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postgresql分布式存储的简单介绍

IT技术总管

PostgreSQL与MySQL相比,优势何在?1、PostgreSQL具备了更高的可靠性，对数据一致性、完整性的支持高于MySQL，因此PostgreSQL更加适合严格的企业应用场景，MySQL查询速度较快 ， 更适合业务逻辑相对简单、数据可靠性要求较低的互联网场景 。以上个人浅见，欢迎批评指正 。
2、PostgreSQL大概可以算是个皮卡 。比MYSQL强一些 。尤其使用起来，不像MYSQL有那么多坑 。但问题是，它出现的太晚了 ， 市场已经全被MYSQL占了 。所以，如果你是想自己做个项目，它肯定比MYSQL强 。
3、都不能声称自己比对方更优秀，对用户来说，只有合适的 ， 没有最优秀的 。
4、PostgreSQL的主要优点：对事务的支持与MySQL相比，经历了更为彻底的测试 。对于一个严肃的商业应用来说，事务的支持是不可或缺的 。MySQL对于无事务的MyISAM表 。
5、MySQL比PostgreSQL更流行，流行意味着更多的用户，意味着经受了更多的考验，意味着更好的商业支持 。而且MySQL提供了多个不同的社区版、商业版与企业版 ， 而PG只提供了单个完整功能的版本 。
GreenPlum和Hadoop什么关系1、从这个角度上可以知道GreenPlum是关系型资料库 。Hadoop框架是一种分散式的平台设计理念 。它本身不是资料库 。其中Impala可以认为是一种非关系型的资料库 ，  Hive相当于SQL 。
2、综上所述，NUMA是一种体系结构，MPP是一种实时海量数据分析架构，而Hadoop是一个关于数据存储处理的项目群，其中的MapReduce是一种离线海量数据分析架构 。
3、hadoop是依据mapreduce的原理，用Java语言实现的分布式处理机制 。
4、hadoop是基于建立在多个计算集群组上的，而Mapreduce是hadoop中提供的实现方法，map和reduce函数实现拆分和整合 。不知道你要做的是数据挖掘方面的还是数据仓库方面的工作，大数据的应用是因为hadoop可以处理海量的数据 。
5、数据都是结构化数据 ， 习惯使用传统RDBMS的很多特性的场景 ， 可以考虑MPP如Greenplum/Gbase等 。但是如果有很多非结构化数据，或者数据量巨大，有需要扩展到成百上千个数据节点需求的，这个时候Hadoop是更好的选择 。
6、一个是编程语言 ， 一个是大数据实现，这完全是两个不同领域的概念 。我能想到的关系是这样的：如果Hadoop提供对Python的接口的话，就可以用Python调用Hadoop实现大数据的一些功能 。
pgsql的主键存储方式1、PG的主备复制属于物理复制，相对于MySQL基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小 。MySQL的存储引擎插件化机制，存在锁机制复杂影响并发的问题，而PG不存在 。
2、tinyint(2) 这里的2表示的是最小显示宽度是2字符 ， 但这里光设置m是没有意义的 ， 你还需要指定当数据少于长度m时用什么来填充，比如zerofill（表示有0填充） 。
3、PostgreSQL 存储过程定义格式如下：■结构 PL/pgSQL是一种块结构的语言 ， 比较方便的是用pgAdmin III新建Function ， 填入一些参数就可以了 。
【postgresql分布式存储的简单介绍】4、SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意 用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器(例如MySQL或PGSQL)或面向统计分析的执行引擎(例如SparkSQL) 。
5、您好，我来为您解declare xxx timestamp ；begin xxx：=now() - interval 2 hours；如果我的回答没能帮助您 ， 请继续追问 。
数据库软件都有那些?1、Oracle数据库 。Oracle数据库系统是美国Oracle（甲骨文）公司提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器（Client/Server，C/S）或浏览器/服务器（Browser/Server ， B/S）体系结构的数据库之一 。

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