【功能模块】PostgreSQL 13.3【操作步骤&问题现象】1、如何给postgresql 13.3版本绑核，使用numactl -C 32-63 测试不生效，还运行在别的cpu上【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，4.2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。同样，PostgreSQL也可以用许多方法扩展，例如通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引方法、过程语言等。另外，因为许可证的灵活，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL。下面看下常用 PostgreSQL 预防数据丢失解决方案。PostgreSQL 本身不具备数据闪回和数据误删除保护功能，但在不同场景下也有对应的解决方案。本文由作者在 2021 PCC 大会的演讲主题《PostgreSQL 数据找回》整理而来，上一篇《盘点 | 常用 PG 数据恢复方案概览》 介绍了 PostgreSQL 常见的 数据恢复方案。本篇将介绍 预防数据丢失方案的实现原理及使用示例。预防数据丢失方案前文提到数据丢失的主要操作为 DDL 和 DML 。本篇主要介绍关于 DDL 和 DML 操作，如何预防数据丢失的方案。DDL 操作事件触发器当事件以其定义的方式在数据库中相关的发生时，触发事件触发器。主要可预防以下四种 DDL 事件。事件说明ddl_command_startDDL 执行前执行ddl_command_endDDL 执行后执行， 通过 pg_event_trigger_ddl_commands() 可以获取操作的对象sql_dropDDL 执行后执行， 通过 pg_event_trigger_dropped_objects() 可以获取所有被删除的对象table_rewriteDDL 执行前执行， 例如 ALTER TABLE、ALTER TYPE 等当表被删除后，可以通过 ddl_command_start 事件组织删除操作。12345678910CREATE OR REPLACE FUNCTION disable_drops()    RETURNS event_trigger LANGUAGE plpgsql AS $$BEGIN     RAISE EXCEPTION 'drop table denied';END$$; -- 创建事件触发器函数  CREATE EVENT TRIGGER event_trigger_disable_drops    ON ddl_command_start WHEN TAG in('drop table')    EXECUTE PROCEDURE disable_drops(); -- 创建事件触发器，禁止drop table操作事件触发器，无法修改 drop 的任何行为，因此只能拒绝，来确保数据不被删除，由其他拥有更高权限的数据库管理员删除。12345678910test=# \dy                                        事件触发器列表            名称             |       Event       | 拥有者  | 使能 |     函数      |    标签    -----------------------------+-------------------+---------+------+---------------+------------ event_trigger_disable_drops | ddl_command_start | lzzhang | 启用 | disable_drops | DROP TABLE(1 行记录)  test=# drop table lzzhang;ERROR:  drop table deniedCONTEXT:  PL/pgSQL function disable_drops() line 3 at RAISE删除表的操作由拥有更高级权限的数据库管理员操作。12345BEGIN;ALTER EVENT TRIGGER event_trigger_disable_drops DISABLE;DROP TABLE lzzhang;ALTER EVENT TRIGGER event_trigger_disable_drops ENABLE;COMMIT;回收站DDL 会将文件从操作系统中完全删除，因此唯一的办法是将删除改为换一个"位置"，类似 Windows 中回收站。pgtanshscan[1] 便是一种回收站工具，并且只能通过插件采用 hook 的方式来实现。123456if (nodeTag(parsetree) == T_DropStmt){                if (stmt->removeType == OBJECT_TABLE){AlterObjectSchemaStmt *newstmt = makeNode(AlterObjectSchemaStmt);newstmt->newschema = pstrdup(trashcan_nspname);通过其代码示例可以看出， DROP TABLE 操作被转换成了 ALTER 操作。由于 pgtrashcan 代码陈旧，已经有 8 年未更新，不适配新版本 PG。且仅支持移动功能，并不支持彻底清除功能。由此，pgtrashcan 做了很多优化。• 支持新版本 PG 14/13/12• 通过插件的 depend 功能，依赖 pg_cron• 自动设置 pg_cron 将其回收站中超过 1 天的数据清除DML 操作通过参数 vacuum_defer_cleanup_age 来调整 Dead 元组在数据库中的量，以便恢复误操作的数据。接下来将根据 流复制延迟恢复和 备份恢复两种设计方案来具体介绍：流复制延迟恢复PostgreSQL 流复制时可以通过 recovery_min_apply_delay 设置相应的延迟时间。例如设置 5 小时，备库可以延迟应用最近 5 小时的日志，提供最多 5 小时的数据恢复窗口，延迟的应用日志的同时并不影响日志的接受，源库的日志仍然是实时的被延迟恢复节点接受。找回数据的具体操作步骤如下:• 暂停延迟恢复 pg_wal_replay_pause() ；• 通过 pg_dump 或 copy 操作将其需要的数据找出来；• 通过 psql、copy、pg_restore 等操作将数据导入源库中；• 继续延迟 pg_wal_replay_resume() 。备份恢复从备份模式的角度来说，备份主要包括以下两种：• 逻辑备份不能进行实时备份，因此不太适用于数据找回，会丢失很多数据。• 物理备份物理备份拥有与源集群完全一致的数据，因此可以持续使用源集群的 WAL 日志，达到数据找回的目标，原理上也是延迟恢复。物理备份与 PITR 结合，可恢复数据到任意时间点。可选用工具有很多，如下几种是常用的恢复工具。• pg_basebackup[2]• pg_probackup[3]• pgbackrest[4]• barman[5]• pg_rman[6]总结• 注意权限划分。危险操作或是 DDL 等影响大的操作，一定要由第二个数据库管理员操作。• 提前做好数据找回和数据安全的方案规划。• 流复制延迟恢复，同样需要设置 recovery_target_xid 、recovery_target_time 或recovery_target_lsn 来精准的定位到完整的数据集。• pg_waldump 是数据找回必备的一个功能。• 如果方案是重型的，轻型的插件有时会是更好的选择。• 若无任何准备，且不能安装任何插件，可第一时间将数据库关机！！！防止 Dead 元组被清理，拷贝整个集群，使用拷贝后的集群用 pg_resetwal 进行数据恢复。参考引用[1] ：pgtrashcan：https://github.com/petere/pgtrashcan [2]：pg_basebackup：https://www.postgresql.org/docs/10/app-pgbasebackup.html 转载自https://www.jb51.net/article/235029.htm

