㈠ 如何创建数据库实例
什么是sql呢
SQL就是专门用来做数据库的一门语言
和C语言差不多
（当然功能不紧紧是做数据了
编程啊
都可以.....
这里就不多说了）z这道题用ACCESS
就可以完成了
1
首先
用Access
2000(数据库
）做一个数据库
打开设计器创建表
在点菜单
另存为
名为班级名+自己名字英文简写
最后点保存啦
（每完成系统都是有提示的啦）
第一问
解决
2
打开设计器
上面做的表下面下
创建数据表
名字都是在最后完成时做的
先不用管
然后在输入sID,sName,sSex,sAge,sClass
注意根据后面的要求填写字段
及数据类型
以及
在做其他的问题了将T_Student表的sID字段设置为标识列，种子为1，增量为2。
为T_Student表的sSex(性别)字段设置其默认值为“男”。
为T_Student表的sAge(年龄)字段设置检查约束，规定年龄在0到30岁之间。
为T_KC表的cName(课程名称)字段设置唯一性约束。，规定课程名称不得重复。
生成一个规则t_rule，限制数据的取值范围在（0---100）之间，然后将这个规则绑定到T_CJ表的cj(成绩)字段。
为T_KC表的cName字段创建索引。
最后
当然主键当然是SID了
一定要标好哦~~·先不管作业其他要求
在依次做其他2个表;
T_KC(cID,cName,sBianhao,sXuefen)
T_CJ(sID,cID,cj)
注意主键是SID
3.
做好了三个表后退出设计器
在打开以一个个表
在按要求输入（在每个表中添加3-5条记录。）
好了
基本就完成了
当然用SQL
也能完成
这些问题
并且要快
但涉及到TQL语言
编程问题
很难说清楚
就不一一解释了···
㈡ 经典sql语句
、google是很好的学习搜索引擎，
推荐一下新手学习SQL的基础技术，在搜索以下内容：
“一网打尽”通用SQL数据库的查询语句
实例讲解SQL Server中"Update"的用法
三种数据库利用SQL语句进行高效果分页
深入讲解SQL Server数据库的嵌套子查询
实现跨多个表格的数据进行组合的SQL语句
深入讲解SQL Union和Union All的使用方法
还有一些基本的语法这里也简单介绍一下，希望对你有用：
学习SQL应知道的动态SQL语句基本语法
1 、普通SQL语句可以用Exec执行
eg: Select * from tableName
Exec('select * from tableName')
Exec sp_executesql N'select * from tableName' -- 请注意字符串前一定要加N
2、字段名，表名，数据库名之类作为变量时，必须用动态SQL
eg:
declare @fname varchar(20)
set @fname = 'FiledName'
Select @fname from tableName -- 错误,不会提示错误，但结果为固定值FiledName,并非所要。
Exec('select ' + @fname + ' from tableName') -- 请注意 加号前后的 单引号的边上加空格
当然将字符串改成变量的形式也可
declare @fname varchar(20)
set @fname = 'FiledName' --设置字段名
declare @s varchar(1000)
set @s = 'select ' + @fname + ' from tableName'
Exec(@s) -- 成功
exec sp_executesql @s -- 此句会报错
declare @s Nvarchar(1000) -- 注意此处改为nvarchar(1000)
set @s = 'select ' + @fname + ' from tableName'
Exec(@s) -- 成功
exec sp_executesql @s -- 此句正确
3、输出参数
declare @num int,
@sqls nvarchar(4000)
set @sqls='select count(*) from tableName'
exec(@sqls)
--如何将exec执行结果放入变量中？
declare @num int,
@sqls nvarchar(4000)
set @sqls='select @a=count(*) from tableName '
exec sp_executesql @sqls,N'@a int output',@num output
select @num
此外，如果想要在SQL语句 字符串中使用 单引号 '' 可以 使用 ''''
㈢ pgsql的主键存储方式
PostgreSQL的稳定性极强，Innodb等索引在崩溃，断电之类的灾难场景下 抗击打能力有了长足进步，然而很多 MqSQL用户 都遇到过 Server级的数据库丢失的场景 -- MySQL系统库是 MyISAM，相比之下，PG数据库这方面要更好一些。
