaustive checks on encrypted * passwords - we are restricted to guessing. (Alternatively, we could * insist on the password being presented non-encrypted, but that has * its own security disadvantages.) * * We only check for username = password. */ char *logdetail; if(plain_crypt_verify(username, shadow_pass, username,&logdetail)== STATUS_OK) ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("password must not contain user name"))); }else { /* * For unencrypted passwords we can perform better checks */ const char *password = shadow_pass; int pwdlen = strlen(password); int i; // bool pwd_has_letter, // pwd_has_nonletter; int PWD_UPPER_LETTER_COUNT = 0; int PWD_LOWER_LETTER_COUNT = 0;int PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT = 0; int PWD_DIGIT_COUNT = 0; int PWD_CONTAINS_LETTER_COUNT = 0; //如果满足至多8位明码的条件，那么判断明码中是否蕴含至多一个大小写字母和特殊字符for(i = 0; i < pwdlen; i++) { /* enforce minimum length */ if(pwdlen < MIN_PWD_LENGTH) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码长度至多须要 %d 位，并且至多须要蕴含一个大小写字母和特殊字符 ",MIN_PWD_LENGTH))); } //判断是否蕴含字母if(isalpha((unsigned char) password[i])) { PWD_CONTAINS_LETTER_COUNT++; if(islower((unsigned char) password[i])) { PWD_LOWER_LETTER_COUNT++; }else if(isupper((unsigned char) password[i])) { PWD_UPPER_LETTER_COUNT++; } }else if(isdigit((unsigned char) password[i])) { PWD_DIGIT_COUNT++; }else { PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT++; } } //判断是否至多蕴含了一个数字，大小写字母和特殊字符 if(PWD_LOWER_LETTER_COUNT < MIN_LOWER_LETTER) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个小写字母", MIN_LOWER_LETTER))); }else if(PWD_UPPER_LETTER_COUNT < MIN_UPPER_LETTER) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个大写字母", MIN_UPPER_LETTER))); }else if(PWD_DIGIT_COUNT < MIN_DIGIT_CHAR) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个数字", MIN_DIGIT_CHAR))); }else if(PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT < MIN_SPECIAL_CHAR) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个特殊字符", MIN_DIGIT_CHAR))); } /* check if the password contains the username */ if (strstr(password, username)) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码不能与用户名同名"))); } } /* all checks passed, password is ok */ }#else static void check_password(const char *username, const char *password, int password_type, Datum validuntil_time, bool validuntil_null) { int namelen = strlen(username); int pwdlen = strlen(password); char encrypted[MD5_PASSWD_LEN + 1]; int i; bool pwd_has_letter, pwd_has_nonletter; int PWD_UPPER_LETTER_COUNT = 0; int PWD_LOWER_LETTER_COUNT = 0; int PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT = 0; int PWD_DIGIT_COUNT = 0; int PWD_CONTAINS_LETTER_COUNT = 0; switch (password_type) { case PASSWORD_TYPE_MD5: /* * Unfortunately we cannot perform exhaustive checks on encrypted * passwords - we are restricted to guessing. (Alternatively, we * could insist on the password being presented non-encrypted, but * that has its own security disadvantages.) * * We only check for username = password. */ if (!pg_md5_encrypt(username, username, namelen, encrypted)) { elog(ERROR, "password encryption failed"); } if (strcmp(password, encrypted) == 0) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("password must not contain user name"))); } break; case PASSWORD_TYPE_PLAINTEXT: /* * For unencrypted passwords we can perform better checks */ /* enforce minimum length */ //如果满足至多8位明码的条件，那么判断明码中是否蕴含至多一个大小写字母和特殊字符 for(i = 0; i < pwdlen; i++) { /* enforce minimum length */ if(pwdlen < MIN_PWD_LENGTH) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码长度至多须要 %d 位，并且至多须要蕴含一个大小写字母和特殊字符 ",MIN_PWD_LENGTH))); } //判断是否蕴含字母 if(isalpha((unsigned char) password[i])) { PWD_CONTAINS_LETTER_COUNT++; if(islower((unsigned char) password[i])) { PWD_LOWER_LETTER_COUNT++; }else if(isupper((unsigned char) password[i])) { PWD_UPPER_LETTER_COUNT++; } }else if(isdigit((unsigned char) password[i])) { PWD_DIGIT_COUNT++; }else { PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT++; } } //判断是否至多蕴含了一个数字，大小写字母和特殊字符 if(PWD_LOWER_LETTER_COUNT < MIN_LOWER_LETTER) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个小写字母", MIN_LOWER_LETTER))); }else if(PWD_UPPER_LETTER_COUNT < MIN_UPPER_LETTER) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个大写字母", MIN_UPPER_LETTER))); }else if(PWD_DIGIT_COUNT < MIN_DIGIT_CHAR) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个数字", MIN_DIGIT_CHAR))); }else if(PWD_SPECIAL_CHAR_COUNT < MIN_SPECIAL_CHAR) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码至多须要蕴含 %d 个特殊字符", MIN_DIGIT_CHAR))); } /* check if the password contains the username */ if (strstr(password, username)) { ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_INVALID_PARAMETER_VALUE), errmsg("明码不能与用户名同名"))); } break; default: elog(ERROR, "unrecognized password type: %d", password_type); break; } /* all checks passed, password is ok */ }#endif/* * Module initialization function */void_PG_init(void){ /* activate password checks when the module is loaded */ check_password_hook = check_password;}取得源码[passwordcheck_enhance](https://github.com/DeveloperHonor/passwordkcheck-enhance-for-postgresql.git "passwordcheck_enhance module")装置 *下载源码文件并传入到 PostgreSQL 源码包 contrib 目录下* *解压下载的源码包文件* `[postgres@sungsasong contrib]$ unzip passwordkcheck-enhance-for-postgresql-main` *切换到解压目录* *执行 make && make install* *在 $PGDATA/postgresql.auto.conf或者 $PGDATA/postgresql.conf文件中退出如下* `shared_preload_libraries = 'passwordcheck_enhance` *重新启动 PostgreSQL 服务器*验证 ...

关于postgresql:PostgreSQL-表的继承

这几天学习了一下PostgreSQL数据库，从装置到简略的应用都平平淡淡，然而上面的这个性能还是给了我一点小惊喜。表的继承简略来说就是能够用继承的办法把一张表的列和数据传递给另一张表，子表能够比父表列多的一种构造。上面用一个小例子来理解一下。 --创立父表并插入两条数据mydb=# create table father_table(c1 integer,c2 varchar(10));CREATE TABLEmydb=# insert into father_table values(1,'101');INSERT 0 1mydb=# insert into father_table values(2,'201');INSERT 0 1 --创立子表并插入两条数据mydb=# create table child_table(c3 varchar(10)) inherits (father_table);CREATE TABLEmydb=# insert into child_table values(3,'301','302');INSERT 0 1mydb=# insert into child_table values(4,'401','402');INSERT 0 1 --查看父表构造 mydb=# \d father_table Table "public.father_table"ColumnTypeCollationNullableDefaultc1integer c2character varying(10) Number of child tables: 1 (Use \d+ to list them.) --查看子表构造 mydb=# \d child_table Table "public.child_table"ColumnTypeCollationNullableDefaultc1integer c2character varying(10) c3character varying(10) Inherits: father_table ...

关于postgresql:PostgreSQL数据库加密选项

参考翻译自https://www.postgresql.org/docs/12/encryption-options.html 18.8. 加密选项PostgreSQL提供了多个级别的加密，并提供了灵活性，能够避免因为数据库服务器偷盗，不道德的管理员和不平安的网络而导致数据泄露。还可能用加密来爱护敏感数据，例如病历或财务交易。明码加密数据库中的用户明码以哈希值的形式贮存(由设置password_encryption选项决定), 因而管理员无奈确定调配给用户的理论明码. 如果将SCRAM或MD5加密用于客户端身份验证, 未加密的明码永远不会长期呈现在服务器上，因为客户端会在通过网络发送之前对其进行加密. 举荐用SCRAM, 因为它是Internet规范，并且比PostgreSQL特定的MD5身份验证协定更平安。特定列的加密pgcrypto模块容许某些字段被加密存储。如果只有一些数据是敏感的，这将很有用。客户端提供解密密钥，数据在服务器上解密，而后发送到客户端。解密的数据和解密密钥会在客户端和服务器之间进行解密和通信时，短暂地呈现在服务器上。这在这短暂的时刻数据和密钥能够被某个领有对数据服务器齐全拜访权的人截获，比方零碎的管理员。数据分区加密能够在文件系统级别或块级别执行存储加密。Linux文件系统加密选项包含eCryptfs和EncFS，而FreeBSD应用PEFS。块级或全盘加密选项包含Linux上的dm-crypt + LUKS和FreeBSD上的GEOM模块geli和gbde。许多其余操作系统也反对此性能，包含Windows。如果驱动器或整个计算机被盗，此机制可避免从驱动器中读取未加密的数据。这在文件系统挂载时无奈避免攻打，因为在文件系统挂载时，操作系统会提供未加密的数据视图。然而，要挂载文件系统，您须要某种形式将加密密钥传递给操作系统，有时密钥会存储在挂载磁盘的主机上的某个地位。网络数据加密SSL连贯会加密通过网络发送的所有数据：明码，查问和返回的数据。pg_hba.conf文件容许管理员指定哪些主机能够应用非加密连贯（host），哪些主机须要SSL加密的连贯（hostssl）。此外，客户端能够指定仅通过SSL连贯到服务器。 GSSAPI加密的连贯对通过网络发送的所有数据进行加密，包含查问和返回的数据。（没有明码通过网络发送。）pg_hba.conf文件容许管理员指定哪些主机能够应用非加密连贯（host），哪些主机须要GSSAPI加密的连贯（hostgssenc）。此外，客户端能够指定仅通过GSSAPI加密的连贯连贯到服务器（gssencmode = require）。 Stunnel或SSH也能够用于加密传输。 SSL主机认证客户端和服务器都能够互相提供SSL证书。它须要在每一侧进行一些额定的配置，然而与仅应用明码相比，它提供了更弱小的身份验证。它能够避免计算机伪装成为服务器的工夫足够长，所以无奈读取客户端发送的明码。它还有助于避免“中间人”攻打，即客户端和服务器之间的计算机假冒服务器，并在客户端和服务器之间读取和传递所有数据。客户端加密如果无奈信赖服务器计算机的系统管理员，则客户端必须对数据进行加密；这样，未加密的数据就永远不会呈现在数据库服务器上。数据在发送到服务器之前先在客户端上加密，并且数据库后果在应用前必须在客户端上解密。

关于postgresql:postgresql-fdw-安装使用

本地编译装置fdw插件 cd contrib/postgres_fdwUSE_PGX=1 make install本地装置extension postgres=# create extension if not exists postgres_fdw;CREATE EXTENSIONpostgres=# \dx List of installed extensions Name | Version | Schema | Description--------------+---------+------------+---------------------------------------------------- plpgsql | 1.0 | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language postgres_fdw | 1.0 | public | foreign-data wrapper for remote PostgreSQL servers(2 rows)本地配置server postgres=# create server postgres_fdwtest FOREIGN data wrapper postgres_fdw OPTIONS(host '127.0.0.1', port '5432', dbname 'postgres');CREATE SERVERpostgres=# create user mapping for postgres server postgres_fdwtest options(user 'postgres',password 'postgres');CREATE USER MAPPING本地建表面 ...

关于postgresql:Centos-安装-postgresql

增加 Yum 源拜访 https://www.postgresql.org/download 抉择操作 postgresql 版本及对应的操作系统，从生成装置脚本中抉择 rpm 源。执行装置命令# Install the repository RPM:sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm# Install PostgreSQL:sudo yum install postgresql13-server -y# Optionally initialize the database and enable automatic start:sudo /usr/pgsql-13/bin/postgresql-13-setup initdbsudo systemctl enable postgresql-13sudo systemctl start postgresql-13设置环境变量vim ~/.bashrcexport PATH=$PATH:/usr/pgsql-13/bin登录$ su postgres$ psql

关于postgresql:Docker-环境下使用-prometheus-grafana-监听-postgresql

效果图环境筹备筹备好 docker 环境，包含 docker-compose。这里间接应用已制作好的 docker-compose 配置文件。 $ mkdir docker-composes$ git clone https://github.com/docker-composes/postgres.git$ git clone https://github.com/docker-composes/grafana.git$ git clone https://github.com/docker-composes/prometheus.git注：下文操作皆从 docker-composes 目录登程。容器配置postgres exporter 配置vim postgres/exporter/docker-compose.yml将 postgres 数据库连贯信息设置为 DATA_SOURCE_NAME 环境变量。如果是同网络下容器，以容器名称作为 host，如此处应用同网络（local-net）下容器 postgres-singleton。 DATA_SOURCE_NAME=postgresql://root:123456@postgres-singleton:5432/postgres?sslmode=disableprometheus.ymlvim prometheus/singleton/config/prometheus.yml在 scrape_configs 作用域下增加： # Postgres - job_name: 'postgres' static_configs: - targets: ['postgres-exporter-singleton:9187'] labels: instance: 'postgres-01' platform: 'ec2'启动容器$ docker network create local-net$ cd grafana && docker-compose up -d $ cd prometheus/signleton && docker-compose up -d $ cd postgres/signleton && docker-compose up -d$ cd postgres/expoter && docker-compose up -d配置 grafana拜访 http://localhost:3000。 ...

关于postgresql:PostgreSQL

解析器:查问已有解析器postgres=# \dFpRefs: 解析器 -- 官网文档中文翻译extensions（扩大）:查看数据库已装置的扩大:postgres=# \dx# Output:# Name | Version | Schema | Description# ----------+---------+------------+---------------------------------------------------------------------# plpgsql | 1.0 | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language# postgis | 2.4.6 | public | PostGIS geometry, geography, and raster spatial types and functions# zhparser | 2.1 | public | a parser for full-text search of Chinese# (3 rows)# 或者postgres=# SELECT * FROM pg_extension;# 输入跟下面有点 \dx 有点不同.查看数据库可装置的扩大:postgres=# select * from pg_available_extensions;# Output:# name | default_version | installed_version | comment# ------------------------------+-----------------+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# refint | 1.0 | | functions for implementing referential integrity (obsolete)# postgis | 2.4.6 | 2.4.6 | PostGIS geometry, geography, and raster spatial types and functionsRefs: ...

关于postgresql:干货丨时序数据库DolphinDB与Aliyun-HybridDB-for-PostgreSQL在金融数据集上的比较

1. 概述DolphinDB 是一款高性能混合列式数据库和数据分析系统，尤其善于解决工夫序列数据。Aliyun HybridDB for PostgreSQL（以下简称HybridDB）是由阿里巴巴提供的基于开源Greenplum定制的MPP架构企业级通用数据仓库产品。在本报告中，咱们对DolphinDB和HybridDB，在工夫序列数据集上进行了性能比照测试。测试涵盖了CSV文件的加载、单个查问的执行、并发查问的执行等三方面。在咱们进行的所有测试中，DolphinDB均体现得更杰出，次要论断如下：在加载数据的测试中，DolphinDB的速度是HybridDB的3倍在查问的测试中，DolphinDB的速度当先HybridDB约1~2个数量级在并发查问的测试中，DolphinDB依然放弃1个数量级以上的劣势，而且随着并发用户的减少，劣势更加显著。本测试仅限于工夫序列数据，论断不适用于更为通用的数据畛域。 2. 测试环境DolphinDB部署在5个ecs.r5.large节点上，每个节点根本配置如下：操作系统：Ubuntu 16.04处理器：Intel Xeon Platinum 8163 (2 Cores)内存：16 GB硬盘：150 GB SSDHybridDB采纳2C SSD配置，领有4个计算节点，每个节点根本配置如下：处理器：2 Cores内存：16 GB硬盘：160 GB SSDDolphinDB采纳1个主节点，4个计算节点，配置8个worker和2个local executor，每个计算节点限度应用12 GB内存。 HybridDB间接应用，不做任何进一步的配置，每个计算节点2个段数据库。通过测试开启Pivotal Query Optimizer时HybridDB体现更差，因而本报告中所有测试都默认只应用Legacy Query Optimizer。压缩为gzip的CSV数据寄存在阿里云OSS服务器上。DolphinDB通过内网取得OSS上的数据后解压并加载，HybridDB间接通过oss协定定义内部表从内网传输、解压并加载OSS上的数据。 3. 数据咱们应用的数据是2007年8月的股票报价数据，大概有65.6亿条记录，每天的数据保留在一个CSV文件中。未压缩的CSV文件有273 GB，压缩为gzip的文件有23 GB。压缩后的数据被上传到阿里云OSS上。 4. 数据加载比照表4.1是DolphinDB和HybridDB加载CSV文件时各变量数据类型，分区计划如下 DolphinDB应用date和symbol进行组合分区。依据date产生了23个值分区，依据symbol产生了128个范畴分区。分区总数是23*128=2944个。每个分区写入两个正本。HybridDB依据symbol散列散布数据，依据date按日期范畴分区，在压缩的状况下对symbol施加sort key有不到10%的性能降落，在不压缩的状况下对symbol施加sort key有不到10%的性能回升，随后的测试中都没有应用sort key。两个平台的数据加载比照后果如表4.2所示，因为DolphinDB和HybridDB都从OSS上获取压缩数据，因而能够认为HybridDB的数据传输和解压工夫与DolphinDB基本一致，则HybridDB的数据载入工夫能够认为是90-9-12=69分钟。DolphinDB的数据载入速度约为HybridDB的3倍。表4.1 数据类型对应关系表4.2 数据处理并载入比照 DolphinDB采纳LZ4格局的压缩，HybridDB基于开源Greenplum，不反对QuickLZ格局，因而采纳了ZLIB的3级压缩。压缩后的磁盘空间（28G）占用少于DolphinDB（51G）。上表中DolphinDB的空间占用达到了102G是因为有两个正本。 5. 查问性能比照咱们在两个零碎中别离测试了8种查问。这些查问波及数据过滤、排序、分组和聚合，因为DolphinDB与HybridDB的语法有差别，具体查问语句见表5.1。每条查问须要扫描不同范畴的数据，下述8条测试查问笼罩了部分扫描到全表扫描。遗憾的是在HybridDB中对第7条查问反对较差，在零碎压力大的状况下会呈现外部谬误（Unexpected Internal Error），因而在HybridDB的测试中将除去第7条查问。单个简单查问的比照后果如表5.2所示，每条查问的测试间断进行2次，表中列出第1次的后果，DolphinDB比HybridDB快3~240倍，并且在缓存的反对下，第1至3条查问缓存后进行的第2次测试用时别离为26ms，16ms和16ms。从后果中能够看出，第1、3和6条查问是DolphinDB显著当先的，这些查问在where分句中均指定了明确的symbol。回顾两个零碎的分区策略，因为HybridDB不反对字符串类型的范畴分区，因而波及到不同的symbol的查问就会因为分区不够灵便而导致局部节点理论扫描的数据远多于指标数据而性能劣化。表5.1 具体执行的查问语句表5.2 独自执行每个查问的用时比照 6. 并发性能比照6.1 多用户并发简略查问在本节，咱们将进行多用户并发查问测试比照。结果表明，即便在多用户并发查问的状况下，DolphinDB依然比HybridDB更具劣势。咱们首先进行简略的select查问并发测试。步骤如下： ...

关于postgresql:使用PGSHOWPLANS监控PostgreSQL执行计划

作者：cybertec公司译者：类延良，任职于瀚高根底软件股份有限公司，PostgreSQL数据库技术爱好者，10g &11g OCM，OGG认证专家监控PostgreQL执行打算pg_show_plans是一个收费的PostgreSQL工具，可让您实时监督执行打算。到目前为止，在SQL语句仍在运行时无奈监督查问打算。随着pg_show_plans的引入，这些限度被解除了。当初，您能够实时实时查看服务器上正在产生的所有。次要特色：实时查看执行打算反对各种输入格局（文本，JSON等）反对嵌套打算pg_show_plans可用于所有最新版本的PostgreSQL（> = 9.5）。您的劣势：在慢查问仍在运行时对其进行分析实时洞察易于应用100％为企业级筹备查看所有流动打算pg_show_plans是PostgreSQL的收费扩大，能够间接从咱们的GitHub(https://github.com/cybertec-p...。它应用PostgreSQL外围性能来为您提供所有必要的洞察。数据以简略视图的模式显示，能够轻松获取。因而，能够将pg_show_plans附加到您抉择的任何监控软件中。咱们曾经在宽泛的监督解决方案PGWatch中胜利实现了pg_show_plans。 pg_show_plans：无效的存储外部执行信息无效地存储在共享内存中。这使得检索信息以及过滤这些打算变得容易和疾速。运行pg_show_plans 业余的帮忙如果您有任何疑难或想亲自与咱们探讨任何细节，请随时与咱们分割！(https://www.cybertec-postgresql.com/en/contact/) 咱们提供及时的交付，业余的解决以及20年的PostgreSQL教训。原文链接：https://www.cybertec-postgresql.com/en/products/pg-show-plans/ 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:为PostgreSQL的表自动添加分区

作者：乐途笔名：lottu个人简介：目前在一家游戏公司从事数据库架构设计和开发，曾主导公司去“O”的相干工作；集体博客：https://www.cnblogs.com/lottu PostgreSQL引进“分区”表个性，解放了之前采纳“表继承”+“触发器”来实现分区表的繁琐、低效。而增加分区，都是手动执行SQL。演示目标：利用python来为PostgreSQL的表主动增加分区。python版本：python3+pip3 install psycopg2 一、配置数据源database.ini 文件：记录数据库连贯参数 [adsas]host=192.168.1.201database=adsasuser=adsaspassword=adsas123port=5432[test]host=192.168.1.202database=adsasuser=adsaspassword=adsas123port=5432二、config脚本config.py文件：上面的config()函数读取database.ini文件并返回连贯参数。config()函数位于config.py文件中 #!/usr/bin/python3from configparser import ConfigParser def config(section ,filename='database.ini'): # create a parser parser = ConfigParser() # read config file parser.read(filename) # get section, default to postgresql db = {} if parser.has_section(section): params = parser.items(section) for param in params: db[param[0]] = param[1] else: raise Exception('Section {0} not found in the {1} file'.format(section, filename)) return db三、创立子表脚本pg_add_partition_table.py 文件：其中 create_table函数是创立子表SQL。其中参数 ...

