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使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索

使用 PolarDB 开源版 采用array数组和gin索引高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求

PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据

PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询

PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案

PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索

PolarDB 开源版通过 vrpRouting 解决 快递、出行、餐饮配送、旅游等商旅问题的最优解问题

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 vrpRouting 解决 快递、出行、餐饮配送、旅游等商旅问题的最优解问题

PolarDB 开源版通过 postgresql_hll 实现高效率 UV滑动分析、实时推荐已读列表过滤

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过 postgresql_hll 实现高效率 UV滑动分析、实时推荐已读列表过滤

PolarDB 开源版通过 duckdb_fdw 支持 parquet 列存数据文件以及高效OLAP

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过duckdb_fdw 支持 parquet 列存数据文件以及高效OLAP.

PolarDB 开源版通过pg_similarity实现17种文本相似搜索 - token归一切分, 根据文本相似度检索相似文本.

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过pg_similarity实现17种文本相似搜索 - token归一切分, 根据文本相似度检索相似文本.

PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求.

PolarDB 开源版通过roaringbitmap支持高效用户画像等标签操作

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB开源版通过roaringbitmap支持用户画像等标签操作场景。

PolarDB 开源版通过orafce支持Oracle兼容性

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB开源版通过orafce支持Oracle兼容性 .

配置 jieba结巴分词 for PolarDB 实现数据库高性能文本分词搜索

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB结合jieba分词, 实现高效率的中文分词以及中文分词搜索.

配置 madlib for PolarDB 实现数据库机器学习功能

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB结合madlib, 让PolarDB具备机器学习功能. madlib库无疑是大而全的数据库机器学习库 -Deep Learning -Graph -Model Selection -Sampling -Statistics -Supervised Learning -Time Series Analysis -Unsupervised Learning

配置 pgcat for PolarDB 读写分离连接池

PolarDB 开源数据库支持云原生存算分离分布式架构, 一份存储支持多个计算节点, 目前是一写多读的架构. 内核已经很强大了, 怎么实现业务透明的读写分离, 还缺一个连接池, pgcat是不错的选择. pgcat支持连接池、sharding、读写负载均衡等, 更多功能请参考其官网 https://github.com/levkk/pgcat

如何用 PolarDB 整合age算法插件, 实现图式搜索加速 - 刑侦、社交、风控、族谱、推荐等业务图谱类关系数据搜索

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB结合图式算法, 实现高效率的刑侦、社交、风控、族谱、推荐等业务图谱类关系数据搜索.

如何用 PolarDB 在不确定世界寻找确定答案 (例如图像相似) - vector|pase

世界是确定的吗? 不 就好像我们拍照, 同一个相机, 同一个地点, 同一个时间连拍几张, 结果都不一样. 更不用说时间地点不一样了. 真正确定的数据并不多, 世界充满的是不确定的数据. 例如人脸识别, 存在数据库中的数据可能是曾经的照片, 但是你去比对人脸时是实时的, 角度、化妆、发型都可能不一样. 未来的数据库一定要解决一个问题, 如何在不确定的世界寻找确定的答案? PolarDB早几年就发布了pase插件, 解决高性能图像识别的问题, 通过将非结构化数据根据特征提取成为一串向量, 然后根据向量进行距离计算, 得到最相似的向量, 从而解决不确定数据的确定性搜索.

PolarDB for PostgreSQL 采用iprange和SPGiST index 实现超光速 - 全球化业务根据来源IP智能DNS路由就近分配本地机房访问, 提升用户体验

[《如何获得IP地址对应的地理信息库, 实现智能DNS解析? 就近路由提升全球化部署业务的访问性能》](../202211/20221124_09.md) 上一篇信息提到了如何获取IP地址段的地理信息库, 本篇信息将使用PolarDB for PostgreSQL来加速根据来源IP快速找到对应的IP地址段, 将用到PolarDB for PostgreSQL的SPGiST索引和inet数据类型. 相比于把IP地址段存储为2个int8字段作between and的匹配, SPGiST索引和inet数据类型至少可以提升20倍性能.

分析股票涨跌幅概率分布特征, 用PolarDB模拟逼真股票数据

要模拟较为逼真的股票数据, 首先需要分析真实数据的特征. 股票数据关键的数据特征: 1、股票的日涨跌幅波动范围: [-10%, 10%] (这个应该是国内股市交易限制?) 2、日涨跌幅的幅度在[-10%, 10%]范围内符合高斯分布. 本文将介绍这个结论怎么得到的? 靠近0的最多, 靠近正负10%的概率逐渐回落.

用PolarDB生成“上帝的指纹”

分形法则被誉为神性法则, 因为它的公式极其简单, 但是能产生无穷无尽的自相似性. 例如通过分形公式产生的曼德勃罗集, 被成为上帝的指纹. 本文介绍了上帝指纹的生成算法, 以及用PolarDB来生成"上帝的指纹".

