摩柯社区 - 一个极简的技术知识社区

PostgreSQL物理备份方法解析 物理备份概述 PostgreSQL 作为一款强大的开源关系型数据库，数据备份是保障数据安全与可恢复性的关键环节。物理备份是指对数据库的物理文件（如数据文件、日志文件等）进行复制，以便在需要时能够快速恢复数据库到备份时的状态。与逻辑备份（如使用 pg_dump 导出 SQL 语句）不同，物理备份直接操作数据库的物理存储结构，通常具有更高的恢复速度，特别适用于大规模数据库的备份场景。 物理备份方法分类 1. 文件系统级复制：这是最基本的物理备份方式，直接使用操作系统的文件复制命令（如 cp、rsync 等）对 PostgreSQL 数据目录进行复制。这种方法简单直接，但需要在数据库处于关闭状态下进行，以确保数据的一致性。因为在数据库运行时，数据文件可能会处于不一致的中间状态，直接复制可能导致备份数据无法恢复。 2. 基于 WAL 归档的备份：WAL（Write - Ahead Log）即预写式日志，是 PostgreSQL 用于记录数据库更改的日志文件。基于 WAL 归档的备份允许在数据库运行时进行备份，通过结合定期的基础备份（可以是文件系统

PostgreSQL条件过滤基础 条件过滤的概念 在 PostgreSQL 数据库中，条件过滤是指根据特定的条件对数据进行筛选，从而获取满足特定需求的数据子集。条件过滤通常在 SELECT 语句的 WHERE 子句中实现。例如，假设有一个名为 employees 的表，包含 name、age 和 salary 等列，我们想要获取年龄大于 30 岁的员工信息，就可以使用以下查询： sql SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30; 在这个查询中，WHERE age > 30 就是条件过滤部分，它告诉数据库只返回 age 列值大于 30 的行。 条件过滤支持的运算符 1. 比较运算符 - 等于 (=)：用于判断两个值是否相等。例如，要查找名字为 “John” 的员工： sql SELECT FROM employees WHERE name = 'John'; - 不等于 (!= 或 <>)：这两个运算符都表示不等于。比如，查找工资不等于 5000 的员工： sql

散列连接基本概念 在数据库查询执行过程中，连接操作是将两个或多个表按照某种条件进行关联的重要操作。散列连接（Hash Join）是其中一种实现方式。 散列连接的核心思想是利用散列函数（Hash Function）对参与连接的表数据进行处理。它将一个表（通常称为构建表，Build Table）的数据通过散列函数映射到不同的散列桶（Hash Bucket）中，形成散列表（Hash Table）。然后，对另一个表（通常称为探测表，Probe Table）的数据进行相同散列函数的计算，通过查找散列表来找出满足连接条件的记录对。 PostgreSQL中的散列连接实现基础 PostgreSQL在执行查询计划时，会根据多种因素（如表的大小、索引情况、连接条件等）来决定是否选择散列连接。其内部实现依赖于一系列的数据结构和算法。 数据结构 1. 散列表结构：PostgreSQL使用一种特殊的散列表结构来存储构建表的数据。这个散列表由多个散列桶组成，每个散列桶可以容纳多个记录。在散列表中，记录通过散列函数计算得到的散列值确定应该存放的散列桶位置。 2. 连接元组结构：用于表示参与连接的表的元组

PostgreSQL 统计信息收集器概述 在 PostgreSQL 数据库管理系统中，统计信息收集器扮演着至关重要的角色。它负责收集和维护数据库对象（如表、索引等）的统计信息，这些信息对于查询优化器生成高效的查询计划起着决定性作用。通过了解表中数据的分布、基数等情况，查询优化器能够更好地选择索引、确定连接顺序等，从而提升查询执行效率。 统计信息的作用 1. 查询优化：统计信息帮助查询优化器评估不同查询计划的成本。例如，知道表中某列的唯一值数量（基数），优化器能判断使用索引是否更有利。若基数大且列上有索引，对于等值查询或范围查询，索引扫描可能是高效的；反之，若基数小，全表扫描或许更合适。 2. 动态调整：数据库中的数据不断变化，统计信息也需实时更新。当数据量大幅增减或数据分布改变时，及时更新统计信息可让查询优化器根据新情况生成更优的查询计划，确保系统性能的稳定性。 统计信息收集器配置项 autovacuum 1. 功能描述：autovacuum 是 PostgreSQL 的自动清理和统计信息收集守护进程相关的配置参数。当该参数设置为 on 时，PostgreSQL 会自动启动

PostgreSQL 查询优化器基础 在深入探讨 PostgreSQL 查询优化器如何利用统计信息之前，我们先来了解一下查询优化器的基础概念。查询优化器在整个数据库系统中扮演着至关重要的角色，它的主要职责是将用户提交的 SQL 查询语句转换为高效的执行计划。 PostgreSQL 的查询优化器采用基于代价的优化（Cost - Based Optimization，CBO）策略。这意味着优化器会根据不同执行计划的预估代价来选择最优的执行方案。代价模型是基于多个因素构建的，其中统计信息起着核心作用。 查询优化器的工作流程 1. 解析与分析：首先，查询语句会被解析器分解成语法树，这个语法树会被进一步分析，检查查询的语义是否正确，例如表和列的存在性、数据类型的兼容性等。 2. 生成逻辑查询计划：基于分析后的语法树，优化器会生成多个逻辑查询计划。这些逻辑计划描述了查询操作的顺序和方式，但不涉及具体的物理实现，例如连接操作可以是嵌套循环连接、哈希连接或者排序合并连接等不同的逻辑形式。 3. 转换为物理查询计划：将逻辑查询计划转换为物理查询计划，这一步会考虑实际的存储结构、索引使用情况等物理