1 概述PostgreSQL社区提供了丰富的插件，但由于openGauss和PostgreSQL存在一定的差异，如线程/进程模型、系统表和视图等，无法直接为openGauss所用，不可避免的需要在插件上做整改。本文档主要对PostgreSQL插件移植到openGauss的过程提供指导说明，旨在让开发人员对PG插件所需要的修改有一个具体的了解，基于该文档，可基本实现PG插件移植到openGauss。2 约束由于openGauss与PostgreSQL在内核上存在不少差异，这篇文档未能覆盖所有这些差异，因此仅依赖该文档有可能无法实现PG插件的完全迁移，部分差异需要开发者深入内核源码识别，然后可将识别出来的差异补充到该博客的第9章对应小节的表格中（博客对应的gitee地址: https://gitee.com/opengauss/blog/blob/master/content/zh/post/chenxiaobin/，具体操作可见blog仓库的将PostgreSQL插件移植到openGauss指导.md ），有任何问题可在博客下方留言讨论。3 移植步骤1) 将PG插件的代码拷贝到openGauss源码的contrib目录下2) 配置环境变量，需要将数据库的bin和lib加在操作系统的环境变量PATH和LD_LIBRARY_PATH中3) 到插件目录下，执行make && make install，编译安装插件。4) 编译成功后，到数据库中执行create extension extension_name即可使用。通常步骤3和4不会直接成功，需要一些必须的修改。下面分类别说明移植PG插件所需要做的修改。4 Makefile文件1) 当前有两种方式支持插件编译，一种是依赖源码编译，一种是用pgxs的方式编译，支持插件在一个已经安装的数据库服务上进行编译。建议选择前者的方式，如果采用后者，需要定义USE_PGXS，但是可能出现部分头文件找不到的问题，这时候需要到源码拷贝头文件到目标目录。ifdef USE_PGXS PG_CONFIG = pg_config PGXS := $(shell $(PG_CONFIG) --pgxs) include $(PGXS) else subdir = contrib/pg_freespacemap top_builddir = ../.. include $(top_builddir)/src/Makefile.global include $(top_srcdir)/contrib/contrib-global.mk endif2) -fPIC 作用于编译阶段，告诉编译器产生与位置无关代码(Position-Independent Code)。使用-fPIC，可以使得动态库可以被多个程序共享。不加fPIC加载的so，要在加载时根据加载到的位置再次重定位。override CPPFLAGS :=$(filter-out -fPIE, $(CPPFLAGS)) -fPIC5 类型转换1) ANSI C规定，void指针可以复制给其他任意类型的指针，其他任意类型的指针也可以复制给void指针，他们之间复制不需要强制类型转换。但是c++不支持，需要做强制类型转换。buffer = palloc(MAX_LINESIZE); -> buffer = (char*)palloc(MAX_LINESIZE);2) 部分c++编译器不支持const char*到char*的隐式转换，需要做强制类型转换。6 函数声明1) C语言中并没有重载和类这些特性，编译出的符号与C++不同，例如print(int i)，不会被编译为_print_int，而是直接编译为_print等。因此如果直接在C++中调用C的函数会失败，例如调用print(3)，c++中实际上会去找_print_int(3)，这样就会找不到。加上extern “C”，指示编译器这部分代码按C语言来进行编译，而不是C++。extern PGDLLEXPORT Datum orafce_to_char_timestamp(PG_FUNCTION_ARGS); -> extern "C" PGDLLEXPORT Datum orafce_to_char_timestamp(PG_FUNCTION_ARGS);可以通过nm -D so文件查看生成的符号。7 安全函数整改1) 推荐使用安全函数（可见securec.h），并对安全函数的返回值作检查，openGauss定义了几个常用的检查宏，如下。#define check_memcpy_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_memmove_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_memset_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_strcpy_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_strncpy_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_strcat_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_strncat_s(r) securec_check_c((r), "", "") #define check_gets_s(r) securec_check_ss_c((r), "", "") #define check_sprintf_s(r) securec_check_ss_c((r), "", "") #define check_snprintf_s(r) securec_check_ss_c((r), "", "") #define check_scanf_s(r) securec_check_ss_c((r), "", "")下面是安全函数整改的示例。memcpy(d, u, clen); -> check_memcpy_s(memcpy_s(d, strlen(d), u, clen));为了方便和完全地作安全函数整改，这里提供一个查找危险函数的正则表达式。(wmemcpy\()|(wmemove\()|(memmove\()|(wcscpy\()|(wcsncpy\()|(strcat\()|(wcscat\()|(strncat\()|(wcsncat\()|(strtok\()|(wcstok\()|(sprintf\()|(swprintf\()|(vsprintf\()|(vswprintf\()|(snprintf\()|(vsnprintf\()|(vsnprintf_truncated\()|(snprintf_truncated\()|(scanf\()|(wscanf\()|(vscanf\()|(vwscanf\()|(fscanf\()|(fwscanf\()|(vfscanf\()|(vfwscanf\()|(sscanf\()|(swscanf\()|(vsscanf\()|(vswscanf\()|(gets\()|(strcpy\()|(strcpy\()|(strncpy\()|(strncpy\()|(strcat\()|(strncat\()|(memcpy\()|(memcpy\()|(memset\()|(memset\()8 变量转换1) 对比PostgreSQL，openGauss收集了原有的全局变量，将其收集在了g_instance、t_thrd、u_sess（分别是全局变量、线程变量和会话变量）等结构体内，因此需要作相应替换（通过编译报错体现，需要到内核代码层面查看变量具体存放位置）。插件的全局变量可通过nm -D so | grep ‘B’排查。（具体见7.7）econtext = error_context_stack; -> econtext = t_thrd.log_cxt.error_context_stack;2) PG采用进程模型，用户会话进来时会创建一个独立的进程去处理，此时插件定义的全局变量在该进程内就是唯一的会话变量。而openGauss采用线程模型，所有会话共享同一份全局变量，因此需要将全局变量修改为会话变量。