关于pg在大量数据的场景下的信息

redis和pg库查询速度

redis存取对象速度为单个实例的QPS能够达到10W左右。根据查询相关公开信息显示，Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

Redis提高数据库容量的办法有两种：一种是可以将数据分割到多个Redis Server上；另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。需要特别注意的是Redis并没有使用OS提供的Swap，而是自己实现。

Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。

相关问答

Q1: 选择PosgreSQL的十个理由,和几个MySQL胜出的特性

首先是速度，MySQL通常要比PostgreSQL快得多。MySQL自已也宣称速度是他们追求的主要目标之一，基于这个原因，MySQL在以前的文档中也曾经说过并不准备支持事务和触发器。

PostgreSQL具备了更高的可靠性，对数据一致性、完整性的支持高于MySQL，因此PostgreSQL更加适合严格的企业应用场景，MySQL查询速度较快，更适合业务逻辑相对简单、数据可靠性要求较低的互联网场景。 以上个人浅见，欢迎批评指正。

特性MySQL PostgreSQL 实例 通过执行 MySQL 命令(mysqld)启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。 通过执行 Postmaster 进程(pg_ctl)启动实例。

JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。

Q2: 若要玩转大数据,在什么应用场景使用Hadoop,PostgreSQL

大数据应用场景 金融行业 在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。

简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

Java语言——通用性编程语言，能力最全面，拥有最多的开源大数据处理资源（统计、机器学习、NLP等等）直接使用。也得到所有分布式计算框架（Hadoop/Spark）的支持。

目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术，也在进一步的细分。

）一般情况下，对于中小互联网和企业级的大数据应用而言，单次分析的数量都不会“很大”，因此可以优先考虑使用Spark，特别是当Spark成熟了以后（Hadoop已经出到5了，而Spark才刚出0呢）。

Q3: 为什么oracle比pg快

GP数据库：GP数据库支持海量数据存储，支持列的扩展，查询速度快，但是查询操作较复杂。Oracle数据库：Oracle数据库虽然可以搭建集群，但是当数据量达到一定限度之后，查询处理速度会变得很慢，且对机器性能要求很高。

oracle性能好。Oracle可移植性好，能在所有主流平台上运行（包括Windows），完全支持所有工业标准。采用完全开放策略，使客户可以选择最适合解决方案。以及对开发商的全力支持。获得最高认证级别的ISO标准认证，安全性高。

因为PL/SQL这门语言是专门用于在各种环境下对Oracle数据库进行访问。由于该语言集成于数据库服务器中，所以PL/SQL代码可以对数据进行快速高效的处理。

关于pg在大量数据的场景下和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。