1.PgSQL何为 PostgreSQL？
2.在Linux（centos）中使用源码安装pgRouting
3.PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
4.pg插件5人限制怎么解决
5.PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
6.Postgresql学习笔记0: 源码安装、棋牌棋牌gdb调试与VSCode智能提示设置

PgSQL何为 PostgreSQL？

       PostgreSQL 是源码源码一种开放源码的关系型数据库管理系统。最初，棋牌棋牌它是源码源码从伯克利的代码继承而来。

       它具备广泛支持 SQL 标准的棋牌棋牌能力，以及许多现代特性，源码源码源码社如复杂查询、棋牌棋牌外键、源码源码触发器、棋牌棋牌视图、源码源码事务完整性、棋牌棋牌多版本并发控制等。源码源码

       PostgreSQL 通过增加新的棋牌棋牌数据类型、函数、源码源码操作符、棋牌棋牌聚集函数、索引方法、过程语言等，具有高度的可扩展性。

       许可证的灵活性使得 PostgreSQL 可以免费用于各种目的，无论是私用、商用还是学术研究。任何人都可以自由使用、修改和分发 PostgreSQL，无须付费。

       通过这些特性，PostgreSQL 成为一个功能强大、灵活性高、支持多种应用场景的数据库系统。

       它不仅支持 SQL 标准，还提供了许多额外的功能，使得开发者能够根据特定需求进行定制和扩展。

       此外，PostgreSQL 的开放源码特性使得它成为自由软件的代表之一，任何人都可以对其进行修改和定制，满足不同场景的需求。

       因此，PostgreSQL 是一种灵活、强大且高度可定制的关系型数据库管理系统，适用于各种应用场景，尤其在需要高度定制化和灵活性的场景中表现突出。

       总的来说，PostgreSQL 的开放源码特性、广泛支持 SQL 标准、丰富特性以及高度可扩展性，使得它成为一种功能强大、灵活性高且适用范围广泛的数据库系统。

扩展资料

       PostgreSQL是测病毒源码以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES 版本 4.2 为基础的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。POSTGRES 领先的许多概念只是在非常迟的时候才出现在商业数据库中。

在Linux（centos）中使用源码安装pgRouting

       在Linux（centos）环境下使用源码安装pgRouting前，请先确保已阅读并安装了PostgreSQL和PostGIS。

       本文将介绍如何安装pgRouting 2.6.3版本，其源码包可从以下地址下载：

       github.com/pgRouting/pg...

       一、解压pgRouting源码包

       将下载的源码包pgrouting-2.6.3.tar.gz复制到/usr/local/src目录，并执行解压操作：

       解压完成后，将生成一个名为pgrouting-2.6.3的目录。

       二、配置PostgreSQL环境变量

       编辑/etc/profile文件，添加以下内容：

       保存并退出，然后使profile配置文件立即生效：

       三、编译源代码

       进入pgrouting-2.6.3目录，创建build新文件夹，并进入该文件夹：

       使用cmake指令编译源代码，指定pgRouting安装路径为/usr/local/pgrouting-2.6.3：

       执行make编译源代码，然后使用make install安装pgrouting-2.6.3：

       为避免pgrouting找不到CGAL动态库，将CGAL动态库路径添加到ld.so.conf文件中：

       编辑/etc/ld.so.conf，添加路径：

       使ld.so.conf文件立即生效：

       至此，pgrouting-2.6.3已成功安装。

       四、测试安装

       切换到postgres用户，启动PostgreSQL数据库（若未启动则启动），进入psql：

       连接test数据库（可创建任意名称的数据库），创建pgrouting插件：

       查看test数据库中现有的所有插件，可以发现已成功安装了postgis和pgrouting插件。

PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译

       查询模块是数据库与用户进行交互的模块，允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务，并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段：

       当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后，首先传递到查询分析模块，进行词法，语法与语义分析。用户的查询命令，如SELECT，CREATE TABLE等，会被构建为原始解析树，然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写，得到查询树，最后输入计划模块得到计划树。