对于只读的全局变量，保持原样即可，而对于多次修改的变量，需要作如下修改。a. 如果不考虑在线程池模式下使用插件，将全局变量修改为THR_LOCAL变量，即线程变量，因为用户会话进来会创建一个独立的线程。b. 如果需要线程池，就需要作额外的修改。线程池模式下，一个用户会话可能会切换多个线程，单纯的将全局变量改为线程变量，在切换线程时会丢失对该变量的修改。openGauss提供了插件自定义会话变量的方式，具体实现如下。（以dblink为例）内核侧在u_sess中定义一个指针数组extension_session_vars_array，和标识数组大小的变量extension_session_vars_array_size，数组用于存放插件会话变量的结构体。   typedef struct knl_session_attr_common { … uint32 extension_session_vars_array_size; void** extension_session_vars_array; } knl_session_attr_common;插件侧需定义一个全局的下标变量，用于获取数组元素，并且提供set_extension_index函数，内核侧会调用该函数来设置下标。示例如下。static uint32 dblink_index; void set_extension_index(uint32 index) { dblink_index = index; }此外，插件侧还需要定义步骤1提到的会话变量结构体，存放该插件自身所有的会话变量，以及提供函数init_session_vars，主要是初始化该结构体，并把指针存放在数组的对应下标位置。示例如下。#include "commands/extension.h" typedef struct dblink_session_context { remoteConn* pconn; HTAB* remoteConnHash; } dblink_session_context; void init_session_vars(void) { RepallocSessionVarsArrayIfNecessary(); dblink_session_context* psc = (dblink_session_context*)MemoryContextAllocZero(u_sess->self_mem_cxt, sizeof(dblink_session_context)); u_sess->attr.attr_common.extension_session_vars_array[dblink_index] = psc; psc->pconn = NULL; psc->remoteConnHash = NULL; }最终，在插件使用会话变量时，根据下标到数组中获取对应的结构体指针即可。dblink_session_context* get_session_context() { if (u_sess->attr.attr_common.extension_session_vars_array[dblink_index] == NULL) { init_session_vars(); } return (dblink_session_context*)u_sess->attr.attr_common.extension_session_vars_array[dblink_index]; } void example() { remoteConn* pconn = get_session_context()->pconn; }具体方案实现可见社区PR（https://gitee.com/opengauss/openGauss-server/pulls/1101），插件整改可参考其中对dblink的整改。9 其他除了上述修改点，还存在很多一些较为细节的地方，其中包括有C和C++的差异，例如在C++中new关键字不能作标识符等；大多数还是openGauss和PostgreSQL内核上的差异，下文会对这些差异作详细说明。此外，有些插件可能是基于PG内核新特性开发的，openGauss并不支持，可以考虑将特性整合到插件，必要时修改内核。下面列举openGauss和PostgreSQL（REL_13_STABLE）内核上的差异，第2章中提到该部分需要不断更新完善，目前仅列出极少部分。9.1 API序号API_01PostgreSQLvoid table_close(Relation relation, LOCKMODE lockmode);openGauss#define heap_close(r,l) relation_close(r,l) void relation_close(Relation relation, LOCKMODE lockmode);作用close any relation差异名称不同序号API_02PostgreSQLRelation table_open(Oid relationId, LOCKMODE lockmode)openGaussRelation heap_open(Oid relationId, LOCKMODE lockmode, int2 bucketid=-1);作用open a heap relation by relation OID差异名称不同；openGauss的heap_open增加了一个可选参数bucketid9.2 系统表序号SYSTAB_01系统表pg_class差异openGauss新增字段：reltoastidxid, reldeltarelid, reldeltaidx, relcudescrelid, relcudescidx, relhasoids, relhaspkey, relcmprs, relhasclusterkey, relrowmovement, parttype, relfrozenxid64, relbucket, relbucketkeyPostgreSQL 新增字段：relrowsecurity, relforcerowsecurity, relispopulated, relispartition, relrewrite , relminmxid , relpartbound relkind字段可选值差异：PostgreSQL中用p和I表示分区表和分区索引，openGauss用字段parttype表示。备注具体描述可见《开发者指南》-系统表和系统视图-系统表-PG_CLASS9.3 系统视图序号SYSVIEW_01系统表pg_tables差异openGauss新增字段：tablecreator, created, last_ddl_time PostgreSQL 新增字段：rowsecurity备注具体描述可见《开发者指南》-系统表和系统视图-系统视图-PG_TABLES9.4 系统函数9.5 LOCK9.6 Memory Context9.7 全局变量PostgreSQLopenGauss作用域error_context_stackt_thrd.log_cxt.error_context_stackThreadWalSndCaughtUpt_thrd.walsender_cxt.walSndCaughtUpThreaddisable_costg_instance.cost_cxt.disable_costInstancecpu_tuple_costu_sess->attr.attr_sql.cpu_tuple_costcpu_tuple_cost10 常见错误信息1) 编译安装时报错：dangerous relocation: unsupported relocation解决方法：参考4.2，在Makefile中添加下面一句。override CPPFLAGS :=$(filter-out -fPIE, $(CPPFLAGS)) -fPIC2) 编译安装时报错：error: invalid conversion from ‘void’ to ‘char’ [-fpermissive]解决方法：参考5类型转换3) create extension时报错：could not find function “xxx” in file “xxx.so”解决方法：参考6函数声明。

