MySQL 实时数仓 ⚫ All In One数仓去O ⚫ 交互式分析 ⚫ 中小规模实时数仓 小烟枪在阿里的场景裂变 Greenplum发展史@Alibaba 产品云化-服务中小企业  IaaS、PaaS、SaaS皆云化-大势所趋  阿里云能够提供一站式的分析解决方案  PostgreSQL的生态发展迅猛  大数据发展势头放缓  数据库更简单易用 为什么要提供Greenplum云服务 for PostgreSQL 典型场景 4. AnalyticDB for PostgreSQL 未来演进 AnalyticDB for PostgreSQL 在线MPP数据仓库服务 简单易用、海量扩展、兼容部分Oracle 语法生态、既支持在线交互分析，也支持离线数据处理。 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 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； 新一代SQL优化器，实现复杂分析语句免调优 • 支持多模分析 通过PostGIS 插件支持 地理信息数据分析；MADlib 库内置100+ 机器学习算法库，实现数据智能探索；高性 能向量检索算法，支持视频/图像检索

c-slaveN c-masterN MCluster Zk1 Zk… ZkN Monitor + Alert 如何保证数据的安全性 Kafka利用冗余、持久化、偏移量和校验、消息反馈 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 逻辑复制特点 它兼顾有基于触发器复制技术的灵活性 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 特性 逻 辑 解 码 复 制 槽 位 技 术 自定义输出插件 自动导出快照 无 D B 限 制 logical 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 • • DISK LOGICAL • understandably • application Slot • APPLY • Other SQL/tuple 逻辑解码 持久化WAL解析成便于理解的格式 不必知道内部细节 一个槽表示一个更改流 这些流可以根据需要更改成用户需要的状态 用户可以根据需要的状态 进行需要的操作 2016Postgres中国用户大会

不是数据库不好用， • 而是我们不会用， • 是我们用的姿势不对！ 2018年PostgreSQL中国技术大会 主要业务场景 • IM工具+SCRM系统（高并发、低延迟、稳定） • 大量客户需要私有化云服务器部署（云更新） • 需求变更频繁，不适合关系型数据库 2018年PostgreSQL中国技术大会 目前服务器架构 2018年PostgreSQL中国技术大会 MySQL应用史 • 很多客户是需要私有化部署数据库，让每家客户都接受这 种方式，会为甲方增加很多服务器以及运维成本，可能客 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。

systemctl enable postgresql-13 # systemctl start postgresql-13 ★第2章、设置数据存储路径 PostgreSQL 初始化数据库之后， 10版本的默认的数据目录是/var/lib/pgsql/ 13版本的默认的数据目录是/var/lib/pgsql/13/ 现在想修改为/data_pg/ 目录 ★PG-13版本 # systemctl #退出连接，用quit;也行（标准的sql语句） postgres=# \q #退出连接（pg内置命令）★不建议使用带\反斜 杠的内置命令 ②可视化客户端连接pg数据库 开源免费的客户端有HeidiSQL及pgAdmin HeidiSQL官网： h�ps://www.heidisql.com/ pgAdmin官网下载： h�ps://www.pgadmin

tbl where c1=?; -- hash value -> idx • update tbl set c1=xx; -- 更新非常频繁 • HOT , fillfactor • 全球化、字符集的选择 • 线性相关、范围查询，索引AM的选择。 • 数据类型的选择。 • big table 问题(备份、恢复、创建索引、索引深度），分区 2016Postgres中国用户大会