PG

对于Oracle这样的数据库，文件的属性被记录在control file中，新增一个文件或者文件的大小发生变化的时候，会自动更新数据。

今天我把这张清单发出和大家共享，如果有朋友对这项工作有兴趣，也可以和我联系，有关于这方面的知识也可以告诉我，我会不断的把我们对这方面的理解和认知发出来和大家分享。

现在我们如果不使用Oracle数据库了，我们要把应用从Oracle迁移到国产数据库上了，那么这些老手艺可能又有些作用了。不过与那个时代不同的是，现在硬件的能力已经百倍的提升了，存储系统的全局IO打散能力也成为了标配，因此再也不需要像我在二十多年前那样为了一点点的IOPS去精打细算了。

在 Quincy 之前，一些通过自动化工具安装 Ceph 的用户从一开始就遇到了性能问题。默认情况下，自动缩放器会以最小数量的 PG 开始创建每个池，仅在使用量增加后增加该数量。这种行为主要导致大型池的性能不佳，需要比自动缩放器提供的最小数量更多的 PG。

本文介绍 MySQL 和 PostgreSQL 的一些特性对比，让大家了解二者的优劣，更好的做出选择。 2020-07-14 09:01:19 PGMySQLPostgreSQL 聊一聊 Redis 数据内部存储使用到的数据结构 Redis 数据库虽然一直都在使用，但是对其内部存储结构之类的，都没有研究过，哪怕是面试的时候都没有准备过这方面的东西。最近在看一门网课，里面有讲到过这一块的内容，结合了《Redis 设计与实现》这本书，粗略的整理了 Redis 的内部存储结构。

目前的国产数据库中，很多产品都是以PG社区版代码作为研发起点的，还有一些产品是基于openGauss开源项目的。这些数据库的基础特性都和社区版的PG数据库类似，不过也做了一定的拓展。不过从使用与运维上，它们的很多特性都与社区版PG十分类似。

OS层面需要关注的内容还有很多，比如通过lsof看看打开文件句柄的总数是否存在不合理的增长，ulimit参数的限制是否会出现风险，OS进程数量是否异常，dmesg和messages是否存在异常报错等，都是PG DBA需要经常去检查检查的。

与Oracle泛若烟海的知识相比，PG的运维确实要简单的多。再加上我们从Oracle将系统迁移到PG的时候会做大量的SQL优化，甚至拆分数据库，因此大多数PG数据库的体量也会比Oracle小不少，这也减轻了数据库运维的难度。

PG数据库遇到内存问题要立即进行分析的场景并不多，因为大多数PG数据库的内存使用率过高的报警并不意味着内存使用情况异常，内存真的不够用了。因为PG数据库是使用DOUBLE BUFFERING机制的，大量的内存很可能被BUFFER/CACHE占用了。

导致CPU使用率突然增高的可能性还有很多，不过对于PG数据库来说，大部分此类问题都是大并发SQL或者SQL执行计划变坏引发，加强SQL问题的监控一般来说能解决大多数PG的CPU问题。

PG消除DOUBLE BUFFERING，在技术发展上来说，是必须要做的事情，只不过因为历史欠债还是较多，这方面的改造工作量很大，需要一些时间来完成。

实际上在使用比较复杂的方式恢复数据之前，我们还有更好的解决方法，比如使用psql工具的时候，把自动提交关闭，这样的话在第一时间，我们还可以通过DDL ROLLBACK来实现最简单的恢复。养成好的习惯或者规范化操作行为也是避免出大事的最好的方法。

如果多个TUPLE是分布在多个PAGE中，那么这个成本的增加就不可避免了。如果我们的应用系统中的某些表上的UPDATE十分频繁，那么这种额外的成本就会更大。再加上PG在访问数据时的各种锁的开销，这个叠加成本就更大了。

MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库？MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪个开源数据库呢？

为什么PG方法可以如此有效？在本文中，我们将展开具体的分析以表明在某些场景中，例如在具有高度多模式奖励景观的环境中，虚拟现实可能存在的问题并导致不期望的结果。