PostgreSQL相对于MySQL的优势
1、在SQL的标准实现上要比MySQL完善,而且功能实现比较严谨;
2、存储过程的功能支持要比MySQL好,具备本地缓存执行计划的能力;
3、对表连接支持较完整,优化器的功能较完整,支持的索引类型很多,复杂查询能力较强;
4、PG主表采用堆表存放,MySQL采用索引组织表,能够支持比MySQL更大的数据量。
5、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。
6、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。
7、PG对可以实现外部数据源查询,数据源的支持类型丰富。
8、PG原生的逻辑复制可以实现表级别的订阅发布,可以实现数据通过kafka流转,而不需要其他的组件。
9、PG支持三种表连接方式,嵌套循环,哈希连接,排序合并,而MySQL只支持嵌套循环。
10、 PostgreSQL源代码写的很清晰,易读性比MySQL强太多了。
11、 PostgreSQL通过PostGIS扩展支持地理空间数据。地理空间数据有专用的类型和功能,可直接在数据库级别使用,使开发人员更容易进行分析和编码。
12、可扩展型系统,有丰富可扩展组件,作为contribute发布。
13、 PostgreSQL支持JSON和其他NoSQL功能,如本机XML支持和使用HSTORE的键值对。它还支持索引JSON数据以加快访问速度,特别是10版本JSONB更是强大。
14、 PostgreSQL完全免费,而且是BSD协议,如果你把PostgreSQL改一改,然后再拿去卖钱,也没有人管你,这一点很重要,这表明了PostgreSQL数据库不会被其它公司控制。相反,MySQL现在主要是被Oracle公司控制。
收起PG(Predictive Generation)是一种基于深度学习的时间序列预测模型,可以用于量化投资领域中的预测和决策。它是由BigQuant开发的,基于QuantLLM和其他LLM技术。
PG的主要应用场景包括股票价格预测、市场趋势预测、量化交易策略生成等。通过分析历史数据和相关因素,PG可以预测未来市场走势和股票价格的变化趋势,为投资者提供决策参考。
在实际应用中,PG已经在一些量化投资策略中得到了广泛应用。通过与其他交易算法和模型结合,PG可以帮助投资者优化投资组合、降低风险、提高收益。许多用户反馈,PG在预测准确性和市场表现方面表现出色,并且具有一定的实际应用价值。
在容灾方面,PG可以通过分布式计算和云计算等技术实现高可用性和容错性。BigQuant的基础设施具有强大的计算能力和高度可靠性,可以保证PG在各种情况下的稳定运行。此外,PG还支持模型的自动更新和部署,可以根据市场变化实时调整模型参数,提高容灾能力和适应性。
总体而言,PG在量化投资领域的实际应用中表现出色,并且具备一定的容灾能力,可以帮助投资者做出更准确的预测和决策。
PostgreSQL(简称PG)是一种开源的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS),由于其性能、可靠性和安全性等方面的优势,已经被广泛应用于各个领域。
以下是PG的一些实际应用场景和反馈:
PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统,它在IT咨询服务行业中得到了广泛应用。以下是PG在行业中的实际应用场景和反馈:
关于PG在容灾方面的能力,PG具有很强的容灾能力,可以实现主从复制、流复制和逻辑复制等多种方式的数据备份和恢复。此外,PG还支持热备份和在线恢复,可以在不停机的情况下进行数据备份和恢复,提高了系统的可用性和稳定性。
总的来说,PG在IT咨询服务行业中得到了广泛的应用和好评,具有很强的容灾能力,可以满足不同行业的需求。