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在数据库的并发控制领域，Oracle和PostgreSQL选择了截然不同的技术路径
摘要：本文探讨了openGauss/PostgreSQL中预写式日志(WAL)的管理问题，重点分析了非归档模式下安全删除WAL日志的方法。文章首先比较了openGauss与Oracle的redo log机制差异，指出openGauss通过参数自动管理WAL日志创建和清理。随后详细列出了与WAL相关的关键配置参数（如wal_level、wal_segment_size等），并解释了这些参数对WAL日
4月28日，酷克数据与华为签署鲲鹏原生开发合作协议。酷克数据将基于鲲鹏硬件底座开展原生应用开发，面向金融、政务、电信等行业打造云数仓产品解决方案，并发布性能更优的商用软件版本。酷克数据将利用鲲鹏高性能计算能力，提供个性化解决方案，满足各行业数据驱动发展需求。
ifreq（interface request）是Linux内核获取或设置网络接口信息的一个标准C结构体。提供统一的方式来跟网络接口进行交互，获取接口的IP地址、MAC地址、MTU、接口状态（UP/DOWN）等，或进行相应的配置。ifreq结构体的定义：展开代码语言：C自动换行AI代码解释ifr_nameifr_addr（接口IP地址）、（子网掩码）、ifr_hwaddr（MAC地址）等。ifre
pg_total_relation_size_bytes：每个数据库中所有表和索引的总大小。pg_stat_user_indexes_tup_read：用户索引扫描期间读取的元组数。pg_stat_user_indexes_scan_count：用户索引扫描的次数。pg_stat_activity_waiting_count：当前等待中的连接数。pg_stat_activity_idle_coun
PostgreSQL查询计划解析指南 本文系统介绍了PostgreSQL查询计划的核心概念和使用方法。主要内容包括： 查询计划的重要性及其对性能的关键影响 查询优化器的工作原理和成本模型 EXPLAIN命令的多种用法及输出格式解析 查询计划树形结构的组成和常见节点类型 通过示例详细演示查询计划的分析步骤 文章重点讲解了如何通过查询计划识别性能瓶颈，并提供了实用的EXPLAIN命令选项组合，帮助开发
本文深入探讨PostgreSQL数据库查询性能优化的三大关键方法：首先介绍了EXPLAIN ANALYZE工具的使用技巧，通过执行计划分析定位性能瓶颈；其次详细阐述了查询重写的优化策略，包括减少数据访问范围、优化连接操作等实用技巧；最后讲解了通过表空间调整优化数据存储布局的方法。文章结合具体案例，展示了如何综合运用这些技术显著提升查询效率，为PostgreSQL数据库管理员提供了系统性的性能优化方
修改docker-compose配置，增加host.docker.internal配置，让docker启动时，自动往容器的/etc/hosts文件中增加域名映射。在start部分添加启动服务的命令，在stop部分添加停止服务的命令，以及在restart部分添加重新启动服务的命令。OLLAMA_BIN="/u01/ollama/bin/ollama"# 确认ollama可执行文件路径，OLLAMA_
PostgreSQL pg_trgm 扩展完全指南：从零到生产的全文搜索实战 pg_trgm 是 PostgreSQL 提供的轻量级全文搜索扩展，基于三元组技术实现高效的模糊匹配和相似度搜索。相比传统 LIKE 查询和 Elasticsearch 等重型方案，pg_trgm 在商业网点数据查询等场景中展现出独特优势： 性能卓越：通过 GIN/GiST 索引支持毫秒级查询 功能丰富：提供相似度量化、
摘要：本文介绍了如何通过MCP协议实现自然语言访问PostgreSQL数据库。详细说明了在不同环境(Windsurf、cursor等)下配置PostgreMCP服务的方法，并通过查询用户登录记录的实例演示了AI如何自动调用MCP执行数据库操作。文章指出MCP协议提供了一种安全的只读数据访问方式，特别适合非技术人员使用，并强调在当前IT行业转型期，掌握AI大模型技术的重要性。最后附上了适合新手学习大
Postgresql和Elasticsearch的全文搜索功能对比