直播时间 12月30日 14:00—15:30 由Gauss松鼠会联合墨天轮、openGauss社区共同主办的专题分享之：“openGauss与PostgreSQL核心技术解读及优势对比” 将于本周四（12月30日）震撼登场。活动详情PostgreSQL 全球开发组于 2021-05-20 发布了 PostgreSQL 14 的第一个 beta 版本且目前已经提供了下载。最新版本的PostgreSQL的更新主要体现在负载情况下的性能优化，增加了数据类型和SQL，增强信息监控能力，逻辑复制的性能以及安全方面的强化。而作为基于PostgreSQL而开发的国产数据库领军产品openGauss也在今年9月30日发布了2.1.0的最新版本。市面上对于PostgreSQL及openGauss之间的对比及讨论一直非常热烈。openGauss毫无疑问在很多方面，尤其是内核增强上，规避了PostgreSQL出现的很多问题，但是相比较老牌的数据库产品，也有很多不足和需要继续进步的地方。活动主题本次直播将针对openGauss及PostgreSQL 进行核心技术的解读与对比，从专业的角度来分析双方产品的核心技术以及自身优势，同时也包括对于数据库国产化发展及生态构建的展望。直播福利本次直播给大家准备了超多精美礼物！届时进入直播间即有机会领取！礼物包括：墨天轮定制黑胶晴雨伞墨天轮定制款蓝牙耳机Gauss松鼠会保温杯Gauss松鼠会无线充电宝套装《openGauss数据库核心技术》 活动嘉宾大会议程扫码立即报名扫描二维码或点击文末“阅读原文”即可报名小伙伴们行动起来吧与大咖对话的机会千万别错过~- END -阅读原文

