PostgreSQL 开发最佳实践 digoal 阿里云 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 规约的重要性 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 explain analyze query; rollback; • create index CONCURRENTLY idx on tbl(id); • 密码复杂度、认证方法 • 业务系统，开发测试账号，不要使用数据库超 级用户。 • 长连接relcache , syscache • 数据隔离(cluster -> database -> schema) • 主备切换(prewarm)

Oracle MySQL 服务云  MySQL 数据库  MySQL 企业级备份  MySQL 企业级高可用性  MySQL 企业级可扩展性  MySQL 企业级身份验证  MySQL 企业级 TDE  MySQL 企业级加密  MySQL 企业级防火墙  MySQL 企业级审计  MySQL Enterprise Monitor  Enterprise  MySQL Workbench  Oracle 标准支持服务 “借助 MySQL Query Analyzer， 我们可以识别和分析存在问题的 SQL 代码，同时将数据库性能提 升两倍。更加重要的是，我们在三 天内就完成了这一任务，而过去则 需要数周之久。” —Keith Souhrada， 软件开发工程师， Big Fish Games MySQL 企业版可在开发、部署和管理业务关键型 MySQL 应用的过程中降低风险、削减成本和减 少复杂性。MySQL 企业版具有以下独特优势：  使用 Oracle MySQL 服务云轻松设置、运行和管理云中的 MySQL  使用 MySQL 分组复制来确保数据库的高可用性  通过 MySQL 企业级可扩展性应对指数级增长的用户和数据量  通过 MySQL 企业级备份执行热备份和恢复，从而降低数据丢失的风险

COeG6 平凯星辰 (北京) 科技有限公司 目录 Contents 第一章 关于 PingCAP 1L1 PingCAP简介 05 12 创新成果 05 1.3 发展历程 06 1.4 技术标准起草 07 15荣誉1 07 16 代表用户 08 第二章 TiDB 开源分布式关系型数据库 2.1 产品简介。 2.2 TiDB架构图.ee 10 23 核必特性 11 2.4 TiFlash 年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解 决方案与咨询、技术支持与培训认证服务，致力于为全球行业用户提供稳定高效、安全可告、开放兼容 的新型数据基础设施，解放企业生产力，加速企业数字化转型升级。 由PingCAP 创立的分布式关系型数据库 TiDB，为企业关键业务打造，具备 分布式强一致性事务、在 线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活」 等企业级核心特性，帮助企业最大化发挥数 Contributor硫500 关于PingCAP 一07 1.4 技术标准起草 *。 ”担任金融产业联盟分布式数据库专委会及开源专业委员会核心成员与副主任委员, 参与金融分布式专 项相关标准工作:4分布式数据库技术金融应用规范技术架构》《分布式数据库技术金融应用规范安全 技术要求》《分布式数据库技术金融应用规范灾难恢复要求》 。

Startup 公司，创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算，Interconnect 承载了并行 查询计划生产和 Dispatch 分发（QD）、协调节点上 QE 执行器的并 行工作、负责数据分布、Pipeline 计算、镜像复制、健康探测等等诸 多任务。 在 Greenplum 开源以前，据说一些厂商也有开发 MPP 可 不必去重新设计开发，而且把数据库底层交给其它专业化组织来开 发（对应到 Postgresql 就是社区），还可充分利用到社区的源源不 断的创新能力和资源，让产品保持持续旺盛的生命力。 这也是我们在用户选型时，通常建议用户考察一下底层的技术支撑 是不是有好的组织和社区支持的原因，如果缺乏这方面的有力支持 或独自闭门造轮，那就有理由为那个车的前途感到担忧，一个简单 判断的标准就是看看底下那个轮子有多少人使用，有多少人为它贡

时刻或需要紧急得到某个 法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据 很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运维成本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迁代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。根关人才市场较小，人才芽乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的数据 分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 Ap| 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。 Openl

报表结果时，传统数据仓库无法及时扩资源，导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运 维 成 本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迭代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。相关人才市场较小，人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的 数据分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 数据应用层： 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 API 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。

