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在关系数据库中常见的一种需求统计表的记录的最大值或最小值，SQL中使用max min，为了最佳效率通常希望可以在列上创建索引，减少表段的IO量，如果可以可以使用更佳的执行计划如直接访问索引的头和尾（btree index的有序结构），减少index 块的访问，我们对比一下几款数据库在该方面的能力。

瀚高数据库在我好多年前预学习PostgreSQL时就有耳闻，有瀚高公司维护，该公司在PostgreSQL国际社区贡献度中也是中国排名靠前的组织，发起了另一个开源项目IvorySQL，同样是兼容oracle的postgresql数据库，两者都是在PostgreSQL路线做了大量的创新与生态工具，我记录体验一把HighGo企业版。

前段时间整理过一篇《有哪些技术可以减少PostgreSQL/openGauss数据库的存储空间？》，记录过postgresql系数据库出现的膨胀表(索引也一样)可能会导致数据库空间浪费，在openGauss中发现存在一个现象，比如对一张几千万行的table做过千万级大事务更新或平时更新比例较多时，autovacuum的清理并不理想，导致出现几十倍的空间膨胀，记录一则处理案例。

opengauss系数据库insert失败因缺少匹配分区表，提示inserted partition key does not map to any table partition ，在oracle中一样存在该问题，建议月末或年末提前查询下个月的分区是否存在，匹配oracle的dba_tab_partitions,在postgresq 11后查询pg_partitioned_table,而在openGauss中查询pg_partition.

试想一下如果你的OpenGauss或postgreSQL数据库主机告警使用率超过了90%， 且因为使用local 存储，所有硬盘槽位已用完，除了迁移或扩展外部存储以外，是否可以给数据库做”瘦身”， 在PostgreSQL数据库中，有几种技术可以帮助减少数据库存储空间的使用

在oracle中可以使用sys_guid()函数生产UUID唯一值， 在PostgreSQL中可以利用”uuid-ossp”提供的方法生成UUID值，但是当查看PostgreSQL在线文档uuid-ossp的方法是发现有多种函数，如uuid_generate_v1、 uuid_generate_v3 、uuid_generate_v4、uuid_generate_v5，那它们生的效率有区别吗？ 这里简单的测试。

在PostgreSQL中，每个数据库对象都有一个唯一的文件节点号，用于标识对象在磁盘上的位置。这些文件节点号与实际的物理文件相对应，例如表的数据文件、索引文件等。pg_filenode.map文件将这些文件节点号与相应的文件路径进行映射，以便数据库系统能够准确地找到和访问这些对象， 通常从数据字典pg_class可以根据relfilenode字段查找对应的文件。试想一下，在数据库启动时，数据库都没有open如何加载pg_class？

当创建PostgreSQL数据库时，可以根据业务需要配置不同数据库的collation ， collation影响包括字符串排序顺序、字符分类方法、数值格式、日期和时间格式以及货币格式。 此外，您可能还需要配置 LC_COLLATE 和 LC_CTYPE 环境变量。 在创建库、创建表、创建索引、查询时也可以指定该collation，不同的collation可能会产生不同的排序，甚至导致无法使用索引。

当两张大表做join访问时，我们希望优化器使用hash join的方式连接提高查询性能，但是在主流的oracle,mysql,postgresql或openGauss中变现稍有差异，所以在数据库替换时需要注意，简单记录一下对于equi join(=)，non-equi-join(<>),Semijoin(exists), Antijoin(not exists/in), outer join(left/right join)时的不同表现。

对于一个连续7*24小时的业务，如果session 1正在select查询一张大表，而另一个session尝试drop 相同的表，会发生什么？对于最流行的MVCC数据库oracle,mysql,postgreql需要对比，因为drop不只是字典表更新标记，还需要回收物理空间。在这几个数据库中的表现一样吗？Oceanbase和goldenDB及GreatDB的表现.

