关系型数据库

标签 PostgreSQL , MySQL , rds_dbsync , mysql , mysqldump , copy , mysql_fdw 背景 将MySQL数据不落地的方式导入PostgreSQL。

标签 PostgreSQL , the database system is starting up , the database system is in recovery mode 背景 当数据库异常停库，再次启动时。

标签 PostgreSQL , 数组 , 文章 , 随机推荐 , 论坛 , 电商 背景 内容推荐是蛮普遍的需求，例如论坛、电商、新闻客户端等。 比较简单的需求：编辑精选一些内容ID，生成推荐列表。

标签 PostgreSQL , 佣金分配 , 树状 , 藤状 , 递归查询 , 传销 背景 早在十年前，PostgreSQL 8点几的版本就支持了递归查询，递归查询的应用非常的广泛，如下： 《PostgreSQL 递归妙用案例 - 分组数据去重与打散》 《PostgreSQL Oracle 兼...

标签 PostgreSQL , PostGIS , 空间数据约束 背景 空间数据有一定的规范，例如SRID的规范。空间类型geometry包罗万象，除了能存储POINT，还能存储多边形，线段等。 这就带来一个有意思的烦恼，当我们业务不够规范时，你可以往GEOMETRY里面存储任意SRID的数据，存储任意的空间对象。

标签 PostgreSQL , 索引 , 复合索引 , 选择 , 成本 , 优化器 背景 当一个表有很多索引时，并且一个QUERY可以使用到其中的多个索引时，数据库会如何做出选择？最终选择哪个，或者哪几个索引呢？ 《PostgreSQL 多查询条件，多个索引的选择算法与问题诊断方法》 选择单个索引时，PATH可以选择index scan , index only scan, bitmap scan。

标签 PostgreSQL , SQL , PLPGSQL , 绘制饼图 背景 图像相比文字是更容易被理解的东西，在BI可视化领域，经常会使用图像来代替数值，展示一些信息，例如柱状图、饼图、线图等。

标签 PostgreSQL , 消息平台 , 数组 , in any array 背景 一个多渠道消息平台的数据库设计。 业务规则 1、消息发送给最终用户，一则消息可以发送给多个社交软件平台（因为一个用户可能使用多个软件平台（比如旺旺，WEB版旺旺，淘宝。

标签 PostgreSQL , adhoc查询 , 大宽表 , 任意字段组合查询 , 索引 , btree , gin , rum 背景 大宽表，任意字段组合查询，透视。是实时分析系统中的常见需求： 1、实时写入。

标签 PostgreSQL , 数组 , 多对多 , 一对多 , udf , JOIN 背景 某个系统存储了会员的标签，以及标签的描述信息。业务上需要通过会员ID得到会员的标签，再得到描述信息。 每个会员有若干标签，原来是这么存储的 1、会员标签表，人数5亿左右，每个人平均有几百个标签，1500亿行左右。

MySQL从8.0.13版本开始支持一种新的range scan方式，称为Loose Skip Scan。该特性由Facebook贡献。我们知道在之前的版本中，如果要使用到索引进行扫描，条件必须满足索引前缀列，比如索引idx(col1,col2), 如果where条件只包含col2的话，是无法有效的使用idx的, 它需要扫描索引上所有的行，然后再根据col2上的条件过滤。

MySQL从5.7版本开始支持Generated Column, 并在最近的8.0版本中支持了Functional index, 这两个特性都通过创建使用表达式进行描述的列来实现的。笔者之前满好奇这些表达式信息都是怎么存储的，本文主要记录了涉及到的相关函数，主要是做个笔记，不会深入解读。

2019年3月19日，阿里云RDS PostgreSQL数据库GPU规格版本正式上线，开启了RDS异构计算并行加速之路。该版本在RDS（关系型数据库服务）的云基础设施层面首次完成了与阿里云异构计算产品的适配，实现了PostgreSQL时空引擎Ganos在空间图形图像处理上的并行计算加速，成为国内第一个将GPU应用于商业空间信息领域的数据库。

IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，以衡量存储每秒可接受多少次主机发出的访问。数据库，特别是关系型数据库由于需要处理实时业务，因此几乎所有变化的数据都必须完成落盘写入，以实现ACID的各项要求，特别针对持久性。

前言 InnoDB的undo log从5.6版本开始可以存储到单独的tablespace文件中，在5.7版本支持了在线undo文件truncate，解决了长期以来的undo膨胀问题。而到了8.0版本，对Undo tablespace做了进一步的优化：在新版本中，我们可以拥有更多的回滚段(每个Undo tablespace可以有128个回滚段，而在之前的版本中所有tablespace的回滚段不允许超过128个)，减少了由于事务公用回滚段产生的锁冲突；可以在线动态的增删undo tablespace，使得undo的管理更加灵活。

temptable engine 我们知道UNION, DERIVED TABLE, CTE, 子查询或者distinct order by之类的查询都可能用到临时表来存储中间结果,官方文档中列举了几种场景。

前言 MySQL8.0.13版本开始支持使用表达式或函数来作为索引键值，这使得索引的定义更加灵活，一些运算可以直接转移到索引上去。 实际上在之前的版本，我们也可以通过在generated column上创建索引的方式来实现类似功能， root@test 05:20:44>CREATE TABLE .

