研究与专注

目录1. worker节点故障1.1 PostgreSQL的流式复制1.2 Citus的分片复制2. Coordinator节点故障3. 总结号外：Citus发布了8.x版本，支持PostgreSQL11。Citus适合存放数据量较大的情形，不上亿的数据往Citus中存意义并不大，更适合放单节点。而存储如此大量的数据，如果不做好数据备份或者高可用，数据丢失产生的后果...

目录GIST索引GiST原理R-tree索引R-tree原理 GiST VS R-tree创建时间支持的操作效率之争本文主要针对的是地理数据，地理数据的特点是具有二维或三维的坐标数据，且都是基于PostGIS扩展对地理数据的操作来说的。空间索引是空间数据库的关键所在，空间索引强，空间数据库支持大规模的数据才有意义，可以说空间索引的好坏决定了数据库的强弱。...

调优思路Citus本身是一主多从的结构，Coordinator只负责协调分配任务，并不会处理实际的查询，Worker负责执行Coordinator分配的子查询任务，每个Worker本身就是一个完整的PostgreSQL环境，因此，提升Citus集群的性能就分为两部分：调优Coordinator制定执行计划的效率； 调优各个Worker执行的效率，跟调优单节点PostgreSQL无异。默...

st_makeline是由点生成线的函数，它根据输入的点拼接成线，不会理会点的顺序，顺序是随机的？（随机读取？），所以同一个点数据集，每次都会得到不一样的结果。想保证生成的结果始终一致，需要预先将传入的点按照一定的规则排序。...

不知道这样的标题会不会被微软警告，最近，微软收购了 ？ 年历史的 CitusData 公司，而我这里却要说Citus的不好？其实不是的，Citus确实有它适合的场景，但是，就像之前文章提到的，它也有不适合的场景，而我平时工作的很多需求就在不适合的场景之列。这里咱们复习一下Citus是什么？主要做什么？适合做什么，不适合做什么？Citus是什么？主要做什么？Citus是PostgreSQ...

为啥放一张佩奇？它的真实面目其实是汽车里的涡轮，涡轮增压可以让小排量的发动机有大排量发动机的爆发力。佩奇都已经配送了涡轮，号称”涡轮猪“，PostgreSQL怎么能不跟跟时尚。postgresql中，并行计算就是涡轮，利用好并行计算，你的postgresql就是涡轮增压postgresql了，无痛享受数倍加速！怎么样，这个类比是不是有点尴尬，但话糙理不糙，总之，用并行计算为你的查询加速吧！...

1、优化资源占用无法对服务器环境预估，所以PostgreSQL配置中参数都比较保守，不是对服务器资源量身定制，都默认是最小。其中两个参数，根据服务器实际资源情况调整会对性能影响很大：shared_buffers，缓存查询过程中的临时数据，内存的1/4比较合适，默认128M； work_mem，sort和hash表操作需要占用的内存，不够用时，会向磁盘中写文件，磁盘的性能和内存相差可不少，...

底图往往是一些基础信息，比如行政区、街道、水系，它们变动较少，一般放在图层最下方。底图一般使用栅格瓦片，栅格瓦片有其自身局限性：地理信息内容改变，栅格瓦片无法做到实时更新。栅格瓦片需要预生成，生成以后不能改变，如果地理信息有变动，那么需要重新生成瓦片 样式改变，如果需要不同样式的底图，需要额外生成一份瓦片。不同样式，存储多份相同的数据。于是矢量瓦片的概念被提出，矢量瓦片也是瓦片，是矢量，在...

常见的PG备份有三种方式：定时pg_dump，定时备份文件，还有基于WAL的备份，它们各有优劣，这篇文章我就对比一下这三种方法，总结一下三种的概念、做法，以及适合的场景。概念“pg_dump”很容易理解，对数据库定期使用pg_dump备份； “定时备份文件”，对数据库对数据目录进行备份； WAL是“write ahead log”的简称，pg中每个操作都会产生WAL，我们可以利用WAL...