       整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、语法分析与语义分析，分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的钢交易源码SQL命令中的模式，语法分析找出这些模式的组合，形成解析树。出于与用户交互的考虑，语义分析与重写放在另一个函数处理，以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具，分别通过正则表达式解析与语法结构定义，生成用于分析的C语言代码。

       查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析，而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表，以检查命令中的表或字段是否存在，以及聚合函数的适用性。

       查询重写核心在于规则系统，存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成，包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略，包括谓语下滑、WHERE语句合并等，通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。

       查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤，通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级，提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。

       在路径生成阶段，优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件，生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成，包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。

       生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法，分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数，最终生成最优路径并转换为执行计划。扒全站源码

       在得到最优路径后，优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整，优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间，根据统计信息与查询条件估计路径代价。

       查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划，生成最优执行计划，显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用，确保了查询处理的高效与灵活性。

pg插件5人限制怎么解决

       通过调整配置或编写特定代码来解决pg插件的5人限制。

       一、了解限制原因

       pg插件的5人限制可能是由插件本身的设置或者服务器端的配置所设定的。在解决限制之前，需要明确这一限制的具体来源。

       二、查找配置调整方法

       对于大部分的插件，其限制人数都可以通过调整插件的配置文件来解决。你可以查看pg插件的官方文档或者相关的配置说明，寻找是否有关于人数限制的设定，并进行相应的调整。

       三、编写代码解决限制

       如果通过配置无法调整人数限制，那么可能需要通过编写代码来实现。这需要具备一定的编程能力，并且需要了解pg插件的源代码或相关接口。你可以尝试联系插件的开发者或者寻求技术社区的帮助，获取相关的指导和建议。

       四、注意事项

       1. 在调整任何配置或编写代码之前，请确保你了解操作的风险，并备份好相关的文件和配置。

       2. 如果你不确定如何操作，最好寻求专业人士的帮助，避免因为误操作导致系统出现问题。

       3. 在解决限制的同时，也要考虑到系统的稳定性和安全性，不要盲目追求人数的增加而忽视了其他重要的因素。

       以上内容是对如何解决pg插件5人限制的具体解释，希望对你有所帮助。

PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引

       索引是洗鞋源码数据库中的关键结构，它加速了查询速度，尽管会增加内存和维护成本，但效益通常显著。在PG中，索引类型丰富多样，包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构，与数据表并存。

       查询时，没有索引会导致全表扫描，效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组，显著提升查询性能。PG中的索引操作函数，如pg_am中的注册，为上层模块提供了一致的接口，这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。

       B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法，每个非根节点有兄弟指针，页面包含"high key"，用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构，包括创建、插入、扫描等操作。

       哈希索引在硬盘上实现，支持故障恢复。它的页面结构复杂，包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时，需要动态管理元页缓存以提高效率。

       GiST和GIN索引提供了更大的灵活性，支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索，而GIN专为复合值索引设计，支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。

       尽管索引维护有成本，但总体上，它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。

Postgresql学习笔记0: 源码安装、gdb调试与VSCode智能提示设置

       本文详细介绍如何使用源码安装PostgreSQL并进行gdb调试，以及如何在VSCode中设置智能提示。

       首先，安装依赖、克隆仓库并指定编译安装目录。在configure中，开启额外选项以支持gdb调试。

       配置环境变量，将安装目录的四个文件夹添加到环境中。初始化数据库，新建数据库目录并完成初始化。

       启动数据库，通过psql连接数据库并查看登录信息。初始化后，自动创建名为postgres的数据库和安装时的用户。

       启用gdb调试，进入pg_ctl所在的目录，执行特定命令，若成功将显示调试信息。单步调试pg_ctl，发现主程序启动位置。

       注意，主程序启动由exec执行sh后启动，但可通过获取pid后attach的方式进行调试。使用pg_ctl启动后，发现有多个进程，包括响应客户端请求的后端进程。

       使用gdb调试指定进程，结果显示进程在系统调用epoll_wait中，此时没有源码调试文件。使用backtrace追踪调用栈信息，可以观察到后端进程等待客户端网络活动的正常运行状态。