任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以位置双曲线甚至对数曲线，到 顶峰之后不在下降，而MySQL明显出现一个波峰后下滑（5.5版本 之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。
PG多年来在 GIS（地理信息）领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，PG有大量字典，数组，bitmap等数据类型，相比之下 MySQL就差很多， Instagram就是因为 PG的空间数据库 扩展 POSTGIS远远强于 MySQL的 my spatial 而采用 PgSQL的。
PG的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum这样的整理数据空间的操作，这个和PGSQL的MVCC实现有关系。
PG可以使用函数 和 条件索引，这使得 PG数据库的调优非常灵活， MySQL就没有这个功能，条件索引在 web应用中 很重要。
PG有极其强悍的 SQL编程能力（9.x 图灵完备，支持递归！），有非常丰富的统计函数和统计语法支持，比如分析函数（Oracle的叫法，PG里叫Window函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于 R的支持也很好。这一点MySQL就差很多，很多分析功能都不支持，腾讯内部的存储主要是 MySQL，但是数据分析主要是 Hadoop+ PgSQL。
PG的有多种集群架构可以选择，plproxy可以之hi语句级的镜像或分片，slony可以进行字段级的同步配置，standby 可以构建 WAL文件级或流式的读写分离集群，同步频率和集群策略调整方便。
一般关系型数据库字符串有长度限制 8k 左右，无限长 TEXT类型的功能受限，只能作为外部大数据访问。而 PG 的 TEXT 类型 可以直接访问且无长度限制， SQL语法内置 正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用 xml xpath。用 PG的话，文档数据库都可以省了。
PgSQL对于 numa 架构的支持比 MySQL强一些，比 MySQL对于读的性能更好一些， PgSQL提交可以完全异步提交，而 MySQL的内存表不够实用（因为表锁的原因）。
pgsql除了存储正常的数据类型外，还支持存储
array，不管是一维数组还是多维数组均支持。
json和jsonb，相比使用 text存储要高效很多。
json和 jsonb在更高的层面上看起来几乎是一样的，但是存储实现上是不同的。
json存储完的文本，json列会每次都解析存储的值，它不支持索引，但 可以为创建表达式索引。
jsonb存储的二进制格式，避免了重新解析数据结构。它支持索引，这意味着 可以不使用指定索引就能查询任何路径。
当我们比较写入数据速度时，由于数据存储 的方式的原因，jsonb会比 json 稍微的慢一点。json列会每次都 解析存储的值，这意味着键的顺序要和输入的 时候一样。但是 jsonb不同，以二进制格式存储且不保证键的顺序。因此如果有软件需要依赖键的顺序，jsonb可能不是最佳选择。使用 jsonb的优势还在于可以轻易的整合关系型数据和非关系型 数据 ，PostgreSQL对于 mongodb这类数据库是一个不小的威胁，毕竟如果一个表中只有一列数据的类型是半结构化的，没有必要为了迁就它而整个表的设计都采用 schemaless的结构。
1. CPU限制
PGSQL
没有CPU核心数限制，有多少CPU核就用多少
MySQL
能用128核CPU，超过128核用不上
2. 配置文件参数
PGSQL
一共有255个参数，用到的大概是80个，参数比较稳定，用上个大版本配置文件也可以启动当前大版本数据库
MySQL
一共有707个参数，用到的大概是180个，参数不断增加，就算小版本也会增加参数，大版本之间会有部分参数不兼容情况
3. 第三方工具依赖情况
PGSQL
只有高可用集群需要依靠第三方中间件，例如：patroni+etcd、repmgr
MySQL
大部分操作都要依靠percona公司的第三方工具（percona-toolkit，XtraBackup），工具命令太多，学习成本高，高可用集群也需要第三方中间件，官方MGR集群还没成熟
4. 高可用主从复制底层原理
PGSQL
物理流复制，属于物理复制，跟SQL Server镜像/AlwaysOn一样，严格一致，没有任何可能导致不一致，性能和可靠性上，物理复制完胜逻辑复制，维护简单
MySQL
主从复制，属于逻辑复制，（sql_log_bin、binlog_format等参数设置不正确都会导致主从不一致）