关于postgresql:四年三次获奖PostgreSQL再度荣获年度数据库桂冠

PostgreSQL是一种数据库管理系统，在过来的一年中，该数据库管理系统在DB-Engines排行榜中比其余360个受监视系统中的任何其余零碎更受欢迎。因而，咱们发表PostgreSQL为2020年度DBMS。为了确定本年度的DBMS，咱们从2021年1月的最新得分中减去了2020年1月的风行得分。咱们应用这些数字的差值而不是百分比，因为这将有利于开始时风行度很小的零碎。后果是一个依照它们在2020年胜利地进步了本人的受欢迎水平的DBMS列表，或者换言之，有多少人开始用咱们办法中掂量的一种形式来交换，例如工作机会，业余简介条目和网络上援用。年度DBMS：PostgreSQL PostgreSQL曾经在2017和2018年取得了年度DBMS奖，并且当初成为第一个三度取得此殊荣的数据库管理系统。 PostgreSQL以其稳定性和功能集而闻名和青睐。最近的版本次要集中在数据库引擎的改良上，以进步其性能和效率。对于DevOps而言，这些加强性能十分受欢迎，咱们的受欢迎水平得分表明了这一点：七年前PostgreSQL的受欢迎水平得分为167，而当初为552。与排名前三的零碎的差距逐年放大。值得一提的是，PostgreSQL是咱们排名中各种数据库管理系统的根底技术。如果这些数据库管理系统在其根底之上提供了重要的DBMS性能，则将它们列为独自的条目。这些零碎包含Greenplum，EDB Postgres，TimescaleDB，Citus等。亚军：Microsoft Azure SQL数据库Microsoft AzureSQL数据库是一个齐全托管的数据库即服务(database as aservice)。它基于Microsoft SQLServer产品的最新稳固版本构建，并针对可在云中运行的性能进行了优化（主动缩放，天文复制，主动调整等）。因而，不反对手动备份/还原、服务器配置参数治理之类的性能。在2020年1月到2021年1月之间，Azure SQL数据库的受欢迎水平评分从28.2分进步到71.4分（令人印象粗浅253％），并且在DB-Engines排名中的整体排名从25进步到15。在DB-Engines的9年中，这是云数据库服务首次进入“年度最佳数据库”奖的前三名。第三名：MongoDBMongo在2013年和2014年曾两次取得DBMS的年度冠军，自那时以来，其受欢迎水平始终没有进行。它是最风行的NoSQL零碎，最驰名的是Document Store。一个鲜为人知的事实是，当咱们蕴含辅助数据库模型时，MongoDB也是最受欢迎的搜索引擎。这很好地阐明了MongoDB自11年前公布以来的范畴不断扩大。同样重要的是，毫无疑问，MongoDB是当今曾经成熟的，可用于生产的零碎，而且十年前的网络级笑话还没有特地成熟，只管过后它们可能很乏味。咱们恭喜PostgreSQL，Microsoft和MongoDB在2020年获得的胜利。以前的DB-Engines年度DBMS奖获得者：数据库年度PostgreSQL2020年MySQL2019年PostgreSQL2018年PostgreSQL2017年Microsoft SQL2016年Oracle2015年Mongo DB2014年Mongo DB2013年反馈对于后果的选定陈说：PostgreSQL外围团队成员Jonathan Katz：“ PostgreSQL的胜利归功于寰球合作的开源开发人员社区，他们正在解决数据管理的古代挑战。咱们感激DB-Engines对PostgreSQL的继续认可，并且咱们将持续加强咱们的开发人员敌对型开源数据库系统，该零碎以其可靠性和健壮性着称。” MongoDB首席营销官Rishi Dave：“MongoDB迎来了丰登的一年。咱们在开发人员中的受欢迎水平持续增长，这一事实证明了咱们的社区服务器已下载了1.3亿次-仅往年就下载了5500万，这比咱们在公司成立的最后十年中下载的次数还多，咱们的寰球云数据库MongoDB Atlas当初就占了咱们支出的近50％，并且随着Multi-Multi版本的公布，它成为第一个使应用程序可能在多个云提供商之间同时运行的多星散群。将DB-Engine的这种额定认可增加到咱们的成就列表中，真是令人兴奋。” 原文链接：https://db-engines.com/en/blog_post/85 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:重磅中国PostgreSQL分会与腾讯云战略合作协议签订

12月24日，在腾讯云数据库2020年度盛典中，中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会（以下简称中国PostgreSQL分会）与腾讯云计算（北京）有限责任公司（以下简称腾讯云）正式签订策略单干协定，单方将在联结认证、数据库高端人才培养、国产化人才生态体系建设、国内技术交换、中国PG开发者社区、PG和云计算生态建设等方面发展全面单干、深度共建。中右：中国PostgreSQL分会秘书长、CCF数据库专委会委员白国华；中左：腾讯云数据库副总经理王义成中国PostgreSQL分会是在工信部中国电子信息产业倒退研究院领导下，依靠中国开源软件推动联盟，致力于增强中国对开源技术的建设和利用，促成PostgreSQL产学研用和生态倒退。 PostgreSQL凭借其敌对的开源协定和弱小的性能个性，越来越受到国内外数据库厂商和终端用户的欢送。TDSQL（PostgreSQL版，原TBase）是由腾讯数据平台团队自主研发的企业级分布式HTAP数据库，并于去年11月正式开源，可完满实用于领有海量数据、高并发、高HTAP，以及分布式事务能力的利用场景。截止目前，TDSQL（PostgreSQL版，原TBase）在GitHub上的Star数已超过800个，Fork数近200。此次中国PostgreSQL分会与腾讯云数据库的单干，将施展中国PostgreSQL分会在从业者社区和PostgreSQL生态建设的劣势和教训与腾讯云在数据库畛域十余年的业余积攒，实现强强联合，进一步促成单方优势互补和业务倒退。在本次签约典礼上，还公布了PostgreSQL中国培训认证与腾讯云数据库的联结认证，单方将在PGCM（高级）定制化设置TDSQL（PostgreSQL版，原TBase）模块联结认证，为宽广数据库从业者带来更多优良的课程资源和待业通道。中国PostgreSQL培训认证总监魏波与腾讯云数据库腾讯云数据库培训认证负责人陈昊签订PostgreSQL培训认证单干协定中国PostgreSQL培训认证由中国PostgreSQL分会教育与培训委员会推动，联结工信部中国电子工业标准化技术协会、专业培训机构和数据库生态企业独特建设，旨在造就更多高水平PostgreSQL技术人才，是国内惟一的体系化、规范化的PostgreSQL教育、培训与认证体系，列入“中国电子信息行业业余人才培养工程”之中。 PGCM（高级）TDSQL方向联结认证体系的培训认证纲要、培训渠道、待业渠道、报名形式等更多细则将陆续出台。腾讯云数据库在开源畛域的投入一直加大，深度拥抱并推动寰球开源生态的倒退，通过一直的翻新步调，继续推动国产化人才的造就体系，不遗余力地积极参与和回馈开源，不仅是对开源精力的一种传承，表白了对于开源技术将来走向的坚定信念。中国PostgreSQL分会愿同腾讯云数据库一道，以PostgreSQL为切入点，独特推动中国数据库生态建设和倒退！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:模糊匹配相似度查询怎么破看PG亿级检索毫秒响应

浏览使人空虚，探讨使人麻利，写作使人准确。需要场景假如Aken某天在咖啡店听到一首歌，感觉很好听，但不晓得具体的歌名，只晓得歌曲是“民谣”，歌词蕴含“一把破吉他”、“旅人”，而后是男歌手。如果我想收藏该歌曲，请问小编如何为我找到指标歌曲、对应的歌手、专辑？为什么要探讨这个问题首先，搜寻需要的理论场景切实太多了，能够说处处可见，比方：百度、Google输出关键字搜寻信息；泛娱乐行业搜寻对应的指标音视频文件；人脸识别、指纹验证、特定动作捕获认证等。其次，物联网时代网络产生的数据信息浩如烟海，须要高效的搜索引擎技术帮忙咱们疾速捕捉到相关度极高的匹配信息。所以，如果咱们不做和业务利用场景心心相印的技术钻研，那么咱们无妨就多看看和业务比拟符合的技术。而后这里探讨的技术问题与当今、将来的业务场景的分割都十分亲密，相干技术问题的解决，也肯定能够很好的推动利用的落地。基于DB的传统解决方案如果咱们是一个应用过关系型数据库的同学，咱们很容易就想到SQL含糊搜寻。如：通过Btree实现的后含糊搜寻select * from tab_aken where col like 'aken%'; 或者Btree反向索引实现的前含糊搜寻select * from tab_aken where col like '%aken'; 然而，很多时候用户并不知道须要的前缀或后缀是什么，通常只记得其中的某些关键字或完好的信息，而后查找最类似的指标。比方目击者只记得罪犯有局部特色：胡子、脸上刀疤、黑夹克、猥琐·········，而后依据关键字含糊查问锁定肯定范畴的嫌疑犯。于是，事实中更多的查问需要可能是上面这样的：前后含糊select * from tab_aken where col like '%aken%'; 多字段组合select * from tab_aken where a=? and b=? or c=? and d=? or e between ? and ? and f in (?); 类似查问、向量间隔select * from tab_aken order by similarity(col, 'aken') desc limit 100; 此处省略N种查问场景·················· 那么问题来了，数据库通常并不具备上述前后含糊查问及其后的更多场景的高效检索能力。上面以MySQL为例，看一个背面案例。在32C-64G-SSD高端存储的设施上，这里运行了一个mysql-5.7.27，实例中有一个800w左右数据量的表： mysql> select count(*) from test.tab_test_txt;+----------+| count(*) |+----------+| 8814848 |+----------+1 row in set (3.46 sec)mysql>mysql>select table_name,sum(truncate((data_length+index_length)/1024/1024/1024, 2)) data_GB,sum(truncate((data_length)/1024/1024/1024, 2)) tabsize_gb,sum(truncate((index_length)/1024/1024/1024, 2)) idxsize_gb from information_schema.tables where table_name+--------------+---------+------------+------------+| table_name | data_GB | tabsize_gb | idxsize_gb |+--------------+---------+------------+------------+| tab_test_txt | 5.59 | 4.12 | 1.47 |+--------------+---------+------------+------------+1 row in set (0.00 sec)mysql>而后应用字段name做含糊查问，命中600w多数据，性能十分查，耗时11.14秒。 ...

关于postgresql:PostgreSQL您可能需要增加MAXLOCKSPERTRANSACTION

作者：汉斯·尤尔根·舍尔希(Hans-JürgenSchönig)，从上世纪90年代就有应用PostgreSQL的教训，他是CYBERTEC公司的CEO与技术带头人，CYBERTEC是该畛域的市场领导者之一，自2000年以来已为寰球有数客户提供服务。他著有图书《Mastering PostgreSQL 9.6: A comprehensive guide for PostgreSQL 9.6 developers and administrators》和《Mastering PostgreSQL 11，Second Edition》，这两本英文图书均曾经由武汉大学彭煜玮老师翻译实现并均已出版，中文书名别离为《由浅入深PostgreSQL》、《精通PostgreSQL 11第二版》。译者：类延良，任职于瀚高根底软件股份有限公司，PostgreSQL数据库技术爱好者，10g &11g OCM，OGG认证专家。 “out of shared memory”：你们中的有些人可能曾经在PostgreSQL中看到了该谬误音讯。然而它的真正含意是什么，如何预防呢？实际上，问题并不像乍看起来那样艰涩难懂。max_locks_per_transaction是您须要用来防止麻烦的要害配置参数。out of shared memory：何时产生PostgreSQL应用的大多数共享内存都是固定大小的。对于I/O缓存（shared buffers）以及许多其余组件来说，这都是正确的。这些组件之一与锁定无关。如果您在事务中创立一个表，PostgreSQL必须跟踪您的流动以确保并发事务不能删除您创立的表。跟踪流动很重要，因为您要确保DROP TABLE（或某些其余DDL）必须期待所有读取事务曾经终止。问题是，您必须将无关跟踪流动的信息存储在某个地位，而这正是您必须理解的内容。让咱们运行一个简略的脚本： BEGIN; SELECT 'CREATE TABLE a' || id || ' (id int);'FROM generate_series(1, 20000) AS id;gexec该脚本的作用是启动一个事务并生成20000个 CREATE TABLE语句。它只是生成SQL，而后主动执行该SQL（gexec将前一条SQL语句的后果视为输出）。让咱们看看SELECT语句产生了什么…… BEGIN ?column? ---------------------------- CREATE TABLE a1 (id int); CREATE TABLE a2 (id int); CREATE TABLE a3 (id int); CREATE TABLE a4 (id int); CREATE TABLE a5 (id int);...当初让咱们看看PosgreSQL做了什么： ...

关于postgresql:优化PostgreSQL-Autovacuum

作者：Laurenz Albe是CYBERTEC的高级顾问和反对工程师。自2006年以来，他始终在PostgreSQL上工作并为PostgreSQL做奉献。译者：类延良，任职于瀚高根底软件股份有限公司，PostgreSQL数据库技术爱好者，10g &11g OCM，OGG认证专家。在许多PostgreSQL数据库中，您无需思考或放心调整autovacuum。它会在后盾主动运行，并在不障碍您的状况下进行清理。然而有时默认配置还不够好，您必须调整autovacuum以使其失常工作。本文介绍了一些典型的问题计划，并介绍了在这些状况下的解决办法。 autovacuum的工作有许多autovacuum的配置参数，这会使调整变得复杂。次要起因是autovacuum具备许多不同的工作。从某种意义上说，autovacuum必须解决由PostgreSQL的多版本并发管制（MVCC）实现引起的所有问题：清理UPDATE或DELETE操作后留下的“死元组”更新可用空间映射(free space map)，以跟踪表块中的可用空间更新仅索引扫描所需的可见性图(visibility map)“解冻”(freeze)表行，以便事务ID计数器能够平安地盘绕依据这些性能中的哪个会导致问题，您须要不同的办法来调整autovacuum。调整autovacuum以革除死元组最有名的autovacuum工作是清理UPDATE或DELETE操作中的死元组。如果autovacuum不能跟上清理死元组的速度，则应遵循以下三个调整步骤：确保没有任何货色能够阻止autovacuum回收死元组查看避免vacuum革除死元组的已知起因https://www.cybertec-postgresql.com/en/reasons-why-vacuum-wont-remove-dead-rows/罪魁祸首通常是长期事务。除非您能够打消这些阻碍，否则调整autovacuum将无用。如果您不能从根本上解决问题，则能够应用配置参数idle_in_transaction_session_timeout使PostgreSQL终止会话，这些会话在事务中处于“idle in transaction”的工夫过长。这会在客户端导致谬误，然而如果您没有其余办法能够放弃数据库失常运行，这可能是有情理的。同样，要解决长期运行的query，能够应用statement_timeout配置参数。调整autovacuum以使其运行更快如果autovacuum无奈跟上清理死元组的速度，那么解决方案就是使其工作更快。这看起来仿佛很显著，然而许多人陷入了使autovacuum更早开始或更频繁运行将解决问题的陷阱。 VACUUM是一项消耗资源的操作，因而默认状况下，autovacuum操作的速度成心升高。目标是使其在后盾运行而不障碍失常的数据库操作。然而，如果您的工作负载创立了很多死元组，那么您将不得不使其更具侵略性：从autovacuum_vacuum_cost_limit默认值200开始减少（这是一种柔和的办法）从autovacuum_vacuum_cost_delay从默认值2开始缩小（在旧版本：20）毫秒（这是无效的办法）设置autovacuum_vacuum_cost_delay为零将使autovacuum与手动VACUUM速度一样快，即尽可能快。因为并非所有表都以雷同的速度增长死元组，因而通常最好不要更改中的全局设置postgresql.conf，而要独自更改忙碌表的设置：ALTER TABLE busy_table SET (autovacuum_vacuum_cost_delay = 1); 对表进行分区还能够帮忙更快地实现工作。请参阅本文partition局部理解更多信息。更改工作负载，以便生成更少的死元组如果没有其余成果，则必须看到生成的死元组更少。兴许将几个UPDATE合并为一行UPDATE通常，您能够应用“ HOT更新”来显着缩小死元组的数量：将表的fillfactor参数设置为小于100的值，以使INSERTs在每个块中保留一些可用空间确保你在update语句中批改的列不是索引列而后，任何SELECT或DML语句都能够革除死元组，而对VACUUM的需要则更少。调整仅索引扫描的autovacuum索引扫描的低廉局部是查找理论的表行。如果您想要的所有列都在索引中，则齐全不须要拜访该表。然而在PostgreSQL中，您还必须查看一个元组是否可见，并且该信息仅存储在表中。为了解决这个问题，PostgreSQL对每个表都有一个“可见性图”(visibility map)。如果一个表块在可见性图(visibility map)中被标记为“所有可见”，则不用拜访该表以获取可见性信息。因而，要取得真正的仅索引扫描，autovacuum必须处理表并常常更新可见性图(visibility map)。为此，如何配置autovacuum取决于查问收到的数据批改类型：为接管UPDATEs或DELETEs的表的仅索引扫描调整autovacuum为此，您能够缩小表的存储参数autovacuum_vacuum_scale_factor，例如ALTER TABLE mytable SET (autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01); 依照如上所述放慢autovacuum是一个好主见。调整仅接管INSERTs的表的仅索引扫描的autovacuum从v13开始，这很简略：对配置参数autovacuum_vacuum_insert_scale_factor进行调整，调整办法是如上所示对autovacuum_vacuum_scale_factor的调整。对于较旧的PostgreSQL版本，您能够做的最好办法就是升高autovacuum_freeze_max_age，最佳值取决于您应用事务id的速率，如果您每天耗费100000个事务id，并且心愿每天主动清理table，则能够进行如下设置： ALTER TABLE insert_only SET (autovacuum_freeze_max_age = 100000); 要测量事务ID耗费的速率，请在一个长的工夫距离内应用两次txid_current()函数(或者从V13开始的pg_current_xact_id()函数)，而后取其差值。调整autovacuum以防止事务回绕问题失常时，autovacuum关怀并启动一个非凡的“anti-warparound” autovacuum worker，不管一个表中最老的transaction id比autovacuum_freeze_max_age参数值更老或者一个表中的最老的multiact比autovacuum_multixact_freeze_max_age 参数值更老确保anti-wraparound vacuum能够freeze掉所有表中的行再次强调，你不得不确保：没有阻塞autovacuum进行freeze老元组和改良pg_database.datfrozenxid 以及pg_database.datminmxid。这些阻塞者包含：运行工夫很长的session，这些session放弃一个事务处于open状态或者有长期表（autovacuum不能解决长期表）数据损坏，这会导致所有的autovacuum worker运行失败。为了避免数据损坏，请应用更好的硬件，并总是运行最新的PostgrSQL的主要版本。为接管updates或者Deletes的tables调优anti-wraparound vacuum在接管updates或者deletes的table上，你不得不做的所有是看autovacuum正在运行，并且足够快以便及时实现（参见上文） ...

关于postgresql:PostgreSQL高可用多主复制解决方案

作者：伊布拉尔·艾哈迈德（Ibrar Ahmed）在2018年7月退出Percona。在退出Percona之前，Ibrar曾在EnterpriseDB负责高级数据库架构师10年。Ibrar领有18年的软件开发教训。Ibrar在PostgreSQL上写了多本书。译者：魏波，中国PG分会培训认证执行总监、资深数据库工程师，十多年的数据库运维治理及培训教训，把握PostgreSQL架构部署、性能优化等，致力于推动PostgreSQL在中国的倒退。因为数据量微小，因而可伸缩性已成为数据库畛域中最热门的主题之一。可伸缩性能够程度或垂直实现。垂直可伸缩性意味着向现有节点增加更多资源/硬件，以加强数据库存储和解决更多数据的能力，例如，向现有节点增加CPU，内存或磁盘。每个DBMS引擎都通过改良锁定/互斥机制和并发性，从而能够更无效地应用新增加的资源，从而进步了垂直可伸缩性的能力。数据库引擎提供配置参数，这有助于更无效地利用可用的硬件资源。因为硬件老本以及在现有节点中增加新硬件的限度，因而并非总是能够增加新硬件。因而，须要程度可伸缩性，这意味着向现有网络节点增加更多节点而不是加强现有节点的性能。与垂直可伸缩性相同，程度可伸缩性难以施行。这须要更多的开发工作。 PostgreSQL为垂直可伸缩性和程度可伸缩性提供了相当丰盛的功能集。它反对具备多个处理器和大量内存的计算机，并提供配置参数来治理这些资源的应用。PostgreSQL中并行性的新性能使垂直可伸缩性更加突出，但也不不足程度可伸缩性。复制是程度可伸缩性的要害支柱，PostgreSQL反对单向主从复制，这足以满足许多用例。要害概念数据库复制数据库复制将数据复制到其余服务器上，并将其存储在多个节点上。在此过程中，数据库实例从一个节点转移到另一节点，并进行了准确的复制。数据复制用于进步数据可用性，这是HA的一项要害性能。通常有一个残缺的数据库实例，或者一些常常应用或所需的对象被复制到另一台服务器。复制提供了数据库的多个统一正本，它不仅提供了高可用性，而且还进步了查问性能。同步复制将数据写入磁盘时，有两种策略：“同步”和“异步”。同步复制意味着同时将数据写入主服务器和从服务器，换句话说，“同步复制”意味着提交期待近程端的写入/刷新。同步复制用于具备即时故障转移要求的高端事务环境中。异步复制异步意味着首先将数据写入主机，而后再复制到从机。在解体的状况下，可能会产生数据失落，然而异步复制提供的开销很小，因而在大多数状况下是能够承受的。它不会使主机负担过重。与同步复制相比，从主数据库到从数据库的故障转移须要更长的工夫。简而言之，同步和异步之间的次要区别在于何时将数据写入主服务器和从服务器。单主复制繁多主复制意味着仅容许在单个节点上批改数据，并将这些批改复制到一个或多个节点。只能在主节点上进行数据更新和插入。在这种状况下，应用程序须要将流量路由到主服务器，这会减少应用程序的复杂性。因为只有一个主节点负责写入数据，所以没有抵触的机会。在大多数状况下，单主复制对于应用程序来说就足够了，因为配置和治理起来并不那么简单。但在某些状况下，单主复制是不够的，您须要多主复制。多主复制多主复制意味着有多个节点充当主节点。数据在节点之间复制，并且能够在一组主节点上进行更新和插入。在这种状况下，数据有多个正本。该零碎还负责解决并发更改之间产生的任何抵触。有多个主复制有两个次要起因。一个是高可用性，第二个是性能。在大多数状况下，某些节点专用于密集写入操作，而某些节点专用于某些节点或用于故障转移。多主复制的优缺点长处：万一一个主机产生故障，另一个主机依然能提供更新和插入服务。主节点位于几个不同的地位，因而所有主节点产生故障的机会十分小。能够在多台服务器上进行数据更新。应用程序不须要将流量仅路由到单个主机。毛病：多主复制的次要毛病是它的复杂性。解决抵触十分艰难，因为能够同时在多个节点上进行写操作。有时在发生冲突的状况下须要人工干预。数据不统一的可能性。正如咱们曾经探讨的那样，在大多数状况下，单主复制就足够了，强烈建议这样做，然而在某些状况下，依然须要多主复制。PostgreSQL具备内置的单主复制，但可怜的是，PostgreSQL主版本中没有多主复制。有一些可用的多主复制解决方案，其中一些以应用程序的模式呈现，而有些则是PostgreSQL分支。这些派生有其本人的小型社区，并且大多由单个公司治理，而不禁PostgreSQL国内社区治理。这些解决方案有多种类别，包含凋谢源/关闭源，优先级，收费和付费。 BDR（双向复制）xDBPostgreSQL-XLPostgreSQL-XC/PostgreSQL-XC2RubyrepBucardo这是所有复制解决方案的一些要害性能 1.BDR（双向复制）BDR是多主复制解决方案，并且具备不同的版本。BDR的晚期版本是凋谢源代码，但其最新版本是关闭源代码。这个解决方案是由2ndQuadrant开发的，也是迄今为止最优雅的多主解决方案之一。BDR提供异步多主逻辑复制。这基于PostgreSQL逻辑解码性能。因为BDR利用本质上是在其余节点上重播事务，因而如果正在利用的事务与在接管节点上提交的事务之间存在抵触，则重播操作可能会失败。 2.xDBEnterpriseDB用Java开发了本人的双向复制解决方案，称为xDB。它基于本人的协定。因为它是一个关闭源代码的解决方案，所以没有设计信息为外界所知。由EnterpriseDB开发和保护。用Java开发。源代码是关闭源代码。xDB Replication Server蕴含多个可执行程序。这是一个齐全关闭源代码的专有软件。用Java开发，大家会埋怨它的性能。故障转移工夫是不可承受的。用户界面可用于配置和保护复制零碎。 3.PostgreSQL XC/XC2PostgreSQL-XC由EnterpriseDB和NTT开发。它是一个同步复制解决方案。Postgres-XC是一个开源我的项目，旨在提供可写扩大、同步、对称和通明的PostgreSQL集群解决方案。多年来，我从未在EnterpriseDB和NTT上看到PostgreSQL-XC的大量开发。目前，华为正在为此致力。对于OLAP，曾经报告了一些性能晋升，但不适用于TPS。 4.PostgreSQL XL它是PostgreSQL-XC的一个分支，目前受2ndQuadrant反对。它会落后于社区PostgreSQL的版本迭代。据理解，它基于PostgreSQL 10.6，它与PostgreSQL最新版本PostgreSQL-12不兼容。咱们晓得它是基于PostgreSQL-XC的，当咱们议论OLAP时，它十分好，但不太适宜高TPS。留神：所有PostgreSQL XC/XC2/XL都被认为是“ PostgreSQL衍生软件”，与PostgreSQL的以后开发没有同步。 5.Rubyrep它是阿恩.特莱曼（Arndt Lehmann）开发的异步主/主复制。它宣称具备最简略的配置特色，并且能够跨平台（包含Windows）运行。它始终在两台服务器上运行，在Rubyrep术语中别离称为“左”和“右”。因而，将其称为“2-master”设置而不是“ multi-master”会更合乎其特点。 rubyrep能够在左右数据库之间间断复制更改。主动设置必要的触发器，日志表等主动发现新增加的表并同步表内容主动重新配置序列，以防止反复的键抵触跟踪对主键列的更改能够同时实现主从复制提供事后建设的抵触解决办法：左/右获胜；早/晚更改胜出可通过ruby代码段指定自定义抵触解决方案复制决定能够有选择地记录在rubyrep事件日志表中留神：–就开发而言，该我的项目在过来三年中始终没有发展。 6.BucardoBucardo是End Point公司的Jon Jensen和Greg Sabino Mullane开发的基于触发器的复制解决方案。Bucardo的解决方案曾经存在了将近20年，最后设计为“惰性”异步解决方案，最终能够复制所有更改。有一个Perl守护程序，它监听NOTIFY申请并对其执行操作。表上产生的更改记录在表（bucardo_delta）中，并告诉守护程序。守护程序告诉控制器，该控制器启动一个子过程以同步表更改。如果存在抵触，则应用规范或自定义抵触处理程序进行解决。基于触发器的复制有解决抵触策略对Perl 5，DBI，DBD :: Pg，DBIx :: Safe的依赖。装置和配置很简单。复制常常中断并且呈现谬误。论断单主机复制的大多数状况就足够了，并且曾经察看到人们正在配置多主机复制并使他们的设计过于简单。强烈建议设计零碎，并尝试防止多主复制，而仅在没有其余办法的状况下应用它。起因有两个：第一，它使零碎过于简单且难以调试；第二，因为没有可用的社区保护的多主复制，因而您将无奈从PostgreSQL社区取得反对。原文链接：https://www.percona.com/blog/2020/06/09/multi-master-replication-solutions-for-postgresql/ 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:VACUUM无法从表中删除死元组的三个原因

作者：Laurenz Albe是CYBERTEC的高级顾问和反对工程师。自2006年以来，他始终在PostgreSQL上工作并为PostgreSQL做奉献。译者：类延良，任职于瀚高根底软件股份有限公司，PostgreSQL数据库技术爱好者，10g &11g OCM，OGG认证专家每当更新或删除PostgreSQL表中的行时，就会留下死行。VACUUM解决这些死行，以便能够重复使用空间。如果不对表进行vacuum，它将变得收缩，这节约了磁盘空间并减慢了程序表扫描的速度（在较小extents上是索引扫描）。 VACUUM还负责freeze表中的行，免得在事务ID计数器回绕时避免出现问题，但这是另一回事。通常，您不用关怀所有这些，因为PostgreSQL内置的autovacuum守护程序能够为您实现这些工作。问题如果您的表变得收缩，首先查看的是autovacuum是否已对其进行解决： SELECT schemaname, relname, n_live_tup, n_dead_tup, last_autovacuumFROM pg_stat_all_tablesORDER BY n_dead_tup / (n_live_tup * current_setting('autovacuum_vacuum_scale_factor')::float8 + current_setting('autovacuum_vacuum_threshold')::float8) DESCLIMIT 10;如果您收缩的表未在此处显示，n_dead_tup为零且last_autovacuum为NULL，则可能是statistics collector存在问题。如果收缩的表位于上述查问后果的顶部，但last_autovacuum为NULL，则可能须要将autovacuum配置为更具侵略性，这样这些收缩的表就能够失去解决。然而有时后果看起来像这样： schemaname | relname | n_live_tup | n_dead_tup | last_autovacuum------------+--------------+------------+------------+----------------- laurenz | vacme | 50000 | 50000 | 2018-02-22 13:20:16 pg_catalog | pg_attribute | 42 | 165 | pg_catalog | pg_amop | 871 | 162 | pg_catalog | pg_class | 9 | 31 | pg_catalog | pg_type | 17 | 27 | pg_catalog | pg_index | 5 | 15 | pg_catalog | pg_depend | 9162 | 471 | pg_catalog | pg_trigger | 0 | 12 | pg_catalog | pg_proc | 183 | 16 | pg_catalog | pg_shdepend | 7 | 6 |(10 rows)这里显示：autovacuum最近在运行，然而它没有开释死的元组！ ...