       继续调试SocketBackend，接受客户端链接，可在此处设置断点。使用ctrl c暂停进程，然后在psql连接客户端一侧使用\l命令，后端进程继续执行，成功进入PostgreSQL业务代码，并附带源码调试信息。

       VSCode智能提示设置中，发现直接打开项目文件夹时，代码提示和补全功能受限。通过查阅得知，智能跳转通常需要一个编译数据库（compile_commands.json）。这个文件包含编译器在编译项目时使用的命令，允许代码分析工具理解代码编译过程，提供准确的智能感知。

       使用bear拦截编译命令，安装bear并使用Ubuntu的apt进行安装。通过特定命令捕获编译命令，生成compile_commands.json文件。注意，在执行make命令前，需先执行make clean以清除之前的编译结果，确保bear能正确捕获编译命令。

       设置VSCode时，导入生成的compile_commands.json文件，之后重启VSCode，发现C文件已具备智能提示和跳转功能。

       参考资料包括postgresql.org官方文档、知乎专栏以及CSDN博客文章，本文在Zhihu平台上使用VSCode完成创作并发布。

CockroachDB 源码闲逛 - II (insert a row)

       本文将深入探讨 CockroachDB 的启动过程以及处理一条简单 SQL（如插入一行数据）的具体流程。CockroachDB 使用 Go 语言中流行的 Cobra 库来构建其命令行界面（CLI），在使用 `start` 命令启动服务端后，代码从特定位置开始执行。

       启动初期，CockroachDB 会准备好各种日志和 pprof 功能。pprof 功能允许通过开关控制定期导出 CPU 和内存（通过 go/jemalloc）的性能分析报告，并定期清除旧的 pprof 数据，这有助于在排查问题时找到事故现场的堆栈或性能数据。

       之后，服务端使用一个端口同时处理 PostgreSQL、HTTP 和 gRPC 协议，代码进入 `Server.start()` 方法。这个方法包含复杂的逻辑用于节点发现和 bootstrap。主要关注点在于 SQL 处理，尤其是 PostgreSQL 协议下的客户端连接。

       当客户端通过 PG 协议连接到服务端时，代码进入 `pgwire.Server#ServeConn` 方法。通过校验版本等步骤后，进入 `conn.serveImpl` 方法，这是处理请求的主要逻辑。在这里，每个客户端连接由两个 goroutine 分别处理读取协议解析和命令执行。这种设计允许在执行过程中同时接收客户端连接事件，例如在执行大规模 SQL 过程时，通过关闭其中一个 goroutine 可以在 SQL 执行的同时响应客户端的 `FIN` 指令。

       在客户端连接的两个 goroutine 准备好后，发送的 SQL 语句开始在 `coordinator-side` 进行处理。首先，`read goroutine` 解析网络包，并根据不同的 PG cmd 分发到相应的方法进行处理。对于简单的文本执行查询，`handleSimpleQuery` 方法相对简单。为了区分不同批量的命令，当一组命令推送到 `stmtBuf` 后，会插入一个哨兵 `Sync` 来标记当前批次结束以及后续命令属于下一个批次。

       随后，`process goroutine` 从 `stmtBuf` 中获取命令，根据不同的命令类型分发到相应的 `exec*` 方法。例如，简单查询产生的 `ExecStmt` 会进入 `execStmt` 方法，在此之前会创建 `stmtRes` 来封装后续返回客户端响应的缓冲区刷新逻辑。

       在处理 SQL 语句时，CockroachDB 会维护一个状态机（StateMachine），用于管理当前连接的事务状态。状态机的定义和行为主要与事务相关，包括 `noTxn`、`open`、`abort`、`implicit` 等状态。在处理插入一行数据的简单语句（如 `INSERT INTO t (a) VALUES (1);`）时，流程如下：

