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看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

1、PostgreSQL pg_trgm插件自从1开始支持模糊查询使用索引，从3开始支持规则表达式查询使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑侦方面的能力。

2、对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据，其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的Pandas。Pandas构建于Numpy库 之上，可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。

3、改变策略，扩大范围，民警将识别方向，改为人脸库检索系统。对全市上万个探头，四个小时内所有的人脸进行全面识别，五秒以后，老人的行踪轨迹串联成一条线，呈现在大屏幕之上。

4、line-height属性可以对设置段落之间的距离，一般数值越大，段落之间的间距就越大，当然字和字的距离也是变大，很多时候，我们一般不会使用line-height属性来设置。

5、用户通过 SQL 表达出所需要的数据，mysql 把 SQL 翻译成物理的数据检索动作返回结果。第二种形态是现在越来越流行的大数据玩家的玩法。

相关问答

Q1: postgresql怎么匹配正则表达式

首先知道substring函数在PostgreSQL中的作用。在这段SQ语句中，substring是使用的substring(txt from reg)的形式，其中， txt是要进行正则匹配的源字符串，reg是匹配的正则表达式。

dx_replace：从字符串的指定位置（包含）替换指定长度的字符串。如果开始位置非法抛出异常。如果字段为空值，直接返回（即不参与本transformer）dx_filter ：如果匹配正则表达式，返回Null，表示过滤该行。

PostgreSQL 提供了三种实现模式匹配的方法：传统 SQL 的 LIKE 操作符、SQL99 新增的 SIMILAR TO 操作符、 POSIX 风格的正则表达式。

正则表达式 [32]1，[32]定义一组字符，它的意思是匹配 3 或匹配 2，也就是「31」或者 「21」都算是匹配的。

[0-9]：匹配0到9之间、包含0和9的任意一个数字 3：匹配正常的数字3 于是，整个r[0-9]3的正则表达式能匹配的所有字符串就是：r0r1r2r3r4r5r6r7r8r93。

Q2: pgsql的主键存储方式

1、这一点MySQL就差很多，很多分析功能都不支持，腾讯内部的存储主要是 MySQL，但是数据分析主要是 Hadoop+ PgSQL。

2、PG的主备复制属于物理复制，相对于MySQL基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小。MySQL的存储引擎插件化机制，存在锁机制复杂影响并发的问题，而PG不存在。

3、pgsql存储不会对数据进行压缩。根据查询相关公开信息显示POSTGRESQL提出了一个方式来存储数据并不进行压缩，将其存储在数据库整体之外的方式。

4、pgsql在存储过程中运行一条SQL语句指定schema。pgsql在存储过程中，实际上可用的方法是通过运行一条SQL语句，将用户的searchpath设置为指定的schema。

5、SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意 用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器(例如MySQL或PGSQL)或面向统计分析的执行引擎(例如SparkSQL)。

6、存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。

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