• 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 稳定性与性能建议 • 避免长事务、2PC。 • 绑定变量。 • hash index, unlogged table使用注意 • AD LOCK，秒杀、消除并发数据冲突 • count(*) 是否存在数据? perform limit 1(FOUND) • 短连接，连接池 • 频繁创建、删除临时表(10

2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会  Locks of WAL • WALInsertLock 此锁用于将事务日志记录内容插入事务日志内存缓冲区内。 首先，加锁，然后将包括整个缓冲区（full_page_writes打开状态）的内 容复制到日志缓冲区内。 在日志缓冲区刷新期间检查日志缓冲区是否有新内容添加，因为这 Conference China 2016 中国用户大会  Locks of WAL • WALWriteLock 此锁用于将事务日志缓冲区数据写入WAL文件。 在采取这个锁定之后，所有的事务日志缓冲区数据到达预定点将被 刷新。 事务日志的刷新可能是由于提交，刷新数据缓冲区，截断提交日志 等。 在Xlog的切换期间。 在获取新的Xlog缓冲区期间，如果所有缓冲区已经被占用并且未被

之前活跃的复制槽不再使用，就会调用 可选的 shutdown_cb 开始动作被解码，就会调用begin_cb回调。 被中止的事务及其内容不会被解码。 已提交事务的提交动作被解码，就会调 用必须提供的 commit_cb回调。在此之前， 如果有任何被修改 的行，将为所有被修 改的行调用change_cb回调。 一个事务中的每一个行修改，都将调用 必须提供的 change_cb回调，这种修改可 能是一个 INSERT、UPDATE或者

PostgreSQL （云Greenplum）低成本，快速 构筑在线企业数据仓库。 • 应用易开发、适配 支持SQL 2003，部分兼容Oracle语法， 支持PL/SQL 存储过程，OLAP窗口函数，事务及数据库标准隔离级别 完备功能和生态，实现应用快速迁移或适配 • PB级数据秒级响应 MPP水平扩展架构，PB级数据查询秒级响应；向量化计算，及列存储智能索引，领先传统数据库引擎性能 3x； 新 数据并行加载 • 水平扩展：Share-Nothing 架构水平扩展，海量数据在线分析 • 行/列存储模型：行存储支持高并发在线分析，列存储支持全表数据高性能关联聚合 • 高可靠架构：支持分布式事务及ACID，双副本、主备切换透明，支持服务高可用 分 区 分 区 分 区 分 区 计算组 分 区 分 区 分 区 分 区 计算组 分 区 分 区 分 区 分 区 计算组 任意维度随机查询 • 实时入库更新 • 高吞吐数据写入及更新 （INSERT/UPDATE/DELETE） • 行存储及多种索引（Btree, Bitmap 等），点查询毫秒级返回 • 支持分布式事务，标准数据库隔离级别 基于AnalyticDB for PostgreSQL 构筑云上数据仓库 1：实时数仓场景 通过 DTS/Kettle/rds_dbsync 实时同步交易库数据到 ADBPG

• 需求经常改动，每次改需求先改数据库； • 数据量越来越大，越来越不了解这只海豚； 2018年PostgreSQL中国技术大会 MySQL+MongoDB • 迫于无奈，分拆数据，将需要用到事务、调用频繁的数据 继续用MySQL,将IM中聊天记录等数据量大的数据，用 MongoDB存储，减轻MySQL负担； • 这种方式虽然可以暂时解决问题，我们自己用也没有任何 问题，可以结合各自数据库优点，发挥性能。但是我们有 户数据量很少，也需要使用双数据库，更新运维都比较麻 烦。 2018年PostgreSQL中国技术大会 PgSQL≈MySQL+MongoDB • 个人认为，PgSQL结合了MySQL关系型数据库事务处理能力 以及MongoDB的大数据处理能力。稳定性强，高并发，支 持JSON,扩展字段特别方便。 • 我们团队没有大量专业的DBA运维人员，业务迭代也非常 快，需求变更频繁，对数据库非常依赖，用了PgSQL之后，