       首先，客户端与服务端建立连接，启动两个 goroutine。当插入语句发送到服务端后，`read goroutine` 开始解析并放置到 `stmtBuf`。

       随后，`process goroutine` 从 `stmtBuf` 拿出命令，识别为 `ExecStmt`。由于执行此语句前未开始事务，当前连接的状态机处于 `stateNoTxn`。因此，执行 `execStmtInNoTxnState` 方法，因为没有事务，仅执行 `execStmtInNoTxnState` 的默认分支，返回 `eventTxnStart` 事件和 `eventTxnStartPayload`。此时，状态机应用 `noTxnToOpen` 进程，为隐式事务的启动做准备。服务端通过 `client.NewTxn` 创建事务，获取时间戳并准备 `sender` 和 `coordinator` 等工作。接着，设置 `advanceInfo` 为 `advanceOne`、`noRewind`（无需回移 `stmtBuf`，通常重试时需要回移）和 `txnState` 为 `txnStart`。事务状态为 `open` 后，`execCmd` 会从 `stmtBuf` 中继续取出插入语句并执行。

       当当前事务状态为 `open` 且为 `implicit` 时，`execStmtInOpenState` 方法继续执行。由于当前 SQL 不是 `BEGIN`、`COMMIT` 等操作，挂载了 `handleAutoCommit` 的 `defer` 函数，并处理 `AS OF` 时间逻辑后，进入 `dispatchToExecutionEngine` 方法。

       在 `makeExecPlan` 方法中，创建逻辑计划。接下来，评估是否能够分布执行逻辑计划（对于插入操作，CockroachDB 当前不支持分布式计划）。然后，为逻辑计划准备上下文，调用 `execWithDistSQLEngine`。对于不可分布执行的情况，创建简化版的 `planCtx`，用于生成物理计划。在此步骤中，生成物理计划（如 `row count` 算子）并最终生成执行流程。

       在准备和生成流程后，服务端启动在本地节点的执行流程。通过 `local execution` 的 `setup` 和 `run` 方法，执行生成的处理器（如 `planNodeToRowSource`）。在 `run` 方法中，执行 `rowCountNode` 算子，进而触发 `insertNode` 的 `BatchNext`，以火山模式（一次过一个批处理的多个行）执行插入操作。

       插入操作中，`BatchNext` 分批处理，根据 `maxInsertBatchSize`（默认为 ）进行分批。对于非最后一批次，会通过 `txn.Run` 发送至存储节点，将数据分批存储。在 `checkHelper` 函数中，检查表约束，分为 `eval` 和 `input` 模式，前者是老逻辑，后者在插入前检查约束结果，作为插入算子的输入，有利于优化插入操作。

       添加批处理时，调用 `initResult` 准备每个 `CPut` 的结果。如果批处理中某个命令失败（如序列化失败），会在 `initResult` 中保存序列化失败信息。

       之后，将准备好的批处理发送至 `replica-side`。在 `finalize` 中，将 `EndTransactionRequest` 添加到批处理的末尾，通过 `txn.Run` 发起。此时，批处理中包含一个条件 `put` 和一个结束事务请求，服务端通过 `DistSender.Send` 将批处理发送至 `replica-side`。批处理中的 `result` 包含 `err` 信息，用于验证批处理序列化无误。

       在 `replica-side`，请求到达节点的存储层，找到相关范围的副本对象并处理等待逻辑。对于写入操作，使用 Raft 进行 `Replica.executeWriteBatch`。在此方法中，使用 `Latch` 机制来优化对交叠和非交叠批处理的处理，同时执行批处理命令的 `evaluateWriteBatch` 方法将所有命令应用到数据中，生成 `engine.Batch` 并构建 `ProposalData`。最终，通过 Raft 提出修改，实现数据的最终一致性。

       最后，执行成功或失败后，结果会沿原路径返回至客户端。

       总结，本文详细阐述了 CockroachDB 从启动到处理简单 SQL（如插入操作）的全过程。通过深入分析，读者能够更好地理解 CockroachDB 的内部工作机制，为后续阅读代码提供基础。未来计划将关注点扩展到重试处理逻辑，进一步探索 `stmtBuf` 和状态机在 CockroachDB 中的使用。

pg集群搭建几种方式

       两种。根据查询CSDN博客官网显示：

       1、Pgpool：位于应用程序和PG服务端之间，可以搭建在已经存在的任意版本的PG主从结构上。

       2、PostgresXL：在PG源代码的基础上增加新功能实现，将PG的SQL解析层的工作和数据存取层的工作分离到不同的两种节点上搭建。