锁机制在 PostgreSQL 里非常重要 (对于其他现代的 RDBMS 也是如此).对于数据库应用程序开发者(特别是那些涉及到高并发代码的程序员),需要对锁非常熟悉.对于某些问题,锁需要被重点关注与检查.大部分情况,这些问题跟死锁或者数据不一致有关系,基本上都是由于对 Postgres 的锁机制不太了解导致的.虽然锁机制在 Postgres 内部很重要,但是文档缺非常缺乏,有时甚至还是错误的,与文档所指出的结果不一致.我会告诉你精通 Postgres 的锁机制需要知道的一切,要知道对锁了解的越

我们知道,在数据库中为了并发控制,少不了要使用各种各样的锁(lock).PostgreSQL中也不例外. 在PostgreSQL中有三种级别的锁,他们的关系如下: |上层 RegularLock | | LWLock | |底层 SpinLock 那么按照顺序,我们先来讨论下PostgreSQL的最底层的SpinLock. 作为PostgreSQL的最底层的锁,SpinLock比较简单,它的特点是封锁时间很短,没有等待队列和死锁检测机制,在事务结束时不能自动释放.因此,SpinLock一般不单独

今天碰到了一个问题,锁定穷根追底把postgresql的锁研究了一番. 数据库查看锁 可以通过表 pg_locks来查看有哪些锁.sql如下: select a.locktype,a.database,a.pid,a.mode,a.relation,b.relname from pg_locks a join pg_class b on a.relation = b.oid and b.relname not like 'pg%'; 可以通过pg_stat_query表找到具体的sql,根据pi

最近一直在做一个和PostgreSQL数据库相关的项目,把自己在这个过程中学习的知识记录下来.关于PostgreSQL数据库网上已经有太多的相关介绍了,为了博文的系统性还是先看一下维基百科对PostgreSQL数据库的介绍吧. PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器(数据库管理系统),在灵活的BSD-风格许可证下发行.它在其他开放源代码数据库系统(比如MySQL和Firebird),和专有系统比如Oracle.Sybase.IBM的DB2和Microsoft SQL Server之

最近客户在使用我司开发的数据库时,报告了如下问题(也不能算是问题,就是疑惑吧),环境如下: OS : Red Hat Enterprise Linux Server release 6.7 (Santiago) Kernel : 2.6.32-573.el6.x86_64 PostgreSQL : PostgreSQL 9.6.2 执行准备工作: postgres=# create table test (id int, data text); CREATE TABLE postgres=# i

1.相关的数据类型 我们先看相关的数据类型: HeapTupleData(src/include/access/htup.h) typedef struct HeapTupleData { uint32 t_len; /* length of *t_data */ ItemPointerData t_self; /* SelfItemPointer */ Oid t_tableOid; /* table the tuple came from */ HeapTupleHeader t_data;

摘要PostgreSQL和大多数传统RDBMS一样,都设计了大量的锁来保证并发操作的数据一致性. 同时PG在设计锁等待时,以队列方式存储等待锁. 参考 ProcSleep()@src/backend/storage/lmgr/proc.chttp://blog.163.com/digoal@126/b... PostgreSQL和大多数传统RDBMS一样,都设计了大量的锁来保证并发操作的数据一致性. 同时PG在设计锁等待时,以队列方式存储等待锁. 参考 ProcSleep()@src/backe

在博文<数据库并发事务控制四:postgresql数据库的锁机制 > http://blog.csdn.net/beiigang/article/details/43302947 中后面提到: 常规锁机制可以参考pg的官方手册,章节和内容见下面 13.3. Explicit Locking http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/explicit-locking.html 这节分为:表锁.行锁.页锁.死锁.Advisory锁(这个名字怎么翻译好???

转载:https://www.cnblogs.com/flying-tiger/p/9567213.html#4121483#undefined PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问.在内部,数据一致性通过使用一种多版本模型(多版本并发控制,MVCC)来维护.这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照(一个数据库版本),而不管底层数据的当前状态.这样可以保护语句不会看到可能由其他在相同数据行上执行更新的并发事务造成的不一致数据,为每一个数据

表级锁 大多数的表级锁是由内置的 SQL 命令获得的,但他们也可以通过锁命令来明确获取.可使用的表级锁包括: 访问共享(ACCESS SHARE) - SELECT 命令可在查询中引用的表上获得该锁.一般规则是所有的查询中只有读表才获取此锁. 行共享(ROW SHARE) - SELECT FOR UPDATE 和 SELECT FOR SHARE 命令可在目标表上获得该锁(以及查询中所有引用的表的访问共享锁). 行独占(ROW EXCLUSIVE) - UPDATE.INSERT 和 DELE