据处理。 AnalyticDB for 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 全并行执行架构，其单计算节点定位为“计算 组”，一个集群实例由多个计算组组成。 ⚫ 多种规格、满足不同场景需求 -交互式分析 -ETL数据清洗 增强的企业级特性-安全  -数据的备份&恢复  -SQL访问安全审计 增强的企业级特性-高可用  -Master HA切换  -故障自动恢复  -监控服务 云管控高可用 1. 阿里云分析型数据库产品介绍 2. AnalyticDB PostgreSQL 未来演进 典型场景分析 数据分析场景 场景挑战 AnalyticDB for PostgreSQL 优势 ETL 批量处理 • 复杂 SQL 调优 • 海量数据关联聚合 • 支持标准SQL，OLAP窗口函数，存储过程 • 新一代Cascade框架 分布式SQL优化器，复杂查询免调优 • MPP多节点全并行计算，PB级数据秒级响应 • 基于列存储的高性能大表扫描，及高压缩比

。 Greenplum 基于 MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 业裸机、容器、私有云和公有云中。值得一提的是，作为 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 一次打包到处运行的平台：部署灵活，不受限于硬件环境和平台，无论裸机、私有云、公 有云均可部署。硬件环境的普适性，提供了极大的灵活性，解放了硬件平台的制约和绑定， 从而允许客户灵活选择最适合的方案，降低未来的迁移代价，而开发、运维人员无需要学 习新的数据库处理技术，人力成本也能够大大降低。 ● 处理和分析各种数据源的数据的平台：支持各种数据源，包括 Kafka、Hadoop、HIVE、 HBase、S3、Gem QL 和 C 等。 ● 支持标准的平台：支持 SQL、JDBC 和 ODBC 等行业标准。经过半个多世纪的发展， SQL 成为了数据平台的万向头，向上可以连接各种 BI 工具、可视化工具和数据分析工具， 向下可以连接各种 ETL 工具、各种数据源和各种格式的数据等。 ● 集成数据分析平台：支持商业智能（BI）、文本、GIS、图、图像等。流式支持也在开发 中。通过 Pivotal 开源的

现在被Greenplum用于数据仓库 现在的解决方案 12 Greenplum愿景：企业数据集合 13 • 在企业内创建统一的数据运算平台 • 企业所有者可以直接控制其数据实例 • 通过实体整合提供企业级数据访问功能 • 灵活的扩展和配置降低了投资的平均风险 源文件 源数据 源数据 源文件 数据仓库和分析应 用程序 Greenplum数据架构 商用硬件集群 分析 数据 市场 企业数 据仓库 性能可达到传统方案（Oracle、Teradata）的 10到100倍， 而成本只是其一小部分 – 可伸缩性：从较低的万亿字节扩展到千万亿字节 – 开放式系统：在通用系统和开放源软件的基础上创建 前提条件 – 硬件：基于开放式标准硬件 – 软件：Postgres和Greenplum – 体系架构：海量并行处理体系，针对商务智能/数据仓库 进行了优化，解决了所有数据流瓶颈问题 Greenplum数据引擎 全球最强大的分析数据仓库 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来 • 针对业务关键分析功能提供企业级集 成、支持和发布 • 为新一代分析处理技术开启了大门– 其中包括文本分析、图形分析、数据 挖掘、机器学习以及更多内容 客户实例：福克斯互动媒体 （Fox Interactive Media）

OT 与 ICT 的融合。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系，孵化支持多种 处理器架构、覆盖数字设施全场景，推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 openEuler 作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个 LTS 版本。该版本为企业级用户提供一个安全稳定可靠的 操作系统。 openEuler 也是一个技术孵化器。通过每半年发布一次的创新版，快速集成 openEuler 以及其他社区的最新技术成 果，将社区验证成熟的特性逐步回合到发行版中。这些新特性以单个开源项目的方式存在于社区，方便开发者获得源代 码，也方便其他开源社区使用。 社区中的最新技术成果持续合入发行版，发行版通过用户反馈反哺技术，激发社区创新活力，从而不断孵化新技术。 发行版平台和技术孵化器互相促进、互相推动、牵引版本持续演进。 21.09 Edge、面向嵌入式的版本 openEuler 21.09 Embedded。 openEuler 希望与广大生态伙伴、用户、开发者一起，通过联合创新、社区共建，不断增强场景化能力，最终实现统一 操作系统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。 openEuler 平台架构 openEuler 是覆盖全场景的创新平台，在引领内核创新，夯实云化基座的基础上，面向计算架构互联总线、存储介质