支持多种数据库，包括支持Mysql, PostgreSQL, Oracle, SQLite, SQL Server,Oceanbase、openGauss、MongoDB、达梦、人大金仓等等多种数据库。作为SQL的新手小白，选择一款合适的SQL工具对于学习和实践SQL语言至关重要。：SQLynx能够在不同操作系统（如Windows、macOS、Linux、银河麒麟、统信）上运行。：初学者需要的是一
视图与基本表不同，是一个虚拟的表。数据库中仅存放视图的定义，而不存放视图对应的数据，这些数据仍存放在原来的基本表中。
打开备份文件 vi opengass_bacnup.sql。在目标源未创建schema的情况下，把以上三行改为以下三行。在目标源未创建schema的情况下，把以上三行改为以下三行。然后导入rts_ops模式中。之后执行以下linux命令。
【代码】欧拉系统openEuler 22.03 编译安装PostgreSQL15客户端。
上一篇举例子说明了在计划生成过程中，算子可能出现行数偏差较大的情况。那么这篇就从代码的角度分析一下OG是怎么估算表的行数，以及为什么有时候出现这么大的偏差。
2.因为懒得建库，所以新加了个模式 wangzhezhizuo2,用这个账号登结果显示表存在了，提示一堆\N 语法不正确看了sql文件,默认都是在public下运行可以通过修改SET search_path =，还有将文件中的public.全部替换为新的模式才行。3.备份文件被压缩，网上找到的有些语句有加-Fc ,好像是什么压缩的我给删了就可以，不然文件出来一堆SOH EOH等符号。1.数据库提示
它个人使用是免费的，并且支持包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Hive、MongoDB、Oceanbase、openGauss、达梦、人大金仓等多种数据库。浏览器搜索SQLynx: Cross-Platform Database Managment Platform | Desktop and Web SQL Editor免费使用。如果你想对s
执行计划可以说是排查SQL执行慢的必备手段，迁移或者业务中遇到烂SQL或者慢SQL，执行计划可以更好地帮助排查问题根因。很多数据库基础算子的主要逻辑都是类似的，比如全表扫描、索引扫描、Nestloop Join、HashJoin、Group、Order等等，我们还是以openGauss为例，对于主要的算子做一些说明。优化器大多选择估算模型，有的时候会出现这种很明显的bad case。本篇文章主要介
博客中介绍了代价估算和路径选择的一些基本概念和SeqScan的代价模型，大家也都知道一般条件选择率比较低的情况下更容易命中索引，反之更倾向于全表扫描。本篇博客就从优化器源码来分析一下表上存在索引的情况下是如何选择更优的扫描路径，以及索引扫描算子的代价模型是怎样的。索引扫描的逻辑相比于顺序扫描要复杂很多，优化器部分选择路径和计算代价也更为精细，篇幅原因本博客只对主要流程做了说明。
12月27日，openGauss Summit 2024上披露，在2024年线下集中式关系型数据库新增市场份额，openGauss系再创新高，达30.2%；基于openGauss的关系型数据库产品占比达28.5%，超过MySQL和PG，成三个主流开源技术路线之首。
之前测试 openGauss 列存表vacuum DELTAMERGE的时候，发现pg_delta表会在做完vacuum DELTAMERGE后，使用新的物理文件，pg_delta表的relfilenode会发生变化，相当于表重建了。同时为了测试vacuum DELTAMERGE过程申请了什么锁，通过走读源码可以发现，vacuum DELTAMERGE过程申请了AccessExclusiveLoc
DBeaver 24.1.5p配置连接openGauss5.0
lun说明：LUNGroup-zx01-doradoxlog 指dorado同步复制需要的lun(可以理解为共享盘，盘符/dev/sdj)，暂不关注LUNGroup-zx01-dmsdata和LUNGroup-zx01-dmsxlog0，这两个是用于磁阵搭建资源池化集群。由于第(3)步创建了远程复制对，会自动在备存储上创建同步复制对应的lun，名字和主存储一致(即备存储上会有一样的lun名字为LU
本文章从官方推荐的软硬件环境，编译移植到非推荐设备上，先是使用docker运行，然后脱离docker直接跑在系统上。主要记录了期间遇到几个问题。
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