博客
关于我
技术干货 | 阿里云数据库PostgreSQL 13大版本揭秘
阅读量:469 次
发布时间:2019-03-06

本文共 837 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

阿里云RDS PostgreSQL:高性能云数据库的卓越选择

自2015年首次发布以来,阿里云RDS PostgreSQL作为兼容开源PostgreSQL的全托管云数据库产品,持续满足用户需求,支持版本迭代至9.4、10、11、12等多个版本。产品涵盖高可用版、基础版和只读实例等多种形态,数据存储可选用本地SSD、SSD云盘或ESSD云盘,最高配置可达104核、768G内存、32TB存储,提供100万IOPS的高性能。

为满足不同行业的复杂需求,阿里云数据库PostgreSQL推出了多种扩展功能。例如,冷热分离存储外部表(oss_fdw)适合历史数据存储;Ganos地理时空扩展模块、中文分词模块、化学分析模块和图像识别模块等帮助用户在电商、企业ERP、银行、酒店、高科技、物流、互联网、出行和多媒体等行业获得更强大支持。2021年,我们推出了RDS PostgreSQL 13重磅升级版本,进一步提升了性能和稳定性。

RDS PostgreSQL 13版本引入了Btree索引优化、分区表与聚合查询性能提升、JSON功能增强以及增量排序和并行索引垃圾回收等功能。同时,我们推出了一键大版本升级功能,简化了用户从低版本升级到高版本的流程,减少了迁移数据的复杂性和业务连接串改写的工作量。

在稳定性方面,阿里云RDS PostgreSQL解决了逻辑增量数据同步中的DDL订阅问题,通过DTS服务实现了增量数据的高效同步。我们还修复了逻辑订阅在流复制HA环境中的SLOT位点丢失问题,确保了数据库的高可用性和可靠性。

为提升安全性,我们新增了SQL防火墙功能,支持学习模式自动白名单化,有效防止删库跑路等安全威胁。此外,RDS PostgreSQL与Elasticsearch的深度融合,使用户能够轻松实现数据搜索加速,减少数据同步和一致性的复杂性。

阿里云RDS PostgreSQL始终秉持"更快、更稳、更安全"的理念,不断探索客户需求,致力于提供优质的云数据库服务。

转载地址:http://deqbz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Pandas 的 DataFrame 详解-ChatGPT4o作答
查看>>
pandas 读取excel数据,以字典形式输出
查看>>
Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
查看>>
pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
查看>>
pandas 重新采样到每月的特定工作日
查看>>
pandas :如何删除以NaN为列名的多个列?
查看>>
pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
查看>>
pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
查看>>
pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
查看>>
Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
查看>>
Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
查看>>
pandas.columns、get_dummies等用法
查看>>
pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
查看>>
pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
查看>>
PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
查看>>
pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
查看>>
Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
查看>>
Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
查看>>
Pandas、groupby 和特定月份的求和
查看>>
Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
查看>>