关于postgresql:PG导入数据-duplicate-key-value-violates-unique-constraint解决

PG的staging环境导入测试数据，呈现 duplicate key value violates unique constraint 表: userextrainfo 最大id SELECT max(id) from userextrainfo;1300下一个自增id SELECT nextval('userextrainfo_id_seq');须要从新reset下自增id select setval('userextrainfo_id_seq',1301);

关于postgresql:开源软件联盟PostgreSQL分会投稿指南

投稿要求1.稿件内容：与PostgreSQL数据库/开源软件严密相干的新闻舆论、热点资讯、技术文章、软文等文章。要求稿件论点中立，阐述详实，可能对读者粘性进步有踊跃作用。文章体裁不限，字数不限。 2.投稿格局：文字投稿倡议采纳word格局。视频投稿倡议采纳MP4格局，分辨率：1080X1920 注意事项：来稿请注明作者署名（实在姓名、笔名）、详情地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便分割。其次，作者可提供作者简介，以便宣传推广。最初，咱们保留对稿件的增删权。投稿形式请应用电子邮件形式投递稿件。编译的稿件，请注明出处并附带原文。请按稿件内容投递到相干编辑信箱（sunxiangbin@postgresqlchina.com），或：partner@postgresqlchina.com稿件著作权1.投稿人保障向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。2.投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不容许一稿多投。3.投稿人委托我方申明，未经我方容许，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。稿费结算1.原创稿件的稿酬规范为30—100元人民币/千字，翻译稿件的稿酬规范为20—50元人民币/千字。特稿特酬，优稿优酬 2.咱们采纳线上汇款的形式领取稿费，请在稿件中注明实在姓名（或者笔名），邮箱地址，微信账号/支付宝账号，出稿胜利咱们将会有工作人员与你取得联系。汇款形式：微信/支付宝，汇款一经胜利咱们将为你发送邮件。 3.如果你心愿通过银行卡结算，请在稿件中注明实在姓名，银行卡品种，卡号，开户银行的残缺名称（例如：XX银行XX分行XX支行，或信用卡核心、办事处、营业部、分理处....）咱们将通过齐鲁银行汇款。 4.稿费隔月结算。（仅对按要求及时提供的信息者） 5.稿件采纳后发现一稿多投的，稿费不予领取。

关于postgresql:新闻Babelfish使PostgreSQL直接兼容SQL-Server应用程序

Babelfish for PostgreSQL是一个Apache-2.0开源我的项目，该我的项目向PostgreSQL增加了与Microsoft SQL Server兼容的端点，以使PostgreSQL数据库可能了解SQL Server wire protocol和罕用的SQL Server命令。应用Babelfish，最后为SQL Server构建的应用程序能够间接与PostgreSQL一起应用，简直不须要更改代码，也无需更改数据库驱动程序。PostgreSQL的Babelfish将于2021年在Github上可用。基本原理Babelfish for PostgreSQL向PostgreSQL增加了一个端点，它能够了解SQL Server连贯协定表格数据流(TDS)和SQL Server罕用的T-SQL编程语言结构。对T-SQL的反对包含SQL方言、游标、目录视图、数据类型、触发器、存储过程和函数等元素。次要劣势更快的迁徙：从SQL Server到PostgreSQL的残缺迁徙速度更快，在更改利用程序代码方面节俭了数月甚至数年的工作；自在翻新：通过与现有T-SQL代码并排运行PostgreSQL代码来构建新性能；100％开源：应用许可的Apache 2.0许可证。帮助并领导Babelfish的倒退方向，以满足您的利用需要。Q&A1.谁为PostgreSQL开发了Babelfish？PostgreSQL的Babelfish我的项目由Amazon Web Services创立，后者构建了 Amazon Aurora 和 Amazon RDS之类的服务 2.您为什么为PostgreSQL开发Babelfish？咱们为PostgreSQL构建了Babelfish，以便更轻松地将应用程序从SQL Server迁徙到PostgreSQL。明天，有很多办法能够将数据和数据库架构从SQL Server迁徙到PostgreSQL。然而，一旦实现了初始数据库迁徙，就须要手动从新编写利用程序代码，敞开数据库驱动程序并验证应用程序行为有没有扭转。后果，因为解放开发人员的机会成本以及在对利用程序代码进行大量更改时存在引入谬误的危险，组织难以启动这类迁徙我的项目。 3.PostgreSQL的Babelfish何时可在GitHub上应用？PostgreSQL的Babelfish将于2021年在Github上可用。 4.谁能够为Babelfish for PostgreSQL做出奉献？任何人！咱们将使所有组织的开发人员，SQL Server专家和PostgreSQL专家都能轻松地帮忙领导Babelfish for PostgreSQL的倒退方向。咱们打算提供示例和培训，以帮忙那些对开源我的项目不相熟的人疾速入门。 5.Babelfish for PostgreSQL如何取得许可？咱们将依据许可的Apache-2.0许可证公布PostgreSQL的Babelfish，使您能够依据本人抉择的条款自在应用，复制和散发更改。 6.Babelfish for PostgreSQL用什么编程语言编写？Babelfish用C编写，这与用于开发PostgreSQL的编程语言雷同。Babelfish的某些局部是应用PL/pgSQL中的过程语言开发的。许多测试用例是用PL/pgSQL和T-SQL编写的。 7.我该如何奉献？您能够通过增加或扩大Babelfish性能，提交性能申请，解决文档以及奉献测试用例来做出奉献。学到更多开源博客发表Babelfish for PostgreSQL开源我的项目，能够浏览更多无关PostgreSQL的Babelfish的信息，理解我的项目的指标以及如何退出，奉献和合作。在这里浏览 https://aws.amazon.com/cn/blogs/opensource/want-more-postgresql-you-just-might-like-babelfish/ 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:Postgre数据库优化

一、查看服务器配置1、查看CPU个数cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |sort |uniq |wc -l2、查看单个CPU的物理核数cat /proc/cpuinfo |grep "cpu cores" |uniq3、查看逻辑线程数cat /proc/cpuinfo |grep "processor" |wc -l4、查看内存大小free5、查看存储大小df -Th 当然，数据库优化不须要思考存储或者硬盘的大小。我的服务器配置如下：内存：512G连贯存储cpu：2cpu 24外围 48线程二、配置postgresql.conf参数名称默认值优化值参数阐明listen_addresseslocalhost*容许所有ip连贯max_connections100200容许的最大连接数superuser_reserved_connections313保留给postgres用户的连贯，实用于切换到postgres用户后开启多个连贯的状况shared_buffers24MB128GB决定有多少内存能够被PostgreSQL用于缓存数据（举荐内存的1/4，不超过内存的1/2)huge_pagestrytry应用大页，倡议shared_buffers超过32GB时开启work_mem1MB8MB外部排序和一些简单的查问都在这个buffer中实现，不过要适可而止，每个连贯都要用这么大的effective_cache_size4GB256GB优化器假如一个查问能够用的最大内存，和shared_buffers无关（举荐内存的1/2),设置稍大，优化器更偏向应用索引扫描而不是程序扫描maintenance_work_mem64MB2GB这里定义的内存只是被VACUUM等消耗资源较多的命令调用时应用,把该值调大，能放慢命令的执行vacuum_cost_limit200500清理delete后的空间，此时对io影响较大，进步该值缩小对性能的影响max_worker_processes8128最大并发过程数，parallel worker等都算作worker process，该值要设置的足够大max_parallel_workers_per_gather24每个执行节点的最大并行处理过程数，应用并行查问时设置该值大于1，不倡议超过主机cores-2max_parallel_workers88并行查问时，最大线程数wal_buffers4MB 用于wal的内存大小，设置为shared_buffers/32,设置为-1示意按shared_buffers计算max_wal_size1GB256GB小的时候wal日志写入量大，越大，解体复原工夫越长min_wal_size80MB64GB倡议是shared_buffers的一半check_point_timeout5min30minwal查看写入磁盘的工夫距离log_destinationstderrcsvlog日志文件输出地log_truncate_on_rotationoffon删除同名的日志文件

关于postgresql:七大奖项花落各家2020年度PG中国技术评选颁奖典礼回顾

继去年推出首届PG中国技术评比之后，第二届PG中国技术评比七个奖项在2020PG亚洲大会主论坛隆重公布，以展示国内对PG产业和技术倒退起重大推动与奉献作用的企业、产品与行业首领。 PG年度翻新企业作为亚太地区PostgreSQL开源技术最大的贡献者，瀚高软件从去年六月份至今，已在国内PostgreSQL社区发表高质量技术文章七十余篇，提交社区代码五万余行，审阅社区补丁近百个，并屡次进行国内社区在线技术培训，瀚高研究院的博客屡次发表国内社区技术文章，曾被评为最受欢迎和共享的博客。同时，公司也曾位列PostgreSQL国内社区官网Blog零碎顶级奉献团队榜首。 PG年度最佳产品云数据库专属集群MyBase是阿里云专为企业级用户定制优化的解决方案，反对MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redis数据库。具备云资源独享、反对资源超调配，资源峰谷调度治理、自主可运维、凋谢局部数据库和OS权限等特点。云数据库专属集群为客户独享云资源更加平安，用户既享受到云数据库服务的便捷灵便，又满足企业对数据库合规性、安全性和高性能的要求。TBase是腾讯数据库团队在开源Postgres根底上自主研发出的先进的企业级分布式HTAP数据库管理系统，一方面解决了传统数据库扩大有余、数据sharding之后数据库事务的严格一致性难题、数据安全、跨地区容灾等问题，同时提供了高性能事务处理、数据治理、混合负载反对等能力，能够轻松应答亿级数据的存储、剖析和查问，采纳无共享的集群架构，实用于PB级海量 HTAP 场景。 PG年度翻新解决方案 PG年度最佳利用案例金风科技整体装机容量世界第一，风电场遍布世界各地，软件主营业务为scada零碎，底层数据存储齐全应用开源数据库postgresql，全世界部署1000+多套数据库，应用的数据库模式有单节点、高可用、分布式，跟国内国产数据库瀚高具备互认兼容证实，提供给电网侧做数据采集接入应用，稳固运行scada零碎曾经三年多。 PG行业卓越贡献奖 PG年度硬件解决方案浪潮始终引领着我国信息技术翻新倒退，自主研发的K1要害利用主机曾荣获“国家科技进步一等奖”。IPS传承了浪潮在高端服务器零碎设计畛域的技术积攒，联合Power处理器的性能、性能、可靠性等劣势，面向中国及“一带一路”国家市场，自主研发、生产、销售兼具纵向扩大和横向扩大个性的K1Power系列服务器产品，为用户定制化打造安全可靠，自主可控的整体解决方案，以及本地化提供业余、麻利的软件及技术支持服务与保障。 PG一生成就奖彭智勇，中国计算机学会数据库专委会副主任、武汉大学传授、博导。原武汉大学计算机学院副院长、大数据研究院副院长，软件工程国家重点实验室副主任。国务院软件工程学科评议组成员，享受国务院特殊津贴专家。中国计算机学会会士、数据库专委会副主任委员，大数据专委会委员，珞珈学者特聘传授，原信息产业部数据库规范工作组成员。原美国惠普公司研究员。国内最早从事PostgreSQL数据库技术钻研专家。IEEE计算机协会和ACM数据库业余协会会员，WISE2006、DASFAA2012程序委员会主席，DASFAA2013大会主席，WAIM、SteeringCommittee副主席，VLDB中国数据库学院副院长，CCF武汉分部主席，曾获国防科工委科技进步一等奖、教育部科技进步二等奖、武汉大学科技进步一等奖等重大奖项。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）:开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:空前绝后PostgresConfCNPGConfAsia-2020大会闭幕

2020年11月17日-20日，PostgresConf.CN & PGconf.Asia2020大会（简称2020 PG亚洲大会）通过线上隆重召开！本次大会由中国开源软件推动联盟PG分会、PostgresConf国内会议组织、PGConf.Asia亚洲社区联结举办，墨天轮技术社区为独家单干直播平台，美国PGCENTRAL 基金会、俄罗斯PG社区、日本PG用户组、印尼PG用户组、泰国PG用户组、欧洲PG社区联结协办，同时失去了PostgreSQL国内社区全力支持与帮忙，被列为Postgresql.org社区官网寰球金标会议。本次大会集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造成为亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届大会继续4天，规模空前。累计14个频道，别离是阿里云数据库培训专场、腾讯云数据库培训专场、瀚高软件培训专场、PG培训机构公益专场、PG英文培训专场共5个培训频道，以及主论坛（2天）、中文分论坛（2天）、英文分论坛A（2天）、英文分论坛B（2天）、CCF高级学术论坛共9个主/分论坛培训频道。本届大会嘉宾规模再创历史。大会以“生而寰球”为主题，共凝聚112场次技术报告。共计一百余名国内外出名专家、学者，为宽广PGer提供了一场技术的饕餮盛宴。包含中国工程院院士倪光南，中国开源软件推动联盟副主席、中科院研究员刘澎，中国计算机学会数据库专委会副主任彭智勇，PostgreSQL国内社区联结创始人、EDB副总裁Bruce Momjian，PGconf.Asia和日本PG用户会创始人、Pgpool-ll原始作者Tatsuo Ishii；来自阿里、腾讯、亚马逊、京东、浪潮、安全、苏宁、中兴、HornetLab、Equnix、VMware Greenplum、yMatrix、瀚高软件、云和恩墨、Percona、EDB、NTT、Postgres Professional、富士通、亚信、巨杉、美创、文武、国信司南、海能达、Airwallex、Ottertune等泛滥生态企业专家；来自武汉大学、华东师范大学、哈尔滨工业大学、山东大学、天津大学的多位CCF（中国计算机学会）数据库专委会委员；以及10家出名受权PG培训服务提供商的业余讲师。本届大会观众人数再创历史。各频道累计点击量3万+，国内公众号文章累计浏览量5万+，全网新闻资讯报道及收录超过3000条目。PostgresConf是面向寰球PostgreSQL开发者和使用者的年度盛会。本届大会吸引了来自寰球的PostgreSQL社区的核心成员及应用PostgreSQL的企业用户、个人用户。倪光南院士致辞大会首先由中国工程院院士，中国根底软件行业泰斗倪光南做收场演讲，倪院士首先对本次大会的举办示意热烈祝贺，向参会的各国代表和开源专家示意诚挚的问候。他指出开源是当今世界倒退的重要趋势，开源技术正在粗浅扭转寰球数字经济和信息产业格局。这次PG亚洲大会的举办，对倒退开源产业，推动开源静止和开源文化在中国的遍及，增强国际交流与单干，都有很高的价值意义。倪院士心愿可能通过PGConf亚洲会议这个平台实现亚洲乃至寰球的智力交换，实现更高畛域、更高层次寰球单干，为寰球开源技术倒退贡献力量。最初倪院士预祝大会获得圆满成功，并祝福PG开源生态更加凋敝！祝福中国PG分会和亚洲PG社区方兴未艾，越来越好。刘澎副主席致辞中国开源软件推动联盟常务副主席，中科院软件所研究员刘澎代表COPU致辞。他在致辞报告中指出，基于凋谢的BSD许可证+去中心化的生态架构，让PostgreSQL在过来,当初及将来，都具备永久性平安保障。遵循自由软件精力&恪守BSD开源协定的PostgreSQL合乎最严苛的平安合规性审计，且不受美国技术进口管制管辖权限度（长臂管辖权限度/US Export Controls)，是公认的产权私有的全球性技术。寰球PG贡献者致力推动自由民主软件静止，保障任何人获取与应用它的权力。主论坛-大咖星散 PostgreSQL国内社区联结创始人、EDB副总裁Bruce Momjian做《Will Postgres Live Forever》分享。他示意任何事务都有它的生命周期，开源PG也不例外，但绝对闭源商业软件，开源软件的生命周期会更有生命力。PGconf.Asia和日本PG用户会创始人、Pgpool-ll原始作者Tatsuo Ishii做《Wonderful PostgreSQL!》分享。Tatsuo Ishii依据Gray的事务论文，凭一己之力写出WAL零碎，创造力令人钦佩。Percona公司CEO Peter Zaitsev做《The Changing Landscape of Open Source Databases》分享。他总结了分布式、云原生、存储计算拆散、硬件加速等几个要点，基本上涵盖了目前数据库技术倒退次要关键词。CCF中国计算机学会数据库专委会副主任、武汉大学计算机学院副院长、博导-彭智勇传授做《My Way from PG to TOTEM》分享。彭传授娓娓道来在他三十多年数据库科研历程中，从率领学生深刻PG源码钻研数据库模型，到编写PG内核剖析教材，再到研制图腾（TOTEM）数据库的历程。云和恩墨创始人盖国强做《相象而行: 从Oracle到PostgreSQL DBA的技能迁徙》演讲。盖老师通过一个PG典型的回卷问题，从源码角度给出了原理剖析，激励大家玩转开源数据库能够深刻源码学习，强调DBA对于企业数据管理至关重要，每个DBA更要通过自我职业涵养，体现集体价值。Greenplum中国创始人兼GM冯雷做《Greenplum的开源之旅：生态和社区领导力》分享。浪潮商用机器公司技术支持部总经理房树新做《K1 Power与PostgreSQL 助力企业新常态新外围建设》分享。阿里云数据库产品总经理、数据库产品与经营负责人叶正盛（斗佛）做《浅谈数据库发展趋势》分享。腾讯云数据库副总经理王义成做《每一笔微信领取背地的数据库》分享。瀚高软件首席科学家郑晓军做《商业数据库技术创新回顾》分享。以其30年出名数据库公司高管经验，具体论述了30年来商业数据库重大翻新事件，对将来数据库倒退有重要指引意义。阿里巴巴团体研究员、数据库产品事业部OLAP产品部负责人占超群做《云原生数据仓库的时机和挑战》分享。腾讯云TBase数据库技术总监李跃森做《腾讯HTAP数据库TBase OLAP技术演进之路》分享。其余主论坛演讲还包含：美国青年倒退非营利组织Mouse协会理事长Lindsay Hooper做《pay it forward》分享；日本SRAOSS,Inc.公司首席工程师彭博做《在Kubernetes上部署具备查问负载平衡和监控性能的PostgreSQL集群》分享；阿里云数据库高级产品专家韩国盛做《传统数据库异构上云实际》分享；阿里云数据库高级产品专家周正中（德哥）做《下一代云数据库状态》分享；成都文武信息技术有限公司创始人朱贤文做《数据库云化--方向，门路和技术》分享；中国计算机行业协会常务理事韩锋做《乘云而上，ADB云原生数仓倒退之路》分享；巨杉数据库资深总监萧少聪做《跨PG、MySQL的Multi-Master横向扩大》分享等。因篇幅无限，将会在后续继续公布大会具体回顾系列文章。在此对上述主论坛嘉宾致以诚挚感激！主论坛-五大典礼重磅公布1)2020年度PG中国技术评比公布典礼：继去年推出首届PG中国技术评比之后，第二届PG中国技术评比七个奖项19日在主论坛下午正式揭晓，并面向寰球公布，以展示国内对PG产业和技术倒退起重大推动与奉献作用的企业、产品与行业首领。 2)首批PG ACE/PG ACE搭档公布典礼：基于PostgreSQL在中国倒退的良好态势，2020年下半年，由中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会隆重推出“中国PostgreSQLACE打算”，用来推动更多的国内从业者参加PostgreSQL生态建设，以及抵赖和表彰那些在国内PostgreSQL产业倒退、技术交换和推广应用方面卓有奉献的人士。 3)“中国PG培训认证”PGCM巨匠认证考试首次正式公布典礼：中国PostgreSQL培训认证由中国开源软件联盟PostgreSQL分会携手工信部中国电子工业标准化技术协会、专业培训机构联结打造，并列入“中国电子信息行业业余人才培养工程”之中。其目标是为国内IT从业者提供PostgreSQL技术培训服务，并迷信、公正地对从业人员进行职业资格、业余技术资格认定和业余技术水平测试。中国PostgreSQL培训认证分为PGCA高级、PGCE中级和PGCM高级。 4)中国开发者社区及自主开源协定公布典礼 5)首届高校PG比赛公布典礼英文分论坛本届大会英文分论坛嘉宾包含PostgreSQL寰球开发组联结创始人Bruce Momjian、Percona公司CEOPeter Zaitsev、yMatrix公司创始人Yandong Yao、HornetLab Technology公司副总裁Ahsan Hadi、日本NTT研究员Yuya Watari、Equnix Business Solutions公司CTO Lucky Haryadi、Percona公司PostgreSQL参谋Ibrar Ahmed、AWS首席数据库工程师Jim Mlodgenski、瀚高软件资深开发工程师Cary Huang、Equnix Business Solutions 公司CEO Julyanto SUTANDANG、2ndQuadrant(EDB)资深PostgreSQL架构师Ashutosh Bapat、HornetLab Technology公司资深软件工程师Asif Rehman、资深DBA Ujang Jaenudin、阿里云数据库高级产品专家Xiang Zhou、HornetLab Technology公司资深软件工程师Hamid Akhtar、日本SRA OSS 首席科学家Yugo Nagata、Equnix Business Solutions 公司CTO Lucky Haryadi、Postgres Professional公司开发工程师Andrey Lepikhov、Crunchy Data Solutions 资深数据架构师David Steele、AWS软件开发经理Jignesh Shah、AWS首席数据库工程师Jim Mlodgenski、Fujitsu公司资深总监Amit Kapila、HornetLab Technology公司资深软件工程师Muhammad Usama、Memhive的联结创始人Naresh Kumar Inna 和 Keshav Prasad等人。因篇幅无限，将会在后续继续公布大会具体回顾系列文章。在此对上述英文分论坛嘉宾致以诚挚感激！ ...

关于postgresql:2020PG亚洲大会中国PG-ACE伙伴发布仪式精彩回顾

前言PostgreSQL于2017、2018间断两年荣膺“寰球年度数据库”，更荣获2019年“O’Reilly一生成就奖”，这是继Linux之后第二个取得该奖的开源产品。PostgreSQL因其稳定性和功能集而备受青眼，已成为国内诸多开发人员首选数据库，从业人员和爱好者已成规模。 PostgreSQL ACE在扑克牌里，ACE是最大的一张牌。同时，ACE还有另外一层意思，在生活中，ACE往往寓意着“一流顶尖、最好最优良”。基于PostgreSQL在中国倒退的良好态势，由中国开源软件联盟PostgreSQL分会隆重推出“中国PostgreSQL ACE打算”，用来推动更多的从业者参加PostgreSQL生态建设，以及抵赖和表彰那些在国内PostgreSQL产业倒退、技术交换和推广应用方面卓有奉献的人士。面向人群“PostgreSQL ACE打算”面向以下两类人群： 1）沉闷的社区首领——PostgreSQL技术专家，包含但不限于布道者、代码贡献者、架构师、DBA、产品经理、内核研发、售前工程师、DEV等。他们对PG及其相干产品十分理解，有着丰盛的应用教训。关注他们发表、分享和探讨的内容有助于您随时理解PG技术动静和优良实际。这些人技术娴熟并且乐于分享他们的常识和教训。他们是相应畛域的专家，并且有强烈的志愿分享常识和教训，包含但不限于：发现PostgreSQL bug、提交补丁数或性能扩大数；撰写PostgreSQL技术文章、博客或书籍；PGFans等技术社区内的沉闷者；热心于在各类流动中做PostgreSQL技术分享等。 2）生态实际先驱——PostgreSQL生态建设参与者，包含但不限于高级管理人员、社群组织者、培训机构讲师、高校老师等。这些人对PostgreSQL生态建设添砖加瓦。他们能让更多的人接触、理解和参加PostgreSQL，包含但不限于：各地的PostgreSQL用户会组织者；PostgreSQL技术群群主；PostgreSQL技术会议、沙龙组织者；PostgreSQL培训认证建设者、讲师；对PostgreSQL有钻研奉献的高校教师；在PostgreSQL推广、利用方面做出成绩的媒体工作者、市场从业者等。首批PG ACE搭档公布典礼中国首批PG ACE搭档在2020 PG亚洲大会主论坛下午正式揭晓。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:PostgresConfCN2020PGconfAsia亚洲大会精彩回顾

