<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[murkey的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/murkey</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; murkey]]></copyright><item><title><![CDATA[Oracle Exadata X8M： 终结 DIY 数据库系统]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/108523734</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/108523734</guid><author>murkey</author><pubDate>Thu, 10 Sep 2020 22:02:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[Oracle Exadata X8M： 终结 DIY 数据库系统

概述



自进入电子时代以来，供应商之间一直在展开激烈的技术较量。较量的一方是提供全面集成、工程化设计、全方位实施和管理的交钥匙系统的供应商，另一方是提供自构建 (DIY) 商用组件方案的供应商。DIY 解决方案实施者认为，用现成组件自行构建系统的成本更低，而且在功能和性能上丝毫不逊色于交钥匙系统。

早在 1970 年代，当立体声系统首次面世时，许多人就开始使用组件自行构建立体声系统。在 1970 和 1980 年代，P...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Oracle Goldengate 打通数据贯通的金桥--原厂笔记]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106292187</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106292187</guid><author>murkey</author><pubDate>Fri, 22 May 2020 22:43:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[主要议程

云下云上数据贯通

从报告中我们可以看到一些有趣的数据：93%的企业采用了多云策略，41%的应用程序在多云之间数据集成，61%的组织计划将重点放在云迁移上。通过这些数据可以预见未来多云环境下的数据同步需求将出现爆发式的增长
数据集成的需求


零停机迁移、为数据湖/数仓供数、读写分离、多云之间数据同步、双活容灾、流数据实时分析这些需求都需要实时数据同步来解决，所以在今天人们比以往更需要数据实时同步。
技术调整


我们的Oracle解决之道就是GoldenGate数据实时同步解决方案。Golde]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PostgreSQL的数据类型及日常实践笔记]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106264312</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106264312</guid><author>murkey</author><pubDate>Thu, 21 May 2020 17:53:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[PostgreSQL常用数据类型及实践
数据类型是编程语言中，在其数据结构上定义的相同值类型的集合以及对该相同值集合的一组操作。而数据类型的值存储离不开变量，因此变量的一个作用就是使用它来存储相同值集的数据类型。数据类型决定了如何将代表这些值的集合存储在计算机的内存中。变量一般遵循先声明后使用的原则。而在数据库中，变量就是字段，用字段来表示一组相同值类型的集合，其实也是先声明后使用的原则。
PostgreSQL支持丰富的数据类型，包括一般的数据类型和非常规的数据类型。一般数据类型包括数值型，货币类型，字符类]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的安全管理]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106262679</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106262679</guid><author>murkey</author><pubDate>Thu, 21 May 2020 17:27:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录PG的安全管理1 PG的不安全因素2 PG的安全概念要素3 pg_hba.conf文件4 监听配置5 连接的参数配置6 sha-256加密7 ident验证8 SSL配置9 实例级别的安全10 数据库安全11 Schema权限12 表和列 行级别的安全13 其他
PG的安全管理

1 PG的不安全因素
不安全因素
1、自然灾害
2、网络攻击（SQL注入脚本攻击DoS攻击）
3、数据不安全（没有对数据加密）
2 PG的安全概念要素
PostgreSQL中的一些概念
监听相关的文件
pg_hba.con]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[19C database expdp impdp error:ORA-39155 ORA-48128]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106242319</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106242319</guid><author>murkey</author><pubDate>Wed, 20 May 2020 18:54:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[19C database expdp impdp error:ORA-39155 ORA-48128
文章目录19C database expdp impdp error:ORA-39155 ORA-481281 imdp报错2 分析3 再次尝试导入还是识别的报错4 cluster=n搞上去
1 imdp报错
导出文件是从hp unx for oracle10g的导出文件，再往19c rac for linux导入时候报错
Copyright (c) 1982, 2019, Oracle and/or it]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的并发控制]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106168070</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106168070</guid><author>murkey</author><pubDate>Sun, 17 May 2020 00:25:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[PG的并发控制
文章目录PG的并发控制1.1 为什么需要MVCC1.2 不同的MVCC机制1.3 MVCC 设计的几个概念1、事务ID2、tupe3、ctid4、xmin5、xmax6、cmin/cmax1.4 MVCC的工作机制1.4.1 插入数据实例1.4.2 修改数据实例1.4.3 删除数据实例1.4.4 数据操作总结来说1.5 快照15.1、快照模型二、PostgreSQL工程实践
MVCC并发控制
MVCC
S2PL
OCC
PCC
基于锁定的并发控制
X锁
Exlusive Locks排他锁
.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的事务和并发控制]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106167072</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106167072</guid><author>murkey</author><pubDate>Sat, 16 May 2020 23:01:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[PG的事务和并发控制
1 概述
事务与并发控制
数据完整性有关
并发与吞吐量有关
并发体现的方面
网络吞吐量
CPU使用率
IO使用率
内存资源使用率
其他资源消耗
**	并发可能会引起事务的混乱**
ACID特性
控制数据库并发
基于锁的并发控制（ Locked- based Concurrency Control
基于多版本的并发控制（ MVCC Mutil Version Concurrency Control）
广义上的并发控制
MVCC
读写互相不阻塞
S2PL（严格两阶段锁定 Strict tw]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的进程架构]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106146451</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106146451</guid><author>murkey</author><pubDate>Fri, 15 May 2020 17:29:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[3 PG的进程架构
文章目录3 PG的进程架构运行流程分析1 Postmaster主进程和服务进程2 BgWriter（后台写）进程3 PgArch（归档）进程4 PgStat（统计数据收集）进程5 AutoVacuum（自动清理）进程6 WalWriter（预写式日志写）进程7 CheckPoint（检查点）进程**8. SysLogger进程**
PostgreSQL采用的是经典的C/S架构模型。