有进展了，谢谢。

最近收到一个客户反馈使用DRS同步后，源库和目标库的数据不一致。数据一致性是DRS的生存之本，团队上下非常重视，收到反馈后马上联系客户了解情况排查原因，最终发现原来是虚惊一场。那么这个“不一致”是怎么产生的？它底层的根本原因又是什么呢？接下来我们一起来挖一挖。 ### 问题现象 客户使用DRS创建了MySQL到PostgreSQL的同步任务，MySQL表中存在一个FLOAT类型的列，DRS任务启动后会在PostgreSQL中对应创建一个FLOAT4的列。同步过程中在MySQL中插入一条FLOAT列值为3.1415926的数据，同步后在源库MySQL中SELECT出来的数据是3.14159，而在目标库PostgrSQL中SELECT出来却是3.1415925。 ### 复现步骤： 1. 在源库建表： ``` CREATE TABLE `float_test` ( `id` int(11) primary key, `id2` float ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ``` 2. 创建DRS任务，同步这张表的数据到PostgreSQL。目标库会自动创建下表： ``` CREATE TABLE "root"."float_test" ( "id" int PRIMARY KEY, "id2" FLOAT4 ) ``` 3. 在源库insert数据： ``` insert into `float_test` values (1, 3.1415926); ``` 4. 数据同步之后 通过mysql客户端查询：  通过postgresql客户端查询：  而通过jdbc查询： mysql：  postgresql：  ### 问题原因： mysql底层存储3.1415926的时候，binlog中记录的数据为3.1415925，DRS从binlog中解析出来数据，同步到PostgrSQL的也是3.1415925。 而通过mysql的driver进行select的时候，mysql driver对数据进行了截断，所以查出来是3.14159，而PostgrSQL的driver没有进行截断，导致通过两种driver select出的数据不一致。 如果不想让driver截断，可以在jdbc的url中增加useServerPrepStmts=true的option。