PostgresConf.CN2020&PGconf.Asia亚洲大会各主分论坛通过墨天轮平台线上盛大举行！本次大会由中国开源软件推动联盟PG分会、PostgresConf国内会议组织、PGconf.Asia亚洲社区联结举办，美国PGCENTRAL 基金会、俄罗斯PG社区、日本PG用户组、印尼PG用户组、泰国PG用户组、欧洲PG社区协办。同时失去了PostgreSQL国内社区全力支持与帮忙，被列为Postgresql.org社区官网寰球金标会议。 PostgresConf是面向寰球PostgreSQL开发者和使用者的年度盛会。本届大会吸引了来自寰球的PostgreSQL社区的核心成员及应用PostgreSQL的企业用户、个人用户。经统计，主分论坛单日登陆量冲破八千人。本次大会以“生而寰球”为主题，共有112场次技术分享。共计一百余名国内外出名专家，包含中国工程院院士倪光南，以及来自阿里、腾讯、京东、浪潮、安全、亚马逊、Pivotal、瀚高、云和恩墨、EDB、NTT、富士通等泛滥生态企业专家分享，同时更首次举办了高级学术子论坛，邀请到来自武大、山大、哈工大、华东师大、天大的多位CCF（中国计算机学会）数据库专委会委员参会做学术报告。为宽广PGer提供了一场技术的饕餮盛宴。大会首先由中国工程院院士，中国根底软件行业泰斗，国家科技进步一等奖获得者倪光南做收场演讲，倪院士首先对本次大会的举办示意热烈祝贺，向参会的各国代表和开源专家示意诚挚的问候。他指出开源是当今世界倒退的重要趋势，开源技术正在粗浅扭转寰球数字经济和信息产业格局。这次PG亚洲大会的举办，对倒退开源产业，推动开源静止和开源文化在中国的遍及，增强国际交流与单干，都有很高的价值意义。倪院士心愿大家可能通过这次会议踊跃交换，实现更高层次单干。为寰球开源技术倒退贡献力量。最初倪院士预祝大会获得圆满成功，并祝福PG开源生态更加凋敝！中国PG分会和亚洲PG社区方兴未艾，越来越好。随后，中国开源软件推动联盟常务副主席，中科院软件所研究院刘澎，代表COPU致辞，他在致辞报告中指出，基于凋谢的BSD许可证+去中心化的生态架构。让PostgreSQL在过来,当初及将来，都具备永久性平安保障。遵循自由软件精力&恪守BSD开源协定的PostgreSQL合乎最严苛的平安合规性审计，且不受美国技术进口管制管辖权限度（长臂管辖权限度/US Export Controls)，是公认的产权私有的全球性技术。寰球PG贡献者致力推动自由民主软件静止，保障任何人获取与应用它的权力。刘澎主席指出将来中国的新增长极、翻新极，在信息技术翻新产业，在ICT的要害基础产业。信息基础产业的外围是人才与生态，全力倒退为数不多的能够释怀成长的开源技术、国际性技术、要害根底技术、具备寰球生态性的技术，是中国减速要害技术产业倒退，强化根底布局的次要门路。正因为此，PostgreSQL技术的生态稀缺性逐步彰显。在随后的正式报告阶段，大会各主分论坛顺次开展，在主论坛，PostgreSQL国内社区联结创始人、EDB副总裁Bruce Momjian，PGconf.Asia和日本PG用户会创始人、Pgpool-ll原始作者Tatsuo Ishii，中国计算机学会数据库专委会副主任、武汉大学计算机学院副院长、博导，彭智勇传授，云和恩墨创始人盖国强，瀚高软件首席科学家郑晓军，阿里云智能数据库产品总经理叶正盛，腾讯云数据库副总经理王义成等别离进行了专题演讲。在各个中文分论坛和英文分论坛，来自阿里、腾讯、京东、浪潮、安全、亚马逊、Pivotal、瀚高、云和恩墨、EDB、NTT、富士通等在内的泛滥生态企业专家别离进行了主体技术分享，利用案例剖析等，为宽广PGer带来了十分多解渴的技术甘露。（因篇幅无限，将会在后续继续公布大会具体回顾系列文章）最初阶段，在压轴的多个重大典礼集中公布环节，多个分量奖项、启动和公布典礼向公众揭开了面纱，包含：2020中国PG技术评比公布典礼、中国PG ACE公布典礼、中国PGCM认证考试首次正式公布典礼、中国开发者社区及盘古协定公布典礼、以及首届全国高校PG技术能力比赛公布典礼等集中颁布。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:2020-PostgreSQL亚洲大会腾讯云数据库专场精彩回顾

腾讯云数据库专家工程师伍鑫做《TBase开源分布式数据库——HTAP畛域摸索》分享。腾讯云数据库高级工程师林锦做《CynosDB for PG——存储集群治理》分享。腾讯云数据库专家工程师邹立贤做《CynosDB for PG——主从架构》分享。腾讯云数据库高级工程师章爱国做《CynosDB for PG——备份与复原》分享。腾讯云数据库产品经理唐阳做《PG 能够用来干什么》分享。腾讯云数据库高级工程师黄辉做《TencentDB for PG——高可用实际》分享。腾讯云数据库高级工程师唐颋做《TencentDB for PG——serverless》分享。腾讯云数据库高级工程师张治春做《期待事件-buffer_content剖析》分享。在云原生赛道上，腾讯云发表自研新一代企业级分布式数据库CynosDB正式商业化，成为首批通过工信部信通院可信云《云原生数据库服务》测试的云数据库厂商。不同于过来云数据库在传统数据库之上扩大一部分云的能力，CynosDB是纯正的云原生数据库，交融了传统数据库、云计算和新硬件的劣势，反对无限量存储、百万级查问和秒级的故障复原，单节点130万QPS读性能，100%兼容MySQL和PostgreSQL，遥遥领先国内其余同类产品。 TBase是腾讯自主研发的企业级HTAP数据库系统，集集中式与分布式能力于一身，具备事务处理和剖析解决双引擎能力，高度兼容PostgreSQL，Oracle兼容达95%以上，具备高扩展性、残缺的分布式事务反对、弱小的平安能力、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力。对内撑持了微信领取业务，曾经胜利利用在金融、政府、电信、医疗等行业的外围业务零碎，实用于GB~PB级的海量HTAP场景。对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:2020-PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场精彩回顾

阿里云数据库高级产品专家周祥做《Cloud Native Database Products for PostgreSQL on Alibaba Cloud》分享。阿里云数据库资深技术专家魏闯先做《云原生数据仓库TPC-H第一背地的Laser引擎大揭秘》分享。阿里云数据库技术专家樊智辉做《UniqueKey: 让你的查问跑的更快》分享。阿里云数据库高级技术专家曾文旌做《Implementation of GLobal Temp Table》分享。阿里云数据库高级技术专家王涛做《RDS PostgreSQL管控体系介绍》分享。阿里云数据库高级技术专家王旭做《DTS及其在PG数据库生态中的利用》分享。阿里云数据库解决方案架构师樊文凯做《PG数据库生态选型思路与最佳实际》分享。阿里云数据库高级运维工程师王健做《阿里云数据库高级运维工程师》分享。对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:刘澎全球技术竞争加剧背景下PG具有生态稀缺性

2020年11月17日-20日, PostgresConf.CN & PGconf.Asia2020大会隆重召开！PGconf是面向寰球PostgreSQL开发者和使用者的年度盛会。本届大会规模再创历史。共凝聚112场技术报告。共计一百余名PostgreSQL社区的核心成员、国内外开源根底软件畛域出名专家、学者进行了直播分享。4天的会议周期累计观看的PG爱好者超过3万人，在线实时人数峰值超过8000人，观众现场反应热烈，对PG在国内外的倒退现状与前景均寄托了很大冀望。 19日大会主论坛邀请了中国开源软件推动联盟副主席兼秘书长、中科院研究员刘澎代表COPU致辞并作主题报告。刘澎副主席首先对PGconf亚洲大会的举办示意热烈祝贺，对各界敌人对开源事业和PG产业的反对，示意真挚敬意。报告中他指出PG是寰球当先的数据库技术，曾经稳固倒退30年，目前仍然出现茁壮的生命力和强烈的回升势头，这与宽广PG技术从业者和相干厂商的致力密不可分。PostgreSQL多年来保持稳定迭代，不为任何商业实体掌控的PostgreSQL领有开源技术畛域最具全球性的外围贡献者社区。同时PG作为一个胜利的开源软件，对社会的价值，对经济的奉献，乃至对中国根底软件倒退和进步都有微小的意义。刘澎指出，PG基于BSD协定的凋谢生态架构。使其有着独特的、永久性的平安保障。合乎最严苛的平安合规性审计，且不受美国技术进口管制管辖权限度（长臂管辖权限度/US Export Controls)，是公认的产权私有的全球性技术。刘澎认为，将来中国的新增长极、翻新极，在信息技术翻新产业，在ICT的要害基础产业。信息基础产业的外围是人才与生态，全力倒退为数不多的能够释怀成长的开源技术、国际性技术、要害根底技术、具备寰球生态性的技术，是中国减速要害技术产业倒退，强化根底布局的次要门路。正因为此，PostgreSQL技术的生态稀缺性逐步彰显。而PGconf会议是一个十分好的平台，能够继续一直的组织、推动亚洲PG贡献者、利用企业汇聚一起独特摸索PG的倒退、将来以及在亚洲的作用与价值。刘澎最初示意PGconf.Asia首次来华，是十分好的契机，心愿借此大会，宽广的国内外PG产业人士，可能施展开源共享精力，踊跃分享，充沛交换，播种价值。中国工程院倪光南院士，CCF中国计算机学会数据库专委会副主任彭智勇传授、PostgreSQL国内社区联结创始人Bruce Momjian、PGconf.Asia和日本PG用户会创始人、Pgpool-ll原始作者Tatsuo Ishii等专家学者先后发表致辞和演讲。示意了对PG生态的必定和对PG在国内倒退的冀望。截止当初，PG已倒退到13.1版本，在DB-Engine权威寰球数据库排名中稳居第四，按照目前趋势，五年内PG将会取代SqlServer，进军数据库领军者营垒。非商业性开源的PostgreSQL领有最具全球性外围贡献者社区，寰球开发者社区稳固运行超过25年，随着寰球技术经济竞争加剧，技术打击封闭的强烈化趋势，PostgreSQL技术的生态稀缺性逐步彰显。中国开源软件推动联盟PG分会将会与合作伙伴们同心同行，共进共赢。在PG最好的时代全力以赴，独特谱写PG倒退的新篇章！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:倪光南PG亚洲大会需要实现更高领域更高层次全球合作

在19日举办的PostgresConf.CN & PGconf.Asia2020大会主论坛上，包含倪光南院士在内的多位根底软件和开源领域专家进行了重要分享。PGconf是面向寰球PostgreSQL开发者和使用者的年度盛会。本次大会作为PG国内社区外围金标会议。共凝聚112场技术报告。共计110名PostgreSQL社区的核心成员、国内外开源根底软件畛域出名专家、学者与会分享。4天的会议周期累计观看人数超过3万人，线上反应热烈，对PG在国内外的倒退现状与前景均寄托了很大冀望。大会主论坛收场演讲邀请了中国工程院院士，中国根底软件行业泰斗倪光南，倪光南院士首先对PGconf亚洲大会的举办示意热烈祝贺，向参会的各国代表和开源专家示意诚挚的问候。他指出开源是当今世界倒退的重要趋势，开源技术正在粗浅扭转寰球数字经济和信息产业格局。这次PG亚洲大会的举办，对倒退开源产业，推动开源静止和开源文化在中国的遍及，增强国际交流与单干，都有很高的价值意义。倪院士殷切期望会议主办方和宽广与会嘉宾，可能通过PGconf亚洲会议这个平台实现亚洲乃至寰球的智力交换，实现更高畛域、更高层次寰球单干。为寰球开源技术倒退贡献力量。演讲的最初倪院士预祝大会获得圆满成功，并祝福PG开源生态更加凋敝！中国开源软件推动联盟副主席兼秘书长、中科院研究员刘澎、CCF中国计算机学会数据库专委会副主任彭智勇传授PostgreSQL国内社区联结创始人Bruce Momjian、PGconf.Asia和日本PG用户会创始人、Pgpool-ll原始作者Tatsuo Ishii等专家学者陆续进行线上报告。截止当初，PG已倒退到13.1版本，在DB-Engine权威寰球数据库排名中稳居第四，按照目前趋势，五年内PG将会取代SqlServer，进军数据库领军者营垒。非商业性开源的PostgreSQL领有最具全球性外围贡献者社区，寰球开发者社区稳固运行超过25年，随着寰球技术经济竞争加剧，技术打击封闭的强烈化趋势，PostgreSQL技术的生态稀缺性逐步彰显。将来中国的新增长极、翻新极，在信息技术翻新产业，在ICT的要害基础产业。信息基础产业的外围是人才与生态，全力倒退为数不多的能够释怀倒退的开源技术、国际性技术、要害根底技术、具备寰球生态性的技术，是中国减速关键技术畛域产业倒退，强化根底布局的惟一门路。正因为此，PG开源生态还需进行跨越式倒退，承当更为重要的生态使命! 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:嘉宾专访2020-PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场王健

2020 PostgreSQL亚洲大会组委会特地推出阿里云数据库嘉宾系列线上专访，第八期咱们邀请到了阿里云数据库高级运维工程师王健。他将在11月17日阿里云数据库培训专场15:30-16:10时间段带来《PostgreSQL CDC最佳实际》分享。王健 | 阿里云数据库高级运维工程师Q1：您能简略介绍一下本人吗？您是如何与PostgreSQL社区互动的？王健：大家好，我的名字叫王健，花名叫绛云，2018年退出阿里巴巴，之前是在一家国产数据库厂商工作，我大略是从2015年刚接触到pg这个数据库。在学习的过程中，有德哥这样的大牛博客学习参考，也有共事的帮忙，在一直理解pg的过程，就开始参加一些社区的大会及流动，意识更多的同学，技术也通过一直地交换和学习有了很大的晋升。参加社区活动是个很好晋升本人的机会，能够意识很多技术大牛，同时也能晓得pg最新的动静和关注的技术点。 Q2：您在产品布局或产品研发中遇到困难个别会如何解决？最让您感觉骄傲（乏味）的事是什么？王健：在学习pg的过程，都是先从官网文档，德哥博客等开始来学习，遇到问题会先查阅官网文档，或者德哥博客等，再起初会开始看一些国外的技术博客，例如edb以及第二象限，Crunchy Data等，相熟pg的敌人可能晓得，pg有着丰盛的插件，关上github后会发现一个新的宝藏，发现有大量的好用的pg插件等着你去开掘。最初阶段就开始学习pg的内核的代码，发现有很多问题，可能在搜索引擎无奈找到，就会去查看代码和手动去调试，帮忙本人解决问题，同时也能学习到数据库的原理。最乏味的事件就是解决一个困扰已久的问题，就会播种极大的满足感。 Q3：您认为数据库产品将来如何倒退才会更有生命力？王健：首先是性能层面要更合乎企业级用户的应用场景，其次升高新用户的上手难度，能让更多的用户很简略的就能用好数据库。 Q4：最初，您对想从事PG产品或技术研发的网友们有什么倡议吗？王健：放弃好奇心，须要有打破砂锅问到底的精力，多实际，多去摸索。 2020 PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场2020年11月17日，从早到晚，八位原厂讲师，八场干货分享，全中文在线直播，尽在PostgresConf.CN & PGConf.Asia 2020大会阿里云数据库专场频道，期待你的退出！对于阿里云数据库阿里云智能数据库产品事业部承载着阿里云、阿里巴巴团体所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线剖析解决的全栈数据库产品和服务，反对私有云、专有云各种环境下的灵便部署，集体开发者、中小企业到寰球大规模企业业务全笼罩。无论是集体还是最为严苛的企业业务需要，阿里云数据库服务都是最为牢靠、高效的抉择。随着数据时代的到来，阿里云数据库产品基于云计算和数据中心的架构从新进行设计实现，在数据库存储引擎、云原生技术、剖析引擎、分布式解决、FPGA/GPU硬件加速、智能数据库、智能化管控平台、平安数据库等方面都处于寰球当先地位，全面的云产品和服务组合，为阿里云客户以及阿里巴巴团体多元化业务提供了丰盛的数据库产品解决方案和行业教训。目前通过十余年的利用实际以及技术迭代，阿里云领有国内最弱小和丰盛的云数据库产品家族，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、剖析型数据库、数据库生态工具以及云数据库专属集群5大板块，满足用户不同的数据库利用开发需要，并且解决企业外围业务上云的要害难题。外围产品外围产品包含:自研云原生关系型数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB和云原生数据湖剖析DLA、云原生多模数据库Lindorm、云数据库专属集群MyBase以及关系型数据库服务RDS，非关系型数据库服务NoSQL产品HBase、Redis、MongoDB、GraphDB，数据库生态工具DTS/DMS/DBS/ADAM，智能化运维平台DAS等。其中，PolarDB是国内首个云原生关系型数据库，采纳存储计算拆散、软硬一体化设计，满足大规模利用场景需要。 PostgreSQL阿里云数据库专场-钉钉交换群对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。特地鸣谢大会赞助商直播平台合作方报名入口：https://www.modb.pro/event/220 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:嘉宾介绍2020-PostgreSQL亚洲大会中文分论坛潘娟

作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。嘉宾介绍潘娟，京东数科高级DBA，Apache ALC Beijing member，ApacheShardingSphere PMC. 次要负责京东数科分布式数据库开发、数据库运维自动化平台开发等工作。曾负责京东数科数据库自动化平台设计与开发，现专一于Apache ShardingSphere分布式数据库中间件生态的架构及研发。次要在分布式数据库、开源、分布式架构等相干畛域进行摸索。屡次受邀加入数据库&架构畛域的相干会议并进行分享交换。分享主题《构建PostgreSQL的分布式数据库中间件生态体系》11月19日09:00-09:40-中文分论坛频道主题详情作为一款弱小的开源关系型数据库，PostgreSQL始终备受关注。面对数据爆炸的互联网时代，分布式数据库及中间件已成为越来越多企业的抉择。如何在充分利用PostgreSQL弱小个性的根底上，提供欠缺的分布式数据库的能力？如何构建PostgreSQL的分布式数据库中间件生态体系？如何在满足分布式场景需要下，同时兼具分布式事务、可扩展性、数据迁徙、数据库治理、全SQL的能力？本次分享将引入Apache ShardingSphere来具体论述上述场景及其解决方案。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:嘉宾专访2020-PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场曾文旌

2020 PostgreSQL亚洲大会组委会特地推出阿里云数据库嘉宾系列线上专访，第四期咱们邀请到了阿里云数据库高级技术专家曾文旌。他将在11月17日阿里云数据库培训专场11:00-11:40时间段带来《Global Temp Table》分享。曾文旌 | 阿里云数据库高级技术专家Q1：您能简略介绍一下本人吗？您是如何与PostgreSQL社区互动的？曾文旌：大家好，我叫曾文旌，已经在国产数据库公司从事数据库内核研发工作。当初在阿里云是数据库内核研发工程师。在阿里云工作的这几年次要孵化了RDS for PostgreSQL服务，研发自研云原生数据库 PolarDB forPG。以后次要精力集中在PolarDB的性能优化和SQL个性的研发上。PostgreSQL社区是很好的导师，咱们从社区学到了很多的研发上的办法和教训，受益匪浅。同时，咱们也在尝试向社区回馈一些货色。咱们碰到用户需要的个性个别会抉择先查看PostgreSQL社区的相干探讨，学习相干教训。如果问题社区没有修复，咱们修复后，会尝试修复并奉献到社区。如果相干个性在社区todolist里，但没有实现，咱们会先理解该个性在社区的开发进展，征询一些细节，学习相干教训。当咱们开发实现后，可能会抉择奉献给社区。 Q2：您第一次接触PostgreSQL是什么时候？是如何走上产品研发路线的？曾文旌：在我从业初期，就开始接触PostgreSQL了，大概在2008年。PostgreSQL是先进的开源关系数据库，是实践和实际联合的结晶，很多方面值得开发者学习。国内始终都有大量的应用数据库的需要，从业至今始终在做数据库内核的开发工作，一直满足用户的需要。我从一些偏差接口的性能的开发工作起步，再到简单的内核个性开发。随着互联网大潮袭来，阿里踊跃的推动IT基础设施的去IOE化，本人的本事也有了更大的用武之地，于是退出了阿里。随着阿里巴巴实现了本身去IOE，公司决定把技术上的能力以云服务的模式输入给全社会，于是我也在这个时候退出阿里云RDS团队，并实现了对RDS for PostgreSQL的孵化。近几年，云原生数据库崛起，并成为数据库倒退的新趋势，阿里云也推出了本人的云原生数据库 PolarDB ，于是我也投入到 PolarDB for PG的研发中来。 Q3：您有参加PG版本性能的迭代吗？次要有哪些奉献？曾文旌：我本人的工作会有一些和社区进行交互的方面，例如： PostgreSQL刚公布9.4, 反对逻辑流复制时，就给社区提过一些逻辑流复制相干的bug。不间断的，参加了一些bug的修复和一些个性的探讨，包含复原模块和分区表相干。最近一年多，我在PolarDB开发了新个性 Global temp table，从社区学习了很多前人的教训，个性实现开发并上线之后，正在尝试把它奉献给社区，以后曾经有300多个邮件探讨，我还在修复一些细节问题。Q4：您在产品布局或产品研发中遇到困难个别会如何解决？最让您感觉骄傲（乏味）的事是什么？曾文旌：我本人感到比拟骄傲的是，随着交付的个性越来越多，且越来越简单，积攒了十分丰盛的研发教训。因为团队整体严密的分工协作，身处在这个团队中，我集体也取得了较大的成长。大家都晓得互联网公司的开发模式和传统研发型企业差异比拟大。当你残缺的实现一个大个性的需要剖析，设计和实现直到公布上线，再到一直迭代欠缺后，会极大的进步本人的信念，并取得很大的成就感。这会促使你想持续挑下一个更难的个性。 Q5：您团队在PG畛域的外围产品新性能次要解决什么问题，目前成果怎么样？曾文旌：目前我所在团队主力研发的产品 PolarDBfor PG 是一款基于计算存储拆散架构的云原生关系数据库，主打OLTP场景。PolarDB for PG有着良好的存储扩大能力和计算扩大能力（读扩大-一写多读）和高度的Oracle兼容性，这些是该产品的次要特点。高度的Oracle兼容得益于PostgreSQL低劣的基础架构，以及咱们在此基础上研发的大量Oracle兼容性个性，这使得咱们做去O迁徙的施行老本绝对较低，迁徙周期和危险也比拟可控。目前，在公共云上曾经商业化1年多，帮忙数百个客户（包含电商，新批发等行业）实现了数据库的去O和上云工作。以后，咱们的产品主攻电信、金融和保险等行业，在国产化大潮下，帮忙更多的客户实现IT服务国产化。 Q6：您认为数据库产品将来如何倒退才会更有生命力？曾文旌：我的了解，将来必然是满足最多用户需要的产品级数据库，会有很强的生命力。另一方面也是非常重要的，产品若要大规模利用，就须要围绕产品建设一个残缺的生态。 Q7：近期对建设产品生态有什么打算吗？曾文旌：这几年，阿里云也在重点打造云服务的生态。以后，国内IT服务，包含数据库面临大量国产化的需要，须要大量生态搭档一起实现。这部分也存在微小的商机。 Q8：最初，您对想从事PG产品或技术研发的网友们有什么倡议吗？曾文旌：PostgreSQL是优良的开源关系数据库，无论国内还是国内，都有很多公司站在PostgreSQL的肩膀上研发出了更优良的产品，实现了微小的商业价值。同时PostgreSQL自身的生命力也越来越弱小。数据库的研发工作是值得挑战并很有前途的，适宜作为长期的事业。将来必然有大量的需要（尤其国产化背景），这须要大量的研发人才，心愿有更多的同学参一起参加到其中来。 2020 PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场2020年11月17日，从早到晚，八位原厂讲师，八场干货分享，全中文在线直播，尽在PostgresConf.CN & PGConf.Asia 2020大会阿里云数据库专场频道，期待你的退出！对于阿里云数据库阿里云智能数据库产品事业部承载着阿里云、阿里巴巴团体所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线剖析解决的全栈数据库产品和服务，反对私有云、专有云各种环境下的灵便部署，集体开发者、中小企业到寰球大规模企业业务全笼罩。无论是集体还是最为严苛的企业业务需要，阿里云数据库服务都是最为牢靠、高效的抉择。随着数据时代的到来，阿里云数据库产品基于云计算和数据中心的架构从新进行设计实现，在数据库存储引擎、云原生技术、剖析引擎、分布式解决、FPGA/GPU硬件加速、智能数据库、智能化管控平台、平安数据库等方面都处于寰球当先地位，全面的云产品和服务组合，为阿里云客户以及阿里巴巴团体多元化业务提供了丰盛的数据库产品解决方案和行业教训。目前通过十余年的利用实际以及技术迭代，阿里云领有国内最弱小和丰盛的云数据库产品家族，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、剖析型数据库、数据库生态工具以及云数据库专属集群5大板块，满足用户不同的数据库利用开发需要，并且解决企业外围业务上云的要害难题。外围产品外围产品包含:自研云原生关系型数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB和云原生数据湖剖析DLA、云原生多模数据库Lindorm、云数据库专属集群MyBase以及关系型数据库服务RDS，非关系型数据库服务NoSQL产品HBase、Redis、MongoDB、GraphDB，数据库生态工具DTS/DMS/DBS/ADAM，智能化运维平台DAS等。其中，PolarDB是国内首个云原生关系型数据库，采纳存储计算拆散、软硬一体化设计，满足大规模利用场景需要。 PostgreSQL阿里云数据库专场-钉钉交换群对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。特地鸣谢大会赞助商直播平台合作方报名入口：https://www.modb.pro/event/220 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）:开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:嘉宾专访2020-PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场樊智辉

