只获取变化，不消费slot：SELECT * FROM pg_logical_slot_peek_changes('zedb_slot', NULL, NULL);查询数据库创建的slotselect * from pg_replication_slots ; slot_name | plugin ...
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2021-09-23 09:38:00
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背景 业务背景某系统数据量：20亿行左右，64个字段，原始数据多为字符串类型。（大多数字段的唯一值有限）需求：1. 查询，任意字段组合查询，求聚合值。2. 查询并发，1000左右查询并发，每次查询响应时间要求100ms以内。3. 写入、更新，要求延迟1秒内。高峰时写入、更新可达20万行/s。业务上允许批量写入。4. 要求加字段方便。5. 要求实时计算（无需建模），或者说要求加统计维度方便，不需要
son.html 表结构如下： create table chargeing ( id UUID primary key not n
由于项目内使用的Postgresql 且存储了一些非结构化的json数据，里面含有统计与记录，并且有嵌套关系，所以需要了解如何查询和处理Postgresql中的JSON数据。Postgresql：9.6官方文档：http://postgres.cn/docs/9.6/functions-json.html#FUNCTIONS-JSON-CREATION-TABLE一张基础订单表结构：-- orde
前言一直以来，对于搜索时模糊匹配的优化一直是个让人头疼的问题，好在强大pgsql提供了优化方案，下面就来简单谈一谈如何通过索引来优化模糊匹配案例我们有一张千万级数据的检查报告表，需要通过检查报告来模糊搜索某个条件，我们先创建如下索引：CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab_report USING btree (report_name);然
## 优化Python SQLAlchemy PGSQL查询的步骤
### 引言
首先，我们需要了解为什么Python SQLAlchemy PGSQL查询会变得太慢。查询速度慢的原因可能有很多，比如数据量过大、数据库配置不合理、查询语句不优化等。本文将介绍一些常见的优化步骤，帮助你解决查询速度慢的问题。
### 步骤概览
下面是优化Python SQLAlchemy PGSQL查询的步骤
## 使用Docker查询PostgreSQL表数据
### 1. 简介
在开发过程中，经常需要操作数据库来查询、插入和更新数据。而使用Docker可以帮助我们快速搭建和管理数据库环境，提高开发效率和便捷性。本文将教你如何使用Docker来查询PostgreSQL表数据。
### 2. 流程概述
下面是整个流程的概述，我们将通过以下几个步骤完成任务。
```mermaid
erDiagr
检索过程或从数据库中检索数据的命令称为查询。在 SQL 中，SELECT 命令用于指定查询。SELECT 命令的一般语法是：[WITH with_queries] SELECT select_list FROM table_expression [sort_specification]WITH 查询是最后处理的，因为它们是一项高级功能。表引用可以是表名（可能是模式限定的），也可以是派生表，例如子查
查询所有表名称以及字段含义select c.relname 表名,cast(obj_description(relfilenode,'pg_class') as varchar) 名称,a.attname 字段,d.description 字段备注,concat_ws('',t.typname,SUBSTRING(format_type(a.atttypid,a.atttypmod) from '
一 排查锁表问题1.判断被锁的是哪张表，获取其pid相关信息，将任务回滚查询是否锁表select oid from pg_class where relname = '可能被锁了的表'
select pid from pg_locks where relation = '上面查询出来的pid'如果有查询结果，则表示该表被锁，则需要释放这个锁定，下面这条语句会取消当前的执行语句，并回滚select
刚开始学习postgres的时候，可能对PostgreSQL中的日志概念比较模糊，到底有多少种日志，哪些日志是能删除的，各自又记录什么样的功能。 PostgreSQL中有三种日志，pg_log，pg_xlog和pg_clog。 一.安装路径 这三种数据库后两者一般的安装路径是$PGDATA/下面的文件夹下，前者默认路径是$PGDATA/pg_log，通常可自己定义路径和文件名[postgres@
当数据量比较大的时候，提升查询效率就是需要去考虑的事情了。一个百万级别的表格，如果不做任何优化的话，即使是最简单的查询语句执行起来也是慢的让人难以接受；当然“优化”本身是一个比较复杂的工程，从设计表、字段到查询语句的写法都有很多讲究，这里只考虑索引的方式，且是最普通的索引；下面的操作中对应数据库表w008_execrise_info（8000数据量）， w008_wf02_info（40
PostgreSQL数据类型——数组类型实际工作中并不是所有业务都会使用这些类型，但是在查询数据过程中过滤某些数据的时候，我们可以将一些条件，转换成这些特殊的数据格式，通过这些数据格式对应的函数，来实现一些复杂条件才能实现的过滤。版本为9.6版本在PostgreSQL中每种数据类型都有相应的基础的数组类型定义数组类型将一个字段设置为数组类型只需要在其基本类型后添加[]即可。create table
------------------包含v$SQL 根据PID--------------------------------select p.addr,s.sid,s.serial#,s.osuser,s.program,s.machine,p.spid,p.pid,sq.sql_textfrom v$sql sq,v$session s,v$process pwhere sq.ad