运行流程分析
当一个前端数据库应用程序需要访问数据库：

调用libpq，将连接请求发送给Postmas]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的逻辑结构和内存结构]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106129062</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106129062</guid><author>murkey</author><pubDate>Thu, 14 May 2020 21:28:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[​
PG的逻辑结构和内存结构
PostgreSQL体系结构-物理结构
物理结构
数据库集簇布局
数据库布局
表和索引文件的相关布局
表空间的布局
堆表文件的内部结构
对于数据的访问（堆元组的读写）
PG对比ORACLE的逻辑结构
逻辑结构
一个数据库实例对应多个数据库（ PostgreSQL MySQL SQLServer）
一个数据库实例对应一个数据库（ Oracle）
多个数据库实例对应—个数据库（ ORACLE RAC）
一个PostgreSQL数据库服务下可以有多个数据库，多个数据库之间无法互相访问]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PG的物理结构]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106089239</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106089239</guid><author>murkey</author><pubDate>Wed, 13 May 2020 00:56:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[PG的物理结构
http://ke.sandata.com.cn/course/26/task/379/show
1 数据库的体系架构分解
PostgreSQL体系架构之物理结构
Oracle
mysql
Greenplum
redis
体系架构：
逻辑结构
物理结构
进程结构
内存结构
PG的物理结构：
ORACLE的物理结构：
相关的问题（参数文件 控制文件 密码文件 数据文件|数据 UNDO TEMP REDO）
2 PG的物理结构
本质上都是PG的相关一些文件

DATABASE CLUSTER 数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Postgresql generate_series函数使用]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106049552</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106049552</guid><author>murkey</author><pubDate>Mon, 11 May 2020 10:55:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[generate_series函数使用
文章目录generate_series函数使用**一、简介****二、语法****三、实例3.1) int 类型3.2) 时间类型3.3) IP类型
一、简介
PostgreSQL 中有一个很有用处的内置函数generate_series，可以按不同的规则产生一系列的填充数据。
二、语法




函数
参数类型
返回类型
描述




generate_series(start, stop)
int 或 bigint
setof int 或 setof bigint(]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum索引管理]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106049368</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106049368</guid><author>murkey</author><pubDate>Mon, 11 May 2020 10:48:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum 索引
文章目录Greenplum 索引1 概述1.1 索引不是万能的，无副作用的1.2 主键自动创建索引，分布表索引见到主表2 索引的命名规范3 索引使用规范3.1 索引需要考虑的因素4 Greenplum 支持的索引类型5 Greenplum索引分类及适用场景6 索引测试6.1 bitmap索引6.3 B-tree索引6.3 表达式索引7 检查索引使用

PostgreSQL 目前支持8种索引接口，包括B-Tree, hash, gin, gist, sp-gist, brin, ru]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum大表分区]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106022659</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106022659</guid><author>murkey</author><pubDate>Sat, 09 May 2020 16:38:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum大表分区

表分区让我们能通过把表划分成较小的、更容易管理的小块来支持非常大的表，例如事实表。      通过让Greenplum数据库查询优化器只扫描满足给定查询所需的数据而避免扫描大表的全部内容，分区表能够提升查询性能。