2020 PostgreSQL亚洲大会组委会特地推出阿里云数据库嘉宾系列线上专访，第三期咱们邀请到了阿里云数据库技术专家樊智辉。他将在11月17日阿里云数据库培训专场10:20-11:00时间段带来《UnqiueKey：查问重写加强让你的SQL跑的更快》分享。樊智辉 | 阿里云数据库技术专家 Q1：您能简略介绍一下本人吗？您是如何与PostgreSQL社区互动的？樊智辉：大家好，我是樊智辉，在2007年开始接触Oracle数据库，2010年之前曾经熟读了Oracle 大部分文档并做了大量测试。但真正接触PostgreSQL却是在2019年，相比Oracle, PostgreSQL 最大2个不同是 PostgreSQL 是开源的，并且领有一个很敌对的社区。参加社区探讨也是一件很有挑战的事件，对于沟通技巧、心态等等都是一系列的考验，最初即使你把本人能做的全副做好了（包含良好的代码、文档、patch 拆分、沟通用语等等），很多时候还要进行漫长的期待，因为社区的资源切实是太紧缺了。 Q2：您第一次接触PostgreSQL是什么时候？是如何走上产品研发路线的？樊智辉：我在接触PostgresSQL之前，曾经有10年多的Oracle 教训。退出PostgreSQL研发组是一个被动抉择的过程，第一个月刚好遇到了一家大型物联网企业的攻坚战，在这个攻坚战中发现了PostgreSQL在优化器层面的一些改善空间，这个和我过来的教训也比拟匹配，而后就坚韧不拔地走这条路了。 Q3：您有参加PG版本性能的迭代吗？次要有哪些奉献？樊智辉：我会参加开源社区的迭代。目前本人的Patch 有Unique Key 的辨认和利用，该Patch处于Review 的状态中，仍然在开发的包含 Append 节点对RunTime Partition Prune 的感知。除了提交patch 以外，还有Review 他人的patch和大量的探讨。 Q4：您在产品布局或产品研发中遇到困难个别会如何解决？最让您感觉骄傲（乏味）的事是什么？樊智辉：通常会自我激励，比方我会和本人对话，“Hi Andy, Can you make a clear understanding about X in 8 hours? Ofcourse, let’s see!”. 通常状况最终都能获得不错的后果。这种对话的关键点在于对问题的清晰形容，前面还会有很多问题的进一步形容，再加上一个工夫限度，精神状态会十分好。当然，这么好的状态也是每天都有的。 2020 PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场2020年11月17日，从早到晚，八位原厂讲师，八场干货分享，全中文在线直播，尽在PostgresConf.CN & PGConf.Asia 2020大会阿里云数据库专场频道，期待你的退出！对于阿里云数据库阿里云智能数据库产品事业部承载着阿里云、阿里巴巴团体所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线剖析解决的全栈数据库产品和服务，反对私有云、专有云各种环境下的灵便部署，集体开发者、中小企业到寰球大规模企业业务全笼罩。无论是集体还是最为严苛的企业业务需要，阿里云数据库服务都是最为牢靠、高效的抉择。随着数据时代的到来，阿里云数据库产品基于云计算和数据中心的架构从新进行设计实现，在数据库存储引擎、云原生技术、剖析引擎、分布式解决、FPGA/GPU硬件加速、智能数据库、智能化管控平台、平安数据库等方面都处于寰球当先地位，全面的云产品和服务组合，为阿里云客户以及阿里巴巴团体多元化业务提供了丰盛的数据库产品解决方案和行业教训。目前通过十余年的利用实际以及技术迭代，阿里云领有国内最弱小和丰盛的云数据库产品家族，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、剖析型数据库、数据库生态工具以及云数据库专属集群5大板块，满足用户不同的数据库利用开发需要，并且解决企业外围业务上云的要害难题。外围产品外围产品包含:自研云原生关系型数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB和云原生数据湖剖析DLA、云原生多模数据库Lindorm、云数据库专属集群MyBase以及关系型数据库服务RDS，非关系型数据库服务NoSQL产品HBase、Redis、MongoDB、GraphDB，数据库生态工具DTS/DMS/DBS/ADAM，智能化运维平台DAS等。其中，PolarDB是国内首个云原生关系型数据库，采纳存储计算拆散、软硬一体化设计，满足大规模利用场景需要。 PostgreSQL阿里云数据库专场-钉钉交换群对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。特地鸣谢大会赞助商直播平台合作方报名入口：https://www.modb.pro/event/220 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:嘉宾专访2020-PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场周祥

2020 PostgreSQL亚洲大会组委会特地推出阿里云数据库嘉宾系列线上专访，第二期咱们邀请到了阿里云数据库高级产品专家周祥。他将在11月17日阿里云数据库培训专场09:40-10:20时间段带来《阿里云PostgreSQL生态云原生数据库产品》英文分享。周祥，阿里云高级产品专家。2008年硕士毕业，退出IBM中国研发核心DB2 for z/OS研发团队，从事DB2 for z/OS的数据库引擎相干研发工作；2012年开始从事IBM大数据产品BigInsights的研发工作。2013年底退出阿里巴巴，是阿里云OLAP产品剖析型数据库AnalyticDB和Data Lake Analytics的外围研发成员之一。目前是阿里云数据库团队国内产品经理，负责数据库所有产品面向国内市场的策略和Go To Market相干工作。到目前为止，领有和申请公开的技术发明专利超过30项，次要波及关系型数据库、大数据、分布式计算、云计算等畛域。周祥 | 阿里云数据库高级产品专家 Q1：您第一次接触PostgreSQL是什么时候？是如何走上产品研发路线的？周祥：大家好，我是周祥，阿里云数据库高级产品专家。我第一次接触PostgreSQL是在学生时代，应该是在大学本科毕业设计时，一个电信零碎面向SOA架构的设计课题，课题施行中须要开源数据库来存储根底的业务数据，过后在MySQL和PostgreSQL中做了比拟和抉择，起因比较简单，是伯克利写的倒退过去的，代码很优良，就抉择了PostgreSQL。研究生实习期间，是在IBM DB2 for z/OS的中国研发团队实习，毕业后就退出了这个部门，开始从一些数据库优化工具做起，参加到DB2的产品内核开发中。 Q2：您在产品布局或产品研发中遇到困难个别会如何解决？最让您感觉骄傲（乏味）的事是什么？周祥：当我工作一段时间在一个畛域中有肯定的积攒后，遇到困难首先还是要独立思考，有架构设计的问题，有代码bug的问题等。独立思考、剖析后，还须要与我的项目和团队成员充沛探讨。波及架构设计的问题，充沛探讨显得尤其重要，汇合众人的智慧防止一些架构上的缺点和潜在的坑；波及到一些比拟难的代码bug问题，我的教训是须要更独立、深刻debug root cause。最让我感觉乏味的事，是在4年前的一个十分重大项目中，邻近业务上线前1周，因为新的业务查问和负载的上线，咱们数据库系统模块开始频繁core dump。在业务压力很大的状况下，我拉上了团体在JVM（咱们这个数据库系统是Java实现）畛域的专家一起剖析，定位出unsafe API操作相干导致的地址overlap问题，然而具体是什么起因、哪一块代码导致的地址overlap？这个问题纠结了2天工夫，最终在零碎代码中把所有Java相干unsafe操作的代码拉进去剖析，才发现是历史上咱们在Java 6时代，对一个开源Java 8 beta版本中Stream个性的代码的提前复制应用无关，不同的变量长度导致地址overlap，发现这个问题曾经是业务上线deadline的前2天了。批改完了胆战心惊，在业务上线前的最初一天上线测试，发现问题并解决。过后的压力场景和解决完问题后的感觉当初想想是很乏味的事件。 Q3：您认为数据库产品将来如何倒退才会更有生命力？周祥：数据库曾经是业务零碎的不可短少的基础设施，云时代尤其如此。数据库系统自身相对来说，是非常复杂的技术实现和产品，然而它的作用和定位又是简略清晰的。集体认为数据库将来在云上是要充分利用云的能力，做得和水、电一样易用，水和电的应用简直没有门槛。然而如果只看数据库，其实上手和入门门槛挺高的，而更多地被集成、与业务利用地买通，可能让数据库更加宽泛地应用。同时，与业务、利用高效协同，也能够让数据库的推广和利用更加迅速和顺畅。 Q4：您对产品生态倒退有什么见解？近期对建设产品生态有什么打算吗？周祥：数据库产品还是保持被集成的路线，对下层业务、应用软件的集成、兼容做到足够好，比方ERP、CRM等企业级软件的互认证；对数据库生态工具的集成、兼容；对迁徙、备份复原、ETL、BI软件等的互认证。这些根底的被集成工作做好，才意味着更大市场利用空间和更低的应用门槛。咱们也会在这条路上动摇地走上来。 2020 PostgreSQL亚洲大会阿里云数据库专场2020年11月17日，从早到晚，八位原厂讲师，八场干货分享，全中文在线直播，尽在PostgresConf.CN & PGConf.Asia 2020大会阿里云数据库专场频道，期待你的退出！对于阿里云数据库阿里云智能数据库产品事业部承载着阿里云、阿里巴巴团体所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线剖析解决的全栈数据库产品和服务，反对私有云、专有云各种环境下的灵便部署，集体开发者、中小企业到寰球大规模企业业务全笼罩。无论是集体还是最为严苛的企业业务需要，阿里云数据库服务都是最为牢靠、高效的抉择。随着数据时代的到来，阿里云数据库产品基于云计算和数据中心的架构从新进行设计实现，在数据库存储引擎、云原生技术、剖析引擎、分布式解决、FPGA/GPU硬件加速、智能数据库、智能化管控平台、平安数据库等方面都处于寰球当先地位，全面的云产品和服务组合，为阿里云客户以及阿里巴巴团体多元化业务提供了丰盛的数据库产品解决方案和行业教训。目前通过十余年的利用实际以及技术迭代，阿里云领有国内最弱小和丰盛的云数据库产品家族，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、剖析型数据库、数据库生态工具以及云数据库专属集群5大板块，满足用户不同的数据库利用开发需要，并且解决企业外围业务上云的要害难题。外围产品外围产品包含:自研云原生关系型数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB和云原生数据湖剖析DLA、云原生多模数据库Lindorm、云数据库专属集群MyBase以及关系型数据库服务RDS，非关系型数据库服务NoSQL产品HBase、Redis、MongoDB、GraphDB，数据库生态工具DTS/DMS/DBS/ADAM，智能化运维平台DAS等。其中，PolarDB是国内首个云原生关系型数据库，采纳存储计算拆散、软硬一体化设计，满足大规模利用场景需要。 PostgreSQL阿里云数据库专场-钉钉交换群对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。特地鸣谢大会赞助商直播平台合作方报名入口：https://www.modb.pro/event/220 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:报名2020-PostgreSQL亚洲大会系列专场一培训机构公益专场

由中国开源软件联盟PostgreSQL分会打造的“中国PostgreSQL培训和技术能力认证体系”于2019年正式公布，并失去工信部中国电子工业标准化技术协会权威背书。通过科学化评定职业技能与价值化经营策略，历时一年精心培养。截止2020年10月份，共有CUUG优技、恩墨学院、晟数学院、盘古云课堂、中软培训、西方瑞通、柯普瑞学院、博森瑞学院、博学教育、云贝学院、广州腾科、安徽肯耐博共计12家受权培训机构。 PostgreSQL培训机构公益专场自征集以来，失去培训机构的踊跃参加，踊跃奉献讲师和教学力量。心愿借本届大会的契机，以公益分享、收费培训为目标回馈PostgreSQL社群和每一位酷爱pg、关注pg、使用pg谋生的PGer！为大家带来一场属于PostgreSQL技术的饕餮盛宴。 2020年11月17日，从早到晚，十位业余讲师，十场干货分享，全中文在线直播，尽在PostgresConf.CN&PGConf.Asia 2020大会培训机构公益专场频道，期待你的退出！大会其余系列专场报道详情，请关注官网公众号：开源软件联盟PostgreSQL分会 PostgreSQL培训机构公益专场微信交换群会后将在群内共享嘉宾演讲视频，若二维码过期请增加工作人员微信（15863186550）入群，验证信息请填写“PG培训机构专场微信群” 对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳线上模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。特地鸣谢大会赞助商直播平台合作方报名入口：https://www.modb.pro/event/220 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:权益满满-PGConfAsia2020大会诚邀赞助商携手走向更大世界

对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳”线上线下联合“的模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:邀请函-PostgresConfcn-2020开发者闭门会议广邀中国贡献者

咱们在PGConf.Asia2020上有一个开发者闭门会议！这是PostgreSQL国内社区技术大会的常规。因而，咱们筹备了一些无关什么是闭门会议及其如何参加的信息。闭门会议将于11月17日（星期三）线上举办，这是在此次PGCONF的次要会议日之前的一天，咱们心愿您能有趣味参加其中！发展开发者闭门会议是PostgreSQL国内社区技术大会的常规，PGConf.Asia2020的闭门会议11月17日（星期三）线上举办。这次会议失去了国内PG社区的大力支持，PG外围组成员Bruce Momjian将主持此次中国PG社区的第一次开发者闭门会议，同时来自Crunchy Data的CTO Stephen Frost将和Bruce一起主持此次闭门会议。闭门会议是由参与者驱动的会议，所有的与会者都能够提出技术性话题，任何想就某个PG技术话题进行探讨的人都能够争取到发言工夫。闭门会议使咱们有更多工夫探讨每一项PG开发工作的细节，包含：会议征稿后呈现的新话题。未受邀加入会议的PG贡献者的参加PG相干研发工作或Hackers探讨现开启闭门会议报名通道，广邀中国贡献者参加。闭门会议的大部分工夫打算为当天的上午9:00-11:00点，如果您想要参加闭门会议，请与我分割（weibo@postgresqlchina.com），如果您有想要探讨的议题能够同时提出。附一：主持人简介布鲁斯·摩健（Bruce Momjian）-副总裁Bruce Momjian是PostgreSQL寰球开发小组的联结创始人和外围团队成员，并作为演讲嘉宾加入过诸多国内开源会议。他也是Addison-Wesley出版的《PostgreSQL的简介和概念》一书的作者。Bruce Momjian从2006年开始受聘于EnterpriseDB，目前负责EnterpriseDB副总裁一职。斯蒂芬·弗罗斯特（Stephen Frost）-副总裁Stephen Frost是Crunchy Data Solutions，Inc的首席技术官，也是PostgreSQL的发布者和次要贡献者。他以前的工作包含在8.1中实现角色零碎（替换以前的用户/组零碎），在8.4中实现列级特权以及对PL / pgSQL的改良。附二：流程概要筹备主题：参与者提前准备提报PG技术主题，主题相干的PG性能概要，开发思路；提报主题：技术主题能够现场提报，也能够提报给咱们PostgreSQL分会，由分会汇总后果提报给会议主持人（包含不限于主题概要，开发思路）；主题陈说：提报主题的开发者针对新性能要点进行表述，包含不限于性能需要、开发思路；主题投票：每个开发者主题陈说实现后，有整体与会者发动投票，主持人记录投票后果；主题探讨：主持人依据投票后果选出可具体探讨的主题（如果题目较多可分组讨论），与会者依据本人感兴趣的主题进入小组讨论，小组讨论的主持人记录探讨过程及后果造成会议纪要；后果通告：小组主持人将会议纪要提交到社区wiki上并发送邮件给整体与会者；合作开发：一旦主题纳入开发计划，主题发起者能够协同外围开发人员实现性能。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:重要通知三方共建中国PostgreSQL认证权威升级

附：中国电子工业标准化协会（简称“中电标协”）于1993年成立，是经民政部社团治理机关批准的国家协会，取得民政部签发的国家一级协会注销资质，并颁发政府备案的社会个人登记证和社团代码。协会由全国电子信息产业标准化组织、各无关部门、各地区企事业单位，各级标准化管理机构组成，受工信部电子技术标准化研究院、民政部社会组织管理局的业务领导和监督管理。协会下设信息技术利用翻新工作委员会、教育培训工作委员会、信息技术服务分会，国家信息技术服务规范工作组等工作机构。工信部电子技术标准化研究院以电子信息技术标准化工作为外围，通过发展规范制订、检测、计量、认证、信息服务等业务，面向政府提供政策钻研、行业治理和战略决策的业余撑持，面向社会提供标准化技术服务。电子规范院承当55个IEC、ISO/IEC JTC1的TC/SC国内技术归口和17个全国标准化技术委员会秘书处工作，与多个国际标准化组织及国外驰名机构建设了单干关系，为规范的利用推广、产业推动和国际交流单干施展了重要的促进作用。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:中国PostgreSQL培训认证官方授权机构列表

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关于postgresql:直播回顾日本工程师Amit-Langote畅谈Postgres中的表分区

表分区是一组用来解决大型数据的技术，以及治理数据的不便选项。总而言之，将大表划分为更易于治理的多个小表，称之为分区。北京工夫6月27日，PostgreSQL国内社区开发者、EDB日本公司工程师Amit Langote受中国PostgreSQL分会邀请前来加入“Postgres.Live云端技术沙龙第二期”主题流动，与中国PostgreSQL爱好者，关注者以及从业者畅聊Postgres中的表分区。 NO.1技术分享在演讲环节，Amit Langote向大家分享了什么是分区；Postgres中的分区介绍，包含之前的分区、申明式分区、语法、索引、束缚、触发器、复制和优化；分区的最佳实际和陷阱三方面的内容，内容长篇累牍、颇有趣味。其中Amit Langote提到，PostgreSQL v10后的分区表上容许应用语句级（Statement-level）触发器；PostgreSQL v11后容许分区表上的行级AFTER触发器；在行将公布的PostgreSQL v13将容许对分区表执行行级BEFORE触发器。另外，直到PostgreSQL v12为止，复制只能解决未分区的表。也就是说，分区表无奈增加到PUBLICATION中，而SUBSCRIPTION更无奈将其接管到分区表中。而在行将公布的PostgreSQL v13中则能够复制分区表。 NO.2答疑互动之后的答疑互动环节，依据聊天栏内大家现场提出的问题，Bruce Momjian乐此不疲、一一做出解答。以下是小编对于问题和答案的整顿：问：数据表多大适宜表分区，分区键应该如何抉择？答：通常是达到1TB，但有的人达到4TB才变成分区表，也有的人100GB就变成分区表，这齐全取决于你的利用场景。分区键如何抉择，在我方才的演讲中有具体说到，供你参考。问：PostgreSQL反对最大的分区数量是多少？答：PostgreSQL并没有限度你创立多少个分区，然而我倡议不要创立一千个以上，因为对你其余方面的性能会有所影响。问：什么业务场景适宜表分区？麻烦以你的工作内容举个例子。答：我理论工作中没有遇到表分区的利用场景，我的工作就是写代码、写PostgreSQL的性能。但我理解到很多企业用工夫相干的数据来做表分区，这个蛮常见的。问：当你有一个很大的表，想把它变成分区表，该怎么做呢？答：我方才的演讲也讲到了，有很多种做法，具体由你的利用场景来决定，我当初也没有一个很好的指标性答案来答复这个问题。问：有没有工具能够测试下分区表的性能，比方在理论产品部署之前，能够用其简略做个性能测试？答：官网PostgreSQL目前没有工具能够测试分区表来看它的性能体现，然而有另外一个工具叫HypoPG，它能够创立一些虚伪的数据来做测试，然而目前它不反对最新版本的PG。HypoPG地址：https://hypopg.readthedocs.io... 问：在高可用方面用Nginx或Haproxy环境下分区是怎么实现的？答：我在这方面没有很多倡议，我次要做内核方面的工作，我晓得能够用FDW来实现分片，跟分区表一起实现高可用的利用场景。问：当我的分区键被更改的时候，我的数据就不属于那个分区了，那PG会怎么解决这个事件？答：在之前的PG版本里，会间接报错。在最近的12、13版本里，会主动帮你做一个分区键的迁徙。问：PG的hash分区，会有数据分布均衡的考量么？用户须要本人来实现吗？答：PG所应用的默认Hash算法，实践是能够统一分配数据的。如果你对默认的HASH算法不称心，有一个选项能够应用定制的“hash-operater”类。PostgreSQL分区反对用户制订用什么样的办法（Operator）来进行数据分布，不论是Range、List还是Hash。问：有没有工具能够主动创立分区表？除了shell脚本，还有其余办法吗？答：有的，你能够参考一个叫“pg_partman”的工具。它能够创立分区和治理分区，让你的操作变得简略。问：PostgreSQL将来对分布式的反对，会以当初分区表的根底上来进行实现和设计么？比方分区表+fdw。答：当初你就能够用FDW插件和分区的性能创立实现相似的设置，然而你不要指望所有的局部都工作，比方你没有分布式原子事务、散布的snapshot等。你能够实现一个只读的分区跨集群数仓，可能会好一点。问：primary key的限度怎么加到分区表外面？答：你能够把“primary key”放到分区表里，须要留神的是“primary key”的值和分区键必须要统一。问：PG的分区实现形式和Oracle的分区实现有什么不同？各自的优缺点是什么？答：我对Oracle的理解不多， Oracle在分区畛域曾经做的很久了，对用户的体验也会好一些。如果你之前用Oracle的分区很久，对于PG的分区你可能一开始会不太习惯。然而基本功能两者都是差不多的。问：分区表是否反对在线scale out，如果是，能简略说一下如何实现的么，保障在线业务不受到影响。答：你能够用FDW模块和表分区来做扩大性能，倡议做只读的FDW扩大。问：分区键必须创立惟一主键索引吗？分区间的索引能够不同吗？答：你能够把每个分区的分区键也把它创立为“primary key”，然而我感觉没有太大的意义，通常咱们的做法是把“primary key”创立在副分区上，这样每一个子分区都能够达到它的成果。创立“primary key”，你要确定它与你的分区键是统一的。问：PG11新算法中分区修剪的根据是什么？答：其实没有太简单的逻辑，简略来说，就是不去扫描不须要扫描的分区。以上是小编收集的现场问题和答复。最初，由衷的感激Amit Langote应邀参加来自中国PostgreSQL分会主办的“Postgres.Live云端技术沙龙第二期”主题流动，其次感激志愿者Cary Huang和David Zhang精确的中英文实时翻译，最初感激来自各界PostgreSQL爱好者和关注者的加入以及PostgreSQL从业者的反对。流动回放视频地址：https://www.bilibili.com/vide...流动PPT获取形式：关注中国PostgreSQL分会官网微信公众号并回复“分区” 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:直播回顾-EDB总裁Bruce-Momjian道出原生分布式将在PG-14版本发布

北京工夫5月16日上午，美东工夫5月15日晚，PostgreSQL国内社区联结创始人、EDB副总裁Bruce Momjian做客中国PostgreSQL分会《PostgreSQL大咖面对面》流动现场，在Cary Huang和David Zhang两位志愿者的同声传译帮忙下，与近百位PostgreSQL从业者、爱好者一起探讨将来的PostgreSQL分片。 NO.1技术分享在演讲环节，Bruce Momjian向大家分享了什么是数据库扩大；为什么要扩大；垂直扩大的选项和形式；非分片程度扩大的选项和形式；应用分片的意义；现有的分片选项；将来的分片需要；并行数据分片拜访等内容，内容丰盛精彩极具养分。 NO.2答疑互动之后的答疑互动环节，依据聊天栏内大家现场提出的问题，Bruce Momjian乐此不疲、一一做出解答。Bruce Momjian走漏PostgreSQL 13版本将在几周后公布，但没有增加很多的分片治理性能。他示意“分片的业务场景需要不多是导致社区开发较慢的起因，但不会让大家期待太久，因为原生分布式性能将作为PostgreSQL 14的重磅公布。” Bruce Momjian十分认可中国企业对国内社区sharding方面的奉献，如highgo曾经为社区提交了诸多对于sharding的补丁，包含FDW的并行内部扫描、基于全局CSN的快照以及SI集成等性能。也心愿PostgreSQL 14能包含更多来自中国的奉献。因现场发问较多，Bruce Momjian的解答在此不做展示。现场问题汇总： PG原生集群哪个版本能推出？元数据存在哪里？如果存在协调员上，如何应答协调员宕机无奈同步的问题？是否能够思考将元数据放在独自的一个raft复制组上？通过FDW实现的分片与Citus各自的劣势？如果PostgreSQL社区想要实现分片，有没有与PostgreSQL xl不同的次要设计？xid64社区很早就提交了补丁，zheap引擎也很早提交了，mvcc老大难的问题什么时候能力解决掉？目前有些场景，全局序列的性能在分布式中性能会大打折扣，请问PG后续打算在这方面有哪些优化伎俩吗？GTM会不会成为瓶颈，这个怎么解决；分片数批改的话，是不是要从新导数据，能够不必导数据吗，因为分片保护相比非分片维护性较简单，对保护分片会有配套的比拟好的保护工具吗？对于没有唯一性束缚的散布键，hash算法并不能解决数据歪斜问题，目前pg有哪些散布算法？以及如何躲避分片数据歪斜问题？当初新型的newsql广泛采纳了类raft复制形式，pg前面有无打算采纳？PG前面有无打算反对列存，这方面的工作进展如何？PG有没有组件反对数据压缩性能，当初有些历史归档库占用空间太大，这块社区有没有打算反对？ NO.3连麦对话最初连麦对话环节，Bruce Momjian答复了“他为什么始终以来对技术、对PostgreSQL始终保持酷爱的起因及一些感想。” 以下是对话的大抵内容：问：在中国，许多像您这个年龄段的人群都在想着如何退休养老，是哪些让您如此执热衷于技术和PostgreSQL数据库？答：一者是趣味，在我接触数据库的时候，那时的我还非常年老。过后我据说过加密、Hash等名词，但不晓得具体是怎么运行工作，所以我信心用业余时间钻研，包含一些根底的钻研。趣味始终驱使着我前行。二者是经验，年老时我负责过五年的教师职业。老师的经验使我养成了继续学习的习惯。三者是习惯，无论是我在EDB、国内社区还是在家工作，我始终不会丢下趣味，并倒退成为习惯。这就是我放弃酷爱、富裕激情的起因。最初，由衷的感激Bruce Momjian能在百忙之中加入来自中国PostgreSQL分会邀请的《PostgreSQL大咖面对面》流动，其次感激志愿者Cary Huang和David Zhang精确的中英文实时翻译，最初感激来自各界PostgreSQL爱好者和关注者的加入以及PostgreSQL从业者的反对。 Bruce Momjian博客地址：https://momjian.us/main/prese...流动回放视频地址：https://www.bilibili.com/vide...流动PPT获取形式：关注中国PostgreSQL分会官网微信公众号并回复“大咖第一期” 更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgreSQL群英论道

第九届数据技术嘉年华于11月15日至11月16日在北京举办。大会为期两天，来自全国各地的上千名学术精英、数据库领袖人物、数据库专家、技术爱好者汇聚一堂。PostgreSQL作为世界上最弱小的开源关系型数据库，天然不容小视。以下是来自PostgreSQL数据库的大咖： NO.1阿里云资深架构师周正中（德哥）为大家带来《PostgreSQL何以成为年度数据库》 NO.2腾讯数据库高级工程师孙旭为大家带来《CynosDB for PostgreSQL 一主多读架构》 NO.3瀚高软件首席架构师姜瑞海为大家带来《意识最弱小的开源数据库PostgreSQL》 NO.4探探科技数据库团队负责人张文升为大家带来《PostgreSQL在探探的利用实际和架构体系》 NO.5云和恩墨软件开发部研究员刘伟为大家带来《PostgreSQL 12 GA 的新个性》中国PostgreSQL分会致力于推动PostgreSQL生态倒退，让更多人理解PostgreSQL、用好PostgreSQL。作为本次大会参展商，为期两天的展期让咱们粗浅感触到越来越多的人和企业开始关注开源、关注PostgreSQL。正如德哥所言，前些年讲PostgreSQL的技术简直没人听，当初讲“PostgreSQL为什么这么火？”这样无技术含量的话题竟然十分HOT！科技在变动，时代在倒退。让咱们刮目相待吧！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgreSQL实训基地落户大学校园推动高校数据库课程改革