运行TPCC，perf top 发现热点函数为tts_buffer_heap_getsomeattrs10%ExecInterpExpr 7%ExecParallelHashTableInsert 6%网上未找到相关联的参数能将热点函数消掉，特来鲲鹏论坛求助解答谢谢

mycat做分库处理，后端数据源是postgresql-10，按照华为云文档，安装arm的java，同时增加startup_nowrap.sh文件的JAVA_HOME变量，在启动mycat时还是提示JDBCHeartBeat error java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:postgresql://192.168.0.228:5432/xxx，如图： 同时，我们买了带有MYCAT公共镜像的ECS，还是报一样的错，请问是ARM没有mycat对PG的支持吗？因为在X86上是可以的

购买了RDS PostgreSQL增强版，这个数据库我想通过我本地电脑的Navicat 连接看一下配置，怎么去操作

1      调优介绍使用HyperTuner系统性能分析工具对PostgreSQL所在系统执行系统全景分析，找到性能瓶颈点，并根据分析结果进行优化修改，从而实现PostgreSQL系统的性能增强。2      组网环境项目说明服务器TaiShan 200 服务器（型号2280）CPUKunpeng 920OSCentOS 8.0应用postgres (PostgreSQL) 11.3调优工具HyperTuner 2.2.T4压力测试工具pgbench (PostgreSQL) 11.3 3      前提条件服务器和操作系统正常运行。PC端已经安装SSH远程登录工具。PostgreSQL数据库环境上HyperTuner工具已经安装完成，并正常运行。PostgreSQL数据库已经安装完成，并启动，并准备2000W条数据。压力测试工具pgbench正常运行。 4      调优思路在进行调优之前，先用pgbench工具测试PostgreSQL运行8个客户端8个线程的性能数据。使用HyperTuner系统性能分析工具针对PostgreSQL应用从全景分析维度进行性能分析，并根据性能分析结果得出性能瓶颈点以及优化方法。针对性能瓶颈点分别进行性能优化。完成优化后，再用pgbench工具测试PostgreSQL运行8个客户端8个线程的性能数据，与调优之前的性能进行对比，判断性能是否有提升。5      操作步骤5.1      调优前数据库性能测试1.运行pgbench程序    执行压测命令pgbench -M prepared -r -c 8 -f /home/test/login.sql -j 8 -n -T 30 -h 127.0.0.1 -p 5432 -U postgres postgres，查看tps和statement latencies in milliseconds 2.执行系统全景性能分析 创建系统全景分析任务，配置参数如下图   查看系统性能指标 从tps参数值中，可以看到sda的tps值为854.75，设备的带宽使用率超过基准值，触发优化建议：磁盘I/O存在问题，建议更换高性能硬盘或检查进程是否有可优化的读写操作。5.2      优化方法1.开启PostgreSQL的异步提交日志，修改PostgreSQL配置文件，执行vim /data/pgsql/postgresql.conf 命令编辑配置文件。    synchronous_commit = off    wal_writer_delay = 10ms2.切换postgres用户，执行重启PostgreSQL命令，使配置文件生效。/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl -D /data/pgsql -l logfile restart5.3      调优后测试1.创建全景分析任务 2.运行Pgbench，执行压力测试数据库tps从793提升至3276，INSERT和UPDATE的语句延时从5.804ms和4.105ms降低至1.1359ms和0.955ms，性能有所提升。3.查看系统性能指标 系统tps从854提升至1176，设备的带宽使用率降低，未触发优化建议 6      调优结果分析  本实践中，经过对PostgreSQL参数进行了调优后，从pgbench性能和系统性能指标可以看出，性能有所提升。

GaussDB和PostgreSQL的区别在哪里？

postgresql移植指南中，关于AArch64平台（src/port/pg_crc32c_armv8.c）中描述的“使用__crc32cb/cw/cd/ch”的具体操作方法