事务隔离级别的概念 在数据库系统中，多个事务可能会同时并发执行。如果不对这些并发事务进行适当的隔离控制，可能会导致数据不一致等问题。事务隔离级别定义了一个事务与其他并发事务之间的隔离程度，它决定了一个事务在执行过程中能够看到其他并发事务的哪些修改。 PostgreSQL 支持四种事务隔离级别，分别是：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。不同的隔离级别在并发控制的强度和性能之间进行了不同的权衡。 读未提交（Read Uncommitted） 读未提交是最低的隔离级别。在这种隔离级别下，一个事务可以读取到其他事务尚未提交的数据修改。这意味着可能会出现脏读（Dirty Read）的情况。 脏读示例： 假设我们有两个事务 T1 和 T2。 事务 T1： sql BEGIN; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1; -- 此时尚未提交事务 事务 T2： sql

1. 锁的基本概念 在数据库系统中，锁是一种重要的并发控制机制，用于协调多个事务对共享资源的访问。当多个事务同时访问和修改数据库中的数据时，可能会引发数据不一致的问题，如脏读、不可重复读、幻读等。锁机制通过限制并发事务对资源的访问，确保数据的一致性和完整性。 PostgreSQL 使用多种类型的锁来管理并发访问。不同类型的锁适用于不同的场景，它们在保护数据一致性的同时，尽量减少对系统性能的影响。 2. PostgreSQL 锁的类型 2.1 行级锁（Row - Level Locks） 行级锁是 PostgreSQL 中最常见的锁类型之一，它用于锁定表中的某一行数据。行级锁允许在同一时间内，不同事务可以访问表中的不同行，从而提高并发性能。 - 示例代码： sql -- 创建一个示例表 CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); -- 事务 1 BEGIN; SELECT FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE; --

PostgreSQL常规锁的内存结构 锁结构概述 在PostgreSQL中，常规锁（General Locks，简称LWLock）用于保护共享内存中的数据结构以及实现轻量级的同步机制。其内存结构是理解锁管理和并发控制的关键。常规锁的数据结构主要定义在src/include/storage/lwlock.h文件中。 PostgreSQL使用一个数组来管理所有的常规锁。每个锁在数组中都有一个对应的索引，这个索引被称为锁的ID。常规锁的数据结构LWLock包含了锁的状态、等待队列等关键信息。 LWLock数据结构剖析 下面是LWLock数据结构的简化定义： c typedef struct LWLock { uint32 lw_type; / 锁的类型 / volatile int lw_count; / 当前持有锁的计数 / volatile int lw_waiters; / 等待该锁的进程数 / volatile int lw_priority; / 锁的优先级 / WaitQueue

PostgreSQL事务日志概述 PostgreSQL使用预写式日志（Write-Ahead Logging，WAL）机制来确保数据的持久性和一致性。事务日志记录了数据库所有的修改操作，在系统崩溃或其他故障发生后，PostgreSQL可以通过重放事务日志来恢复到故障前的状态。 事务日志的作用 1. 故障恢复：当数据库发生崩溃时，PostgreSQL会利用事务日志进行崩溃恢复。通过重放日志中的记录，将未完成的事务回滚，并重新应用已提交事务的更改，从而使数据库恢复到崩溃前的状态。 2. 数据复制：在流复制等复制机制中，事务日志被发送到备用服务器。备用服务器通过应用这些日志记录来保持与主服务器的数据同步，这对于实现高可用性和灾难恢复至关重要。 事务日志的结构 PostgreSQL的事务日志由一系列的日志文件组成，这些文件通常存储在pg_wal目录下（在较旧版本中为pg_xlog）。每个日志文件有固定的大小（默认16MB），当一个日志文件写满后，会切换到下一个日志文件。 日志文件的命名格式为000000010000000000000001，其中前8位（如00000001）表示日志段

PostgreSQL事务回滚基础概念 在PostgreSQL中，事务是一个逻辑上的工作单元，它由一系列数据库操作组成，这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行。事务回滚（Rollback）是指在事务执行过程中，当遇到错误、异常或者显式要求时，撤销该事务已经执行的所有数据库操作，将数据库状态恢复到事务开始之前的状态。 事务回滚的主要目的是确保数据的一致性和完整性。例如，在一个涉及资金转账的事务中，从一个账户扣除金额并向另一个账户增加相同金额。如果在增加金额操作时出现错误，那么整个事务需要回滚，将扣除的金额返还，以保证资金总量不变。 事务回滚触发条件 1. 显式ROLLBACK语句：用户可以在事务执行过程中，根据业务逻辑判断，使用ROLLBACK语句手动触发事务回滚。例如： sql BEGIN; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1; -- 这里进行一些业务逻辑判断，假设发现账户余额不足 ROLLBACK; 2. 错误和异常：当事务执行过程中遇到SQL语法错误、违反约束（如唯一约束、外键约