2019年11月，中国PostgreSQL分会带着面向高校的“中国PG象牙塔打算”接连走进沈阳航空航天大学和渤海大学，为两所高校挂牌PostgreSQL实训基地，推动高校数据库根底课程教学改革。沈阳航空航天大学在沈航PG实训基地挂牌典礼流动上，中国PostgreSQL分会秘书长白国华与沈阳航空航天大学计算机学院院长范纯龙传授独特确定了在沈航进行数据库根底课程教学改革试点打算。依据该打算：将逐步推进高校数据库相干业余根底课程教学改革，将原来以Oracle、SQL Server为主的根底教学框架，课程与教材体系，代替为以PostgreSQL为主的开源数据库内容体系。首要任务是推动高校放慢对开源根底软件研教联合的深入和开源国产化趋势的了解，为高校在技术钻研和人才培养上奠定根底。其次增强高校产学研自主翻新，造就国家使命感和政治责任感。致力在要害畛域上获得冲破。最初要做到在解决核心技术“卡脖子”问题上贡献力量。中国PostgreSQL分会白国华，白秘书长首先向大家介绍了中国PG分会的状况和国内数据库市场现状，并着重解说了国内国内的开源生态倒退。示意人才是PG技术倒退的根底与基本，高校必然须要成为培养、产出PG技术人才的瘠田。“中国PG象牙塔打算”将依靠中国PostgreSQL倒退基金，帮忙沈航在师资、教学、实际、科研等方面发展全方位工作，为PG技术倒退提供更强劲的根底反对和智力撑持，构建更加凋谢、单干、共赢的PG产业生态根底。沈航计算机学院范纯龙院长示意PG实训基地将就PG学生造就、师资培养、教学课改、科研实际四方面发展工作。中国PostgreSQL分会作为国内最重要的PG行业协会组织，学校将与其深刻单干，将高校人才培养与产业倒退紧密结合，产教交融、协同育人。随后中国PG分会与沈阳航空航天大学对于PostgreSQL高校课改签订了初步备忘录。白国华秘书长为沈阳航空航天大学计算机学院范纯龙院长颁发PG实训基地牌匾，为范纯龙院长，张翼飞副院长，夏秀峰、安云哲、刘启文、孙伟东等传授、老师；颁发中国PostgreSQL分会专家委员会聘书。最初，分会培训认证总监、会员企业代表，辽宁PG利用企业代表（东软）、易迅科技企业代表别离为同学们介绍了PostgreSQL的利用现状及企业人才需求。渤海大学在渤海大学的流动上，中国PG分会持续与渤海大学签订课改初步备忘录，对课改工作和围绕实训基地开展的教研工作达成单干与施行打算。在授牌环节，中国PostgreSQL分会副秘书长魏波代表分会为渤海大学信息科学与技术学院刘允峰院长颁发PG实训基地牌匾。为刘允峰院长，邢星、赵震、李金山、任远鹏、王晓轩、刘中杰等传授、老师颁发PG分会专家聘书。刘院长发言致谢，对“中国PG象牙塔打算”人才培养的思路和建设计划给予高度评价。他示意实训基地的具体工作方向就是联结中国PostgreSQL分会，将PostgreSQL系统化、体系化的教学成绩带给同学们。 “中国PostgreSQL象牙塔打算”具体内容分为三个层面，五个方向。三个层面第一，中国PG分会将会为高校教师开设PG课程，发展PG技术钻研提供必要根底条件。在高校落地PG高校实训基地，帮忙高校师生学习与实际。第二，中国PG分会反对高校推动数据库教学体系改革，发展PG实训课程并打算用将来5年工夫造就超过10万学生，为PG产业培养象牙塔人才。第三，中国PG产业倒退基金将提供PG翻新钻研启动基金，激励高校进行数据库畛域的翻新摸索。中国PG分会打算联结100所高校，打造PG高校联结翻新实验室、工作室，疏导高校、钻研机构，产业孵化机构的高端智力投入PG产业。造就卓越的源码贡献者。五个方向在师资建设方面，中国PG分会将为高校提供产品文档和根底教学课件、试验案例和数据资源；为高校教师提供师资培训，帮忙高校建设PG师资力量；联合相干技术认证，促成师资队伍建设；筹建数据库翻新工作室和实训基地，帮忙高校教师在校内间接进行技术推广和培训。在教学方面，中国PG分会将联结100所高等院校发展教学课程改革，学术交流、业余共建、实训基地，业余工作室等单干，独特打造PG人才培养机制。中国PG分会将邀请业内专家走进高校，发展讲座、沙龙，与学生分享前沿技术和行业发展趋势；依靠PG中国认证培训体系，同单干高校打造专业课程和教学计划，深度零碎学习PG技术；搭建企业，院校，学生三方多向供需单干平台，协调企业、院校建设课外“企业订单班”，帮忙校企单干深刻倒退。在开发者社区方面，中国PG分会经营的PGfans技术社区将会提供大量案例、问答供老师和学生参考，宽广师生有问题能够在中国PG分会技术社区和PG中国support平台发问，相干专家会及时回答。在实际方面，中国PG分会本着“学以致用”的准则，激励以赛代练，每年会组织PostgreSQL技术比赛，设置奖学金；组织高校学生赴知名企业考查交换、学习，提供会员单位和策略合作伙伴实习机会；反对学生加入中国PG技术能力认证，将会长期保持针对在校生的培训与考试优惠政策。并通过认证和业余比赛帮忙学生和企业进行人才双选。在科研方面，中国PG分会将联结国内外知名企业，以及中国开源软件联盟、中国软协等官网机构施行PG高校翻新钻研打算，为高校科研机构在课题钻研、科研项目申报提供反对；帮忙各高校成立和建设PostgreSQL翻新实验室，并独特推动技术产业化，打造新型数据库产品。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩中国PG象牙塔计划发布首批合作高校授牌仪式在天津举行

2019年9月25日，在天津多所高校领导，国内外出名PG企业代表，以及数百位师生的独特参加下，“中国PostgreSQL象牙塔打算”正式启动！发布会首先为天津市的首批单干高校进行授牌。中国PG分会秘书长白国华别离向北京科技大学天津分校、天津财经大学珠江学院、河北师范大学汇华学院授予“PG高校实训基地”、“高校开源数据库工作室”牌匾。在独特为工作室、实训基地揭幕后，白国华秘书长首先致辞，他心愿以本次单干为契机，在人才培养等方面实现单干共赢，进一步达成资源共享、优势互补，造就更多更好的应用型人才，促成单方共同进步、独特倒退。他示意象牙塔打算会为学生提供更广大的技术学习平台和实习机会，搭建企业高校单干桥梁，充分发挥实训基地的作用。为PG产业造就更多源码贡献者和优良的技术人才。院校代表，天津财经大学珠江学院院长沈鸣致辞。指出深入产教交融、推动教育链和产业链的有机连接是十九大提出的一项重要战略部署，也是利用技术型人才培养的重要模式之一。咱们要以“中国PG象牙塔打算”为契机，与中国PG分会和其余企业独特踊跃创始校企单干、协同育人新场面，助力大学生早日成才。院校代表，北京科技大学天津学院院长许学东致辞。介绍了该院多年的办学历程和科技翻新、教学科研、师资队伍、业余设置等状况，心愿通过“中国PG象牙塔打算”进一步增强产学研的单干，充分发挥中国PG分会与学校各自的劣势，持续发展多方位、多层次、多元化的单干，独特造就更多专业人才。北京科技大学天津学院学术委员会主席宋存义，几所高校教务处长、招生就业处处长也别离发表讲话致辞。随后，白国华为北京科技大学天津学院院长许学东传授，天津财经大学珠江学院院长沈鸣传授、副院长范铁生、尚翔等领导、传授别离颁发“中国PG分会专家委员会荣誉副主委”聘书；为天津财经大学珠江学院张囡囡老师、北京科技大学天津学院张虹老师等颁发“中国PG分会专家委员会荣誉委员”聘书。PG分会教育与培训执行总监魏波向现场师生介绍了中国PG培训与教育体系详情，以及象牙塔打算具体细则。在接下来的企业代表发言环节，来自AWS、阿里、瀚高的资深数据库专家介绍了PostgreSQL的利用现状及人才需求。人才是PG技术倒退的根底与基本，高校必然须要成为培养、产出PG技术人才的瘠田。“中国PostgreSQL象牙塔打算”，是中国PG分会联结各会员单位和PG产业链企业，依靠中国PG产业倒退基金，致力于推动高等院校PG产学研用生态倒退，造就更多高水平PG技术人才的打算。“中国PG象牙塔打算”将帮忙高校在师资、教学、实际、科研等方面发展全方位工作，为PG技术倒退提供更强劲的智力撑持，构建更加凋谢、单干、共赢的PG产业生态根底。 “中国PostgreSQL象牙塔打算”具体内容分为三个层面，五个方向。三个层面第一，中国PG分会将会为高校教师开设PG课程，发展PG技术钻研提供必要根底条件。在高校落地PG高校实训基地，帮忙高校师生学习与实际。第二，中国PG分会反对高校发展PG实训课程并打算用将来5年工夫造就超过10万学生，为PG产业培养象牙塔人才。第三，中国PG产业倒退基金将提供PG翻新钻研启动基金，激励高校进行数据库畛域的翻新摸索。中国PG分会打算联结100所高校，打造PG高校联结翻新实验室、工作室，疏导高校科研机构高端智力投入PG产业。造就卓越的源码贡献者。五个方向在师资建设方面，中国PG分会将为高校提供产品文档和根底教学课件、试验案例和数据资源；为高校教师提供师资培训，帮忙高校建设PG师资力量；联合相干技术认证，促成师资队伍建设；筹建数据库翻新工作室和实训基地，帮忙高校教师在校内间接进行技术推广和培训。在教学方面，中国PG分会将联结100所高等院校发展学术交流、业余共建、实训基地，业余工作室等单干，独特打造PG人才培养机制。中国PG分会将邀请业内专家走进高校，发展讲座、沙龙，与学生分享前沿技术和行业发展趋势；依靠PG中国认证培训体系，同单干高校打造专业课程和教学计划，深度零碎学习PG技术；搭建企业，院校，学生三方多向供需单干平台，协调企业、院校建设课外“企业订单班”，帮忙校企单干深刻倒退。在开发者社区方面，中国PG分会经营的PG技术社区将会提供大量案例、问答供老师和学生参考，宽广师生有问题能够在中国PG分会技术社区和PG中国support平台发问，相干专家会及时回答。在实际方面，中国PG分会本着“学以致用”的准则，激励以赛代练，每年会组织PostgreSQL技术比赛，设置奖学金；组织高校学生赴知名企业考查交换、学习，提供会员单位和策略合作伙伴实习机会；反对学生加入中国PG技术能力认证，将会长期保持针对在校生的培训与考试优惠政策。并通过认证和业余比赛帮忙学生和企业进行人才双选。在科研方面，中国PG分会将联结国内外知名企业，以及中国开源软件联盟、中国软协等官网机构施行PG高校翻新钻研打算，为高校科研机构在课题钻研、科研项目申报提供反对；帮忙各高校成立和建设PostgreSQL翻新实验室，并独特推动技术产业化，打造新型数据库产品。同心合力，多方共赢 To学生：学习业余技术，把握实战技能，成为新型技术人才。成为PostgreSQL开发者，翻新技术、开辟思路。取得PG待业体系撑持，减少待业渠道To院校：推动业余建设，进步行业内知名度和影响力开辟社会须要的技能人才，晋升学校就业率和待业品质晋升科研能力，促成科研成果转化To企业：减少人才获取渠道，低成本获取高水平技术人才晋升企业知名度和影响力本次流动标记着“中国PG象牙塔打算”的正式落地，PG教育与培训工作第一次系统性、体系化的走进中国高校大门，中国PG生态根底建设迈入了新的倒退阶段。中国PG分会将持续发展与高校的严密单干，为PG技术倒退提供更强劲的智力撑持，构建更加凋谢、单干、共赢的PG产业生态根底！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:与百位数据库大咖同台PGConfAsia2020大会议题招募进行中

特邀国内嘉宾特邀国内嘉宾特邀教育界嘉宾本次大会除线上会议外，局部教育界嘉宾将于10月23日加入由中国计算机学会主办，山东大学和中国开源软件联盟PG分会独特承办的“CNCC中国计算机大会2020数据库分会场”暨“PGconf.Asia2020大会产教融合线下分会场”。另一部分无奈加入线下会议的嘉宾则线上加入“PGconf.Asia2020大会产教交融分会场”。议题招募进行时截止2020.10.10 申请邮箱：meeting@postgresqlchina.com议题演讲方向：数据库优化、分布式、数据迁徙、高可用、平安合规、运维治理、用户案例、数据库开发、云数据库服务、内核开发、PG internal等演讲模式：线上（中文）申请信息：个人简历（中英文）+议题概要（中英文）议题审核：由PG国内社区与PGConf组委会联结审核，并确认最终承受名单截止工夫：10月10日晚12点（北京工夫）审核回复：10月15日-10月20日对于PostgresConf.CN&PGConf.Asia2020大会作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳”线上线下联合“的模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:开源软件联盟PostgreSQL分会喜迎中秋国庆

秋风送爽，丹桂飘香，雏菊绽开！随同着开源软件联盟PostgreSQL分会的蓬勃发展，在这丰登的节令，咱们迎来了一年一度的中秋国庆双佳节！中秋国庆喜相逢，小家大家情相通。此时此刻在这万家离散之际，举国欢庆之时，开源软件联盟PostgreSQL分会全体成员衷心的祝福你和你的家人身体健康，万事如意，阖家欢乐！感谢您这一年来对开源软件联盟PostgreSQL分会的关怀和反对，借此佳节表白感激。对此开源软件联盟PostgreSQL分会特地筹备节日礼物等你来拿！参加流动，说出开源软件联盟PostgreSQL分会对你印象最粗浅的帮忙。扫描屏幕下方二维码关注公众号邀请更多小伙伴入盟，支付数据库资源！流动工夫：2020.9.30至10.01 舒适提醒：关注并回复—祝PG分会节日快乐，参加流动哦！

关于postgresql:历史回顾2019让PG‘象前行活动奔赴成都成功举行

8月28日，“PG培训认证全国巡讲与技术沙龙流动”第二站在成都闭幕，本次流动由中国PG分会专家委员会委员、晟数学院院长崔旭，中国PG分会认证培训执行总监魏波，中国PG分会金牌认证讲师刘彦红别离作专题培训。三位专家为各位PGer带来了PG数据库技术，利用开发和数据迁徙相干的培训内容。一、中国PG分会专家委员会委员、晟数学院院长崔旭崔旭院长作为中国OCM联盟核心成员，长期从事Oracle培训教学工作，本次流动，崔院长带来了“Oracle向PG职业倒退之路”的专题培训和分享。崔院长的培训，奇妙地将Oracle和PG的并行学习，Oracle与PG的共通性、可替代性，差异化的利用技巧融汇在一起，为在场的PG技术人员指明了学习和职业倒退的新方向。崔院长的分享也充分体现了中国PG认证培训体系建设的目标与意义——让更多的Oracle专业培训机构和优秀人才向PG转移，吸引他们的智慧和力量，以及在培训教育上的业余能力，疾速的进步中国PG培训的落地能力，从而为国内PG生态倒退提供撑持。二、中国PG分会认证培训执行总监魏波中国PG分会培训认证执行总监魏波首先介绍了中国PG培训认证体系，之后是对PostgreSQL利用治理根底相干内容的培训，其中包含装置应用、服务治理、体系结构等内容。三、中国PG分会金牌讲师刘彦红中国PG分会金牌认证讲师刘彦红随后为大家带来了《Oracle到PostgreSQL最佳实际》，她着重介绍了迁徙流程、迁徙工具，数据迁徙类型、未兼容语法等方面的内容。 PG作为最平安、最合规、最凋谢和最开源的数据库，必将在国内迎来更大的倒退机会。能够预感将来会有更多的OCM讲师，Oracle ACE退出PG分会，将工作重心转入到PG畛域。中国PG分会欢送越来越多的业余机构和企业向PG技术转移，欢送更多的人才与智力退出进PG畛域，独特做强中国PG力量！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国PostgreSQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国PostgreSQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国PostgreSQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:历史回顾2019让PG‘象前行活动奔赴上海成功举行

8月15日，“让PG‘象’前行”2019PG培训认证全国巡讲与技术沙龙流动首站在上海胜利举办，五十余位PGer座无虚席，共飨这场技术交流会。这标记着PG分会全国巡回流动正式起航，同时这也是中国开源软件联盟PG分会倒退PG中国生态的一项要害动作。技术交流活动由上海软件产业促成核心主任徐玉清博士致辞，恩墨学院开源数据库总监张甦、中国PG分会认证培训执行总监魏波别离作专题培训，分会认证讲师团队也终于揭开了面纱，首位认证金牌讲师刘彦红带来了利用开发和数据迁徙相干的培训内容。上海软件产业促成核心主任徐雨清博士致辞恩墨学院开源数据库总监张甦作专题培训中国PG分会认证培训执行总监魏波作专题培训中国PG分会金牌讲师刘彦红作专题培训本次流动次要在PostgreSQL利用治理根底、Oracle到PostgreSQL实际等方面进行了培训，总结和展现了PG中国认证培训的工作的阶段性成绩。首站巡回流动的胜利举办，为PG在中国的推广倒退注入新生机、新智慧，同时中国PG分会基于本身能力，将为PG产业继续进行赋能输入工作，携手中国PG力量推广新技术、新利用、新模式，独特营造凋谢、平等、共享、共赢的PG倒退环境，放慢PG中国生态构建，推动PG在中国衰弱继续倒退！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgresConfCN2019培训日圆满结束-大会完美收官

7月7日，PostgresConf.CN2019大会（简称“PCC2019”）最初一天，『Training Day』与400余名PGer一起，阿里云高级产品专家德哥，成都文武信息技术有限公司CEO朱贤文持续为PGer分享了一场PG技术开发盛宴。 Training Day，从PG内核开发、企业应用案例、数据库治理技术等多个角度，为到场观众奉献了精彩的演讲，旨在传递最新的PG技术，分享PG利用教训，力求与各位PGer独特推动新时代下的PG利用翻新！ PCC-Training Day，两天的工夫，报告激扬，碰撞技术，智慧升维，震撼、打动、播种、铭刻，至此，PostgresConf.CN2019大会正式落下帷幕，让咱们明年再会！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:PostgresConfCN-PGConfAsia-2020大会来啦

PGConf.Asia大会首次中国承办在寰球范畴，各国PG的利用和倒退都在疾速回升，亚太区域正成为寰球最大的利用阵地。这得益于开源文化与价值观的遍及，得益于寰球新经济浪潮的倒退，也得益于PG对云计算、大数据良好的反对体现。作为寰球最大、最出名的PG序列会议，从纽约到莫斯科，从里约热内卢到约翰内斯堡，寰球各地区都有PGConf在运行。而亚洲规格最高的PG技术盛会—PGConf.Asia大会，将于往年11月首度在中国举办。中国开源软件联盟PG分会作为东道主承办本次会议，采纳”线上线下联合“的模式，通过墨天轮社区面向寰球直播。本次大会将集中国PG力量和亚洲次要PG贡献者、利用企业独特打造亚洲范畴内最大规模的PG生态会议。 PGConf组织主席Joshua.D.Drake示意:“PG在亚洲正以前所未有的速度向前倒退。单干是要害，咱们心愿为所有人——无论是PG开发者，还是PG利用企业，为他们发明和凋谢交换、学习的机会” 塑造全新PG中国生态本届PGConf.Asia大会将与PostgresConf.CN中国大会联结举办。PostgresConf.CN中国大会同样是列入PostgresConf会议序列的寰球正式会议，同时也是中国区规模最大、规格最高的PG生态会议，自2017年起，已间断举办三届。往年的大会将持续立足于国内PG行业，为观众提供最清晰、最独特的视角。（上届回顾：创立PG寰球生态！PostgresConf.CN2019大会隆重召开）除国内出名行业首领演讲分享之外，本届大会主论坛还有六大重磅典礼，包含: 1.PG中国技术评比颁奖仪式一年一度的中国PG数据库畛域技术、产品与计划、人物大型评选活动，力求展示国内对PG畛域起到重大推动与奉献作用的热点技术、企业与技术专家。 2.PG中国开发者社区及盘古协定发布会中国开发者社区，旨在团结国内从事PG内核性能研发的开发人员，通过社区合作的形式，回馈开源。在与PostgreSQL国内社区深刻单干的根底上实现自主循环，为国内数据库产业倒退贡献力量，担当国家使命。 3.中国首批PG ACE授予典礼基于PG在中国倒退的良好态势，由中国开源软件联盟PG分会重点推出”PG ACE打算"，用来推动更多的从业者参加PG生态建设，以及抵赖和表彰那些在国内PG产业倒退、技术交换和推广应用方面卓有奉献的人士。 4.中国首届高校PG技术比赛颁奖仪式为推动高校开源根底软件“教学-实际”联合，加深师生对开源国产化趋势的了解,拓宽高校人才培养模式，中国开源软件联盟PG分会联结知名企业和资深从业者，将面向国内高校举办首届全国高校PG技术比赛。 5.数据库产教交融联盟发布会人才是技术倒退的要害因素。为贯彻落实国务院对于产教交融的改革部署，中国开源软件联盟PG分会将联合国内政府主管部门、知名企业、资深从业者与全国范畴内的各类型高校，建设创新型数据库产教交融翻新平台，在学科设置、课程建设、实训基地、科研攻关等方面发展全方位工作。 6.首批PGCM巨匠授予典礼通过一年的经营，由中国开源软件联盟PG分会联结中国电子工业标准化协会携手打造、科学化评定职业技能的中国PG培训认证，已累计有来自300余家企业的1500余名初、中级认证考生。作为PG技术能力认证体系的巅峰—PGCM（PG巨匠）将于下半年举办首次考试。中国惟一，寰球认可，中国首批PG巨匠将在大会主论坛公布和授予。聚焦亚洲，融汇寰球出名PG专家聚焦亚洲。除国内知名企业首领、技术布道者之外，还有来自日本PG用户组、印尼PG用户组、韩国PG用户组、菲律宾PG用户组、巴基斯坦PG用户组、泰国PG用户组、越南PG用户组的数十位出名国外大咖。亚洲大会，不止步于亚洲。美国PG用户组、欧洲PG用户组、俄罗斯PG用户组也将有重磅嘉宾进行主题分享，独特为您带来一场融汇寰球的PG技术盛宴。寰球on-line，值得期待更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgresConfCN2019培训日现场速递

7月6日，PostgresConf.CN2019培训日高能开讲，吸引400余名PGer到场学习，学术气氛超级强烈。超高人气的背地，一方面来自越来越被看好的PG中国生态；另一方面要数本次PG技术培训日的硬核干货了，阿里云高级产品专家德哥，成都文武信息技术有限公司CEO朱贤文，微软首席产品经理宋青见、梁晨，中国PG分会培训认证委员会执行总监魏波，瀚高软件高级研发工程师田兵特地打造的四场多维度深度培训课程，既适宜PG入门、又适宜进阶之旅。上面就来看小编现场发来的图片报道，感受一下PCC2019-Training Day的超燃氛围吧！ PostgreSQL深度体系化培训专场 PG系统化根底培训专场微软专场培训：深刻理解云上的PG PG高可用培训专场更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgresConfCN2019大会三大分论坛

7月5日PostgresConf.CN2019大会3场分论坛精彩举办接下来小编带你重温各场分论坛精彩霎时分论坛1-全英文（国内嘉宾）专场全英文专场，汇聚英美日俄巴等多位顶尖国内专家组成奢华阵容，汇聚PGer科技智慧与翻新思维，聚焦整个PG产业及行业生态，分享PostgreSQL国内前沿技术和最佳利用实际，推动PG中国倒退！ PostgresConf联结主席Joshua.D.Drake 俄罗斯Postgres Professional公司CEO-Oleg Bartunov Percona公司软件工程师Ibrar Ahmed博士；《PostgreSQL 9X之巅》作者瀚高软件资深数据库开发总监，前EDB资深数据库开发总监Ashan Hadi 美国亚马逊公司软件工程师John Solomon 前EDB资深数据库架构师Muhammad Usama 日本NTT公司软件工程师Masahiko Sawada 前EDB资深数据库架构师Rana Asif Rehman 前EDB资深数据库架构师Hamid Quddus Akhtar 分论坛2-PG多畛域最佳实际信息化时代，技术更新迭代放慢，如何把握转型关键点？如何应用PostgreSQL翻新高效驱动力？PG多畛域最佳实际分论坛汇聚阿里、微软、IBM、Pivotal、瀚高、文武、百度图、世纪国源等企业当先专家为与会者分享PG在各行业的利用和案例！瀚高软件高级研发工程师邵大明微软寰球黑带-大数据平台技术专家赵阳成都文武信息技术有限公司CEO朱贤文百度图数据库专家李章梅 Pivotal Greenplum资深工程师陈金豹超图团体副总裁，超图研究院院长李绍俊阿里云数据库解决方案架构师樊文凯安全科技资深数据库工程师石勇虎世纪国源北京软件研经发部理鲁洋分论坛3-新期间PG与PG商业发行版生态倒退在“新期间PG与PG商业发行版生态倒退”论坛，开源根底软件领军型企业、根底软件畛域翻新守业型企业、云生态厂商、国产化生态链企业、大型PG企业级客户等同聚一堂，独特探讨、瞻望PG翻新利用的新将来。上海根底软件技术钻研核心主任，中标软件副总经理李震宁龙芯中科技术有限公司技术总监靳国杰博士中国信通院数据库技术专家李俊逸浪潮商用机器有限公司资深架构师李松青亚信科技AntDB总监姜明俊瀚高软件高级研发工程师田兵华宇软件高级研发工程师张升玺 Pivotal Greenplum资深产品经理李阳阿里云数据库专家王健阿里云数据库专家林翳推动PG产业倒退须要宽泛参加、集思广益，同时心愿业界开源同仁积极参与PG社区建设，欠缺PG生态，中国开源软件推动联盟PG分会将致力于同各位同志者独特营造凋谢、平等、共享、共赢的PG倒退环境。推动重点畛域的PG研发技术创新，增强中国PG遍及利用。围绕国内政务、金融、能源、制作等各行业倒退需要，深入研究适宜PG的利用场景，造成可复制、可推广的PG利用解决方案，晋升PG寰球生态倒退！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:回顾历史见证精彩PostgresConfCN2019大会盛大开幕