大事务并行复制效率低，对于重要业务，需要依赖 percona-toolkit的pt-table-checksum和pt-table-sync工具定期比较和修复主从一致
主从复制出错严重时候需要重搭主从
MySQL的逻辑复制并不阻止两个不一致的数据库建立复制关系
5. 从库只读状态
PGSQL
系统自动设置从库默认只读，不需要人工介入，维护简单
MySQL
从库需要手动设置参数super_read_only=on，让从库设置为只读，super_read_only参数有bug，链接：https://jiahao..com/s?id=1636644783594388753&wfr=spider&for=pc
6. 版本分支
PGSQL
只有社区版，没有其他任何分支版本，PGSQL官方统一开发，统一维护，社区版有所有功能，不像SQL Server和MySQL有标准版、企业版、经典版、社区版、开发版、web版之分
国内外还有一些基于PGSQL做二次开发的数据库厂商，例如：Enterprise DB、瀚高数据库等等，当然这些只是二次开发并不算独立分支
MySQL
由于历史原因，分裂为三个分支版本，MariaDB分支、Percona分支 、Oracle官方分支，发展到目前为止各个分支基本互相不兼容
Oracle官方分支还有版本之分，分为标准版、企业版、经典版、社区版
7. SQL特性支持
PGSQL
SQL特性支持情况支持94种，SQL语法支持最完善，例如：支持公用表表达式（WITH查询）
MySQL
SQL特性支持情况支持36种，SQL语法支持比较弱，例如：不支持公用表表达式（WITH查询）
关于SQL特性支持情况的对比，可以参考：http://www.sql-workbench.net/dbms_comparison.html
8. 主从复制安全性
PGSQL
同步流复制、强同步（remote apply)、高安全，不会丢数据
PGSQL同步流复制：所有从库宕机，主库会罢工，主库无法自动切换为异步流复制（异步模式），需要通过增加从库数量来解决，一般生产环境至少有两个从库
手动解决：在PG主库修改参数synchronous_standby_names =''，并执行命令： pgctl reload ，把主库切换为异步模式
主从数据完全一致是高可用切换的第一前提，所以PGSQL选择主库罢工也是可以理解
MySQL
增强半同步复制 ，mysql5.7版本增强半同步才能保证主从复制时候不丢数据
mysql5.7半同步复制相关参数：
参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count 等待至少多少个从库接收到binlog，主库才提交事务，一般设置为1，性能最高
参数rpl_semi_sync_master_timeout 等待多少毫秒，从库无回应自动切换为异步模式，一般设置为无限大，不让主库自动切换为异步模式
所有从库宕机，主库会罢工，因为无法收到任何从库的应答包
手动解决：在MySQL主库修改参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count=0
9. 多字段统计信息
PGSQL
支持多字段统计信息
MySQL
不支持多字段统计信息
10. 索引类型
PGSQL
多种索引类型（btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap，部分索引，表达式索引）
MySQL
btree 索引，全文索引（低效），表达式索引(需要建虚拟列)，hash 索引只在内存表
11. 物理表连接算法
PGSQL
支持 nested-loop join 、hash join 、merge join
MySQL
只支持 nested-loop join
12. 子查询和视图性能
PGSQL
子查询，视图优化，性能比较高
MySQL
视图谓词条件下推限制多，子查询上拉限制多
13. 执行计划即时编译
PGSQL
支持 JIT 执行计划即时编译，使用LLVM编译器
MySQL
不支持执行计划即时编译
14. 并行查询
PGSQL
并行查询（多种并行查询优化方法），并行查询一般多见于商业数据库，是重量级功能
MySQL
有限，只支持主键并行查询
15. 物化视图
PGSQL
支持物化视图
MySQL
不支持物化视图
16. 插件功能
PGSQL
支持插件功能，可以丰富PGSQL的功能，GIS地理插件，时序数据库插件， 向量化执行插件等等
MySQL
不支持插件功能
17. check约束
PGSQL
支持check约束
MySQL
不支持check约束，可以写check约束，但存储引擎会忽略它的作用，因此check约束并不起作用（mariadb 支持）
18. gpu 加速SQL
PGSQL
可以使用gpu 加速SQL的执行速度
MySQL
不支持gpu 加速SQL 的执行速度
19. 数据类型
PGSQL
