windows postgresql 安装 如何找对业务G点, 体验酸爽？PostgreSQL使用指南

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通用数据库就像带装修的房子一样，如果按数据库的功能划分，可以分为豪华装修、精装、简装。

从SQL兼容性、功能、性能、稳定性等方面综合评价的话，绝对算得上豪华装修级别的，用户拎包入住就可以。

不过通用的毕竟是通用的，如果G点不对的话，再豪华的装修你也爽不起来，这是很多通用数据库的弊病，但是今天数据库会彻底颠覆你对通用数据库的看法。

基于打造最好用的私人订制数据库

花了2个通宵，写了一份内核扩展指南，时间有限，内容以入门为主。

希望更多人对内核扩展有个初步的了解，内核扩展并不需要对数据库内核有非常深的了解，用户只要把重点放在业务上，利用开放的API实现对数据库内核能力的扩展，打造属于自己的数据库。

为什么要扩展数据库功能？

在回答这个问题前，我们先回答这个问题。

数据库是不是存数据就可以了？所有的运算都交给应用程序来？

在数据大集中、硬件成本高的年代。在较为的硬件条件下，为了避免数据库的计算成为瓶颈你可能会这样做，把数据库用得尽量简单，几乎不做任何的运算，只做简单的增删改查。

随着数据库技术的发展，水平分库被越来越多的得到应用。同时硬件也在不断的发展，CPU核数、内存带宽、块设备的带宽和IOPS的发展都很迅猛。甚至GPU辅助运算也开始逐渐成为加速的焦点。

数据库的所依托的硬件运算能力已经非常强大，这种情况下只把数据库用作简单的数据存取会带来什么问题呢？

我之前写过一篇《论云数据库编程能力的重要性》，可以读一下，也许能找到以上问题的灵感。

伴随硬件的飞速发展，叠加数据库的分片技术的发展，现如今使用硬件的数据库也不再是瓶颈。

对于OLTP的query，数据库往往可以做到us级响应，而在网络层可能要花上毫秒级的时间。业务逻辑越复杂，与数据库交互的次数越多，网络RT会成倍的放大，影响用户的体验。

逻辑更复杂一些的场景，需要将数据取到应用端，在应用端处理，这会涉及到move data，也会较大程度的放大网络RT。move data的模式正在逐渐成为影响用户体验、效率，浪费成本的罪魁祸首。

如果能把数据库打造成为同事具备数据存储、管理与处理能力为一体的产品。在数据库硬件资源充足的情况下，把一些数据库能处理的逻辑交给数据库处理，将极大的降低延迟，在高并发低延迟的应用场景非常有效。

这考验的就是数据库的扩展能力。

为什么特别适合做内核扩展？

我提炼了3点适合做内核扩展的理由windows postgresql 安装 如何找对业务G点, 体验酸爽？PostgreSQL使用指南，有遗漏的话尽量来补充啊，谢谢。

接 口 丰 富

有哪些开放接口？

UDF（可以扩展 聚合、窗口以及普通 的函数）

GiST, SP-GiST, GIN, BRIN 通用索引接口，允许针对任意类型自定义索引

… …

允许自定义扩展索引接口 (bloom例子)

操作符，允许针对类型，创建对应的操作符

自定义数据类型

FDW，外部数据源接口，可以把外部数据源当成本地表使用

函数语言 ，可以集成任意高级语言，作为数据库服务端的函数语言（例如java, , swift, lua, ……）

动态fork 进程，动态创建共享内存段.

table , 可以自定义数据采样方法，例如创建测试环境，根据用户的需求定义采样方法。

scan ，允许自定义扫描方法，扩展原有的全表扫描，索引扫描等。（例如GPU计算单元可以通过DMA直接访问块设备，绕过USER SPACE，极大的提高传输吞吐率）

自定义REDO日志,接口，例如可以用它打造黑洞数据库

用户可以利用这些接口，打造适合业务的私人订制的数据库。来适配各种特殊场景的需求。

关键是你不需要了解数据库内部的实现，只需要使用这些扩展接口就可以了。

全球使用最广泛的地理位置信息管理系统就是通过这种接口扩展的插件。

（集自定义的数据类型windows postgresql 安装，自定义的操作符，以及在GIN、GiST、SP-GiST、B-tree上开发的索引与一身的插件）

是进程模式

进程模式也是优势？ 必须的。

相比线程模式，多进程相对来讲稳定性较好，一个进程挂掉，重新拉起来就好，但是一个线程crash会导致整个进程都crash。

你肯定不希望给数据库加个功能就把数据库搞挂吧，如果是线程模式，扩展数据库的功能就需要非常谨慎。

而提供的接口已经有非常多年的历史，通过这些接口开发的插件也是不计其数，接口非常稳定，再加上进程模式，你可以大胆的扩展的功能。 后面我会给大家看看有哪些不计其数的插件。