2019年7月4日，PostgresConf.CN2019大会在北京香格里拉饭店盛大举行！本次大会由中国PG分会、PostgreSQL基金会、PostgresConf国内会议组织联结举办，失去了PostgreSQL国内社区全力支持与帮忙，被列为Postgresql.org官网寰球重要会议。来自国内外五百余名PostgreSQL使用者和爱好者齐聚北京，见证此次盛会的召开。 PostgresConf.CN是面向寰球PostgreSQL开发者和使用者的年度盛会。本届大会吸引了来自寰球的PostgreSQL社区的核心成员及应用PostgreSQL的企业用户、个人用户，会议由中国PG分会国内参谋委员会秘书长周宝峰主持，中国PG分会会长萧少聪致辞，并对本次大会的赞助商浪潮商用、亚马逊、阿里云、瀚高、微软等致以诚挚的感激。是一场汇聚各界PostgreSQL大咖、交换最新业界技术动静和实在利用案例的盛宴。本次大会以“将来已来”为主题，共有50余场技术分享，邀请超过百余名国内外出名专家，包含来自阿里、浪潮、安全、亚马逊、pivotal、IBM、微软、瀚高、文武科技、探探等各个用户企业的案例分享，为宽广PGer提供了一场技术的饕餮盛宴。让咱们一起来见证首日精彩！中国开源软件联盟副主席刘澎发表重要演讲，他指出开源代表的共享经济胜利定律，开源成为当今翻新的次要源泉，中国逐步成为美国之外的第二大开源热点区域。 PostgresConf联结主席Joshua D. Drake (JD)发表以《The World’s Database》的主题演讲！本次大会，中国PostgreSQL分会组织首次PG数据库畛域技术、产品与计划、人物大型评选活动，全面展示国内对PG畛域起到了重大推动与奉献作用的热点技术、企业与技术专家，出名PG领域专家等与技术相干的诸多业内人士缺席了颁奖典礼，独特回望与总结了PG畛域的倒退成就! 中国PostgreSQL培训认证体系发布会正式公布！由中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会同国内权威认证机构独特打造，旨在更无效的为企业提供PG技术人才，推动PG在国内的疾速倒退提供必要撑持，为从事PG相干工作的人员，提供间接、高效的培训领导，以及提供权威的PG技能等级认证！德国Credativ公司总裁兼首席执行官Michael Meskes发表演讲。阿里巴巴团体副总裁李飞飞博士带来《阿里云PostgreSQL生态》的精彩分享！瀚高软件首席科学家郑晓军带来《翻新不止-从PG的使用者到PG的参与者》的精彩分享！浪潮商用总经理胡雷钧带来《拥抱开源，凋谢翻新的Power平台减速数字化转型》的精彩演讲！中国PG分会会长，阿里云资深产品专家萧少聪带来《“一键迁徙”的全链路保障》的精彩分享！安全科技数据库与存储产品总经理带来《安全团体推广PG的5年心路历程》精彩分享！探探数据库团队负责人张文升带来《PostgreSQL基准测试与性能调优》的精彩分享！最初的顶峰对话更是把会议推上了低潮，是一场强强联合的高端PG技术和利用研讨会，它必将对PG将来生态倒退产生重要影响！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:从Oracle迁移到PostgreSQL的十大理由

作者：保罗·纳穆格Paul Namuag可能负责各种职务，受害于在过来的18年中有机会应用各种技术。他从2005年开始负责图形艺术家和MS .Net开发人员，并转而应用开源技术，并且是应用LAMP stack的Web开发人员。之后，他是一名软件工程师/游戏工程师，曾与多家公司合作开发挪动或桌面和Web应用程序。2013年下半年，他转任MySQL反对工程师，而后成为Percona的近程DBA，从而有机会理解大数据，高可伸缩性，高可用性应用程序的工作形式。前言Oracle关系数据库管理系统（RDBMS）已被企业宽泛应用，迄今为止被认为是市场上最先进的数据库技术。通常，它是RDBMS中最常拿来与其余数据库进行比拟的的产品，充当了产品应提供的规范“事实”。db-engines.com将其评为当今市场上排名第一的RDBMS。PostgreSQL被列为第四名RDBMS，但这并不意味着迁徙到PostgreSQL没有任何劣势。PostgreSQL自1989年以来始终存在，并于1996年凋谢源代码。PostgreSQL从2017年和2018年间断两年取得年度DBMS奖。这表明它从没有进行吸引大量用户和企业的青眼。 PostgreSQL之所以引起宽泛关注的起因之一是因为人们正在寻找Oracle的代替产品，以便他们能够削减组织的高老本并防止供应商的锁定。从工作高效的Oracle数据库迁徙可能是一项艰巨的工作。诸如公司的TCO（总领有老本）之类的担心是公司迁延决定是否放弃甲骨文的起因之一。在此博客中，咱们将介绍一些公司抉择来到Oracle并迁徙到PostgreSQL的次要起因。起因一：这是一个真正的开源我的项目PostgreSQL是开源的，并依据 PostgreSQL许可证发行， PostgreSQL许可证是自在的开源许可证，相似于BSD或MIT许可证。取得产品和反对不须要任何费用。如果要应用数据库软件，则意味着您能够收费取得PostgreSQL数据库的所有可用性能。PostgreSQL在数据库畛域已有30多年的悠久历史，自1996年以来就始终以开源为根底。数十年来，开发人员始终致力于创立扩大性能。这自身就能促使开发人员，机构和组织抉择PostgreSQL用于企业应用程序，反对当先的业务和挪动应用程序。企业再次意识到，像Postgres这样的开源数据库解决方案提供了更大的容量，灵活性和反对，而并不齐全依赖于任何一家公司或开发人员。与以前的Linux一样，Postgres由致力于解决日常业务问题，并抉择将解决方案返回给社区的用户设计（并将持续放弃）。与像Oracle这样的大型开发商不同，后者可能有不同的动机来开发有利可图的产品或反对狭隘但有利润的市场，而Postgres社区致力于为用户日常应用关系数据库开发最好的工具。 PostgreSQL通常执行这些工作而不会减少太多复杂性。其设计严格专一于解决数据库，而不用浪费资源，例如通过增加性能来治理其余IT环境。这是该开源软件的使用者从Oracle迁徙到PostgreSQL时的事件之一。花大量工夫钻研无关Oracle数据库如何运行或如何优化和调优的简单技术，最终可能会失去其低廉的反对。这吸引了机构或组织寻找代替计划，能够加重老本的同时，带来利润和生产率。请查看咱们以前的博客，理解PostgreSQL在SQL语法和Oracle语法之间的匹配能力。起因二：没有许可限度，而且社区很大对于Oracle RDBMS平台的用户来说，很难找到任何类型的收费或不收取高额费用的社区反对。机构，组织和开发人员通常能在网上找到代替信息，这些信息能够收费提供问题的答案或解决方案。应用Oracle时，很难确定是否抉择产品技术支持，因为，通常波及较多费用。应用PostgreSQL，该社区是收费的，并且有很多领有丰盛教训的专家，他们乐于为您解决以后的问题。您能够在这里https://lists.postgresql.org/ 订阅邮件列表，以开始与社区分割。接触PostgreSQL 的老手或蠢才可在这里进行交换，展现和共享解决方案、技术、谬误、新发现，甚至共享其新兴软件。您甚至能够应用irc.freenode.net并退出#postgresql频道，从IRC聊天中寻求帮忙。您还能够退出https://postgres-slack.herokuapp.com/或https://postgresteam.slack.com/通过Slack与社区分割。有很多抉择，很多开源组织能够为您提供帮忙。无关从何处开始的更多详细信息，请拜访https://www.postgresql.org/community/。如果您违心为PostgreSQL中更优质的业余服务买单，这里也有很多抉择。即便在网站https://www.postgresql.org/support/professional_support/northamerica/上查看，也能够找到大量公司，其中一些公司的价格便宜。即便在Severalnines，咱们也提供对Postgres的反对，它是ClusterControl许可或DBA技术咨询的一部分。起因三：广泛支持SQL一致性PostgreSQL始终热衷于适应和遵循SQL语言规范。SQL规范的正式名称是ISO/IEC 9075“数据库语言SQL”。规范发行版的任何后续订正版本都将替换以前的版本，因而宣称与晚期版本保持一致并没有多少价值。与Oracle不同，依然存在一些不合乎ANSI规范SQL（结构化查询语言）的关键字或运算符。例如，初学者容易混同的OUTER JOIN（+）（Oracle运算符语法）。PostgreSQL遵循用于JOIN语法的ANSI-SQL规范，并具备与其余开源RDBMS数据库（例如MySQL/Percona/MariaDB数据库）轻松跳转的劣势。在Oracle中十分常见的另一种语法是应用分层查问。Oracle应用非标准的START WITH..CONNECT BY语法，而在SQL:1999中，层次结构查问是通过递归通用表表达式(CTE)实现的。例如，比照以下分层查问的不同表白： OracleSELECT restaurant\_name, city\_nameFROM restaurants rsSTART WITHrs.city\_name = 'TOKYO'CONNECT BY PRIOR rs.restaurant\_name = rs.city\_name; PostgreSQLWITH RECURSIVE tmp AS (SELECT restaurant\_name, city\_name FROM restaurants WHERE city\_name = 'TOKYO' UNION SELECT m.restaurant\_name, m.city\_name FROM restaurants m JOIN tmp ON tmp.restaurant\_name = m.city\_name) SELECT restaurant\_name, city\_name FROM tmp; ...

关于postgresql:PostgreSQL是世界上最好的数据库

作者：柯克·罗伊巴尔 Kirk Roybal是PostgreSQL的狂热者，并定期为2ndQuadrant博客做奉献。前言首先申明，我不是题目党，刻意引诱点击或夸张形容。我打算证实，无论有没有金钱方面的思考，通过设计和实现，PostgreSQL都能够主观，可掂量地比以后可用的数据库更好。到底我怎样才能证实这样一种高尚的说法是正确的呢?持续浏览，可恶的读者。我保障不会节约您的工夫。平安通明PostgreSQL有一个平安邮件列表。PostgreSQL项目组与其余所有人在同时学习入侵向量。没有什么是暗藏的，任何发现的货色都以使商业供应商头晕目眩的速度进行工作。供应商提供了正在审查的软件，他们所提供的的缺点列表会更简短。这意味着所有已知的攻打载体一旦公开就会被解决。这种平安响应能力在商业畛域甚至是不可估量的。对于商业供应商来说，在问题失去解决之前窃密对补救至关重要。PostgreSQL却没有这样的限度，这是不是很棒呢！多版本并发管制对您有益处PostgreSQL抉择了一种并发管制办法，该办法最适宜高INSERT和SELECT工作负载。PostgreSQL的设计非常简单，只需记住更新和删除的跟踪开销。重要的是，如果您尊重数据，则应该尝试拥抱PostgreSQL为您提供的数据安全性。PostgreSQL中DDL也能参加事务。齐全迁徙或齐全有效（最蹩脚的一种有效办法是近乎马上实现的废除）。测试用例也能够重建。须要重置测试工具吗？答案是只需回滚事务。PostgreSQL反对符合标准的事务隔离模式，包含序列化，已提交读和可反复读。这些办法完全符合ACID规范。 PostgreSQL简直能做所有事件那么，您想应用NoSQL、Riak、REACT、Redis、Mongo等的性能吗？PostgreSQL都具备这种能力。不可否认，不能包含原始产品的所有细节。例如，PostgreSQL不会为您创立新的分片，那依然是一个手动过程。但总有方法，譬如pg_partman。您想要列数据存储吗？hstore可供选择。您不想再培训员工吗？应用您已抉择的语言持续拓展业务。您要局部复制吗？流式逻辑复制适宜您。您要从其余零碎提取数据吗？PostgreSQL具备所有数据库中最沉闷的联邦对象汇合-内部数据包装器（FDW），您能够用胶带和拉链将PostgreSQL挂接鳄鱼身上。能够对他像看待您本人的数据一样。很难想到一个PostgreSQL不具备的性能，或者没有PostgreSQL扩大所能提供的性能。扩大地图功能能够说PostGIS社区可能比PostgreSQL社区自身更大。PostgreSQL的映射性能将其放在了一个类中，即便与十分低廉的替代品相比也是如此。PostGIS我的项目之所以抉择PostgreSQL作为平台，是因为其易扩展性和丰盛的数据性能。这些性能能够间接公开给其余任何我的项目应用。任何其余供应商，无论是商业的还是开源的，都无法回答这些问题。 PostgreSQL在开源畛域正在引领倒退PostgreSQL我的项目是开源软件中最引人注目的组织之一。随着社区宏大的力量和微小的增长，当初能够说它所存在的任何有余都会在其余供应商意想不到的工夫内被解决。简直每天都有新的企业级性能个性公布，保护这些个性的员工是从每家公司都心愿聘用的蠢才中筛选进去的，只是人手远远不够。 PostgreSQL建设了长期稳固的解决方案PostgreSQL在内核中内置了逻辑复制。这容许跨版本迁徙。您没有被锁定到特定的硬件或软件版本。该解决方案能够有限降级。此外，许多平台都反对PostgreSQL，包含Linux的超稳定版本。你是否须要一个比典型的3~5年投资回报率还长的解决方案?即便你素来没有降级过硬件，PostgreSQL也会永远反对你。费用很容易计算，0美元。申明式优于命令式数据库语言通常是申明性的。也就是说，您应用本人抉择的内置语言编写了一个查问，形容了您心愿看到的后果。该数据库尝试解码您的用意，并提供适当的后果。这是所有申明式编程模型的根底。在PostgreSQL中，这能够归结为将函数映射到SQL语言中的关键字，有时还会有几个算法抉择来准确地实现每个申明。在对于命令式与申明式编程模型的古老争执中，我感觉申明式编程只是一种假装的命令式编程。数据库查询语言中的每个申明性令牌最终都映射到一种或几种以命令式术语利用申明的算法。因而，由Henrietta定义的阻抗失配最终是由开发人员决定的。也就是说，如果开发人员的思维形式与数据库函数程序员的思维形式完全一致，那么就不会呈现不匹配。那么，假如一个模型只是另一个模型的调用特色，那么申明式模型最终将比命令模型更好吗？很快乐您这么问，因为这正是我要强调的一点。PostgreSQL开发人员比拟聪慧。我不是开玩笑或忸怩作态。从字面上看，成千上万的贡献者为PostgreSQL我的项目做出了数以百万计的奉献，其中许多是对其余贡献者的改良。你头脑中想到的任何状况比起曾经实现的性能更好的机会是非常低的。而且，即便你的想法更好，你也应该把它们奉献给PostgreSQL我的项目，以造福所有人，从而进步其他人的规范。那么，是什么让PostgreSQL那么精彩呢？无需思考公司利益即可在寰球范畴内共享思维。成千上万的开发人员正在破费数十万小时来做出更好的算法抉择。因而，您的软件在每个版本中都会变得更好，通常不须要做任何特地的事件。您说，这难道不是软件的实质吗？嗯,是的。但远不迭整个世界范畴的人才都参加到你的我的项目中来。PostgreSQL在开源社区中享有十分显著的位置。商业供应商将永远无奈跟上开源我的项目在这个档次上所能提供的变动速度。向开源(尤其是PostgreSQL)的迁徙就是证实。商业供应商能够指出的显著劣势曾经所剩无几了。其中包含SMP反对、双向复制和内部工具。猜猜社区当初正在做什么，很可能这些在将来几年将得以公布。任意扩大PostgreSQLPostgreSQL有一个充满活力的编写辅助软件的技术社区。这包含插入您喜爱的任何语言，并应用它以有用的任何形式扩大PostgreSQL。您是否喜爱perl字符串解决？好的，能够应用它。Python地图反对怎么样？当然，只需插入python就能够进城了。是否想应用PostgreSQL后端编写Web服务？太棒了，PostgreSQL会帮上忙。JSON？好。XML？PostgreSQL对所有这些都有间接的反对，并且提供了有限的反对。如果您认为能够应用一种很好的语言，则将其插入PostgreSQL，而后将其放在服务器端即可。您能够创立本人的函数，数据类型，运算符，汇合，窗口函数或简直其余任何货色。没有看到您喜爱的性能？从源代码拷贝并自定义它。因为许可证，您能够自在地这样做。PostgreSQL还提供了一些钩子函数，容许您扩大数据库而不用进行极其的编程。这种排汇任何其余语言个性的能力是PostgreSQL所独有的。您能够应用现有的任何规范库来提供任何个性。你能够遵循规范，跟上变动，能够在PostgreSQL尚在运行时对其进行更新，并且能够收费实现所有操作。大而广PostgreSQL具备多种性能，能够充分利用已提供的硬件平台。分区，并行执行，局部索引，表空间，缓存和并行非阻塞保护例程（PostgreSQL中简直所有货色最近都在应用CONCURRENTLY关键字）如果这还不足以满足您的需要，那么物理流复制将以便宜的价格为您提供您所需数量的可读从节点。分片、内存缓存、队列、负载平衡和连接池都能够在PostgreSQL中应用。还不够吗？逻辑流复制怎么样？您想对世界范畴的数据库进行天文分区吗？好了，欢送应用双向复制。而且价格依然是0美元。索引丰盛PostgreSQL反对如此多的索引列表，以至于使人难以确定如何应用它们。GiST、spi - GiST、KNN GiST、GIN、BRIN和Btree都是可用的。还有很多其余性能能够通过扩大实现，例如Bloom过滤器等。PostgreSQL能够将它们与函数驱动的索引，局部索引，笼罩索引和全文搜寻一起应用。这些扩大性能不是互斥的。您能够同时应用它们。数据“推手”曾经提到的几种技术使PostgreSQL成为了杰出的数据集成和散发平台。多种形式的复制与联结为简直任何类型的数据系统提供了推、拉技术。它们能够有限配置、组合在一起，以桥接数据库存储解决方案。所有这些都不须要任何ETL/ELT处理程序包。PostgreSQL就是这样做的。这个地球上最快的繁多事实起源数据库是通过齐全不将数据从源零碎移出来实现的。这意味着数据始终是最新的，并且能够治理响应工夫。如果您无法忍受源零碎的不可靠性，或者心愿在查问端取得更好的性能，您还能够应用物化视图定期缓存数据，这些视图能够在查问时进行更新。译者注：推手是太极术语，本地引入目标是形容数据的推送和拉取。许可证是凋谢的PostgreSQL有本人的许可证，次要基于BSD许可证。这容许更大的应用和散发自在。该许可证实用于次要我的项目的所有代码，次要奉献扩大，客户端库，连贯管理器以及大多数相干工具。它是高度宽容的，原文许可形容中，并不波及可供购买。很棒的文档PostgreSQL我的项目要求任何提交代码的开发人员都要提供倡议形容文档。该倡议用于创立性能的阐明，倡议文档以多种格局提供。此文档还用于评估功能模块自身，并作为将来开发功能模块的参考。总之，这意味着PostgreSQL依赖于文档。有很多PostgreSQL的开发人员曾经学会了用C语言编码，数据库是如何工作的，以及如何治理PostgreSQL我的项目。这份文件是名列前茅的。测试驱动开发PostgreSQL通过了宽泛、详尽的测试。每个谬误都会通过测试来验证其存在，并编写代码来满足该测试。首先通过创立测试（和文档）来编写新性能，而后对其进行编码，直到实现该性能为止。这些测试已集成到组建场中进行回归，因而bug不会(从新)呈现在PostgreSQL的将来版本中。这意味着在每个构建周期中，将为每个版本的PostgreSQL运行每个测试（以后测试）。这是大量的测试，它确保PostgreSQL依然是可用的最稳固的数据库。PostgreSQL仅在所有回归测试通过后才公布。这提供了“ 0个已知谬误”版本。国际化和本地化PostgreSQL的开发人员来自世界各地。自PostgreSQL成为大学毕业生我的项目以来，他们就始终在应用多种本地语言工作。国际化和本地化曾经成为PostgreSQL的规范做法，而PostgreSQL不再是吸引寰球商业市场的一个螺钉。只管PostgreSQL出于兼容性起因将某些国际化委托给操作系统，但许多翻译都嵌入到零碎中，从而提供了无缝的语言过渡体验。云端作业PostgreSQL在云架构中应用ansible、kubernetes和来自多个云供应商的专有工具。有几种本地云实现可供选择，以匹配您的架构。如果您想像牛而不是宠物那样看待服务器，PostgreSQL也为您提供了云服务。符合标准PostgreSQL在我的项目的整个生命周期内始终是规范的。因为PostgreSQL起源于大学的研究生课程，因而它已被用作许多SQL规范的参考实现。PostgreSQL实现了SQL/Med和ANSI SQL。依据杰出的文档形容，“ PostgreSQL反对SQL:2016的大部分次要性能。残缺的外围一致性须要179个强制性的个性，PostgreSQL至多合乎160个。这简直超过了任何其余数据库引擎。语言性能PostgreSQL实现了公共表表达式(CTE)、语言控制结构(if、for、case等)、结构化错误处理，以及您冀望从成熟过程语言中取得的所有益处。您服气了吗？我依然能够议论用户组、IRC频道、有解决方案的网站、博客文章和导师的微妙社区。对于数据库是跨平台、跨体系结构和跨文化的，我能够从哲学的角度进行论述。有无数个小时的演讲、视频和讲座。或者，您能够间接下载它，看看它是否超出您的设想。我想您会感到十分惊喜。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:PostgreSQL学习的九层宝塔

前言武侠世界，9是个神奇的数字，武学秘籍有《九阳真经》《九阴真经》，凡文治修炼到第九层，闯荡江湖将独孤求败，快意恩仇。以文昌塔为喻，我把学习PG划分九层，心愿能够对玩转数据江湖的同学，有所参照，逐层递进，直至达到高手行列，闯荡职场，熟能生巧。第一层初识 PG，宽阔心怀。第二层装置应用，入手操练。第三层相熟性能，提纲挈领。第四层纯熟操作，得心应手。第五层透视性能，探索原理。第六层问题解决，性能优化。第七层读懂源码，疾速定位。第八层编写源码，欠缺优化。第九层死记硬背，自在驰骋。第一层：初识PG，宽阔心怀数据库不只有Oracle、DB2、SQLSERVER，还有PostgreSQL（简称PG），PG是最弱小的开源数据库，PG开源敌对，学习PG能够从事DBA/利用开发/零碎内核开发等工作，而且会有很大的施展空间，应用PG能够为企业提供无效的数据库治理，也能够自主可控、节约老本。当今职场，多懂几个数据库，会让咱们有更多的机会。初识PG，次要是学习认知PG的起源倒退，次要版本个性，应用领域；理解国内PG社区组织、资源、动静，与中国PG分会、PG社区建立联系，踊跃互动，获取学习资源，尝试分享，展现自我。第二层：装置应用，入手操练“装置部署、服务治理、体系结构、初始化配置、数据库对象治理”，这是PG的利用治理根底，DBA要会，利用开发也要会。当然两种角色关注重点稍有不同，譬如DBA关注架构部署、运行稳定性和高效性，而利用开发更多的是把握数据库对象的创立及治理。第三层：把握要点，提纲挈领PG作为关系型数据库承当着治理企业数据的重任。性能、性能很重要，稳定性更重要，这也是作为DBA首要思考的问题。PG数据库倒退30多年，国内、国内的泛滥利用案例表明稳定性可以信赖。关注学习与稳定性相干的知识点，可能将PG的稳定性施展的更好： PG稳定性要点：内存配置日志配置磁盘治理并发管制过程管制…… PG的功能强大、繁多，能够系统化、模块化的选择性学习。譬如PG有地理信息数据处理性能（GIS），临时用不到能够先放过，除非很有志趣。DBA和利用开发人员能够依据工作须要深刻学习不同性能要点。 PG性能列表：安全控制基准测试监控性能审计性能并发管制并行处理长期表触发器函数、存储过程执行打算物理连贯数据缓存物化视图分区表主从流复制逻辑复制拜访内部数据…… 第四层：纯熟操作，得心应手学习了稳定性要点、性能列表后，PG根本能够用来服务于工作了。通过一直的自我练习，满足工作业务需要，会看到本人的程度会一直的提高。第五层：透视性能，探索原理PG性能点繁多，独特的性能实用于不同的业务场景，而且随着PG版本的更新迭代，重要的性能点也会一直失去优化，无论是应用上的便捷性还是性能的加强，无不体现着源码内核奉献着的智慧与谋求：使PG不断完善，更好的服务于业务。譬如分区表，PG V9版本中是通过表继承+触发器的形式实现，因触发器自身的限度，数据的插入性能并不高；PG V10实现了内置分区表，创立的分区本质上也是一般的表构造，从而治理分区不便，数据插入效率得以进步；PG V11减少哈希分区、默认分区、反对更新分区键等，欠缺了分区的性能。探索原理能从外部机理深刻了解，面对问题也能透过景象看实质，发现问题的诱因是使用不当还是零碎bug，从而能更好的解决问题。第六层：问题解决，性能优化习得第五层是为了更好的应用PG，遇到问题能够疾速定位、剖析解决。解决问题须要平时多积攒整顿，一方面是技术群、网站论坛抛出的问题，被动思考、整顿，学习总结，以备不时之需，有些问题平时不常常遇到，但一旦呈现，之前没有解决过会比拟辣手；另一方面是工作中的问题，通常会有应急解决方法，问题解决后，尽量造成问题剖析报告，对有些问题抉择深度思考、探讨，探索根本原因，进而归档或分享，这都是贵重的教训。性能优化始终是数据库大脑的重点，也是运维、开发者工作价值的体现。通过对底细的摸索，可能拨云见日，配合相干工具通过配置或SQL的优化，来晋升数据库的拜访性能。第七层：读懂源码，疾速定位大学计算机相关业余的同学，个别会有C语言的课程，C语言能够算是世界上最平凡的编程语言之一，能够用来编写UNIX/Linux的内核，也能够实现Python/Ruby解析器、Apache中间件等，很多关系数据库都能看到C语言的影子。 PG源代码也是用C编写，尝试学习源码是件有挑战性的事，就如同驾驶手动挡汽车，如能操作纯熟，必能领会其中的乐趣。不必任何解读，就能疾速定位到源代码间接了解PG的工作逻辑，帮忙咱们更好的应用PG。第八层：编写源码，欠缺优化编写PG源码是有志于从事零碎编程工作同学的谋求或方向，PG的弱小凝聚了世界各地PG内核编码工程师的智慧，遗憾的是，PG国内社区的贡献者档案中还没有呈现中国人的名字。当然，国内也不乏优良的零碎编码者，期待通过大家独特的致力，将会涌现更多、更优良的零碎编码工程师呈现在列表中！ PG国内社区贡献者列表链接：https://www.postgresql.org/community/contributors/ 第九层：死记硬背，自在驰聘学习任何技能，最终的境界是融汇贯通，以无招胜有招。无论大家从事DBA、DEV或者零碎内核开发，通过无效的办法，坚定不移的积攒都能够达到这一层，自在挥洒。后记以上内容只是在PG的学习角度做的一些总结，用好PG还须要有良好的零碎、数据库原理常识，这也是根底，犹如地基，地基稳，宝塔立。PG学习的九层宝塔，是为了更形象具体的形容，学习过程不是说必须按此一层一层进行，大家能够依据本人趣味或工作须要有所抉择的发展学习。最初，说两点学习的办法领会：第一：多交换、多浏览、多练习。多与前辈交换，迷信问答，多浏览优良书籍，本人多做试验。书是人类提高的阶梯，学习最好的搭档，能够依据学习阶段或工作须要抉择浏览。参考书目《PostgreSQL修炼之道-从小工到专家》《PostgreSQL实战》《PostgreSQL指南：底细摸索》《PostgreSQL服务器编程》…… 第二：投资学习，向导师借力。培训是件业余的事，优良的培训导师能够帮你疾速把握要领、修改办法；帮你节约工夫、能更疾速无效的晋升技能；还可能提供更多的资源，譬如良好的学习环境、就业机会、技术支持等，人生多一良师，也是一大幸事。读罢本文，想必有读者会问我是几层，我只能这么答复您“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。如果本文对您有所帮忙，也不枉费脑力一场；如果您有不同意见也能够借PG分会平台发表或进一步交换。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:Postgres是最好的开源软件

