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关于postgresql性能极限的信息

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如何提高postgresql查询性能PostgreSQL本身已经包含了一个规划器用于寻找最优规划 ， 我们可以通过使用EXPLAIN命令来查看规划器为每个查询生成的查询规划 。
可以通过使用 pg_resetxlog 恢复数据库，但是会造成部分数据无法找回，数据丢失；也可以通过备份恢复，同样也会丢失部分数据 。
并发创建INDEX，并记录每个分区索引创建的开始时间和结束时间；耗时 = 最大结束时间 - 最小开始时间 = 137 s，速度提升接近4倍 。
这个在开发环境上是好的，而在运营中慢的话 。而且你的描述中说明服务器的性能是好的，那么一般就是你的这个表的数据分布不均匀 。
无锁表修改：MyIsam使用表级锁来提升速度，这会导致写互斥 。
其它工具能够为你提供查询计划的文本描述 。请注意，如果你正在使用 PostgreSQL，则可以区分不同的 EXPLAIN，你只需获取描述，说明 planner 如何在不运行计划的情况下执行查询 。
postgresql在docker上运行性能怎么样【关于postgresql性能极限的信息】1、用 docker build 构建 注意：建立一个特定的容器pg_dump不是强制性的 。Damien如上所述的评论 ， 你重新使用 包含 pg_dump在内的PostgreSQL镜像一点儿问题都没有 。我们在这里建立一个容器是因为要练习 。
2、Docker 其中包括，镜像、容器、仓库，很简单，目的就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的产品(可以是 web 应用或者数据库应用)及其环境能够做到“一次封装，到处运行” 。
3、它支持极其庞大的数据集，声称拥有非常高的性能和出色的耐用性和弹性 。可通过第三方获得支持 。
4、性能问题：Docker的虚拟化技术会在一定程度上影响应用程序的性能 。尽管Docker已经在最新版本中进行了一些性能优化，但对于大型项目来说，性能损失仍然可能是无法忽视的 。
pgsql和oracle哪个性能好1、PG有极其强悍的 SQL 编程能力（x 图灵完备，支持递归?。? ，有非常丰富的统计函数和统计语法支持，比如分析函数（ORACLE的叫法，PG里叫window函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于R的支持也很好 。
2、因为Oracle是作为关系型数据库里属于超大型的数据库(另一个是IBM的DB2)，数据的吞吐量大 ， 还可以跨操作系统运行 。
3、PgSQL对于 numa 架构的支持比 MySQL强一些，比 MySQL对于读的性能更好一些，PgSQL提交可以完全异步提交 ， 而 MySQL的内存表不够实用(因为表锁的原因) 。pgsql除了存储正常的数据类型外，还支持存储 array，不管是一维数组还是多维数组均支持 。
4、用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写 。触发器支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器语句用过程语言复合语句编写 。
为什么PostgreSQL比MongoDB还快)数据加载 从服务端资源消耗的角度看，是MongoDB的性能是PostgreSQL的2倍 。但是如果数据加载不能很好的并发展开，让mongoimport成为了瓶颈，那应该算打平 。
collectionsize=$(echo ${output}|awk -F，{print $6}|cut -d： -f2)注)pg_nosql_benchmark原来是基于MongoDB 6设计的，MongoDB 0的db.json_tables.stats()输出可能变了，所以这边要修改一下 。
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中 。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象 ， 它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ） 。BSON是一个轻量级的二进制数据格式 。
MongoDB 支持的数据类型多于 MySQL，其中最主要是 Array，Hash 类型 。PostgreSQL 原生或通过扩展可以支持 Array 和 Hash，但是配套的操作不够 MongoDB 简便 。
mongodb很多企业都在用，是非常成熟的技术，没有不稳定的说法 ， 是非关系库 postgresql我没见到企业用过，是关系库 两者适用场景不一样 ， 但都很稳定 mongodb不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统 。
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