1.PgSQL何为 PostgreSQL?
2.在Linux(centos)中使用源码安装pgRouting
3.PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
4.pg插件5人限制怎么解决
5.PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
6.Postgresql学习笔记0: 源码安装、棋牌棋牌gdb调试与VSCode智能提示设置
PgSQL何为 PostgreSQL?
PostgreSQL 是源码源码一种开放源码的关系型数据库管理系统。最初,棋牌棋牌它是源码源码从伯克利的代码继承而来。 它具备广泛支持 SQL 标准的棋牌棋牌能力,以及许多现代特性,源码源码支付担保平台源码如复杂查询、棋牌棋牌外键、源码源码触发器、棋牌棋牌视图、源码源码事务完整性、棋牌棋牌多版本并发控制等。源码源码 PostgreSQL 通过增加新的棋牌棋牌数据类型、函数、源码源码操作符、棋牌棋牌聚集函数、索引方法、过程语言等,具有高度的可扩展性。 许可证的灵活性使得 PostgreSQL 可以免费用于各种目的,无论是私用、商用还是学术研究。任何人都可以自由使用、修改和分发 PostgreSQL,无须付费。 通过这些特性,PostgreSQL 成为一个功能强大、灵活性高、支持多种应用场景的数据库系统。 它不仅支持 SQL 标准,还提供了许多额外的功能,使得开发者能够根据特定需求进行定制和扩展。 此外,PostgreSQL 的开放源码特性使得它成为自由软件的代表之一,任何人都可以对其进行修改和定制,满足不同场景的需求。 因此,PostgreSQL 是一种灵活、强大且高度可定制的关系型数据库管理系统,适用于各种应用场景,尤其在需要高度定制化和灵活性的场景中表现突出。 总的来说,PostgreSQL 的开放源码特性、广泛支持 SQL 标准、丰富特性以及高度可扩展性,使得它成为一种功能强大、灵活性高且适用范围广泛的数据库系统。扩展资料
PostgreSQL是购买的源码版权以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES 版本 4.2 为基础的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。POSTGRES 领先的许多概念只是在非常迟的时候才出现在商业数据库中。在Linux(centos)中使用源码安装pgRouting
在Linux(centos)环境下使用源码安装pgRouting前,请先确保已阅读并安装了PostgreSQL和PostGIS。
本文将介绍如何安装pgRouting 2.6.3版本,其源码包可从以下地址下载:
github.com/pgRouting/pg...
一、解压pgRouting源码包
将下载的源码包pgrouting-2.6.3.tar.gz复制到/usr/local/src目录,并执行解压操作:
解压完成后,将生成一个名为pgrouting-2.6.3的目录。
二、配置PostgreSQL环境变量
编辑/etc/profile文件,添加以下内容:
保存并退出,然后使profile配置文件立即生效:
三、编译源代码
进入pgrouting-2.6.3目录,创建build新文件夹,并进入该文件夹:
使用cmake指令编译源代码,指定pgRouting安装路径为/usr/local/pgrouting-2.6.3:
执行make编译源代码,然后使用make install安装pgrouting-2.6.3:
为避免pgrouting找不到CGAL动态库,将CGAL动态库路径添加到ld.so.conf文件中:
编辑/etc/ld.so.conf,添加路径:
使ld.so.conf文件立即生效:
至此,pgrouting-2.6.3已成功安装。
四、测试安装
切换到postgres用户,启动PostgreSQL数据库(若未启动则启动),进入psql:
连接test数据库(可创建任意名称的数据库),创建pgrouting插件:
查看test数据库中现有的所有插件,可以发现已成功安装了postgis和pgrouting插件。
PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
查询模块是数据库与用户进行交互的模块,允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务,并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段:
当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后,首先传递到查询分析模块,进行词法,语法与语义分析。用户的查询命令,如SELECT,CREATE TABLE等,会被构建为原始解析树,然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写,得到查询树,最后输入计划模块得到计划树。