作者：布鲁斯·摩坚（Bruce Momjian）Bruce Momjian是PostgreSQL寰球开发小组的联结创始人和外围团队成员，从1996年开始从事PostgreSQL。他从2006年开始在EnterpriseDB任职，现任EDB副总裁。 PostgreSQL的泛在与专制泛在和专制是最能形容开源PostgreSQL（Postgres）数据库管理系统的两个词。而且，就像Linux一样，两者都是“最佳状态下开源”的绝佳示例。就其普遍性而言，Postgres已有30多年的历史了，现在寰球各地都能够在本地运行或作为托管（云）服务从数十个提供商处取得。咱们常常听到它是开发人员最常抉择的“首选” API。依据Stack Overflow的考察，如果你问开发人员他们最喜爱哪种数据库技术，Postgres排在第二位，仅次于Redis。而且，在专制方面，该软件我的项目由PostgreSQL寰球开发小组治理，他们是来自世界各地的开发人员和志愿者。软件我的项目有500多个贡献者。没有一个公司负责、摆布或管制我的项目和软件开发，因而不存在依赖任何集体或实体的危险。此外，任何人都不可能“接管”Postgres。PostgreSQL寰球开发小组始终致力于使PostgreSQL永远成为收费和开源的软件。从没有打算更改PostgreSQL许可证或以其余许可证来公布。在2017年和2018年，Postgres被 DB-Engines评为“年度最佳数据库”，其取得的知名度超过了343个受监督的其它零碎。DB-Engines写道：Postgres处于其遍及水平的巅峰期间，在沉闷的社区中丝毫没有苍老的迹象。PostgreSQL通过各种形式很好地满足了古代DBMS的要求。基于牢靠的RDBMS实现，它通过反对JSON数据类型和各种运算符扩大了利用的范畴，从而为原本会转向文档存储的我的项目提供了强有吸引力的抉择。在最新版本中，它正专一于进一步提高性能。泛在和专制=自在开源（尤其是数据管理技术）被云提供商所采纳，始终存在很多争执，特地是像Amazon Web Services（AWS）这样的巨头。为了保卫本人的地盘，MongoDB等公司扭转了许可条款，以抵制AWS等公司。就Postgres而言，这种抵制根本是不可能的。治理Postgres的普遍性和民主化，对每个参加的人来说都享有平等的自在。用户在数据中心能够抉择开源PostgreSQL或企业版Postgres，能够与曾经抉择的任何云服务一起运行。没有限度–这就是让Postgres与其余所有都不一样的起因。更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:Docker受美方管制我们能做些什么

国际贸易摩擦一直，现已波及开源软件的倒退，特地是受美帝管控的优良开源软件，一直有新闻报道其受到多种倒退限度，大有技术制裁的架势，譬如最近Docker禁止被列入美国“实体名单”的国家、企业、集体应用的新闻和之前的美国对开源我的项目进口管制的报道都在开释这种信号。开源软件是技术从业者共享精力的结晶，能够说是全人类独特的财产。但世界的倒退素来没有进行过以强欺弱的事件产生。历史的教训总会为咱们敲响警钟。更多的优良软件如果“断供”了，咱们应该怎么办？这里问题聚焦在：什么是断供，开源软件也会断供吗？我了解面向开源软件的断供，次要是指开源软件的版权所有者受美方政府影响，更新、优化的新版本代码不再向咱们凋谢，咱们不能轻易的取得应用。其中有两方面外延：一方面是开源软件是有所区别的，不是所有开源软件版权所有者都受到美方政府干预，譬如PostgreSQL，它的次要版权属于国内社区开发小组，小组的次要成员又扩散在世界各地，所以美方政府根本管不着。另一方面这里的“断供”，次要面向软件新版本、新个性，咱们除了施展好“拿来主义”，更重要是如何基于对开源源代码的学习、钻研，晋升咱们本人的本事，研发更优良、更能满足咱们业务场景的软件，这是基本。而且，咱们同样也有襟怀凋谢优良源代码，向世界展现国人的实力。当今国内曾经涌现了很多顶尖技术人才在github、gitee平台上凋谢他们的智慧结晶、优秀作品，这定会博得世人的关注和尊重。感兴趣的读者能够参考下图，理解更多优良的中国开源软件。用一句话来概括：师夷长技以自强，国人有能力、有信念面向世界倒退咱们弱小的开源软件。图片起源：https://www.oschina.net/proje..._cn_2019 开源软件波及泛滥畛域，很多畛域仍需建设、倒退迷信业余的开源社区组织、独立可控的软件开发、治理平台，组织有能力的编码者协同开发，招集更多的人参加开源奉献能力使中国开源软件倒退越来越弱小。根底软件倒退更是如此，须要更多国人的参加、业余组织的引领，弱小平台的撑持！目前，由中国PostgreSQL分会组织建设了postgreshub.cn资源平台，心愿通过平台能够使PostgreSQL在国内可能独立、衰弱、可继续倒退。在此通过问答的形式向大家介绍一下： 1.postgreshub.cn是什么？postgreshub.cn是由中国PG分会继pgfans.cn之后，组织筹建的PostgreSQL资源核心，简称“PG资源网”或“PGHub资源网”，在这里您能不便的获取更多与PostgreSQL相干的资源，同时也能够分享您的资源，目前平台次要提供资源下载性能，后续会上线更多功能。 2.postgreshub.cn都有哪些资源？PGHub次要包含Postgres国内开源版本分支、国产化服务器兼容PG安装包、PG工具库/插件库、PG会议流动材料、PG学习材料、PG内核开发者协同等内容。 3.PG国内开源版本库是什么？PG国内开源版本库次要是由国内的开发者或组织基于PG最新版本公布的独立版本，在保留PG原生版本性能个性的同时，优化了已有性能或增加了新的性能供大家下载应用（并提供了详实的文档）；咱们激励每个有能力的开发者或组织可能基于PG国内版本分支增加更多功能回馈社区，从而一直晋升咱们对外围代码的掌控力。 4.Postgreshub.cn的专区栏目是做什么用的？PGHub专区是PG分会联结次要企业成员瀚高软件应国产服务器联合开源数据库实现业务数据管理的诉求，提供了能够在国产服务器平台间接装置的PostgreSQL 12软件包。解决了国产服务器和开源PG兼容性的问题，并为大家提供了详实的装置文档，助力企业能够应用国产化服务器和开源PostgreSQL版本无效降低成本的同时解脱对国外商业数据库的依赖。如果您在应用中有任何问题，也能够通过平台联系方式帮您解答。 5.国产化服务器上安装应用PostgreSQL有什么劣势？国产化服务器次要集成了国内自主研发的芯片，有人造的平安劣势和肯定的老本劣势，PostgreSQL是自由软件，遵循BSD协定，是开源软件最自在的代表，不仅有弱小性能、稳定性撑持，而且还有除国内社区之外的国内泛滥业余数据库厂商的技术支持，提供欠缺的高可用架构解决方案和迁徙、维保服务，解除您的后顾之忧。大家如何参加postgreshub.cn?PGHub次要提供了资源（国内PG开源版本分支、专区安装包、PG工具/插件、流动材料等）的下载，后续大家能够自主上传PG相干资源，发挥分享精力，促成PG在国内的倒退，让国内用户更好的应用PostgreSQL。激励有能力的集体开发者参加PG国内开源分支的版本迭代；参加工具、插件的开发和上传，展示自我价值。 PostgreSQL的版本迭代始终由国内社区引领，虽体系欠缺，但国内开发者参加性能提交周期会漫长且不容易被采纳，国内又短少独立的版本运作平台和机制，PG分会打算借助资源网的开发者栏目来疏导有能力的开发者参加PostgrSQL的开发，同时发现、造就更多的内核开发人才。具体参加流程可参考PGHub的开发者栏目。如果有问题怎么办？如果您在应用postgreshub.cn 过程中有任何问题或倡议，欢迎您发邮件（partner@postgresqlchina.com）给咱们，咱们会依据您的问题或倡议尽快的做出调整和优化。最初，心愿咱们的致力能够给大家带去一些帮忙，更心愿可能失去大家反对和反馈，如果您觉着这个网站不错，能够珍藏或推介给您的敌人，让咱们携手独特推动PostgreSQL在国内更好的倒退！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

关于postgresql:生于平凡-归于伟大

在岁月的长河中，在时代的号召下。一个小小的民间组织正悄悄地萌发发芽，逐步茁壮成长起来，这就是咱们的组织：中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会，一个专项于晋升PG在中国影响力，促成PG产业生态倒退的民间组织。前途尽管迷茫，拂晓终将破晓。小小的组织，散发着微小的光辉。没错，这就是分会，一个凋谢的组织。中国工程院院士---倪光南说过：“开源是一种商业模式，适宜于中国。这些年来，中国软件界正沿着使用者 —— 赞美者 —— 共享者的路线，一直减少其在世界开源软件界的奉献和话语权。”而PostgreSQL数据库恰好投合了这一点，这是分会的使命，更是分会的责任，接下来咱们就隆重介绍一下咱们的组织中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会：中国开源软件推动联盟（英文全称：China OSS Promotion Union，英文缩写：COPU，以下简称"开源联盟"）于2004年在北京成立。是受工信部中国电子信息产业倒退研究院领导，以进步中国开源软件倒退和利用程度为主旨，致力于构建开源软件产业生态、推动开源软件产学研用倒退的行业协会组织。中国开源软件推动联盟PostgreSQL分会（简称“中国PG分会”）于2017年成立，是PostgreSQL数据库作为开源联盟重点倒退和反对对象所产出的重要成绩。作为国内惟一官网认可的PG行业组织，分会承当着在国内推广和倒退PostgreSQL技术的职能。 PostgreSQL是最弱小的企业级开源数据库，采纳BSD开源协定，是学术性开源技术，PostgreSQL主体不受任何国家，机构，企业及商业组织管制与主导。PostgreSQL的倒退与治理全副由PostgreSQL国内开源社区把握。中国PG分会作为国内惟一的具备独立法人主体的PG行业协会组织，承当着推广PG技术和倒退PG产业生态的主体作用。 PostgreSQL是世界支流的开源关系型数据库。基于PostgreSQL数据库的影响以及国内数据库技术的倒退现状，为推动国内PostgreSQL产业生态建设和产学研用倒退，增强国内开源技术建设和利用，加深对国内支流数据库的了解，在工业和信息化部赛迪研究院（中国电子信息产业倒退研究院）的领导下，依靠中国开源软件推动联盟，特成立PostgreSQL分会，作为实体运作组织。（官网：www.postgresqlchina.com）晋升PG在中国影响力，促成PG产业生态倒退。建设将来，迫不及待，咱们在这里！更多精彩内容，请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区： www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站： www.postgresqlchina.com

关于postgresql:PostgreSQL开源界的活雷锋

作为开源数据库的杰出代表,PostgreSQL始终被誉为开源界的“活雷锋”。这个“活雷锋”到底是如何贡献本人照亮别人，又是为什么会有如此高的境界与觉醒呢？当初就让咱们一起来揭开开源界这位“活雷锋”神秘面纱。 PostgreSQL许可是一种自在的开源许可证，与BSD或MIT许可证相似。1994年之前的局部版权属于加利福尼亚大学董事会；1996年-2020年，局部版权属于PostgreSQL寰球开发小组；寰球开发小组成员扩散在世界各地，其背地不受任何公司实体管制，这使其成为一个真正的凋谢我的项目。 BSD许可证激励代码共享，但须要尊重代码作者的著作权。BSD许可证因为容许使用者批改和从新公布代码，也容许应用或在BSD代码上开发商业软件公布和销售，因而是对商业集成很敌对的许可证/协定。很多的公司在选用开源产品的时候都首先思考BSD许可证/协定的开源产品，因为能够齐全管制这些第三方的代码，在必要的时候能够批改或者二次开发。听完这些，“活雷锋”的面纱曾经不再神秘，正是凭借着自在与灵便的许可证/协定，PostgreSQL数据库广为人知，并且在开源数据库排名中也位列最前端. 最最重要的是这么优良的数据库管理软件PostgreSQL在应用时是完全免费的，而且还有社区的技术支持。更多内容，敬请关注以下平台、网站：中国Postgre SQL分会官网公众号（技术文章、技术流动）：开源软件联盟PostgreSQL分会中国Postgre SQL分会技术问答社区：www.pgfans.cn 中国Postgre SQL分会官方网站：www.postgresqlchina.com

PostgreSQL主从部署

环境描述自行下载rpm包本地安装或者wget创建PostgreSQL的源文件。本次记录为内网服务器，rpm本地安装，版本为PostgreSQL-9.6，经测试，9.6主从流复制可切换，9.4测试未果。位于/share/rpms/psql-need/目录下。机器规划Master server 系统版本机器配置主机名IPCentOS Linux release 7.4.170848C/256G/33TBBus-App-21190.176.35.170CentOS Linux release 7.4.170848C/256G/33TBBus-App-22190.176.35.171Master Server以下命令在rpm包目录下执行。 # yum install ./postgresql96\*# mkdir -p /data/pgsql-9.6/archive# chown postgres.postgres /data/pgsql-9.6# chmod 0700 /data/pgsql-9.6# vim /usr/lib/systemd/system/postgresql-9.6.serviceEnvironment=pgsql-9.6=/data/pgsql-9.6/# /usr/pgsql-9.6/bin/initdb -D /data/pgsql-9.6# systemctl enable postgresql-9.6# systemctl start postgresq-9.6# passwd postgres# su postgres$ psql –U postgres=$ alter user postgres with password ‘Ur passwd’;=$\q# vim /data/pgsql-9.6/postgresql.conflisten_addresses = '*'max_connections = 500superuser_reserved_connections = 5shared_buffers = 128MBdynamic_shared_memory_type = posixwal_level = hot_standbysynchronous_commit = localarchive_mode = onarchive_command = 'cp %p /data/pgsql-9.6/archive/%f'max_wal_senders = 5# vim /data/pgsql-9.6/pg_hba.confhost replication postgres 127.0.0.1/32 md5host replication postgres 190.176.35.0/24 md5# systemctl restart postgresql-9.6Slave Server以下命令在rpm目录下执行。 ...

postgresql安装postgis扩展模块

为postgresql安装postgis扩展模块: 1、安装postgis2、在指定数据库下执行下面语句 CREATE EXTENSION postgis3、验证：执行下面语句不报错即可 SELECT ST_SetSRID(ST_Point(-87.71,43.741),4326),ST_GeomFromText('POINT(-87.71 43.741)',4326)

HAWQoracle兼容函数orafunc

参考https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/18/sqlrf/ABS.html#GUID-D8D3489A-44EA-4FEC-A6F0-B5E312FFC231测试的软件版本PostgreSQL 8.2.15 (OushuDB 3.4.0.0) (Apache HAWQ 2.4.0.0) (Greenplum Database 4.2.0 build 1) on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by GCC clang version 8.0.1 (tags/RELEASE_801/final) compiled on Jan 15 2020 05:46:01安装方法psql dw -f $GPHOME/share/postgresql/contrib/orafunc.sql函数功能解析名字例子功能nvlselect oracompat.nvl(NULL,'1'::text)等价PostgreSQL的SELECT coalesce(NULL,'1'::text)add_monthsselect oracompat.add_months('2020-05-25'::date,1);增加月份last_dayselect oracompat.last_day('2020-05-15'::date);返回当前日期所在月份的最后一天的当前时间next_dayselect oracompat.next_day('2020-05-01'::date,'SUNDAY');select oracompat.next_day('2020-05-01'::date,1);获得当前日期的下一个星期几的日期: SUNDAY(1), MONDAY(2), TUESDAY(3), WEDNESDAY(4), THURSDAY(5), FRIDAY(6), SATURDAY(7)months_betweenselect oracompat.months_between('2020-10-01'::date,'2020-02-01'::date)MONTHS_BETWEEN函数返回两个日期之间的月份数trunc--## 返回当前日期(YYYY-MM-DD)select oracompat.trunc(now()::date ); --## 返回当前日期(YYYY-MM-DD-HH-MI)select oracompat.trunc(now(),'MI' ); --## 返回当前日期(YYYY-MM-DD-HH) select oracompat.trunc(now(),'HH' ); --## 返回当前星期的第一天 select oracompat.trunc(now(),'D' ); --## 返回当前日期(YYYY) select oracompat.trunc(now(),'YYYY'); --## 返回当前日期(YY) select oracompat.trunc(now(),'YY' ); --## 返回当前日期(YYYY-MM) select oracompat.trunc(now(),'MM' ); --## 返回当前日期(YYYY-MM-DD) select oracompat.trunc(now(),'DD' );截断日期roundselect oracompat.round(now()::date);select oracompat.round(now(),'year');select oracompat.round(now(),'month');select oracompat.round(now(),'day');日期四舍五入函数instr--## 返回结果：3 默认第一次出现“l”的位置 select oracompat.instr('helloworld','l') ;--## 返回结果：4 即：在“lo”中，“l”开始出现的位置select oracompat.instr('helloworld','lo') ;--## 返回结果：6 即“w”开始出现的位置select oracompat.instr('helloworld','wo') ; --## 返回结果：4 也就是说：在"helloworld"的第2(e)号位置开始，查找第二次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',2,2); --## 返回结果：4 也就是说：在"helloworld"的第3(l)号位置开始，查找第二次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',3,2); --## 返回结果：9 也就是说：在"helloworld"的第4(l)号位置开始，查找第二次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',4,2);--## 返回结果：9 也就是说：在"helloworld"的倒数第1(d)号位置开始，往回查找第一次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',-1,1);--## 返回结果：4 也就是说：在"helloworld"的倒数第1(d)号位置开始，往回查找第二次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',-2,2); --## 返回结果：9 也就是说：在"helloworld"的第2(e)号位置开始，查找第三次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',2,3) ;--## 返回结果：3 也就是说：在"helloworld"的倒数第2(l)号位置开始，往回查找第三次出现的“l”的位置select oracompat.instr('helloworld','l',-2,3);返回要截取的字符串在源字符串中的位置格式一：instr( string1, string2 ) / instr(源字符串, 目标字符串)格式二：instr( string1, string2 [, start_position [, nth_appearance ] ] ) / instr(源字符串, 目标字符串, 起始位置, 匹配序号)reverseselect oracompat.reverse(123456) ;select oracompat.reverse('人生几何对酒当歌');select oracompat.reverse('123456',3,5);将一个对象反向转换;针对数据库内部存储的对象编码进行反转的concatselect oracompat.concat('aa','1.23'::float);select oracompat.concat('aa','bb');连接两个字符串NANVLselect oracompat.nanvl('1.23',1);select oracompat.nanvl('NaN',1);select oracompat.nanvl('nan',1);[ select nanvl(a2,a1) ] ;NANVL函数仅对BINARY_FLOAT或BINARY_DOUBLE类型的浮点数有用。如果输入值n2是NaN（不是数字），它指示Oracle数据库返回一个可选值n1。如果n2不是NaN，则Oracle返回n2。BITANDSELECT oracompat.BITAND(6,3);两个数值型数值在按位进行AND运算;等价PostgreSQL的select 6 & 3;listagg1_transfn--listagg2_transfn--NVL2select oracompat.nvl2(NULL,'y'::text,'n'::text);select oracompat.nvl2('','y'::text,'n'::text);select oracompat.nvl2('1','y'::text,'n'::text);nvl2()(E1, E2, E3)的功能为：如果E1为NULL，则函数返回E3，若E1不为null，则返回E2LNNVL--DUMPselect oracompat.dump('Tech');select oracompat.dump('Tech', 10) ;select oracompat.dump('Tech', 16) ;返回一个varchar2值，这个值包含了数据类型代码、字节长度和表达式的内部表示形式https://wiki.imooc.com/oracle...NLSSORTSELECT FROM test ORDER BY oracompat.NLSSORT(name,'zh_CN.utf8');SELECT FROM test ORDER BY oracompat.NLSSORT(name,'en_US.utf8');SELECT * FROM test ORDER BY oracompat.NLSSORT(name,'zh_CN.gb18030');NLSSORT返回字符值char的排序规则键和显式或隐式指定的排序规则。排序规则键是一个用于根据指定的排序规则对char进行排序的字节字符串。排序规则键的属性是：按二进制比较由给定的排序规则生成的两个排序键的相互排序和按给定的排序规则比较源字符值的相互排序相同SUBSTRSELECT oracompat.substr('ABCDEFG',0,3) ;SELECT oracompat.substr('ABCDEFG',1,3) ;SELECT oracompat.substr('ABCDEFG',2,3) ;SELECT oracompat.substr('ABCDEFG',-1,3);取得字符串中指定起始位置和长度的字符串

HAWQ外部表

测试的软件版本PostgreSQL 8.2.15 (OushuDB 3.4.0.0) (Apache HAWQ 2.4.0.0) (Greenplum Database 4.2.0 build 1) on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by GCC clang version 8.0.1 (tags/RELEASE_801/final) compiled on Jan 15 2020 05:46:01语法DB=# \h CREATE EXTERNAL TABLE规范命名规范ext_XXXXXXerr_XXXXXXerr表需要定期清理建议做成存储过程定期清理建立gpfdist外部表启动gpfdist服务nohup gpfdist -d /home/gpadmin -p 8888 > gpfdist.log 2>&1 &检查gpfdist服务是否存在-bash-4.2$ ps -ef | grep gpfdistgpadmin 507192 493162 0 01:57 pts/0 00:00:00 gpfdist -d /home/gpadmin -p 8888建立可写gpfdist外部表create writable external table ext_w_test001( id bigint, name varchar(128) ) location('gpfdist://10.0.0.6:8888/gpextdata/test001.txt') format 'csv' encoding 'GB18030';可写测试insert into ext_w_test001 select generate_series(1,1000,1),1;# 插入数据后登陆服务器10.0.0.6执行下列shell指令 wc -l /home/gpadmin/gpextdata/test001.txt建立可写gpfdist外部表create readable external table ext_r_test001( id bigint, name varchar(128)) location('gpfdist://10.0.0.6:8888/gpextdata/test001.txt') format 'csv' encoding 'GB18030'log errors into err_r_test001segment reject limit 10 rows;可读测试select count(*) from ext_r_test001;select * from ext_r_test001 limit 5;删除gpfdist外部表找出对应的外部表和err表方案一 External table "public.ext_w_test001" Column | Type | Modifiers --------+------------------------+----------- id | bigint | name | character varying(128) | Type: writableEncoding: GB18030Format type: csvFormat options: delimiter ',' null '' escape '"' quote '"'External location: gpfdist://10.0.0.6:8888/gpextdata/test001.txtDistributed randomlydw=# \d ext_r_test001 External table "public.ext_r_test001" Column | Type | Modifiers --------+------------------------+----------- id | bigint | name | character varying(128) | Type: readableEncoding: GB18030Format type: csvFormat options: delimiter ',' null '' escape '"' quote '"'External location: gpfdist://10.0.0.6:8888/gpextdata/test001.txtSegment reject limit: 10 rowsError table: err_r_test001方案二SELECT x.location, x.fmttype, x.fmtopts, x.command, x.rejectlimit, x.rejectlimittype, x.writable, (SELECT relname FROM pg_class WHERE Oid=x.fmterrtbl) AS errtblname, pg_catalog.pg_encoding_to_char(x.encoding),x.fmterrtbl = x.reloid AS errortofile FROM pg_catalog.pg_exttable x, pg_catalog.pg_class c WHERE x.reloid = c.oid AND c.oid = 'public.ext_r_test001'::regclass;删除外部表(删除之前查看建表语法有没有错误表存在)drop table err_r_test001;drop external table public.ext_r_test001;drop external table public.ext_w_test001;关闭gpfdist服务ps -ef | grep gpfdist | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs killps -ef | grep gpfdist建立web外部表...待更新 ...