BSD 许可

擦，BSD许可也是优势？ 必须的。

如果你要把你加过功能的包装成产品售卖，你就会发现BSD的好。 它允许你任意形式分发。

内核扩展指南

内核概貌

如何分析数据库代码的瓶颈

如何自定义UDF

C类型和SQL类型的对应关系

用户获取SQL参数的宏

用户返回结果给SQL函数的宏

C UDF例子，SQL输入为类型

C UDF例子，返回类型的例子

C UDF例子，返回表(SRF)的例子

C UDF例子，反转字符串的例子

如何编译C FUNC、创建SQL FUNC

C函数是扩展中最基本的用法，必须掌握。

聚合、窗口、数据类型、操作符、索引，FDW等，都是围绕或者直接基于C FUNC的。

后面你就会理解了，特别是看了语法后，会有更深刻的理解。

聚合函数原理

希望理解好迭代函数，迭代函数的输入参数，初始迭代值，迭代中间结果，以及终结函数，和终结类型。

自定义聚合函数

自定义窗口函数

自定义数据类型

数据类型最基本的是输入和输出函数，分别将SQL的text输入转换成C的输入，将C的输出转换成SQL的text。

文本是需要依赖字符编码的，所以PG还支持基于二进制的输入和输出函数，通常可以用来实现数据的逻辑复制，而不需要关心编码的转换问题，所见即所得。

自定义操作符

操作符其实也是函数的抽象，包括操作符的元，操作符的操作数的类型，以及操作符的等价操作符以及反转操作符的定义（被query 用来重写SQL，以适用更多的执行计划选择）

例如: a1 等价于 not (a=1)，这样的，都是可以互换的。

与操作符相关的，还有优化器相关的以及JOIN的选择性因子。

自定义操作符例子

自定义索引语法

自定义索引也非常简单，需要实现索引方法中必须的函数，同时将操作符添加到索引的op class即可。

这些OP就可以用这个索引。

GIN索引接口介绍

GiST索引接口介绍

SP-GiST 索引接口介绍

BRIN, BTREE, hash索引接口介绍

gin,gist,sp-gist,brin索引接口的是不固定的，用户可以自行根据索引功能的形态增加。

btree和hash索引接口的是固定的。

自定义GIN索引例子

取自

内核扩展接口总结

如何打包与发布 插件

GPU、FPGA如何与深度整合

PG-Strom介绍

PG-Strom原理介绍

pg-strom利用了的hook，在生成执行计划时windows postgresql 安装，使用自定义的执行计划生成器，打造属于自己的执行计划。

同时通过 scan ，用户可以使用GPU计算单元使用DMA的方式直接访问块设备，绕过了 cache，提升访问吞吐率。

同时自定义计算节点，包括JOIN，排序，分组，计算等，都可以交给GPU来处理。

这样就实现了GPU加速的目的。

GPU加速方向

BULK数据计算。

例如：

动态路径规划。

基于BIT运算的人物、人群、企业、小区、城市画像等。

大量数据的文本分析和学习。

动态路径规划

bit逻辑运算

点面判断

(笔误windows postgresql 安装，这可能不是gpu的强项，GPU的强项是BULK计算，对延迟没要求，但是对处理能力有要求的场景。)

(点面判断属于OLTP的场景，不需要用到GPU)

除了GPU加速windows postgresql 安装 如何找对业务G点, 体验酸爽？PostgreSQL使用指南，其实LLVM也是BULK计算的加速方式之一，而且性能非常的棒。

, , 都在使用LLVM技术，加速BULK 计算的场景。

【参考资料】

【扩展举例】

非常适合内核功能扩展，空口无凭。

我给大家列举一些例子。

基因测序插件

化学类型插件

指纹类型插件

地理位置信息管理插件

K-V插件: , json

流式数据处理插件

时间序列插件

近似度匹配:

ES插件

R语言插件

分布式插件

列存储插件

内存表插件

外部数据源插件

hll,bloom,等插件

数据挖掘插件

中文分词插件

插件

阿里云的对象存储插件

… …

可以找到开源插件的地方

… …

以上都是非常适合内核扩展的见证。

想像一下可以扩展的行业

图像识别

基于地理位置，O2O的任务调度

电路板检测

脚模

路径规划

透明的冷热数据分离

物联网行业

金融行业

… …

几乎任何领域都可以深入进去。

【小结】

.1. 的 进程模式 ，为内核扩展提供了非常靠谱的保障。

.2. 你 不需要了解PG内核 是如何编写的，你只需要了解业务，同时使用PG提供的API接口，扩展PG的功能。

.3. 几乎所有扩展都是基于 C FUNC 的，所以你务必要掌握好 C FUNC的用法。

.4. 有 BSD许可 的优势，在其他开源许可吃过亏的大型企业，现在都非常重视开源许可了。(如果你现在不重视，难道等着养肥了被杀^-^？)

.5. 的扩展能力是它的 核心竞争力 之一，好好的利用吧。

一起来打造属于自己的数据库，发挥的真正实力，开启一个新的数据库时代吧。

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