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怎样设置PostgreSQL中字段和表名对大小写敏感

如果出现目前collate不支持=操作不区分大小写，目前需要citext插件。并且默认情况PostgreSQL会将列名和表名全部转换为小写状态。我们创建表person，其中包含name列。然后插入一条记录。

列名，表名等本身默认就是大小写不敏感。PostgreSQL内部全部转成小写。如果是值的话，比如英文（只有英文吧），区分大小写（当然的）。你只能用lowerCase和upperCase转换。需要注意这样的话，索引基本上是废掉了。

大小写敏感的区别(如果服务器OS是linux)。在oracle中一般情况下不区分大小写。

Q1: PostgreSQL数据库性能提升的几个方面

临时增大checkpoint_segments系统变量的值也可以提高大量数据装载的效率。这是因为在向PostgreSQL装载大量数据时，将会导致检查点操作(由系统变量checkpoint_timeout声明)比平时更加频繁的发生。

理论上讲 PostgreSQL 的 fsync 功能关闭，可以实现性能的提升，但是带来的影响就是需要承担数据的丢失，因为出现系统宕机或者数据库崩溃的时候有一些数据是没有落盘的。

我已经把postgresql分别在ramdisk上和不在ramdisk上进行过速度方面性能的测试。有些时候，在ramdisk上的postgresql的速度将会快出50%。当然有些时候不是这样的。

PostgreSQL是类似Oracle数据库的多进程架构，而不像MySQL是多线程的架构，所以能支持MPP。 1支持SMP(对称多处理器)，但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时，Mysql的扩展性表现较差。

MySQL提供了修复MySQL表的工具，不过对于敏感数据来说，支持 ACID特性的InnoDB则是个更好的选择。与之相反，PostgreSQL则是个只有单一存储引擎的完全集成的数据库。

Q2: 看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

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。

（4）档案的保管。是保护档案的安全、延长档案寿命的一项工作。包括档案保护技术工作和库房管理工作。

所有这些功能使R成为核心大数据分析家的理想选择。SQL SQL被称为“大数据分析的关键”，SQL是大数据分析家必须具备的最重要技能。SQL或“结构化查询语言”是用于从称为关系数据库的有组织数据源中检索数据的数据库语言。

作为营销和分析领导者，如果你希望在一个地方查看所有营销平台收集的数据，那么Inprovado对你再合适不过了。

正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后，重排序是很快的。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

Q3: pg数据库查询是否含有%

1、使用show命令查看。可以使用show命令或者查看pgsettings字典，使用showall可以查看全部的参数值，show查看指定参数。

2、往表里更新数据前先查询一遍被更新的数据存不存在。通常做法是使用select 查询过滤一遍，然后再决定是否更新，怎么更新。在PG库里，除了以上方法外，还有一种更能提升性能的办法，使用perform来代替select。

3、查询版本：psql --version 进入数据库后，使用下面的方法进行查询。

4、对像，显然上面的查询不是我们想要的，接下来看另一个查询。

5、执行结果就是这样，这里没有用我给出的 postgres 数据库名，而是用了 pg_catalog.current_database()我把格式整理一下，并且把数据库名换成我想要的 ’postgres‘，当然，如果有其他数据库，换其他的名字就可以了。

Q4: Postgresql慢查询原因查找

1、当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。json存储完整复制过来的文本输入，必须一遍又一遍的解析在你调用任何函数的时候。它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引。

2、你把左侧一列的procpid号对应上在第2步中查到的进程号，然后把对应上的current_query 发出来，让大家帮你看看是哪句update语句执行了过长的时间，针对这条update语句再查原因可能会准确些。

3、这是因为在向PostgreSQL装载大量数据时，将会导致检查点操作(由系统变量checkpoint_timeout声明)比平时更加频繁的发生。在每次检查点发生时，所有的脏数据都必须flush到磁盘上。

4、比如 mysql 或者 postgresql 都支持分区表的概念。当我们建立了分区表之后，查找的条件如果可以过滤出分区，那么可以大幅减少需要读取的数据量。比 partition 更细粒度一些的是 clustered index。

5、表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式，比如某张表过大就会造成查询变慢，可能分区是一种解决方案。一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了。

6、客户新上线了一套监控系统，可以监控到所有的执行慢的SQL，监控到有个批量任务导入大量数据后，进行索引创建。耗时需要几分钟，虽然不影响业务，但是需要整改。这种问题的处理思路，都是大拆小，搞并发。

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