整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、语法分析与语义分析,分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的android 入门源码SQL命令中的模式,语法分析找出这些模式的组合,形成解析树。出于与用户交互的考虑,语义分析与重写放在另一个函数处理,以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具,分别通过正则表达式解析与语法结构定义,生成用于分析的C语言代码。
查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析,而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表,以检查命令中的表或字段是否存在,以及聚合函数的适用性。
查询重写核心在于规则系统,存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成,包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略,包括谓语下滑、WHERE语句合并等,通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。
查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤,通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级,提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。
在路径生成阶段,优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件,生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成,包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。
生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法,分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数,最终生成最优路径并转换为执行计划。跑酷源码 购买
在得到最优路径后,优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整,优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间,根据统计信息与查询条件估计路径代价。
查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划,生成最优执行计划,显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用,确保了查询处理的高效与灵活性。
pg插件5人限制怎么解决
通过调整配置或编写特定代码来解决pg插件的5人限制。 一、了解限制原因 pg插件的5人限制可能是由插件本身的设置或者服务器端的配置所设定的。在解决限制之前,需要明确这一限制的具体来源。 二、查找配置调整方法 对于大部分的插件,其限制人数都可以通过调整插件的配置文件来解决。你可以查看pg插件的官方文档或者相关的配置说明,寻找是否有关于人数限制的设定,并进行相应的调整。 三、编写代码解决限制 如果通过配置无法调整人数限制,那么可能需要通过编写代码来实现。这需要具备一定的编程能力,并且需要了解pg插件的源代码或相关接口。你可以尝试联系插件的开发者或者寻求技术社区的帮助,获取相关的指导和建议。 四、注意事项 1. 在调整任何配置或编写代码之前,请确保你了解操作的风险,并备份好相关的文件和配置。 2. 如果你不确定如何操作,最好寻求专业人士的帮助,避免因为误操作导致系统出现问题。 3. 在解决限制的同时,也要考虑到系统的稳定性和安全性,不要盲目追求人数的增加而忽视了其他重要的因素。 以上内容是对如何解决pg插件5人限制的具体解释,希望对你有所帮助。PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
索引是ibatis.net 源码数据库中的关键结构,它加速了查询速度,尽管会增加内存和维护成本,但效益通常显著。在PG中,索引类型丰富多样,包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构,与数据表并存。
查询时,没有索引会导致全表扫描,效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组,显著提升查询性能。PG中的索引操作函数,如pg_am中的注册,为上层模块提供了一致的接口,这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。
B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法,每个非根节点有兄弟指针,页面包含"high key",用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构,包括创建、插入、扫描等操作。
哈希索引在硬盘上实现,支持故障恢复。它的页面结构复杂,包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时,需要动态管理元页缓存以提高效率。
