PostgreSQL的特性矩阵

最新推荐文章于 2025-06-02 00:15:00 发布
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#postgres #postgresql #feature #matrix

博客提供了PostgreSQL官方功能矩阵页面链接（https://www.postgresql.org/about/featurematrix/ ），可通过该链接查看PostgreSQL相关功能特性。
【PostgreSQL】PostgreSQL 教程
No8g攻城狮的博客
07-17 735
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
PostgreSQL：逻辑复制与物理复制
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
04-12 2378
PostgreSQL的复制体系就像生物进化的活化石，记录着数据同步技术从简单镜像到智能分发的演化轨迹。在物理复制的确定性世界与逻辑复制的概率宇宙之间，我们看到了数据库技术应对不同场景的智慧平衡。随着PostgreSQL 16引入的逻辑复制并行应用（max_logical_replication_workers）和双向逻辑复制实验特性，这场复制革命正开启新的篇章。掌握这些技术，就如同获得在数据洪流中冲浪的智慧桨板，助您在数字时代的浪潮中破浪前行。
postgresql实现矩阵相加，矩阵相乘
aiseu1033的博客
05-29 1446
两个存储图的稀疏矩阵：graph，graph_2（等我知道怎么改表名...）表graph表graph_2傻孩子首先应老师要求把表graph.x的数据类型由int改成float。矩阵相加注意coalesce(g1.x+g2.x,g1.x,g2.x)as x，相加结果在前。（之前搞错了嘛）老师的方法矩阵相乘...
矩阵的特性和运算法则
weixin_42394591的博客
06-19 7443
基本运算法则：http://www2.edu-edu.com.cn/lesson_crs78/self/j_0022/soft/ch0605.html行列式的值的计算方法：点击进入逆矩阵：点击进入伴随矩阵：点击进入矩阵求导：点击进入...
PostgreSQL学习总结（1）—— PostgreSQL 入门简介与安装
热门推荐
科技D人生
07-28 4万+
PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，在灵活的BSD许可证下发行。PostgreSQL 开发者把它念作post-gress-Q-L。PostgreSQL 的 Slogan 是 "世界上最先进的开源关系型数据库"。 什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关.
Postgresql 存储结构
陈泽钦的博客
11-21 2396
每个数据库的表数据都存储其所属的独立文件里，文件以该表的filenode号命名，为了避免有些文件系统不支持大文件，postgresql限制了表文件大小不能超过1GB，当表文件超过1GB时，会另外创建一个有尾缀的文件，relfilenode.1，relfilenode.2…存储系统是 PostgreSQL 的最底层模块，它向下通过操作系统接口访问物理数据，向上为上层模块提供存储操作的接口和函数。special space：索引访问模式相关的数据，不同的索引访问方式存放不同的数据，在普通表中为空。
postgreSQL ARRAY 类型的使用
马金波
09-02 1万+
postgreSQL 的数组的使用
PostgreSQL 备份与恢复策略
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05-30 1679
本文系统介绍了PostgreSQL数据库的备份与恢复策略，重点解析了逻辑备份、物理备份、自动化工具链及跨地域容灾等核心内容。 逻辑备份部分详细讲解了pg_dump和pg_dumpall的工作原理与参数配置，并通过生产环境脚本展示了最佳实践。物理备份章节深入WAL机制原理，提供手工备份全流程指导和PITR时间点恢复实战案例。 在自动化工具方面，全面介绍了pgBackRest和Barman两大企业级解决方案，包括配置实例和恢复操作指南。最后，针对跨地域容灾需求，提出了多副本存储策略和传输安全加固方案。
PostgreSQL：事务与并发控制基础
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03-31 4798
PostgreSQL的事务系统犹如精密的瑞士钟表，将ACID原则转化为高效的工程实现。通过深入理解MVCC的版本控制机制、掌握不同隔离级别的行为特征、合理运用锁机制，开发者可以构建出既可靠又高性能的数据库应用。值得注意的是，随着的发布，新增的并行提交、增量排序等功能进一步优化了高并发场景下的表现。建议读者在实际应用中结合和进行性能剖析，持续优化事务处理逻辑。
