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KYLIN 环境 PG安装建库实战 #编程 #计算机 #知识点总结 #全科知识精准学习 #PG数据库结构 PG数据库结构:逻辑与物理的全景透视 想真正理解 PostgreSQL,就必须从结构入手。 逻辑与物理如何衔接? 表空间和模式究竟扮演什么角色? 数据到底是如何映射到文件和块的? 数据库结构 PG 专属架构设计 vs Oracle 的差异 逻辑结构 模式隔离、表空间绑定、存储分配机制 物理结构 PG_DATA 目录全景、数据文件与表的映射 实战闭环 结构规划→创建→监控→扩容的全流程 结构透视 逻辑与物理结构全链路解析(表空间/模式/PG_DATA) 实战拆解 四层映射+企业级配置模板 痛点解决 表空间扩容异常/权限混乱/WAL碎片化 工具精通 核心系统视图 + pgAdmin 可视化 👨‍💻 适合谁听? DBA / PG开发工程师 技术人员:优化存储、突破结构瓶颈 进阶学习者:底层机制全解读 Oracle → PG 迁移人员 PG用户与模式的关系:权限与设计的关键一环 数据库权限管理,常常让人头大。 为什么用户访问不到表? 为什么数据泄露总出现在 public 模式? PG 用户与模式的关系,决定了数据库的安全与秩序。 #pg[话题]# #2025开学[话题]# #灵感好店出道计划[话题]# #postgresql[话题]# #数据库入门[话题]# #跟着老师学技术[话题]# #IT[话题]# #编程小白[话题]# #PG安装建库实战[话题]#
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OpenAI数据库架构揭秘:PostgreSQL还能这么用? OpenAI最近的争议确实不少,但抛开这些,不得不承认,他们做事情的规模真是太惊人了! 他们每天要处理25亿个用户请求,服务于8亿用户。这是什么概念?他们是怎么做到的? 最近他们公布了实现这一点的细节,一起看看OpenAI的架构,到底有什么独到之处。 在他们的架构核心,是一个你可能没听过的数据库:PostgreSQL。但它却支撑着ChatGPT的海量请求。 他们的设置其实很简单:一个写入实例,加上只读副本。写入实例负责数据库的增删改,而只读实例只负责读取数据。 更疯狂的是,他们的数据库设置是50个只读实例,却只有一个写入实例!这配置也太极端了吧? 为什么不分片主要的写入实例呢?他们解释说,这会非常复杂和耗时,需要修改数百个应用程序,耗时数月甚至数年。 这告诉我们,重写代码要极其谨慎。重写可能耗时数月甚至数年,而且重写本身也会成为问题。 如果写入请求突然激增怎么办?工程师们确保大多数读取请求都通过只读副本,而不是主写入实例。 对于极重的写入工作负载,他们会使用Microsoft的Azure Cosmos DB。对于新的应用程序和功能,他们也会使用Cosmos DB。 为了保证数据库变更,他们严格限制schema变更的速率,修改数据库结构也需要小心翼翼。 你可能会想,如果唯一的写入实例发生故障怎么办? 在大多数应用程序中,只读实例会被提升为写入实例。但因为这是OpenAI,他们有特殊待遇。 总的来说, OpenAI 的数据库架构,在保证稳定性的前提下,尽可能地优化性能,非常值得学习。 #AI #科技 #ChatGPT #OpenAI #黑科技 #A#I#科#C#O黑科技OpenAIChatGPT科技I
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