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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一堂课吃透PG数据库缓冲区管理 #postgresq #数据库入门 #跟着老师学技术话题 #IT培训  #转行it 为什么要学习PostgreSQ? 国产数据库广泛基于PostgreSQL进行产品开发。当前中国PostgreSQL就业市场主要由传统数据库厂商、云厂商、应用软件开发商、技术服务商、服务器厂商、咨询公司、最终用户等组成。根据多家头部IT企业给出的数据参考,PostgreSQL相关岗位需求正在以70-150%的速度增长。PostgreSQL产业形势的巨大发展变革,致使人才存量和行业应用需求之间产生了明显差距。 PostgreSQL技术岗位多 To G: 不受他国钳制:国产数据库基于成熟开源PG再创新,数据库系统软件不被他国制约 数据库相关岗位和职责描述 DBA (数据库管理人员) 数据库架构、部署、运维、排除故障、性能优化等工作内容。 DEV(应用开发人员) 业应用程序开发、迁移、数据库应用开发建模、数据库应用优化等。 系统内核开发人员 统软件的开发主要面向操作系统、中间件、数据库、虚拟化系统环境的优化、裁剪、补丁修复。 系统运维人员 向网络、系统(操作系统、中间件、数据库、虚拟化)、硬件等基础环境的运行、维护、升级等。 数据分析人员 向企业海量数据的整合、分析,提供价值报表,实时动态,为企业发展决策提供依据;当下热门的人工智能同样需要基于大量数据进行计算分析。 系统架构人员 对较高级的职位,负责整体架构的部署及优化,譬如虚拟化架构、云计算平台架构、大数据平台架构等,数据库自然是架构中很重要的一环。 To B: 企业用户——低成本的使用PostgreSQL管理核心数据资产(核心价值) 数据库产品商——熟练使用和维护,提供PostgreSQL技术服务 数据库服务商——研究掌握源代码,研发自主可控的数据库产品,推向市场 应用软件商——基于PostgreSQL研发软件产品,有更大的自由度,不受商业许可限制 PostgreSQL主要价值 To C: 确立方向,实现价值:通过学习和掌握PostgreSQL,主要可以从事数据库相关工作 相关工作譬如:数据库内核研发人员、运维管理人员、数据库应用开发人员等
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PG数据库并发事务隔离级别 #postgresq #数据库入门 #跟着老师学技术话题 #IT培训  #转行it 为什么要学习PostgreSQ? 国产数据库广泛基于PostgreSQL进行产品开发。当前中国PostgreSQL就业市场主要由传统数据库厂商、云厂商、应用软件开发商、技术服务商、服务器厂商、咨询公司、最终用户等组成。根据多家头部IT企业给出的数据参考,PostgreSQL相关岗位需求正在以70-150%的速度增长。PostgreSQL产业形势的巨大发展变革,致使人才存量和行业应用需求之间产生了明显差距。 PostgreSQL技术岗位多 To G: 不受他国钳制:国产数据库基于成熟开源PG再创新,数据库系统软件不被他国制约 数据库相关岗位和职责描述 DBA (数据库管理人员) 数据库架构、部署、运维、排除故障、性能优化等工作内容。 DEV(应用开发人员) 业应用程序开发、迁移、数据库应用开发建模、数据库应用优化等。 系统内核开发人员 统软件的开发主要面向操作系统、中间件、数据库、虚拟化系统环境的优化、裁剪、补丁修复。 系统运维人员 向网络、系统(操作系统、中间件、数据库、虚拟化)、硬件等基础环境的运行、维护、升级等。 数据分析人员 向企业海量数据的整合、分析,提供价值报表,实时动态,为企业发展决策提供依据;当下热门的人工智能同样需要基于大量数据进行计算分析。 系统架构人员 对较高级的职位,负责整体架构的部署及优化,譬如虚拟化架构、云计算平台架构、大数据平台架构等,数据库自然是架构中很重要的一环。 To B: 企业用户——低成本的使用PostgreSQL管理核心数据资产(核心价值) 数据库产品商——熟练使用和维护,提供PostgreSQL技术服务 数据库服务商——研究掌握源代码,研发自主可控的数据库产品,推向市场 应用软件商——基于PostgreSQL研发软件产品,有更大的自由度,不受商业许可限制 PostgreSQL主要价值 To C: 确立方向,实现价值:通过学习和掌握PostgreSQL,主要可以从事数据库相关工作 相关工作譬如:数据库内核研发人员、运维管理人员、数据库应用开发人员等
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例外2周前
CodexCoding插件分类入门:开发,协作,部署该怎选择 本期视频延续 Codex 插件入门系列,在上一期介绍 Featured 插件入口和基础使用流程之后,进一步聚焦 Coding 分类插件的选择方法。视频没有采用逐个罗列所有插件的方式,而是从实际开发流程出发,将 Coding 插件拆分为三个更容易理解的使用场景:开发与构建、代码协作与质量、部署和线上服务。 在“开发与构建”部分,视频主要说明不同项目类型应该优先关注的插件。例如,做网页或前端应用时,可以先看 Build Web Apps;做浏览器游戏或互动玩法原型时,Game Studio 会更贴合;如果项目涉及移动端或客户端开发,则可以再关注 Build iOS Apps、Build macOS Apps、Test Android Apps 和 Expo 等相关插件。这个部分的重点是帮助新手先判断“自己正在做什么类型的项目”,而不是一开始就把所有 Coding 插件都装上。 在“代码协作与质量”部分,视频介绍了 GitHub、CodeRabbit、Superpowers 和 Codex Security 这类插件的定位。GitHub 更适合处理 PR、Issue、CI 和发布流程;CodeRabbit 偏向 AI 代码审查,可以辅助发现代码改动中的潜在风险;Superpowers 更强调规划、测试驱动开发、系统调试和交付流程,适合希望让 Codex 工作方式更稳定的用户;Codex Security 则偏向代码安全扫描,适合项目规模变大后补充安全检查。 在“部署和线上服务”部分,视频将 Vercel、Netlify、Render、Cloudflare、Supabase、Neon Postgres、Sentry、Vantage 和 Statsig 等插件放在项目上线后的场景中理解。Vercel、Netlify、Render 和 Cloudflare 主要对应部署、托管和发布管理;Supabase 与 Neon Postgres 更偏数据库和后端数据服务;Sentry、Vantage 和 Statsig 则适合项目上线后观察错误、成本和实验反馈。 快到上限了,不往下写了 #codex #codex_coding #ai #codex插件
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