数据类型丰富，如 ltree，hstore，数组类型，ip类型，text类型，有了text类型不再需要varchar，text类型字段最大存储1GB
MySQL
数据类型不够丰富
20. 跨库查询
PGSQL
不支持跨库查询，这个跟Oracle 12C以前一样
MySQL
可以跨库查询
21. 备份还原
PGSQL
备份还原非常简单，时点还原操作比SQL Server还要简单，完整备份+wal归档备份（增量）
假如有一个三节点的PGSQL主从集群，可以随便在其中一个节点做完整备份和wal归档备份
MySQL
备份还原相对不太简单，完整备份+binlog备份（增量）
完整备份需要percona的XtraBackup工具做物理备份，MySQL本身不支持物理备份
时点还原操作步骤繁琐复杂
22. 性能视图
PGSQL
需要安装pg_stat_statements插件，pg_stat_statements插件提供了丰富的性能视图：如：等待事件，系统统计信息等
不好的地方是，安装插件需要重启数据库，并且需要收集性能信息的数据库需要执行一个命令：create extension pg_stat_statements命令
否则不会收集任何性能信息，比较麻烦
MySQL
自带PS库，默认很多功能没有打开，而且打开PS库的性能视图功能对性能有影响（如：内存占用导致OOM bug）
23. 安装方式
PGSQL
有各个平台的包rpm包，deb包等等，相比MySQL缺少了二进制包，一般用源码编译安装，安装时间会长一些，执行命令多一些
MySQL
有各个平台的包rpm包，deb包等等，源码编译安装、二进制包安装，一般用二进制包安装，方便快捷
24. DDL操作
PGSQL
加字段、可变长字段类型长度改大不会锁表，所有的DDL操作都不需要借助第三方工具，并且跟商业数据库一样，DDL操作可以回滚，保证事务一致性
MySQL
由于大部分DDL操作都会锁表，例如加字段、可变长字段类型长度改大，所以需要借助percona-toolkit里面的pt-online-schema-change工具去完成操作
将影响减少到最低，特别是对大表进行DDL操作
DDL操作不能回滚
25. 大版本发布速度
PGSQL
PGSQL每年一个大版本发布，大版本发布的第二年就可以上生产环境，版本迭代速度很快
PGSQL 9.6正式版推出时间：2016年
PGSQL 10 正式版推出时间：2017年
PGSQL 11 正式版推出时间：2018年
PGSQL 12 正式版推出时间：2019年
MySQL
MySQL的大版本发布一般是2年~3年，一般大版本发布后的第二年才可以上生产环境，避免有坑，版本发布速度比较慢
MySQL5.5正式版推出时间：2010年
MySQL5.6正式版推出时间：2013年
MySQL5.7正式版推出时间：2015年
MySQL8.0正式版推出时间：2018年
26. returning语法
PGSQL
支持returning语法，returning clause 支持 DML 返回 Resultset，减少一次 Client <-> DB Server 交互
MySQL
不支持returning语法
27. 内部架构
PGSQL
多进程架构，并发连接数不能太多，跟Oracle一样，既然跟Oracle一样，那么很多优化方法也是相通的，例如：开启大页内存
MySQL
多线程架构，虽然多线程架构，但是官方有限制连接数，原因是系统的并发度是有限的，线程数太多，反而系统的处理能力下降，随着连接数上升，反而性能下降
一般同时只能处理200 ~300个数据库连接
28. 聚集索引
PGSQL
不支持聚集索引，PGSQL本身的MVCC的实现机制所导致
MySQL
支持聚集索引
29. 空闲事务终结功能
PGSQL
通过设置 idle_in_transaction_session_timeout 参数来终止空闲事务，比如：应用代码中忘记关闭已开启的事务，PGSQL会自动查杀这种类型的会话事务
MySQL
不支持终止空闲事务功能
30. 应付超大数据量
PGSQL
不能应付超大数据量，由于PGSQL本身的MVCC设计问题，需要垃圾回收，只能期待后面的大版本做优化
MySQL
不能应付超大数据量，MySQL自身架构的问题
31. 分布式演进
PGSQL
HTAP数据库：cockroachDB、腾讯Tbase
分片集群： Postgres-XC、Postgres-XL
MySQL
HTAP数据库：TiDB
分片集群： 各种各样的中间件，不一一列举
32. 数据库的文件名和命名规律
PGSQL
PGSQL在这方面做的比较不好，DBA不能在操作系统层面（停库状态下）看清楚数据库的文件名和命名规律，文件的数量，文件的大小
一旦操作系统发生文件丢失或硬盘损坏，非常不利于恢复，因为连名字都不知道
PGSQL表数据物理文件的命名/存放规律是： 在一个表空间下面，如果没有建表空间默认在默认表空间也就是base文件夹下，例如：/data/base/16454/3599