GiST和GIN索引提供了更大的灵活性,支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索,而GIN专为复合值索引设计,支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。
尽管索引维护有成本,但总体上,它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。
Postgresql学习笔记0: 源码安装、gdb调试与VSCode智能提示设置
本文详细介绍如何使用源码安装PostgreSQL并进行gdb调试,以及如何在VSCode中设置智能提示。
首先,安装依赖、克隆仓库并指定编译安装目录。在configure中,开启额外选项以支持gdb调试。
配置环境变量,将安装目录的四个文件夹添加到环境中。初始化数据库,新建数据库目录并完成初始化。
启动数据库,通过psql连接数据库并查看登录信息。初始化后,自动创建名为postgres的数据库和安装时的用户。
启用gdb调试,进入pg_ctl所在的目录,执行特定命令,若成功将显示调试信息。单步调试pg_ctl,发现主程序启动位置。
注意,主程序启动由exec执行sh后启动,但可通过获取pid后attach的方式进行调试。使用pg_ctl启动后,发现有多个进程,包括响应客户端请求的后端进程。
使用gdb调试指定进程,结果显示进程在系统调用epoll_wait中,此时没有源码调试文件。使用backtrace追踪调用栈信息,可以观察到后端进程等待客户端网络活动的正常运行状态。
继续调试SocketBackend,接受客户端链接,可在此处设置断点。使用ctrl c暂停进程,然后在psql连接客户端一侧使用\l命令,后端进程继续执行,成功进入PostgreSQL业务代码,并附带源码调试信息。
VSCode智能提示设置中,发现直接打开项目文件夹时,代码提示和补全功能受限。通过查阅得知,智能跳转通常需要一个编译数据库(compile_commands.json)。这个文件包含编译器在编译项目时使用的命令,允许代码分析工具理解代码编译过程,提供准确的智能感知。
使用bear拦截编译命令,安装bear并使用Ubuntu的apt进行安装。通过特定命令捕获编译命令,生成compile_commands.json文件。注意,在执行make命令前,需先执行make clean以清除之前的编译结果,确保bear能正确捕获编译命令。
设置VSCode时,导入生成的compile_commands.json文件,之后重启VSCode,发现C文件已具备智能提示和跳转功能。
参考资料包括postgresql.org官方文档、知乎专栏以及CSDN博客文章,本文在Zhihu平台上使用VSCode完成创作并发布。
CockroachDB 源码闲逛 - II (insert a row)
本文将深入探讨 CockroachDB 的启动过程以及处理一条简单 SQL(如插入一行数据)的具体流程。CockroachDB 使用 Go 语言中流行的 Cobra 库来构建其命令行界面(CLI),在使用 `start` 命令启动服务端后,代码从特定位置开始执行。
启动初期,CockroachDB 会准备好各种日志和 pprof 功能。pprof 功能允许通过开关控制定期导出 CPU 和内存(通过 go/jemalloc)的性能分析报告,并定期清除旧的 pprof 数据,这有助于在排查问题时找到事故现场的堆栈或性能数据。
之后,服务端使用一个端口同时处理 PostgreSQL、HTTP 和 gRPC 协议,代码进入 `Server.start()` 方法。这个方法包含复杂的逻辑用于节点发现和 bootstrap。主要关注点在于 SQL 处理,尤其是 PostgreSQL 协议下的客户端连接。
当客户端通过 PG 协议连接到服务端时,代码进入 `pgwire.Server#ServeConn` 方法。通过校验版本等步骤后,进入 `conn.serveImpl` 方法,这是处理请求的主要逻辑。在这里,每个客户端连接由两个 goroutine 分别处理读取协议解析和命令执行。这种设计允许在执行过程中同时接收客户端连接事件,例如在执行大规模 SQL 过程时,通过关闭其中一个 goroutine 可以在 SQL 执行的同时响应客户端的 `FIN` 指令。
在客户端连接的两个 goroutine 准备好后,发送的 SQL 语句开始在 `coordinator-side` 进行处理。首先,`read goroutine` 解析网络包,并根据不同的 PG cmd 分发到相应的方法进行处理。对于简单的文本执行查询,`handleSimpleQuery` 方法相对简单。为了区分不同批量的命令,当一组命令推送到 `stmtBuf` 后,会插入一个哨兵 `Sync` 来标记当前批次结束以及后续命令属于下一个批次。
随后,`process goroutine` 从 `stmtBuf` 中获取命令,根据不同的命令类型分发到相应的 `exec*` 方法。例如,简单查询产生的 `ExecStmt` 会进入 `execStmt` 方法,在此之前会创建 `stmtRes` 来封装后续返回客户端响应的缓冲区刷新逻辑。
