vertica

前言 Libpq 是为 C 语言开发这提供的关于 PostgreSQL 的接口。Libpq 由相关库函数组成，可以允许客户端程序通过将查询传递给 PostgreSQL 后台服务器并接收这些查询返回的结果。同时，libpq 也是其它几个 PostgreSQL 应用程序接口的基础引擎，包括 C++，Perl，Python，Tcl和ECPGC编程的嵌入式 SQL。 连接字符串 以下函数处理 PostgreSQL 后台服务器的连接。一个应用程序同时可以有多个打开的连接，这也是 PostgreSQL 服务器能够同时访问多个库的原因。每一个连接都通过 PGconn 对象表示，该对象可以从函数 PQconnectdb，PQconnectdbParams 中或者 PQsetdbLogin 获取信息。需要注意的是，这些对象通常返回一个非空的对象指针。除非由于内存太小导致无法分配 PGconn 对象。PQstatus 函数用来检查在执行查询前连接是否成功的状态。 函数介绍如下： PQconnectdbParams 该参数用来创建连接到数据库服务器的新的连接。如下： PGconn *PQconnectdbParams(const char * const *keywords, const char * const *values, int expand_dbname); 该函数使用传入的两个 NULL

https://www.freebuf.com/articles/network/169632.html 0×01 概要 现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心，有的是自己搭建的，有的是买厂商的，更多的情况是，各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器，不同的部门五花八门。如果是买的设备，设备可能是一整套的方案，有自己的流理量监听与安全日志中心，但因为成本的原因，不能所有地方都都部署商业产品，必然会有自己的SOC系统，商业系统也不可能去监听分析，太边界的日志，处理起来也力不从心，首先本地化的数据不通用，商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化，但与商业产品不能有机的结合，就没办法发挥最大效用。 0×02 需求分析 抛出问题，我们首先要收集各种日志，监听流量，让设备去发现流量中的威胁，我们来汇总报告数据，结合我们收集来的所有数据，去溯源，去发现更多的历史痕迹。内网安全和外网不一样的地方是，内网有各种日志和设备，采用什么方式取，什么方式存，用什么工具，可能都不统一。但总来说，我们主要的手段监听危险行为：1.分析流量；2.分析日志。 像tenable这种工具，就是提供了全栈系列的解决方案。 她会把流量中各种协议解析出来配合自己的策略报警，还提供了与外部系统交互的方式，syslog和rest api都是典型变互手段，paloato的IDS也一样

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读： 本文带你了解面向列与面向行的数据库。 大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。 属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。它的布局非常接近表格的数据表示方法，即其中每一行都具有相同的字段集合。例如，面向行的数据库可以有效地存储用户条目，其中包含姓名、出生日期和电话号码： | ID | Name | Birth Date | Phone Number | | 10

3 月，跳不动了？>>> clicHouse介绍 Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。 ClickHouse的特点: 开源的列存储数据库管理系统，支持线性扩展，简单方便，高可靠性， 容错跑分快：比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快800倍,其可处理的数据级别已达到10亿级别 功能多：支持数据统计分析各种场景，支持类SQL查询，异地复制部署 clickHouse的性能: 低延迟：对于数据量（几千行，列不是很多）不是很大的短查询，如果数据已经被载入缓存，且使用主码，延迟在50MS左右。 并发量：虽然

今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库：ClickHouse，它是今年6月开源，俄语社区为主，好酒不怕巷子深。 本文内容较长，分为三个部分：走马观花，死而后生，遥指杏花村；第一章，走马观花，初步了解一下基本特性；第二章，死而后生，介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世；第三章，遥指杏花村，介绍一些参考资料，包括一些俄文资料。 第一章，走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex，覆盖了俄语搜索超过68%的市场，有俄语的地方就有Yandex；有中文的地方，就有百度么？好像不一定 :) 。 Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表