base：默认表空间pg_default所在的物理文件夹
16454：表所在数据库的oid
3599：就是表对象的oid，当然，一个表的大小超出1GB之后会再生成多个物理文件，还有表的fsm文件和vm文件，所以一个大表实际会有多个物理文件
由于PGSQL的数据文件布局内容太多，大家可以查阅相关资料
当然这也不能全怪PGSQL，作为一个DBA，时刻做好数据库备份和容灾才是正道，做介质恢复一般是万不得已的情况下才会做
MySQL
数据库名就是文件夹名，数据库文件夹下就是表数据文件，但是要注意表名和数据库名不能有特殊字符或使用中文名，每个表都有对应的frm文件和ibd文件，存储元数据和表/索引数据，清晰明了，做介质恢复或者表空间传输都很方便
33. 权限设计
PGSQL
PGSQL在权限设计这块是比较坑爹，抛开实例权限和表空间权限，PGSQL的权限层次有点像SQL Server，db=》schema=》object
要说权限，这里要说一下Oracle，用Oracle来类比
在ORACLE 12C之前，实例与数据库是一对一，也就是说一个实例只能有一个数据库，不像MySQL和SQL Server一个实例可以有多个数据库，并且可以随意跨库查询
而PGSQL不能跨库查询的原因也是这样，PGSQL允许建多个数据库，跟ORACLE类比就是有多个实例（之前说的实例与数据库是一对一）
一个数据库相当于一个实例，因为PGSQL允许有多个实例，所以PGSQL单实例不叫一个实例，叫集簇（cluster），集簇这个概念可以查阅PGSQL的相关资料
PGSQL里面一个实例/数据库下面的schema相当于数据库，所以这个schema的概念对应MySQL的database
注意点：正因为是一个数据库相当于一个实例，PGSQL允许有多个实例/数据库，所以数据库之间是互相逻辑隔离的，导致的问题是，不能一次对一个PGSQL集簇下面的所有数据库做操作
必须要逐个逐个数据库去操作，例如上面说到的安装pg_stat_statements插件，如果您需要在PGSQL集簇下面的所有数据库都做性能收集的话，需要逐个数据库去执行加载命令
又例如跨库查询需要dblink插件或fdw插件，两个数据库之间做查询相当于两个实例之间做查询，已经跨越了实例了，所以需要dblink插件或fdw插件，所以道理非常简单
权限操作也是一样逐个数据库去操作，还有一个就是PGSQL虽然像SQL Server的权限层次结构db=》schema=》object，但是实际会比SQL Server要复杂一些，还有就是新建的表还要另外授权
在PGSQL里面，角色和用户是一样的，对新手用户来说有时候会傻傻分不清，也不知道怎么去用角色，所以PGSQL在权限设计这一块确实比较坑爹
MySQL
使用mysql库下面的5个权限表去做权限映射，简单清晰，唯一问题是缺少权限角色
user表
db表
host表
tables_priv表
columns_priv表
1. 架构对比
Mysql：多线程
PostgreSql：多进程
多线程架构和多进程架构之间没有绝对的好坏，例如oracle在unix上是多进程架构，在windows上是多线程架构。
2. 对存储过程及事务的支持能力
MySql对于无事务的MyISAM表，采用表锁定，一个长时间运行的查询很可能会长时间的阻碍，而PostgreSQL不会尊在这种问题。
PostgreSQL支持存储过程，要比MySql好，具备本地缓存执行计划的能力。
3. 稳定性及性能
高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySql 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本后Mysql企业版有优化，需要付费）
MySql的InnoDB引擎，可以充分优化利用系统的所有内存，超大内存下PG对内存使用的不那么充分（需要根据内存情况合理分配）。
4. 高可用
InnoDB的基于回滚实现的 MVCC 机制，对于 PG 新老数据一起放的基于 XID 的 MVCC机制，是占优的。新老数据一起存放，需要定时触发 VACUUM，会带来多余的 IO 和数据库对象加锁开销，引起数据库整理的并发能力下降。而且 VACUUM 清理不及时，还可能会引发数据膨胀
5. 数据同步方式：
Mysql到现在也是异步复制，pgsql可以做到同步、异步、半同步复制。
Mysql同步是基于binlog复制，属于逻辑复制，类似于oracle golden gate，是基于stream的复制，做到同步很困难，这种方式更加适合异步复制；
Pgsql的同是基于wal，属于物理复制，可以做到同步复制。同时，pgsql还提供stream复制。
Mysql的复制可以用多级从库，但是在9.2之前，PgSql不能用从库带从库。
