GROUP/DISTINCT и LIMIT вместе с ними.
SELECT DISTINCT
X.*
FROM
X
JOIN
Y
ON Y.fk = X.pk
WHERE
Y.bool_condition;JOIN — получили какие-то значения pk по несколько раз (ровно сколько подходящих записей в Y оказалось). Как убрать? Конечно DISTINCT!
Если вам нужен простой способ создавать веб-приложения, используя только javascript (full-stack), то предлагаю вам ознакомиться с платформой objectum. Новая версия платформы является результатом опыта работы над предыдущей версией, которая используется 10 лет. Обе версии используются в разработке различных информационных систем — это региональные решения и системы для организаций. Платформа новой версии уже используется на продакшн серверах и будет развиваться длительное время. Далее подробности.
Основная цель Patroni — это обеспечение High Availability для PostgreSQL. Но Patroni — это лишь template, а не готовый инструмент (что, в общем, и сказано в документации). На первый взгляд, настроив Patroni в тестовой лабе, можно увидеть, какой это прекрасный инструмент и как он легко обрабатывает наши попытки развалить кластер. Однако на практике в производственной среде, не всегда всё происходит так красиво и элегантно, как в тестовой лабе.
Что делать, когда мастер сервер PostgreSQL погибает под нагрузкой?
Довольно часто встречается ситуация, когда база данных не тянет существующую нагрузку и вертикальное масштабирование железа не помогает. Менять PostgreSQL на другую базу данных или переделывать архитектуру приложения и отказываться от СУБД?
В данном мануале описывается процесс настройки постоянного (continuous) бекапирования для баз данных PostgreSQL.
После публикации статьи об особенностях типизации в PostgreSQL, первый же комментарий был про сложности работы с вещественными числами. Я решил бегло пробежаться по коду доступных мне SQL-запросов, чтобы посмотреть, насколько часто в них используется тип REAL. Достаточно часто используется, как оказалось, и не всегда разработчики понимают опасности, стоящие за ним. И это несмотря на то, что в Интернете и на Хабре достаточно много хороших статей про особенности хранения вещественных чисел в машинной памяти и о работе с ними. Поэтому в этой статье я постараюсь применить такие особенности к PostgreSQL, и попробую «на пальцах» рассмотреть связанные с ними неприятности, чтобы разработчикам SQL-запросов было легче избежать их.
Документация PostgreSQL содержит лаконичную фразу: «Управление подобными ошибками и их распространение в процессе вычислений является предметом изучения целого раздела математики и компьютерной науки, и здесь не рассматривается» (при этом благоразумно отсылая читателя к стандарту IEEE 754). Что за ошибки здесь имеются в виду? Давайте обсудим их по-порядку, и скоро станет понятно, почему я снова взялся за перо.
Расшифровка доклада 2020 года Брюса Момжиана "Unlocking the Postgres Lock Manager".
(Примечание: Все SQL запросы из слайдов вы можете получить по этой ссылке: http://momjian.us/main/writings/pgsql/locking.sql)
Привет! Замечательно снова быть здесь в России. Я прошу прощение, что я не смог приехать в прошлом году, но в этом году у Ивана и у меня большие планы. Я, надеюсь, что буду здесь гораздо чаще. Я обожаю приезжать в Россию. Я буду посещать Тюмень, Тверь. Я очень рад, что мне удастся побывать в этих городах.
Меня зовут Брюс Момжиан. Я работаю в EnterpriseDB и работаю с Postgres более 23 лет. Я живу в Филадельфии, в США. Путешествую примерно 90 дней в году. И посещаю порядка 40 конференций. Мой веб сайт, который содержит слайды, которые я вам буду сейчас показывать. Поэтому после конференции вы можете с моего личного сайта их скачать. Там также содержатся около 30 презентаций. А также есть видео и большое количество записей в блоге, более 500. Это достаточно содержательный ресурс. И если вам интересен этот материал, то я вас приглашаю им воспользоваться.
Началось всё с того, что мне предложили в рамках предмета "Основы веб-программирования" поучаствовать в проекте, вместо проделывания лабораторных работ и курсовой, поскольку я заявил о том, что хотел быть делать нечто отдалённое от общего курса (и так уже достаточно знаний было по связке DRF + Vue, хотелось чего-то нового). И вот в одном из своих PR на github я решил использовать полнотекстовый поиск (задание намекало на это) для фильтрации контента, что заставило меня обратиться к документации Django в поисках того, каким же образом лучше это дело реализовать. Думаю, вы знаете большую часть из тех методов, что были там предложены (contains, icontains, trigram_similar). Все они подходят для каких-то конкретных задач, но не слишком хороши в, именно, полнотекстовом поиске. Пролистав чуть ниже, я наткнулся на раздел, в котором говорилось о взаимодействии Django и Pgsql для реализации document-based поиска, что меня привлекло, поскольку в постгре встроен инструмент для реализации этого самого [полнотекстового] поиска. И я решил, что скорее всего, django просто предоставляет API к этому поиску, исходя из чего такое решение должно работать и точнее и быстрее, чем любые другие варианты. Преподаватель мне не слишком поверил, мы с ним поспорили, и он предложил провести исследование на эту тему. И вот я здесь.
LOG: process 38162 still waiting for ExclusiveLock on advisory lock [225382138,225386226,141586103,2] after 100.047 msLOG: process 38162 acquired ExclusiveLock on advisory lock [225382138,225386226,141586103,2] after 150.741 msERROR: deadlock detected