pg数据库会干掉mysql吗

首先mysql和postgres在早期的时候完全是两个极端。mysql更像是个“基本上满足的是关系数据库的语法的大号KV”，对关系型数据库的高级功能支持的不是很友好。

在从技术而言，PG 功能丰富，SQL 支持得很完备，强大的数据类型，严谨的关系模型，很难从关系模型去找出PG

得

不合理之处，多年的积累，连全文索引词库都非常丰富，据说对于一些简单的搜索，都可以摆脱搜索引擎了，优化器做得很好，在代价选择上PG 实现了基因算法，这一点连Oracle 也没有做到。

也正因如此在早期mysql变成了事实上的互联网企业OLTP的事实标准。不管干啥业务，mysql都不可或缺。在行业里跳槽来跳槽去的程序员普遍对mysql也更熟悉。大量围绕mysql的商业服务都成为了行业主流。新一代分布式数据库，像TiDB为了吸引用户，首先要做的是“兼容mysql的语法”

数据库这种早期用了就基本不能换的东西是有滞后性的，你看到现在MySQL的现状，是5年前MySQL是国内几乎唯一选择的情况。5年前Postgres就已经在欧美初创项目里比较受欢迎了，PostgreSQL在全球也是二线，不独中国。PostgreSQL一直就功能比MySQL完备，唯独缺乏一个引爆点，导致生态长期不如MySQL。

两者之间区别：

Postgres是一个对象关系数据库（ORDBMS），具有表继承和函数重载等功能，可以处理复杂的查询和大型数据库。

而MySQL就是一个纯粹的关系数据库（RDBMS）相对易于建立和管理，快速，可靠且易于理解。

pg替代mysql，技术上没有任何问题。mysql能做到的，pg同样能做到，不说做得更好，至少是各有千秋。也是因为pgsql的确是好，这个查查就知道。当然现在pgsql集群方案也很多，所以我估计早期的时候，pgsql在集群方案上可能不如mysql。而且pgsql的地理信息支持是很好的……。

有一个优势是pg是BSD开源协议，允许在pg的基础上开发商业版和销售。对于商业化非常友好。而mysql是GPL协议，如果某软件使用了GPL协议，那该软件也必须开源。所以一定程度上mysql受到oracle的控制。

服务器优化的选项：MySQL提供了很多选项来调整和优化你的MySQL服务器，通过调整变量，如排序缓冲区大小，读缓冲区大小，最大允许包等。

易于使用和流行:MySQL的流

一、数据库的多表连接查询，inner的不同用法

在pg数据库中建立两张表：

t_a和t_b如下所示：

t_a：

t_b：

1、inner join(内连接)

inner join就是根据on字段标示出来的条件，查询关联的表中符合条件的数据，并把他前部都显示出来，形成一个结果集。

执行如下语句：

select from t_a inner join t_b on t_aadi=t_bbid

得到的结果为：

这样的查询会显示出所有的数据，如果我们仅仅需要一部分的数据（例如我们只想查出t_a中所有aid和t_b中的bid相同的数据），那么查询语句应该变成：

select t_a from t_a inner join t_b on t_aaid=t_bbid

那么得到的数据如下所示，就只显示了t_a表中的数据。如下：

要排除重复的数据，在select后加distinct即可。

2、left join

left join 就是以表t_a为基础从右表t_b中查询出所有符合on条件的结果，在合并到表t_a中对应的部分，再作为一个结果集输出，在结果集中，会显示出表t_a中的所有数据。

执行如下查询语句：

select from t_a left join t_b on t_aaid=t_bbid

得到如下结果：

可以看到，在查询的结果中，有一行关于表t_b的数据都为null，因为表t_b中没有符合on条件的数据。但是表t_a表显示出了全部的数据。那么在需要筛选的时候，应该着重于筛选表t_b中的数据，如果执行如下的语句：

select t_a from t_a left join t_b on t_aaid=t_bbid

那么得到的就是表t_a中的所有数据，那么这个查询就显得没有意义了。

3、right join

right join 就是以表t_b为基础从左表t_a中查询出所有符合on条件的结果，在合并到表t_b中对应的部分，再作为一个结果集输出，在结果集中，会显示出表t_b中的所有数据。

执行如下查询语句：

select from t_a right join t_b on t_aaid=t_bbid

得到的结果为：

可以看到，查询的结果中，有两行数据在表t_a的对应部分都是null的，表示表t_a中没有符合on条件的数据，但是表t_b显示了全部的数据，那么需要做条件筛选的时候，我们就应该主要针对表t_a进行筛选。