Pgsql的主从复制属于物理复制，相对于Mysql基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小。
6. 权限控制对比
MySql允许自定义一套不同的数据级、表级和列的权限，运行指定基于主机的权限
Mysql的merge表提供了 一个独特管理多个表的方法。myisampack可以对只读表进行压缩，以后仍然可以直接访问该表中的行。
7. SQL语句支持能力
PG有极其强悍的 SQL 编程能力（9.x 图灵完备，支持递归！），有非常丰富的统计函数和统计语法支持，例如分析函数（Oracle的叫法，PG里叫window函数）
支持用多种语言来写存储过程，对于R的支持也很好。这一点上Mysql就差的很远，很多分析功能都不支持。
PgSql对表名大小写的处理，只有在Sql语句中，表明加双引号，才区分大小写。
在Sql的标准实现上要比Mysql完善，而且功能实现比较严谨。
对表连接支持比较完整，优化器的功能比较完整，支持的索引类型很多，复杂查询能力较强。
Mysql采用索引组织表，这种存储方式非常适合基于主键匹配的查询、删改操作，但是对表结果设计存在约束；
Mysql的Join操作的性能非常的差，只支持Nest Join，所以一旦数据量大，性能就非常的差。PostgresSQL除了支持 Nest Join 和 Sort Merge Join，PostgreSQL还支持正则表达式查询，MySql不支持。
8. 数据类型支持能力
PostgreSQL可以更方便的使用UDF（用户定义函数）进行扩展。
有丰富的几何类型，实际上不止集合类型，PG有大量的字典、数组、bitmap等数据类型，因此PG多年来在 GIS 领域处于优势地位。相比之下Mysql就差很多，instagram就是因为PG的空间数据扩展 PostGIS远远强于 MySql的 my spatial 而采用 PgSql的。Mysql中的空间数据类型有4种，分别是 CEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON，其空间索引只能在存储引擎为 MyiSam的表中创建，用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。不同的存储亲情有差别。MyISAM和InnoDB 都支持 spatial extensions，但差别在于：如果使用MyISAM，可以建立 spatial index，而 InnoDB是不支持的。
pgsql对json支持比较好，还有很逆天的fdw功能，就是把别的数据库中的表当自己的用。
pgsql的字段类型支持的多，有很多mysql没有的类型，但是实际中有时候用到。
一半关系型数据库的字符串长度8k左右，无限长的 TEXT 类型的功能受限，只能作为外部带数据访问。而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问，SQL 语法内置正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用 xml xpath。用 PG 的话，文档数据库都可以省了。
postgresql 有函数，用于报表、统计很方便
PG支持 R-Trees这样可扩展的索引类型，可以方便的处理一些特殊数据。
PG可以使用函数和条件所以，使得数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。
9. 如可过程容错能力
大批量数据入库，PostgreSql要求所有的数据必须完全满足要求，有一条错误，整个数据入库过程失败。MySql无此问题。
10. 表组织方式
pgsql用继承的方式实现分区表，让分区表的使用不方便且性能差，这点比不上mysql。
pg主表采用堆表存放，MySQL采用索引组织表，能够支持比MySql更大的数据量。
MySql分区表的实现要优于PG的基于继承表的分区实现，主要体现在分区个数达到成千上万后的处理性能差异很大。
11. 开发结构
对于web应用来所，mysql 5.6 的内置 MC API 功能很好用，PgSQL差一些。
PG的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作，这个和 PGSQL的 MVCC 实现有关系。
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茄子777
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posted @ 2022-11-02 16:20 茄子777 阅读(55) 评论(0) 编辑 收藏 举报
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㈣ 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量