postgresql大数据解决方案，pgsql 大数据

如何处理大数据文件+录入数据

大数据处理数据的方法：通过程序对采集到的原始数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并梳理成点击流行模型数据。将预处理之后的数据导入到数据库中相应的库和表中。

使用文件分割器，对其进行分割。把文件拆分成15等份，每份150MB。通过less可以看到建表语句，为oracle，改成postgresql版，并建好表。

大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapReduce，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。

大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析。收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。

看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

PostgreSQL pg_trgm插件自从1开始支持模糊查询使用索引，从3开始支持规则表达式查询使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑侦方面的能力。

你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。

根据笔者了解，腾讯内部的大数据集群有近万台设备，所有元数据都存储于腾讯自研PostgreSQL；月计算数据量超过300PB，99%的请求1秒内响应。而这些成绩的背后，全部是因为有腾讯自研的PostgreSQL的技术实力作为后盾支撑。

查看当前数据库中所有的模式。如果想查看模式中所有的对象信息，可以通过\d 模式名.* 加上通配符的方式来进行查看。在查看模式中的对象时一般使用的方式都是模式名.对象名的方式。

在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?

1、借助explain（查询优化神器）选择更好的索引和优化查询语句 SQL的Explain通过图形化或基于文本的方式详细说明了SQL语句的每个部分是如何执行以及何时执行的，以及执行效果。

2、优化复杂SQL；对复杂的SQL进行合理的优化，这个有时候也需要根据你的数据情况来优化，可以参考一些SQL语句优化方面的文档。

3、事实上，没有索引，数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。

4、它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

Postgresql存储二进制大数据文件

如果想要在PostgreSQL中存储二进制数据，例如存储Word、Excel文档，图片文件等，可以使用bytea类型的列。bytea类型是PostgreSQL特有的存储二进制数据的字段类型，与SQL标准中的BLOB和BINARY LARGE OBJECT类型异曲同工。

PostgreSQL的二进制数据类型为bytea，可最多保存2G的数据。在ADO、ODBC等接口，可通过带参数化的插入SQL语句上传二进制。

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。

正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确 切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后，重排序是很快的。

PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些?

postgresql数据库是功能强大的开源数据库，它支持丰富的数据类型（如JSON和JSONB类型、数组类型）和自定义类型。

）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。

使用EXPLAIN EXPLAIN命令可以查看执行计划，在前面的blog中 PostgreSQL提供了一些帮助提升性能的功能。主要有一些几个方面。 使用EXPLAIN EXPLAIN命令可以查看执行计划，在前面的blog中已经介绍过。

PostgreSQL PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。

PostgreSQL 最重要的引擎InnoDB很早就由Oracle公司控制。目前整个MySQL数据库都由Oracle控制。BSD协议，没有被大公司垄断。对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟 很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。

若要玩转大数据,在什么应用场景使用Hadoop,PostgreSQL

1、大数据应用场景 金融行业 在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。

2、简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

3、目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。

4、当前适合大数据处理的编程语言，包括：R语言——最适合统计研究背景的人员学习，具有丰富的统计分析功能库以及可视化绘图函数可以直接调用。通过Hadoop-R更可支持处理百亿级别的数据。

5、（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

6、Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

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