在前面几个index only scan测试中如果没有改random_page_cost值，相信应该看到过Bitmap Index Scan 的执行计划，也可以使用参数enable_bitmapscan允许或禁用位图扫描，在oracle中CBO当1个表上两个索引(B树索引)先组合”bitmap and “再回表过滤数据,参数_b_tree_bitmap_plans可以禁用该形为，通常出现这种性能不值考虑组合索引，在PostgreSQL中同样biatmap scan可以用于单表多索引的联合过滤

前2篇中对index only scan的测试能看出在 Oracle、MySQL(InnoDB)、PostgreSQL三类数据库中，对于OLTP高负载的场景中，oracle和mysql(innodb)都是块级别的MVCC是可以做到真正的index only scan, 而postgresql因为MVCC的可见性不存储在索引，在数据变更后会带来indexonlyscan with heap fetchesl回表,效率可能有所减退。通常在Oracle中如想做到index 覆盖到所有查询的列，会创建多列复合索引或function索引，避免索引查询回表，但在Postgresql或openGauss系中索引相对Oracle还有两种特殊情况

在上一篇中提到了indexonlyscan, 在它执行计划中可以看到有一行Heap Fetches，这篇主要记录一下它的含义。因为Postgresql系的MVCC实现原理，索引中不存在可见性映射(Visibility information)，在PostgreSQL中的indexonlyscan 也并不总是scan index only, 简而言之就是如果表(heap)的数据没有对应可见性映射文件(table’s visibility map.)或不是全部完全可见，indexonlyscan的执行计划还是要回表(heap)去检查数据，回表数据记录在heap fetches.

PostgreSQL系(openGASUSS)数据库中的所有索引都是二级索引, 数据表段（ heap）和索引段（index）分别存储，通常对于多列表的SQL只返回或where中仅少量的列时，希望可以只从索引中检索，而不用再从索引回表返回数据（本篇不考虑可见性）提高查询效率，像在oracle中有index full scan和index fast full scan的执行计划，在Postgresql中也支持Btree index的indexonlyscan， MySQL中同样支持，但发现PostGreSQL默认配置的SQL优化器通常判断索引的cost大于表扫描，导致仅查询索引列也未使用索引

SQL语言当今在数据查询分析这块地位至今无法撼动，曾经的NoSQL也开始疲软，口号从”no SQL”也变成了“not only SQL”或“no , SQL！”， 但SQL的开发能力参差不齐，有些是从ORACLE数据库转到postgreSQL的，相同SQL的结果不并相同，在性能上也并不是所有人都可以编写高效正确查询，这里简单列几个在PG中几个SQL注意事项。

openGauss/PostgreSQL/kingbase中的预写式日志WAL（Write Ahead Log），又名Xlog或redo log,相当于oracle的online redo log, 不同的是oracle online redo log是提前创建几组滚动使用，但在opengauss中只需要本配置参数控制WAL日志的周期，数据库会一直的创建并自动清理，但存在一些情况WAL日志未清理导致目录空间耗尽，或目录空间紧张时手动删除wal日志时，比如如何确认在非归档模式下哪些WAL日志文件可以安全删除？

前一段时间发布了openGauss 5.0，做为激进派的我们生产环境立即安装一套，可以在使用MTK工具迁移库时提示”charset”语法错误，为关键字KeyWord，在关键字有一个限制，所以关键字越少那从其它库迁移时在SQL文本、对象名上限制改动就越少， 每个版本关键字数量也在变化，不过最新的Postgresql要比openGauss少约1/3， 之前这套库从oracle迁移到opengauss3.1不存在该问题， 如果有数据库迁移时使用该关键字当心。

有一个项目从oracle迁移到了opengauss（MogDB发行版）后，有部分应用在运行一段时间后会超时， 日志中一些Socket closed错误， 执行的是从数据库中unload一些查询数据离线存储，常见的问题有网络防火墙， 或有一些timeout配置，或网络闪断等，逐一排除，当然在出问题时，应用厂家可能出于责任原因并不会坦诚，变更的是DB，会把怀疑方向指向DB, 但最终确认是中间件配置问题， 这里简单记录一下.

在openGauss数据库后期维护中难免有数据迁移或复制， 比如从oracle异构数据迁移，或在同一个server中复制一个schema到另一schema， 或是从另一个server复制到本server， 有一些命令行工具可以高效率的处理这些需求，并且可以迁移数据不生成落地文件，提升迁移速度,这里简单记录三种需求。

Postgresql系为了避免像oracle ora-1555的问题，使用非undo的机制， 但需要周期性的做VACUUM，否则表上的dead tuples就没有办法复用或回收。 并且在PG或OG数据库Vacuum的最老位置是系统级的，如果有一个长事务存在，那长事务时间的其它表也没办法Vacuum，因为它不确认你是否会查其它表， 随时间推移，对于update,delete较多的表就会导致表膨胀较为明显，影响系统性能， 如果无法限制应用，此时可以定期的KILL一些长事务会话..