PostgreSQL 安全纵深防御：从权限到加密
最新发布
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06-02 2934
《PostgreSQL安全纵深防御体系解析》摘要 PostgreSQL作为企业级开源数据库，其安全机制包含四大核心：角色权限、行级安全(RLS)、传输加密和审计追踪。文章深度剖析权限管理的三层架构（角色-对象-列级权限），通过金融案例展示GRANT/REVOKE实战技巧；详解RLS在多租户场景下的应用，包括医疗数据的医生-患者隔离策略；同时提供性能优化方案，如策略索引和BYPASSRLS权限。全文构建从宏观权限到微观数据控制的立体防御体系，并强调最小权限原则和审计追踪的关键作用，为高敏感数据环境提供企业级安
postgresql将数组变为行
NorthWood 从现在开始
02-01 4025
有的时候需要把数组元素同表中的字段进行关系运算，首先得把array变为记录行SELECT "unnest"(array[1,2,3])结果： unnest 1 2 3求数组交集：SELECT "unnest"(array[1,2,3]) INTERSECT SELECT "unnest"(array[3,4,5]) 结果： unnest 3
Postgresql 地理位置操作
hzh254052917的博客
12-12 6836
（longitude：经度 latitude：纬度 radius：范围/m） insert/update 地理位置： st_geomfromtext('point(longitude latitude)',4326); 例:(业务为：每10秒请求一次，上传车的位置，拼接到 driver_track表中的track字段，记录行车轨迹) update driver_track s
PostgreSQL VOPS 向量计算 + DBLINK异步并行 - 单实例 10亿 聚合计算跑进2秒
weixin_34341229的博客
02-28 1107
标签 PostgreSQL , 聚合 , vops , 向量计算 , jit , llvm , dblink 异步调用 , parallel hash agg 背景 目前PostgreSQL已内置了并行计算的能力（透明和非透明）。 结合列存+向量计算，PostgreSQL 统计分析能力到底能有多强？ 本文以vops（向量计算） + 并行计算为例，演示...
PostgreSQL 遗传学应用 - 矩阵相似距离计算 (欧式距离,...XX距离)
weixin_34121282的博客
12-27 524
标签 PostgreSQL , 背景 生物科学中相当重要的工作之一解开遗传密码? 欧式空间计算，是其中的一个需求，很有意思吧，PostgreSQL可以用来解开遗传密码。 https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance https://www.math.uci.edu/~gpatrick/source/...
Postgres array 数组类型详细使用
HII mate , It's Frank ~
07-04 6789
//这篇文章主要参考了德哥的 文章，链接 ： http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201201275922529/德哥这篇文章写的很不错，在相关函数部分，尤其是 array_upper,array_lower 部分，有我自己的一些解释。ARRAY类型包含几个重要的特征 维度 也就是几维数组, 不管怎么赋值, ARRAY最终必须
特征值和特征矩阵
Mr.Wang的专栏
08-18 1万+
写一点对矩阵特征值和特征矩阵的理解 1. A是一个矩阵，它作用在向量v上。如果A是2阶对角阵的话，它起到的作用是将v
RL论文阅读20 - MF类算法总结(VPG, TROP, PPO, DDPG, TD3, SAC)
铁锹的填坑记录
10-19 2452
PG类算法总结 1. On-Policy类算法 1.1 VPG：Vanilla Policy Gradient on policy 算法 可用于动作空连续或者离散动作空间 这个就是最初的PG版本。我们的目的是最大化有限的return。J代表的是无折扣的有限return。 下面的公式推导见从PG到A3C ![\nabla_{\theta} J(\pi_{\theta}) = \underE{\tau \sim \pi_{\theta}}{ \sum_{t=0}^{T} \nabla_{\theta
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