postgresql

http://freewind.me/blog/20111028/515.html http://jianlee.ylinux.org/Computer/%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8/postgresql%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%85%A5%E9%97%A8.html#sec2 http://blog.csdn.net/ivan820819/article/details/4216522 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/103999/blog/108321

大会概况 PGConf.Asia大会在网友热情的关注下顺利的进行了四天，大会得到了国内外众多大咖的支持，更受到国内网友的热情参与，大会100+场主题分享，各频道累计点击量3万+，无不彰显开源P'G的受欢迎程度。 前两天是由 一线互联网厂商阿里云、腾讯云，数据库厂商瀚高数据库 带来的 PG相关的公益技术培训，大量丰富的技术内容，为乐于学习PG技术的网友们提供了极大的便利。 大会第三、四日是主分论坛精彩纷呈的主题内容分享和重要内容发布仪式，下面带大家回顾一下大会的主题要点。 要点一： PG生而全球，生生不息 开源PostgreSQL是优秀的技术，也是自由的精神。PostgreSQL发展趋势的持续增长，是其自由强大的基因决定的，也是国内外重要人士引领的，更是每一个拥有自由灵魂的贡献者推动的。 大会邀请了国内外的与开源PG相关的重要人士发表观点，其中包括倪光南院士、开源软件联盟刘澎主席致开幕词，肯定了开源软件带给我们的价值及意义，表示每一位贡献者都是推动自由民主软件运动中坚力量，希望有越来越多的贡献者参与其中。 而后由PG国际社区联合创始人Bruce Momjian分享了开源软件生命力的话题，表示：任何事物都有它的生命周期，开源PG也不例外，但相对闭源商业软件，开源软件的生命周期会更有生命力。因为，只要源代码有价值，总能获得新生，1996年，Postgres因SQL标准的引入及功能的完善

创建表(模型)： 表与表之间的关系： 例如：做一个图书管理系统相关的模型 作者表：作者姓名，年龄，性别 作者详情表：生日，家庭住址，联系电话，生日。作者详情表和作者表需要绑定一对一的关系 出版社表：出版社有出版社名，地址，email 书籍表：书名，价格，出版日期书籍和作者是多对多的关系，因为一本书可以有多个作者，一个作者也可以写多本书和出版社是多对一的关系，一个出版社可以出版多本书，同一本书只能是一个出版社出版的 创建表： class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key= True) name =models.CharField( max_length=32 ) age = models.IntegerField() # 与AuthorDetail建立一对一的关系 authorDetail=models.OneToOneField(to= " AuthorDetail " ) class AuthorDetail(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key= True) birthday = models.DateField() telephone = models.BigIntegerField() addr =models.CharField(

本文作者：FreeSql & CSRedis 本文链接：https://www.cnblogs.com/kellynic/p/14095502.html 1|0写在开头 众所周知 Dapper 是 .NET 下最轻最快的 ORM，它是喜欢写 SQL 码农的福音，相对于 SqlHelper 它更加方便，据统计 10个 .NETer 有 9个 用过 Dapper 。 由于 .NET 环境的特殊，对 Lambda 表达式树的喜爱，于是市面上有很多出现了基于 Dapper 的轻量级 ORM ，它们几乎都有共同特点，让 Dapper 支持 Lambda 表达式树，写起来顺畅如流水。 今天介绍一款本身功能已经很强大的 ORM ，他提供一个隐藏得比较深的 API 功能，使用起来和 Dapper 没什么两样。 2|0了解 Lambda 表达式树 这要先从 Lambda 表达式开始说起，词语中少了一个 树 字，差别甚大。 表达式，如下各种语法糖骚操作，产生的 IL 一模一样： //使用C# 2.0中的匿名方法获取字符串长度 Func< string , int > strLength = delegate ( string str) { return str.Length; }; Console.WriteLine(strLength( "Hello World!" )); /

作者：t870235422 链接：http://suo.im/5Pg1GU 大家好，我是小五 在作者的允许下，分享给大家一份学习资料，大家可以查看上述链接，关注作者的csdn博客。 作者一共写了3个思维导图，分别是 Pandas、Excel、MySQL 。因此，大家可以自行保存学习！ 最近通过边练习边总结的方式学了一遍pandas，知识点挺多的，导致脑图比较长。微信上传有大小限制，这里给大家将原图存放我的公众号【 快学Python 】里。 Pandas“脑图” 扫描下方二维码（非本号） 关注公众号「 快学Python 」 回复「 脑图 」 即可Pandas “脑图”高清下载链接 微信关注后回复「 脑图 」 MySQL“脑图” 扫描下方二维码（非本号） 关注公众号「 快学Python 」 回复「 脑图 」 即可Pandas “脑图”高清下载链接 微信关注后回复「 脑图 」 Excel “脑图” Excel暂无高清图，大家可以参考历史文章： 数据分析常用的Excel函数合集（上） 2020-03-05 数据分析常用的Excel函数合集（下） 2020-03-06 本文分享自微信公众号 - 凹凸数据（alltodata）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接：

这里要表达的意思是你可以想象的功能都可以拓展出来。最后几页PPT是阿里云的一些比较大的客户经典的应用场景。比如说这个场景是做网络轨迹分析的，它的数据量达到几百T，有大量数据存在OSS对象存储里面，RDSPostgreSQL与HybridDB PostgreSQL连接OSS的通道是并行的，比如说HybridDB PostgreSQL有一百个节点，每一个节点都可以访问OSS，在做分析处理的时候，吞吐可以做到非常大。做到了计算与存储的分离。 上面蓝色和灰色的方框是说这个数据库的计算能力有哪一些，能干什么事情，下面是数据库的计算单元，再下面就是你外部存储，你数据可以存在计算单元里面，也可以存储在OSS对象存储里面，取决于数据的热度。当分析好之后，数据可以回流到OLTP数据库中。 计算与分离，除了成本上的优势，另一个好处是扩容显得更加从容，因为不再需要move数据了。 最后这张图表示，数据的入库通道，对应的带宽和时延，用户可以根据实际的需求选择数据的通道。 原文来自： https://www.linuxprobe.com/database-superbody.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3586129/blog/1928851