上个帖子乏人问津，只好自己再说几句。纯粹的性能驱动的数据处理市场已趋于饱和，未来市场的发展方向更多的将是功能和性价比驱动。最能适应未来市场的数据平台将会是云上的全球分布的HTAP数据库，它将结合MPP数据库的并发计划并发执行技术与New SQL的基于时钟的全球分布部署能力和基于共识协议的高可靠模块，能在全球部署下支持HTAP应用，做到One size fits most。典型应用是用以替换原有的单机或集群TP系统，以本地TP为主，分布TP为辅，并增加分布AP能力，可直接访问分布的数据无需ETL。上述构架的优点是在单一系统内，以尽可能小的成本满足绝大多数客户的多样的数据处理需求。阿里云5月底发布的PolarDB for PostgreSQL正是这样的体系，并且直接针对OpenGauss。在数据库国产替换的潮流下将之开源是为了抢夺客户，纯TP的OpenGauss将没有多少竞争能力，华为要想不被彻底甩开，只有跟进同样的构架。所幸现有一条终南捷径，那就是将成熟的基于PostgreSQL的YugabyteDB上的基于混合时钟HLC的分布事务处理模块和基于Raft的HA移植到现有的分布PostgreSQL上。

在学习和使用PG过程中，经常会翻阅一些资料，现在我把在这个过程积累得一些高质量的链接分享给大家。如果大家发现很好的链接，也欢迎分享给我，从而改进。官方   =================官方：https://www.postgresql.org/官方仓库：https://git.postgresql.org/gitweb/planet PG：https://planet.postgresql.org/  包括Top posters、Top teams、Feeds、Planet官方wiki：https://wiki.postgresql.org/wiki/Main_PageWeekly News： https://postgresweekly.com/英文手册：https://www.postgresql.org/docs/中文手册：http://www.postgres.cn/docs/10/中文社区：http://www.postgres.cn/pgadmin：https://www.pgadmin.org/#pg大会：https://postgresconf.org/插件大全：https://pgxn.org/pg欧洲：https://www.postgresql.eu/commitfest: https://commitfest.postgresql.org/厂商   =====================openGauss：https://opengauss.org/zh/富士通： https://www.postgresql.fastware.com/  postgres pro: https://postgrespro.com/二象限：https://www.2ndquadrant.com/en/EDB：https://www.enterprisedb.com/Crunchy Data：https://www.crunchydata.com/PostgreSQL Internal ：http://postgresintl.com/HeteroDB：http://heterodb.com/  PG-Strom插件，基于GPU和NVME，大数据处理Cybertec：https://www.cybertec-postgresql.com/时序数据库 timescale：https://docs.timescale.com/https://www.pipelinedb.com/  High-performance time-series aggregationhttps://www.citusdata.com/ 分布式shardinghttps://pgexercises.com/XL官网：https://www.postgres-xl.org/pganalyze：https://pganalyze.com/https://www.elephantsql.com/博客  =====================数据库周报：https://dbweekly.com/issues、二象限博客中心：https://www.2ndquadrant.com/en/blog/PG每周新闻 https://grantzhou.github.io/PostgreSQL-Weekly-News-1-9/Bruce Momjian博客(PG社区co-founder) https://momjian.us/ 最新资讯：http://depesz.com/专注PG数据库维护的一个小团队  https://dataegret.com/news-blog/开源关系型数据库PostgreSQL生态系列资源 https://github.com/liuyuanyuan/FantasticPostgres/internal Postgres：http://www.interdb.jp/pg/index.htmlhttp://postgresguide.com/https://blog.panoply.io/https://pgdba.org/SeveralNines：https://severalnines.com/database-bloghttps://blog.panoply.io/percona：https://www.percona.com/blog其它  =====================https://pgmodeler.io/ PG建模PGTune https://pgtune.leopard.in.ua/#/  参数优化小工具

【功能模块】数据库名称修改；问题描述：使用GaussDB A数据库用户omm登录， 使用gsql命令行修改的默认数据库postgres，提示有连接section正在使用，而连接使用gsql停止命令，停止不掉；问题1：请问默认数据库postgres是不可以修改的是么？问题2：使用数据库用户，我可以一直免密登录postgres，是么？期待专家的接疑，谢谢