PostgreSQL教程 - 第4页

本文介绍了如何在SQL中实现一个大型语言模型。作者解释了生成式大型语言模型的技术原理，并详细讲解了GPT2的实现过程。其中包括分词器的实现和字典的构建。通过使用递归CTE，将文本分割为标记，并合并最佳相邻对，以生成编码后的表示。作者还提到了生成文本的过程，并介绍了GPT2中的生成算法。

在本文中，我将在基本的酒店预订系统中使用 Go 实现2PC（两阶段提交），并使用悲观锁定和乐观锁定。在此系统中，我们将重点创建预订流程并将使用 PostgreSQL 数据库。

本文研究了 Postgres 的轻量级通知机制，并讨论如何利用它来实现简单但有效的基于推送的消息队列。它还研究了使用此队列在 Kubernetes 部署上的副本之间进行通信，以及实现通用任务处理框架。作为消息队列的 Postgres当然，Post

我们对 Windmill 进行了基准测试，认为它是 Airflow、Prefect 甚至 Temporal 中最快的自托管通用工作流引擎。对于 Airflow，有速度快了 10 倍！工作流引擎编排工作人员的有向无环图 (DAG) 中定义的作业，同

PostgreSQL：每年发布一个主要版本。 MySQL：从5.7毫无理由地跳到8.0。 MariaDB：从5.5跳到10.0，以显示它比MySQL更好。 ClickH

现代 SaaS 应用程序是多租户的。我们是第一个将租户虚拟化到数据库中的数据库。这使得无缝租户隔离、每租户备份以及放置在全球任何地方的多租户或专用基础设施上成为可能。您只需一个 Postgres 的经

是否存在这样的情况：数据库中的记录被插入、更新或删除，但 Debezium 无法从事务日志中捕获该事件并将其传播到下游消费者？一般来说，Debezium 本身绝不会错过任何事件。如果确实如此，则被认为是一个阻碍性错误，开发团队将优先解决该错误。D

该项目演示了 Debezium 作为变更数据捕获 (CDC) 工具与 PostgreSQL 的集成。Debezium 捕获数据库中的更改并将其发布到 Apache Kafka，从而允许实时消费数据库更改。更改数据捕获 ( CDC ) 是一种旨在识

使用像 PostgreSQL 这样的关系数据库作为作业队列是一种可以接受的方法，一些公司在生产中成功使用了这种方法。虽然 Redis 等更传统的队列可能更适合高吞吐量低延迟用例，但数据库可以为作业处理提供事务保证。不需要长时间超时的短作业可以很好地工作。前提是如果每秒处理 10K 事务并且作

使用 Go 通道从拉推模型转向更高效的流方法。这通过重叠拉取和推送阶段来提高性能，减少总体处理时间和延迟。 Go通道提供数据同步、资源管理和并发处理。它们允许 goroutine 安全地通信和交换数据。这些源实现了每秒 10-12k 事务的吞吐量，

有趣的Github项目、工具和库 OmnigresOmnigres 使 Postgres 成为开发人员优

使用正则表达式通过用例查询 Postgres 数据库：正则表达式（又名 Regex）正则表达式是一个强大的工具，广泛用于模式匹配和文本操作。几乎所有编程语言都支持它们，并且经常用于文本提取、搜索和匹配文本等用例。正则

对于变更数据捕获 (CDC) 的用户来说，Postgres 版本 16（今年 9 月发布）中最令人兴奋的功能之一是支持从备用服务器进行逻辑复制。您现在可以将 Debezium 等 CDC 工具指向副本服务器，而不是连接到主服务器，这从负载分布的角度来看非常有趣。

如何彻底杜绝长时间运行事务的发生？简短的回答：仅使用 Postgres 设置是不能的。从 PG16 / 2023 开始，Postgres 没有提供限制事务持续时间的方法有两个限制设置可以帮助减少长时间

防止 PostgreSQL 数据库中的事务 ID 环绕失败涉及设置监控和警报系统，以便在潜在问题导致严重问题之前主动识别和解决它们。 PostgreSQL 使用 32 位事务 ID，当达到最大值时，会发生回绕，这可能会导致数据损坏。以下是设置监控和警报的步骤：

我们最近从 Postgres 11.9 升级到 15.3 通过使用逻辑复制、一套支持脚本实现零停机， Elixir & 中的工具和工具Erlang 的 BEAM 虚拟机。这篇文章将详细解释我们是如何做到的，以及如果您尝试做同样的事情，您可能需要考虑的事项。

下面列出针对 Postgres 服务器上的 OLTP 工作负载优化的全套推荐 Linux 内核和系统设置，重点关注 Postgres 细节和fs.file-max设置的包含内容。内存管理： vm.overcommit_memory = 2