一、数据库介绍

1.数据库DB引擎排行榜

当前数据库的使用情况

https://db-engines.com/en/ranking

2.数据库的主要优势

1. PostgreSQL完全免费，是BSD协议。
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BSD开源协议:(original BSD license、FreeBSD license、Original BSD license)
是一个给于使用者很大自由的协议，BSD 代码鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。
BSD由于允许使用者修改和重新发布代码，也允许使用或在BSD代码上开发商业软件发布和销售，
因此是对商业集成很友好的协议。而很多的公司企业在选用开源产品的时候都首选BSD协议，
因为可以完全控制这些第三方的代码，在必要的时候可以修改或者二次开发。

2.Postgresql是个全栈数据库,功能强大，扩展性很强
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内部集成了一些功能(比如流复制主从备份,数据库备份还原等等一些功能),就算内部没有某些功
能也可以通过安装插件或者集成第三方的软件进行实现(现在一些市面上常用的软件,只有有点
名气的都提供了对Postgresql的支持,比如Redis,citus,MongoDB,等等一些软件。)

3.Postgresql是个多进程多线程数据库
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配置文件里面可以配置多线程并行查询(使用多个子进程进行重新)

4.Postgresql对ANSI SQL支持很友好
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在SQL的标准实现上要比MySQL完善，而且功能实现比较严谨

5.在开源界,除了PG (OLTP + OLAP)都可以应付,其他的基本没有
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在SQL的标准实现上要比MySQL完善，而且功能实现比较严谨
OLTP(联机事务处理)线上请求处理
详细:
强调支持短时间内大量并发的小型操作（增删改查）能力，
每个查询涉及的数据量都很小（比如几十到几百字节）
强调事务的强一致性（想想银行转账交易，容不得差错）
举例：“双十一”期间，可能有几十万用户在同一秒内下订单。
后台数据库要能够并发的、以近乎实时的速度处理这些订单请求
（如果下了订单，十几分钟还没有反应，用户肯定要骂人了）OLAP(联机分析处理)后台数据分析处理
详细:
偏向于复杂的只读查询，读取海量数据进行分析计算，查询时间往往很长
举例：“双十一”结束，淘宝的运营人员对订单进行分析挖掘，找出一些市场规律、
分析刷单行为等等。这种分析可能需要读取所有的历史订单进行计算，
耗时几十秒甚至几十分钟都有可能。

6.支持所有主流的多表连接查询的方式(如: "Nest loop"、 "hashjoin" "sort merge join"等)
支持绝大多数的SQL语法(如: with子句)

7.PostgresQL对正则表达式支持最强、内置函数也是最丰富的数据库。字段类型还支持数组类型
数据类型支持比较丰富。
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不像Mysql对SQL语法支持的功能较弱,基本上不适合做数据仓库(分析数据库)
虽然也有些厂商开发了基于MySQL的数据仓库存储引擎(如Infobright),
但这个方案只是解决了部分数据仓库的问题, SQL功能弱的问题仍无法完全解决。
另外, Infobright的社区版本功能上还有很多的限制,如不支持数据更新,
不支持太多的并发执行(最多支持十几个)等。而PostgreSQL不仅支持复杂的SQL,
还支持大量的分析函数,非常适合做数据仓库。

8.除了可以使用PLPGSQL写存储过程外,还可以使用各种主流开发语言的语法
(如: Python语言的PL/Python, Perl语言的PLPerl来写存储过程),
这些强大的功能可以大大地节约开发资源。Postgresql:UDF(用户自定义函数)

9.Postgresql移动数据很方便:能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK
数据库,数据库数据可以直接移动,只要是同生态圈的数据库可以直接移库

10.Postgresql内部功能处理的很好,性能优化工具度量信息很足。
------------------------------------------------------------------------PostgresQL数据库中有大量的性能视图,可方便地定位问题(比如:可看到正在执行的SQL,可通过锁视图看到谁在等待、哪条记录被锁定等), PostgresQL中设计了专门的架构和进程用于收集性能数据,既有物理10方面的统计,也有表扫描及素引扫描方面的性能数据。

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