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- 应用开发支持
- 迁移注意事项
PostgreSQL 10.0 新特性
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深度剖析 HPE 日本数据库专家带来的 PostgreSQL 9.6 版本全新功能。
并行查询增强: 体验更优化的查询性能,包括并行顺序扫描、哈希连接和聚合等功能。
同步复制改进: 显著提升数据复制的效率和可靠性。
全文搜索增强: 更强大的全文搜索功能,支持词组搜索和扩展查询语法。
FDW 增强: 外部数据包装器功能更丰富,支持写入和更新操作。
其他功能: 涵盖范围类型、索引改进、管理功能等多个方面的增强功能,提升数据库的易用性和性能。
深入探索 PostgreSQL 9.6 版本,解锁数据库潜能。
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CarbonData 1.3.0 新特性
CarbonData 是一款高性能数据存储格式,已在众多企业生产环境中部署,支持万亿级数据规模。
CarbonData 融合了多种数据存储方案,实现一份数据同时支持多种应用场景。通过多级索引、字典编码、预聚合、动态分区、准实时数据查询、列存等特性,提升了 I/O 扫描和计算性能,即使是百亿级数据也可以实现秒级响应。
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PostgreSQL 10.1中文手册的新特性及使用指南
PostgreSQL,简称Postgres,是一款开源的对象关系型数据库管理系统,以其强大功能和稳定性著称。PostgreSQL 10.1是该系统的第10个主要版本的第1个小版本,引入了多项新特性和改进,包括并行查询、分区表、短事务性能优化、自动统计分析改进以及多租户支持。本手册详细介绍了PostgreSQL的事务一致性、多版本并发控制、丰富的数据类型、函数和过程编写、各种索引类型、复制和集群、安全性、窗口函数、物化视图以及JSONB支持等关键特性,适合于所有希望深入了解和有效使用PostgreSQL的用户。
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PostgreSQL 10.0 逻辑复制原理及优化策略
PostgreSQL自9.0版本引入物理复制,为数据同步提供高效低延迟解决方案。然而,物理复制在某些场景下不足,如对特定数据库或表的定制化处理。为解决这些问题,PostgreSQL 9.4引入逻辑复制,直到10.0版本内核支持。逻辑复制通过REDO流实现事务级复制,包括发布者和订阅者概念。发布表时需设置REPLICA IDENTITY以标识更新或删除的行,常用PRIMARY KEY约束确保唯一性。监控复制状态可通过pg_stat_replication和pg_subscription查询系统视图。最佳实践包括选择合适的REPLICA IDENTITY、定期监控与调试、网络带宽规划、权限管理以及版本兼容性。
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Apache Spark 2.4.0新特性解析
Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架,其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化,提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理,通过内存计算大幅提升了数据处理速度,使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件:1. Spark Core:负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互,提供了RDD(弹性分布式数据集)抽象,支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL:用于结构化数据处理,支持与传统SQL数据库交互,提供了DataFrame和Dataset API,以安全、可读的方式进行强类型数据处理。3. Spark Streaming:提供实时流处理能力,将数据流划分为微批次,并通过Spark Core实现低延迟、高吞吐量的处理。4. MLlib:机器学习库,包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法,支持管道API构建复杂的机器学习流程。5. GraphX:用于图计算,提供了图的创建、查询和变换操作,支持Pregel等算法,广泛应用于社交网络分析和推荐系统。6. Spark R:为R语言提供接口,利用Spark的分布式计算能力进行大规模数据分析。7. Spark Shuffle:优化Spark性能的关键,涉及HashShuffle和SortShuffle等实现细节。8. DAGScheduler和TaskScheduler:负责作业调度和任务执行。9. YARN和Mesos集成:支持在Hadoop的YARN或Apache Mesos上运行,管理和调度资源。
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1、升级器现在支持阻塞模式更新,提供更完备的进度控制。2、相较于autoupgrader组件,升级器更为简洁,不需要GUI。3、具备自动回滚功能,确保下载中止或失败时能够安全回退。4、支持将文件直接下载至指定目录,不再限制于同一目录。
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