在处理 SQL 语句时,CockroachDB 会维护一个状态机(StateMachine),用于管理当前连接的事务状态。状态机的定义和行为主要与事务相关,包括 `noTxn`、`open`、`abort`、`implicit` 等状态。在处理插入一行数据的简单语句(如 `INSERT INTO t (a) VALUES (1);`)时,流程如下:
首先,客户端与服务端建立连接,启动两个 goroutine。当插入语句发送到服务端后,`read goroutine` 开始解析并放置到 `stmtBuf`。
随后,`process goroutine` 从 `stmtBuf` 拿出命令,识别为 `ExecStmt`。由于执行此语句前未开始事务,当前连接的状态机处于 `stateNoTxn`。因此,执行 `execStmtInNoTxnState` 方法,因为没有事务,仅执行 `execStmtInNoTxnState` 的默认分支,返回 `eventTxnStart` 事件和 `eventTxnStartPayload`。此时,状态机应用 `noTxnToOpen` 进程,为隐式事务的启动做准备。服务端通过 `client.NewTxn` 创建事务,获取时间戳并准备 `sender` 和 `coordinator` 等工作。接着,设置 `advanceInfo` 为 `advanceOne`、`noRewind`(无需回移 `stmtBuf`,通常重试时需要回移)和 `txnState` 为 `txnStart`。事务状态为 `open` 后,`execCmd` 会从 `stmtBuf` 中继续取出插入语句并执行。
当当前事务状态为 `open` 且为 `implicit` 时,`execStmtInOpenState` 方法继续执行。由于当前 SQL 不是 `BEGIN`、`COMMIT` 等操作,挂载了 `handleAutoCommit` 的 `defer` 函数,并处理 `AS OF` 时间逻辑后,进入 `dispatchToExecutionEngine` 方法。
在 `makeExecPlan` 方法中,创建逻辑计划。接下来,评估是否能够分布执行逻辑计划(对于插入操作,CockroachDB 当前不支持分布式计划)。然后,为逻辑计划准备上下文,调用 `execWithDistSQLEngine`。对于不可分布执行的情况,创建简化版的 `planCtx`,用于生成物理计划。在此步骤中,生成物理计划(如 `row count` 算子)并最终生成执行流程。
在准备和生成流程后,服务端启动在本地节点的执行流程。通过 `local execution` 的 `setup` 和 `run` 方法,执行生成的处理器(如 `planNodeToRowSource`)。在 `run` 方法中,执行 `rowCountNode` 算子,进而触发 `insertNode` 的 `BatchNext`,以火山模式(一次过一个批处理的多个行)执行插入操作。
插入操作中,`BatchNext` 分批处理,根据 `maxInsertBatchSize`(默认为 )进行分批。对于非最后一批次,会通过 `txn.Run` 发送至存储节点,将数据分批存储。在 `checkHelper` 函数中,检查表约束,分为 `eval` 和 `input` 模式,前者是老逻辑,后者在插入前检查约束结果,作为插入算子的输入,有利于优化插入操作。
添加批处理时,调用 `initResult` 准备每个 `CPut` 的结果。如果批处理中某个命令失败(如序列化失败),会在 `initResult` 中保存序列化失败信息。
之后,将准备好的批处理发送至 `replica-side`。在 `finalize` 中,将 `EndTransactionRequest` 添加到批处理的末尾,通过 `txn.Run` 发起。此时,批处理中包含一个条件 `put` 和一个结束事务请求,服务端通过 `DistSender.Send` 将批处理发送至 `replica-side`。批处理中的 `result` 包含 `err` 信息,用于验证批处理序列化无误。
在 `replica-side`,请求到达节点的存储层,找到相关范围的副本对象并处理等待逻辑。对于写入操作,使用 Raft 进行 `Replica.executeWriteBatch`。在此方法中,使用 `Latch` 机制来优化对交叠和非交叠批处理的处理,同时执行批处理命令的 `evaluateWriteBatch` 方法将所有命令应用到数据中,生成 `engine.Batch` 并构建 `ProposalData`。最终,通过 Raft 提出修改,实现数据的最终一致性。
最后,执行成功或失败后,结果会沿原路径返回至客户端。
总结,本文详细阐述了 CockroachDB 从启动到处理简单 SQL(如插入操作)的全过程。通过深入分析,读者能够更好地理解 CockroachDB 的内部工作机制,为后续阅读代码提供基础。未来计划将关注点扩展到重试处理逻辑,进一步探索 `stmtBuf` 和状态机在 CockroachDB 中的使用。
pg集群搭建几种方式
两种。根据查询CSDN博客官网显示:
1、Pgpool:位于应用程序和PG服务端之间,可以搭建在已经存在的任意版本的PG主从结构上。
2、PostgresXL:在PG源代码的基础上增加新功能实现,将PG的SQL解析层的工作和数据存取层的工作分离到不同的两种节点上搭建。