postgres集群方案

• postgres 主从
  在小规模集群 业务数据量千万左右或者以下 一主N从基本够用 合理设计分区表 而且需要业务系统的配合来做读写分离 和负载均衡

• pgpool+postgres
  在对可用性 性能有比较高的要求的时候
  可以利用pgpool来管理postgres 主从集群 来达到主备和读写分离、负载均衡
  但是这种方式 需要部署pgpool高可用 多了三台设备 只适合大规模使用postgres场景下

postgres和mysql比较

• postgres
  多进程架构
  支持事务、存储过程(本地缓存执行计划)
  pg在极限负载下较为稳定
  在崩溃、断电 情况下能够很好的保证数据完整新
  超大内存下 pg对内存使用 没有mysql的innodb引擎好
  pg数据同步可以做到同步、异步、半同步复制 属于物理复制
  pgsql 9.2之后支持从带从
  pgsql sql编程和支持多种脚本语言脚本 如python
  分区使用继承方式实现数据分区
  单机千万级别数据 可以抗住

• mysql
  多线程架构
  支持事务、存储过程
  极限负载回出现性能下滑
  在innodb引擎崩溃、断电场景下可能会丢失数据
  mysql使用binlog复制 属于逻辑复制
  单机百万级别数据 可以抗住

postgres sql优化思路

explain 查看执行计划
参考文档:https://blog.xujiuming.com/ming/2c157461.html

postgres的sql优化 一般来说做好常规优化 和索引 问题不是很大
如果要分析sql的瓶颈 可以利用explain来查看执行计划
看看 join模式 和扫描方式 是不是不符合预期
一般出现seq scan 之类的就是可以优化的点
一般就是添加添加索引 或者改改过滤条件减少join的数据量 基本上够用
还不够 就要考虑使用数据分区或者直接分表分库来处理
因为编写比较极限的sql 意义并不大 增加难度 场景适应性低 一旦改变需求 写的好的sql 也得作废

数据库事务隔离级别

参考文档:https://www.cnblogs.com/dongyaotou/p/13294577.html

• 事务隔离级别

  1. 读未提交 READ UNCOMMITTED
  2. 读已提交 READ COMMITTED
  3. 重复读 REPEATABLE READ
  4. 串行 SERIALIZABLE

• 对读取数据影响的方式

  1. 脏读:一个事务读取了另一个未提交事务写入的数据
  2. 不可重复度: 一个事务重新读取之前读取过的数据 发现已经改变
  3. 幻读:一个事务开启后 需要根据根据已存在的字段去更新 回执行查询返回符合条件的数据 这个时候因为其他事务提交发生了改变 会导致当前事务无法进行 导致逻辑失败

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交	√	√	√
读已提交	×	√	√
重复读	×	×	√
串行	×	×	×

TIP

postgres 默认隔离级别是 [读已提交] 不会出现脏读 但是回出现不可重复读和幻读