如何用 PolarDB 证明巴菲特的投资理念

巴菲特的投资理念是什么? 长线定投 长期定投不是投机倒靶, 长期定投是有社会价值的, 可以帮助上市公司筹集资金, 加大研发投入和生产. 投资人则在这中间获取企业业务发展带来的红利. 本文将使用真实数据以及PolarDB来证明巴菲特的投资理念. 1、首先是代际转移理论 2、第二个是经济周期 3、第三是数学支撑: 微笑曲线 有了理论支撑, 本文将使用真实数据以及PolarDB来证明巴菲特的投资理念.

PolarDB 为什么要解决FPW的性能问题?

full page write解决什么问题? 为什么full page write是按其葫芦起来了瓢? 如何彻底解决FPW问题?

PolarDB for PostgreSQL 三节点开源版 集群管理

PolarDB for PostgreSQL 集群管理: 切换主节点、停止集群、启动集群、添加节点、集群状态监控等.

PolarDB for PostgreSQL 三节点开源版 3主机集群部署实践

PolarDB for PostgreSQL 三节点开源版本在3台主机上的部署例子.

PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem

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PostgreSQL 分页, offset, 返回顺序, 扫描方法原理(seqscan, index scan, index only scan, bitmap scan, parallel xx scan)，游标

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PostgreSQL 持续稳定使用的小技巧 - 最佳实践、规约、规范

PostgreSQL 持续稳定使用的小技巧 - 最佳实践、规约、规范

PostgreSQL 打印详细错误调用栈 - pg_backtrace

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PostgreSQL 列存, 混合存储, 列存索引, 向量化存储, 混合索引 - OLTP OLAP OLXP HTAP 混合负载应用

PostgreSQL 列存, 混合存储, 列存索引, 向量化存储, 混合索引 - OLTP OLAP OLXP HTAP 混合负载应用

PostgreSQL 数据库数据文件BLOCK一致性校验、备份集恢复后的有效性快速校验 - pg_verify_checksums

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PostgreSQL Oracle 兼容性 - Oracle 19c 新特性在PostgreSQL中的使用

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linux 内存文件系统使用 - tmpfs, ramfs, shmfs

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xDB Replication Server - PostgreSQL, Oracle, SQL Server, PPAS 全量、增量(redo log based, or trigger based)同步（支持single-master, mult-master同步, 支持DDL）

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PostgreSQL 11 内核优化 - 降低vacuum cleanup阶段index scan概率 ( vacuum_cleanup_index_scale_factor , skip index vacuum cleanup stage)

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PostgreSQL 谁堵塞了谁（锁等待检测）- pg_blocking_pids, pg_safe_snapshot_blocking_pids

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PostgreSQL 通过SQL接口关闭、重启数据库

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PostgreSQL 普通表在线转换为分区表 - online exchange to partition table

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PostgreSQL 参数优先级讲解

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PostgreSQL 数据库实例只读锁定（readonly） - 硬锁定，软锁定，解锁

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PostgreSQL 如何让心跳永远不死，支持半同步自动同步、异步升降级 - udf 心跳

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PostgreSQL 使用逻辑decode实现异步主从切换后，时间线分歧变化量补齐、修复

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PostgreSQL pg_rewind，时间线修复，脑裂修复，flashback - 从库开启读写后，回退为只读从库。异步主从发生角色切换后，主库rewind为新主库的从库

PostgreSQL pg_rewind，时间线修复，脑裂修复，flashback - 从库开启读写后，回退为只读从库。异步主从发生角色切换后，主库rewind为新主库的从库

PostgreSQL 双节点流复制如何同时保证可用性、可靠性(rpo,rto) - （半同步，自动降级方法实践）

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PostgreSQL Oracle 兼容性之 - performance insight - AWS performance insight 理念与实现解读 - 珍藏级

PostgreSQL , perf insight , 等待事件 , 采样 , 发现问题 , Oracle 兼容性

阿里云数据库应用案例3 - PG大客户专属数据库集群

行业:  通用行业.    应用场景:  全托管数据库无法满足某些场景的需求: 1、客户自定义需求, PG 数据库引擎具备插件扩展能力, 但是RDS内置的插件为常用插件, 无法覆盖某些客户的需求,例如: CITUS 分布式数据库插件(许可问题), timescaledb 时序数据库插件(许可问题), trodb mongo兼

为什么数据库选型和找对象一样重要

为什么企业应该参与PG社区建设?

为什么企业应该参与PG社区建设? 全球最大搜索引擎google, 全球最热开发者问答社区显示, 过去5年PG处于上升趋势, 招聘JOB人数最多. 相比而言oracle以及被oracle收购的mysql都处于下降趋势.

阿里云数据库应用案例3 - PG大客户专属数据库集群

PG大客户专属数据库集群客户特点 ### 特点: 1、客户非常关心IT成本, 2、客户使用的数据库量较大, 3、客户有自己的运维、DBA团队, 4、客户有自己的IT管理体系, ### 挑战与痛点: 1、使用全托管数据库, DBA和运维何去何从? 2、使用全托管数据库, 无法完全匹配客户原有的IT管理体系需求? 3、使用全托管数据库, 全黑盒.

阿里云PostgreSQL案例精选2

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