上文我们讨论了PostgreSQL的MVCC相关的基础知识以及实现机制.关于PostgreSQL中的MVCC,我们只讲了元组可见性的问题,还剩下两个问题没讲.一个是"Lost Update"问题,另一个是PostgreSQL中的序列化快照隔离机制(SSI,Serializable Snapshot Isolation).今天我们就来继续讨论. 3.2 Lost Update 所谓"Lost Update"就是写写冲突.当两个并发事务同时更新同一条数据时发生.&quo

1.相关的数据类型 我们先看相关的数据类型: HeapTupleData(src/include/access/htup.h) typedef struct HeapTupleData { uint32 t_len; /* length of *t_data */ ItemPointerData t_self; /* SelfItemPointer */ Oid t_tableOid; /* table the tuple came from */ HeapTupleHeader t_data;

这篇博客将MVCC讲的很透彻,以前自己懂了,很难给别人讲出来,但是这篇文章给的例子就让人很容易的复述出来,因此想记录一下,转载给更多的人 转自:https://www.cnblogs.com/flying-tiger/p/9567213.html PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问.在内部,数据一致性通过使用一种多版本模型(多版本并发控制,MVCC)来维护.这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照(一个数据库版本),而不管底层数据的当前

目录[-] 理解Postgres性能 理解缓存和缓存命中率 理解索引用途 Heroku Dashboard示例 索引缓存命中率 理解Postgres性能 对于很多应用程序开发人员来说数据库就是一个黑盒子.在数据进进出出之间,开发人员希望它的时间跨度短点.不用成为DBA,这里有一些可以为大多数应用程序开发人员所理解的数据来帮助他们理解他们的数据库表现是否足够好.这篇文章将会提供一些小提示,帮助你判断是否你的数据库的性能降低了程序的性能,以及如果那样的话你该怎么做. 理解缓存和缓存命中率 对于大多数

1.第一级目录介绍 |_postgres |_aclocal.m4------------config用的文件的一部分 |_config----------------config文件目录 |_configure-------------configure文件 |_contrib---------------contribution程序 |_COPYRIGHT----------版权信息 |_doc------------------文档目录 |_GNUmakefile.in-------mak

前言 什么时候需要考虑做数据切分? 1.能不切分尽量不要切分 并不是所有表都需要进行切分,主要还是看数据的增长速度.切分后会在某种程度上提升业务的复杂度,数据库除了承载数据的存储和查询外,协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一. 不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招,避免"过度设计"和"过早优化".分库分表之前,不要为分而分,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件.升级网络.读写分离.索引优化等等.当数据量达到单表的瓶颈时候,再考虑分库分表. 2.数据量过大

在并发读写数据库时,读操作可能会不一致的数据(脏读).为了避免这种情况,需要实现数据库的并发访问控制,最简单的方式就是加锁访问.由于,加锁会将读写操作串行化,所以不会出现不一致的状态.但是,读操作会被写操作阻塞,大幅降低读性能.在java concurrent包中,有copyonwrite系列的类,专门用于优化读远大于写的情况.而其优化的手段就是,在进行写操作时,将数据copy一份,不会影响原有数据,然后进行修改,修改完成后原子替换掉旧的数据,而读操作只会读取原有数据.通过这种方式实现写操作不会

转载地址:https://blog.csdn.net/cicon/article/details/68068462##一.postgresql解决锁表--查询是否锁表了select oid from pg_class where relname='可能锁表了的表'select pid from pg_locks where relation='上面查出的oid'--如果查询到了结果,表示该表被锁 则需要释放锁定select pg_cancel_backend(上面查到的pid) 12345 二.

查看系统中会话/连接/SQL与锁情况 1.查看当前活动的客户端连接数  SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE NOT pid=pg_backend_pid();      2.查询客户端连接的情况 SELECT pid,case when waiting='f' then 'already get lock,sql executing' when waiting='t' then 'waiting get lock,sql waiting exe

postgres csv日志和查看用户权限 最近在使用postgres 时遇到的2个问题,顺便记录一下查到的比较好的资料. 怀疑postgres在执行SQL时报错,程序日志中有无明确异常信息.通过查看csv日志来确定是否SQL真的是执行时报错. 下面转自:https://www.cnblogs.com/kuang17/p/6902122.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 日志审计  审计是值记录用户的登陆退出以及登陆后在数据库里的行为操作,可