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去年在记录<案例：openGauss/postgreSQL 数据库手动清理膨胀Heap Bloat (dead tup)>时遇到过在opengauss系统drop table后，操作系统并未立即释放问题，当时没有过多研究，只是建议通过kill SESSIONS或重启可以达到效果，近日发现同事在postgresql中同样遇到了该问题，但Postgresql是进程模式可以和oracle一样通过kill OS 进程释放文件句柄，并且PostgreSQL在2021-02-11 Release的版本都改进这一问题，目前Opengauss V5依旧存在

事务隔离级别是数据库事务处理的基础，ACID 中的 “I”，即 Isolation，指的就是事务的隔离性。ANSI/ISO SQL 标准定义了4 种事务隔离级别，对于相同的事务，采用不同的隔离级别分别有不同的结果。这些隔离级别是根据3 个“现象”定义的，

effective_cache_size 是一个参数，用于设置当 PostgreSQL 计划执行查询时，操作系统缓存和 Postgres 的共享缓冲区中将容纳多少数据的估计值。 此值用于确定数据库引擎对磁盘 I/O 的依赖程度，简而言之是planner对单个查询可用的磁盘缓存的有效大小的假设,这对数据库性能有重大影响。

之前曾经在《oracle add column xx default value 增强(二)》记录过，在日常运维中增加column是常见的操作，对于大表增加列时是否会导致回写表还是只修改数据字典影响DDL的执行时间和停机窗口长短。之前也在《“alter table ” modify column in Oracle、MySQL、PostGreSQL(数据库比较系列十三)》记录修改column时不同库的表现， 这里简单记录测试一下当前主流的几个库对于add column的现象。

前几天看到有OB用户留言，提到OceanBase很可能是出于对他们需求的考虑，而应用中以前对ORACLE报错的依赖。这表明现在数据库厂家在满足各种甲方要求时也颇为无奈，在应用的兼容性上做了种种让步。就对于会话1事务中，会话2 select for update nowait相同的报错场景，我简单测试一下在其它国产库上是否还不如Oceanbase. 为了方便横向对比，这里我再简单的附上ORACLE 与OB的报错。

在关系数据库中两表关联在oracle中使用IN( subquery)的语法很常见， 但kevin发现在MySQL中subquery使用MAX聚合参数时，会导致主查询Full scan而无法使用索引范围扫描, 当遇到大表时可能性能下降明显 ，测试发现有的库使用子查询做为驱动表，有的是使用filter从主查询过滤。下面简单测试。

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