二、查询一个父级的所有子级（包括子级的子级）

在pg数据库中建立一张表t_c如下：

要查出cid为1的所有的子级、包括cid为2、3、5的子级的集合。执行以下sql语句

with recursive tb as(select from t_c where parent_id='1' union all select t_c from t_c,tb where t_cparent_id=tbcid )select from tb

得到如下的结果：

由查询出的结果集可以看到，我们查询出了除了父级（cid为1）以外的所有cid为父级的子级以及子级的子级。

我们来解析一下这个sql语句：

显而易见的，这是一个递归的查询方法。首先是with为查询语句提供了辅助功能，可以看做是查询语句中的临时表，其次recursive是sql中递归的关键字，只有有了这个关键字，pg才知道with这个语句需要做递归 *** 作。union all是去重的，t_cparent_id=tbcid 表示了t_c的parent_id要等于临时表tb的cid要在整个with语句的外面查询建立的临时表tb，才能得到所有的子级的集合。

在 PostgreSQL 中，如果你在同一模式下声明两个同名的函数或存储过程，就会发生重复声明错误。为了避免这种情况，你可以使用 CREATE OR REPLACE 命令，它会创建一个新函数或存储过程，如果同名的函数或存储过程已经存在，则先将其删除，然后再创建新的函数或存储过程。

PG物化视图（Materialized View）是PostgreSQL中一种特殊的视图，是对基本表数据的聚合和简化，并将结果缓存到物理表中。物化视图可以提高查询的执行效率，并且可以实现对基本表数据的定期刷新，确保数据的正确性。其主要优缺点如下：

优点：

1 提高查询性能。物化视图的使用可以避免大量 joins、group by 和聚集函数，可以加快查询速度。也可以在物化视图中进行预计算，简化表的复杂查询。

2 降低数据冗余。物化视图将计算结果保存在物理表中，相比动态视图或查询，无需每次执行查询时计算全部数据，可以有效减少数据冗余。

3 优化查询计划。物化视图可以作为附加的优化器提高查询计划的效率，特别是当查询中有多个相同的联结、聚合函数或固有的查询逻辑时。

4 常用于大数据量的系统。当查询结果集是大数据量的时候，直接读取物化视图，而非直接查询源数据表，这对于大数据量系统的性能改善是非常显著的。

缺点：

1 物化视图增加了存储成本。使用物化视图会占用更多的磁盘空间，增加存储和维护成本。

2 物化视图必须定期刷新。使用物化视图需要定期刷新保证数据的正确性，如果刷新的时间不当，可能导致数据不一致。

3 物化视图可能不适合高并发的应用场景。当物化视图的更新频率高，而且许多查询同时访问物化视图的时候，可能会产生锁问题。

4 物化视图的维护有一定的复杂性。如果物化视图对基本表进行了除了简单查询之外的 DML *** 作，就需要对物化视图进行重新计算或刷新，或禁止对基本表进行 DML *** 作，这需要一定的管理和维护成本。

总之，PG物化视图具有明显的性能优势和简化查询的能力，但是也需要权衡其缺点，特别是存储和维护成本。

您好，PG数据库默认最多查询返回5000条数据，这是为了避免查询过多数据导致性能问题。如果需要修改这个限制，可以通过修改数据库参数或者优化查询语句来实现。

一种方法是通过修改数据库参数来增加查询返回的数据量。可以修改参数“max_parallel_workers_per_gather”和“max_parallel_workers”，这两个参数控制了并行查询的工作进程数量，增加这两个参数的值可以增加查询返回数据的数量。但是需要注意的是，增加这些参数的值可能会导致数据库性能下降，因此需要根据实际情况进行调整。

另一种方法是优化查询语句。可以通过使用分页查询、限制查询返回的列数、使用索引等方法来减少查询返回的数据量。例如，使用LIMIT和OFFSET关键字进行分页查询，只查询需要的数据，可以减少返回的数据量，提高查询性能。使用索引可以加快查询速度，减少返回数据的数量。

总之，如果需要修改PG数据库最多查询返回5000条的限制，可以通过修改数据库参数或者优化查询语句来实现。但是需要注意的是，增加返回数据的数量可能会导致性能下降，需要根据实际情况进行调整。

您想问的是pg数据库内存不足怎么办吗？优化系统内存。

PG *** 作系统的内存优化。主要涉及几个方面：内存规划、NUMA设置、HUGEPAGE设置、VM参数优化、SWAP相关优化等。优化做好，就可以解决内存不足问题。

数据库，既可视为电子化的文件柜，存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

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