postgresql集群架构，pgsql 集群

pgsql不支持多主集群

1、这一点上MYSQL就差的很远，很多分析功能都不支持，腾讯内部数据存储主要是MYSQL，但是数据分析主要是HADOOP+PGSQL（听李元佳说过，但是没有验证过）。

2、前提条件：已经安装好pgsql6 第一步执行命令：安装成功如图所示：启动pgpool，执行命令：会报如下图所示错误。原因是默认pgpool.conf文件不存在，执行命令 pgpool启动成功。

3、一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。 通过执行 Postmaster 进程(pg_ctl)启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库，这些数据库组成一个集群。

4、)序列支持更好MySQL 不支持多个表从同一个序列中取 id， 而 PostgreSQL 可以。19)对子查询支持更好对子查询的支持。

postgreSQL数据库有什么用啊?

PostgreSQL 是全功能的自由软件数据库，很长时间以来，PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。

数据库是用来存取数据的，这里的数据包括很多包括图片、字符串等。数据库的存储空间很大，可以存放百万条、千万条甚至上亿条数据，用户可以对数据库中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

PostgreSQL是针对事务型企业应用的严肃、功能完善的数据库，支持强ACID特性和很多数据完整性检查。他们二者都在某些任务上具有很快的速 度，MySQL不同存储引擎的行为有较大差别。

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。

PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统，他使用和扩展了SQL语言，并结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能。

）PostgreSQL的开源开放性：因为我们是开源的，变拥有了动态的社区、增长非常快的社区，新功能总是不断出现。不仅可靠性很高，性能也很高。2）PostgreSQL的可扩展性：在1986年的时候，它便已经被设计为可扩展的。

mysql和postgresql的区别

PostgreSQL 和 MySQL 之间有很多不同之处。特性、功能和优势方面的一些差异如下：总之，PostgreSQL 和 MySQL 都有不同的用途，它们之间的选择取决于企业目标和资源。

PostgreSQL大概可以算是个皮卡。比MYSQL强一些。尤其使用起来，不像MYSQL有那么多坑。但问题是，它出现的太晚了，市场已经全被MYSQL占了。所以，如果你是想自己做个项目，它肯定比MYSQL强。

身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。

MySQL使用了线程，而PostgreSQL使用的是进程。在不同线程之间的环境转换和访问公用的存储区域显然要比在不同的进程之间要快得多。由于MySQL 0.2-alpha开始支持事务的概念，因此事务对于MySQL不再成为劣势。

关于两个的区别可以看知乎上相关问题，回答很精彩，其中一个如下。

PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。

如何快速完成的PostgreSQL数据对比?

总之，NineData数据对比工具是一款高效、易用、全面的PostgreSQL数据对比解决方案。通过使用NineData，您可以快速完成PostgreSQL数据库之间的数据对比，并快速修复不一致的内容，确保数据的完整性和准确性。

如果你想要快速完成PostgreSQL数据的迁移，你可以考虑使用数据管理平台NineData。NineData提供了一种高效、安全、准确的解决方案，专门用于PostgreSQL的数据迁移。

创建数据库/Schema：在NineData平台上，您可以轻松地创建PostgreSQL数据库和Schema，方便后续的数据开发和管理工作。

PostgreSQL不支持嵌入式应用，依然坚守在传统的客户端/服务器架构上。MySQL通常被认为是针对网站与应用的快速数据库后端，能够进行快速的读取和大量的查询操作，不过在复杂特性与数据完整性检查方面不太尽如人意。

高效的数据处理能力 丹索可以快速处理大量的数据，支持多种数据源，包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等，同时也支持多种文件格式，如CSV、Excel、JSON等。用户可以通过简单的操作，将数据导入到丹索中进行处理和分析。

优点：高效、安全，是最好用的数据库管理工具。

数据平台建设的方案有哪几种?

逻辑架构 数据源层：所有数据的源头。来源于多个业务系统。数据格式不统一，尚待清洗。操作数据存储（ODS）层：介于业务系统与数据仓库间的隔离层， 通常在该层中完成ETL的大部分工作。

黄金数据期：将整合后的数据进行进一步处理，找到数据与数据之间的关联，根据企业自身的特点，将数据贯穿起来，让有价值的数据变成企业的价值链，然后根据这个价值链进行数据的分析和展现，继而达到实现数据分析平台建设的目的。

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

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