前言 在MySQL8.0之前的版本中，innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的，但有些时候当我们需要倒序扫描时，效率就会很低。为了解决这个问题，从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。

前言 在MySQL8.0之前的版本中，由于架构的原因，mysql在server层使用统一的frm文件来存储表元数据信息，这个信息能够被不同的存储引擎识别。而实际上innodb本身也存储有元数据信息。这给ddl带来了一定的挑战，因为这种架构无法做到ddl的原子化，我们在线上经常能够看到数据目录下遗留的临时文件，或者类似server层和innodb层列个数不一致之类的错误。

随着移动互联网、电子商务的高速发展，被使用最多的企业级开源数据系统MySQL面临着巨大挑战——为迎接“双11"的高并发要提前做好分库分表;用户不断激增要将读写分离才能应对每天上亿次的访问，但读写分离后会导致数据同步延时严重、分布式事务复杂且效率低下、数据库可用性下降、MySQL的3T容量瓶颈等一系列问题都困扰着CTO和架构师们。

现在做任何事情都要看投入产出比，对应到数据库上其实就是性价比。POLARDB作为一款阿里自研数据库，经常被问的问题是：性能怎么样？能不能支撑我的业务？价格贵不贵？很显然，在早期调研阶段，对稳定性、可靠性很难有量化的指标时，性能的好快就成了一个非常关键的决策因子。

什么是POLARDB POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式数据库，100%兼容MySQL，之前使用MySQL的应用程序不需要修改一行代码，即可使用POLARDB。 POLARDB在运行形态上是一个多节点集群，集群中有一个Writer节点（主节点）和多个Reader节点，他们之间节点间通过分布式文件系统（PolarFileSystem）共享底层的同一份存储（PolarStore）。

MySQL8.0开始对一些DDL操作做了大量的优化，例如原子DDL, 快速DDL(只修改元数据），前者解决了长期以来mysql的一大诟病，后者则提升了dba同学的生活品质 官方文档列出了一些可以快速ddl的操作，大体包括: 修改索引类型 Add column (limited) 当一条alt.

在新零售成为大趋势的今天，餐饮行业也加入到这一浪潮之中。智能餐饮系统将帮助餐饮行业从多个维度提升自己的运营能力和收益，而打造智能餐饮系统SaaS化能力也成为了目前的一个热点。本文中果仁软件联合创始人&研发副总赵亚南就为大家带来了关于使用阿里云POLARDB构建客到智能餐饮系统实践分享。

阿里云Redis慢日志及会话管理查看

阿里云 MySQL&MariaDB 数据库产品结合开源社区，提供了稳定、可靠、便捷、弹性的在线数据库服务，帮助全球企业客户进行数字化转型。MySQL发展经历了一系列变化，从Sun到Oracle，发展也经过了几个阶段。

背景 PostgreSQL 相似插件非常多，插件的功能以及用法如下： 《PostgreSQL 相似搜索插件介绍大汇总 (cube,rum,pg_trgm,smlar,imgsmlr,pg_similarity) (rum,gin,gist)》 相似人群分析在精准营销，推荐系统中的需求很多。

1. 概述 得益于LSM-Tree结构，RocksDB所有的写入并非是update in-place，所以他支持起来事务的难度也相对较小，主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包，然后在commit时一次性将WriteBatch写入，保证了原子，另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。

综述 在RocksDB中，将MemTable刷新到磁盘之后,将会有很多sstable,而这些sstable则是可能包含了相同的key的不同时间的值，这样子就会导致两个问题: 浪费磁盘空间 读取内容将会非常慢.

摘要 在SQL Server安全系列专题的上两期月报分享中，我们分别分享了：如何使用对称密钥实现SQL Server列加密技术和使用非对称密钥加密方式实现SQL Server列加密。本期月报我们分享使用混合密钥加密方式实现SQL Server列加密技术，最大限度减少性能损失，最大程度保护用户数据安全。

MySQL当前已经发布到MySQL8.0版本，在新的版本中，可以看到MySQL之前被人诟病的优化器部分做了很多的改动，由于笔者之前的工作环境是5.6，最近切换到最新的8.0版本，本文涵盖了一些本人感兴趣的和优化器相关的部分，主要包括MySQL5.7的cost model以及MySQL8.0的直方图功能。

前言 POLARDB作为阿里云下一代关系型云数据库，自去年9月份公测以来，收到了不少客户的重点关注，今年5月份商业化后，许多大客户开始陆续迁移业务到POLARDB上，但是由于POLARDB的很多默认行为与RDS MySQL兼容版不一样，导致很多用户有诸多使用上的困惑，本来总结了几点，给大家答疑解惑。

云计算带来了业务弹性上的极大优势，阿里云数据库高级产品专家时慢从应用架构的变迁，客户实战案例，业务分析等方面详细介绍POLARDB，及如何利用POLARDB设计互联网创新型应用的数据库架构。

深圳法大大网络科技有限公司曾经是POLARDB最大的用户，其数据库架构演进也在阿里云上发生了多次迭代，并最终取得非常好的效果。本文中深圳法大大网络科技有限公司副总裁兼CTO陈立清就为大家分享了法大大在业务演化过程中数据库方面遇到的一些问题，在这些问题发生之后的解决方案，以及最终借助POLARDB的实施效果。