文章目录Greenplum大表分区1 关于表分区2 分区与分布的区别3 与PostgreSQL分区表的区别：4 Greenplum数据库中的表分区5 决定表的分区策略6 创建分区表6.1 定义日期范围分区表6.1.1 实验环境测试6.2 定义数字范围分区表6.3 定]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum表存储模型]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106002631</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/106002631</guid><author>murkey</author><pubDate>Fri, 08 May 2020 17:44:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum表存储模型
文章目录Greenplum表存储模型1 背景2 堆表和AO表2.1 堆表和AO表的原理2.1.1 堆表2.1.2 AO表2.2 什么时候选择堆表2.3 什么时候选择AO表2.4 创建一个堆表2.5 创建一个AO表3 行存和列存3.1 行存和列存的原理3.1.2 行存3.1.3 列存储3.2 什么时候选择行存3.3 什么时候选择列存3.4 创建一个列存储表4 压缩（只适用于追加优化表）和非压缩4.1 压缩的方式4.2 压缩的算法4.3 压缩因素4.4 创建一个压缩表(表级别)4.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum表的管理实践-2 表分布策略]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105997609</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105997609</guid><author>murkey</author><pubDate>Fri, 08 May 2020 15:07:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[5 Greenplum表的管理实践-2 表分布策略
文章目录5 Greenplum表的管理实践-2 表分布策略5.1 表分布策略控制表的分布策略。选择法则：声明分布键自定义分布键哈希函数自定义哈希操作符类用例测试hash分布1 创建hash分布表2 生成数据3 检查数据分布情况测试随机random分布1 创建表2 生成数据3 检查数据分布情况改变表的分布策略

本文主要从表的分布策略，Greenp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum架构最详解读]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105991715</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105991715</guid><author>murkey</author><pubDate>Fri, 08 May 2020 11:28:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum架构最详解读
视频地址：https://www.ixigua.com/i6818046560299909645/ 大概 1小时
文章目录Greenplum架构最详解读*引言\*****数据库管理系统****Greenplum整体架构****存储管理****索引****查询执行****事务与日志**
引言**

4月17日，我们和阿里云合作，举行了《Greenplum内核揭秘》系列...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum表的管理实践-1]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105936042</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105936042</guid><author>murkey</author><pubDate>Tue, 05 May 2020 17:45:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum表的管理实践-1

本文章主要介绍和实践如何创建、修改、删除表，包括临时表的管理，同时针对表的约束，包括非空，唯一，主外键，默认等，另外还会简单进行数据的插入和修改，删除的实验操作。

文章目录Greenplum表的管理实践-11 创建表2  创建临时表2.1 会话级临时表2.2 创建会话级别的临时表3 约束3.1  字段级别的check3.2 表级的check3.3 非空约束3...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PostgreSQL 数据类型整理]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105934170</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105934170</guid><author>murkey</author><pubDate>Tue, 05 May 2020 16:13:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[PostgreSQL 数据类型整理
文章目录PostgreSQL 数据类型整理1 数值类型1.1  整数类型1.2 任意精度数值1.3 浮点类型1.4 序列号类型（Serial）2 货币类型3 字符类型4 二进制数据类型5 日期/时间类型6 布尔类型7 枚举类型8 几何类型9 网络地址类型10 位串类型11 文本搜索类型12 UUID类型13 XML Type14 JSON类型15 阵列/数组类型...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum 数据库和schema管理]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105925047</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105925047</guid><author>murkey</author><pubDate>Mon, 04 May 2020 22:47:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Greenplum 数据库和schema管理
文章目录Greenplum 数据库和schema管理关于模板和默认数据创建一个数据库克隆一个数据库创建一个不同Owner的数据库查看数据库的列表修改一个数据库删除一个数据库Scheme管理

一个Greenplum数据库是Greenplum数据库的一个单一实例。      可能会安装有多个单独的Greenplum数据库系统，但是通常只会用环境变量设置...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Greenplum表空间管理]]></title><link>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105919937</link><guid>https://blog.csdn.net/murkey/article/details/105919937</guid><author>murkey</author><pubDate>Mon, 04 May 2020 17:02:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍如何创建表空间，如何在表空间上创建数据库，如何查询表空间和database；


目录

1 表空间的概述

2 创建filespace

2.1 检查当前的配置情况

2.2 合理利用高速盘的方案

2.3 创建文件系统目录

2.4 创建配置文件

2.5 按照相关命令进行创建文件目录

3 创建表空间

4 相关查询

5 临时文件和事务文件的迁移

1 表空间的概述



表空...]]></description><category></category></item></channel></rss>