PG数据库演进发展趋势解读
数据库安全性的前沿技术和趋势
数据库安全性的前沿技术和趋势数据库在各个行业和领域中起着重要的作用，承载着重要的数据和信息。
然而，随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，数据库面临着越来越多的安全威胁和挑战。
为了保护数据库中的数据免受未授权访问、数据泄漏和恶意攻击等威胁，数据库安全性的前沿技术和趋势应运而生。
1. 数据加密技术数据加密是数据库保护的基础，通过对数据进行加密，可以确保即使数据库被攻击或数据泄漏，黑客也无法获取到有效的信息。
传统的数据库加密方式通常只对整个数据库进行加密，而现在的前沿技术则能够对数据进行细粒度的加密。
这意味着可以根据需要对数据库中的不同数据进行差异化的加密，提高数据的安全性。
2. 数据脱敏技术在某些场景下，需要使用真实的数据库进行开发、测试和培训等操作，但这也暴露了敏感数据的风险。
数据脱敏技术可以对数据库中的敏感数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
脱敏技术分为多个级别，从完全脱敏到部分脱敏，根据需求进行灵活选择，以平衡数据的可用性和安全性。
3. 高级身份认证和访问控制传统的用户名和密码身份认证方式不再足够安全，因此数据库安全性的前沿技术趋势之一是采用更高级的身份认证和访问控制方法。
这包括多因素身份认证、双因素身份认证、生物特征识别等技术。
这些技术强化了数据库的防护层级，减少了未授权访问的风险。
4. 审计和日志监控审计和日志监控是保证数据库安全性的重要手段。
通过对数据库的操作进行日志记录和监控，可以发现异常行为和潜在的威胁，并及时采取措施进行应对。
现代数据库安全技术通过高级算法和分析技术，能够自动检测并标记可疑行为，提醒管理员进行相关的操作。
5. 云安全技术随着云计算的普及，越来越多的数据库正在转向云环境中进行部署和管理。
而云数据库的安全性一直是人们关注的焦点。
云安全技术包括数据加密、身份认证和访问控制、虚拟专用网络（VPN）等，可以有效保护云数据库中的数据安全。
6. 人工智能技术人工智能技术在数据库安全领域也发挥着越来越重要的作用。
数据库技术发展各个阶段的特点
数据库技术发展各个阶段的特点朋友，今天咱们来聊聊数据库技术发展各个阶段的特点吧。
我刚接触数据库的时候，那还是数据库发展的早期阶段呢。
那时候的数据库啊，真的很简单。
我就感觉它像是一个大仓库，不过这个仓库里的东西摆放得特别乱。
数据的存储结构很简单，就是一些基本的文件系统存储。
我在处理数据的时候，每次找数据都像是在大海捞针一样，特别费劲。
而且那时候的数据库管理系统功能也很有限，很多操作都得我自己手动去做，就像我在黑暗里摸索着前进，心里总是没底。
后来啊，关系型数据库出现了。
这对我来说可真是个大救星。
关系型数据库就像是一个有规划的城市，数据之间的关系被整理得井井有条。
表、字段、主键、外键这些概念的出现，让我能清晰地理解数据的结构。
我可以通过SQL语言轻松地查询、修改和管理数据。
就好比我之前是在杂乱的草丛里找东西，现在是在整齐的货架上挑选商品，效率提高了很多。
我当时心里可高兴了，觉得终于有了一个好用的工具。
再后来，随着技术的发展，数据库技术又有了新的变化。
对象- 关系型数据库出现了。
这时候我就觉得它像是一个融合了多种功能的综合体。
它既有关系型数据库的那种规整性，又能处理更复杂的对象类型数据。
我在处理一些包含图像、音频等多媒体数据的时候，就感觉特别方便。
这就像是我之前只能用一种工具做一件事，现在有了一个多功能的瑞士军刀，什么都能处理。
到了现在啊，大数据时代下的数据库技术更是让我大开眼界。
非关系型数据库蓬勃发展。
它们不再像传统的关系型数据库那样严格要求数据的结构。
比如说NoSQL数据库，我感觉它就像是一片自由的海洋，数据可以以各种形式存在。
这在处理海量的、结构多样的数据时，特别有优势。
我处理大量的用户行为数据、日志数据的时候，就不用再像以前那样费劲地把数据强行整理成固定的结构了。
数据库技术的发展每个阶段都给我带来不同的感受，也让我的工作变得越来越高效，越来越有趣。
数据库的发展现状
数据库的发展现状数据库的发展现状：随着数据量的爆炸式增长和数据处理需求的不断提升，数据库技术也在不断发展演进。
以下是当前数据库发展的一些主要趋势和现状。
1. 分布式数据库：传统关系型数据库在面对大规模数据处理和并发访问时存在性能瓶颈，因此分布式数据库逐渐兴起。
分布式数据库将数据分散存储在不同的节点上，实现并行处理和水平扩展，提高了数据库的性能和容量。
一些流行的分布式数据库包括Apache HBase、Cassandra、MongoDB等。
2. NoSQL数据库：传统关系型数据库使用结构化数据进行存储和查询，但在某些应用场景下，数据的结构可能会频繁变化或者完全没有固定结构。
为了满足这些需求，出现了NoSQL （Not Only SQL）数据库。
NoSQL数据库采用非关系型的数据存储模型，如文档型、键值型、列式、图形等，具有高扩展性、高性能和灵活的特点。
MongoDB、Cassandra、Redis等都是常见的NoSQL数据库。
3. 数据仓库和数据湖：随着大数据技术的兴起，数据仓库和数据湖的概念逐渐受到重视。
数据仓库用于存储和管理企业的结构化数据，并提供多维分析能力，支持决策支持系统。
数据湖则是存放各种类型和格式的原始数据的存储库，为数据科学家和分析师提供了更大的灵活性和自由度。
Snowflake、Amazon Redshift和Apache Hadoop等是常见的数据仓库和数据湖解决方案。
4. 云数据库：随着云计算技术的普及，云数据库成为了一种趋势。
云数据库将数据库服务托管在云平台上，用户无需关心硬件和软件的部署和运维，可以根据需求方便地扩展数据库规模和性能，提供高可用性和弹性的数据库服务。
亚马逊AWS的RDS、微软Azure的SQL Database、谷歌云的Cloud Spanner 等都是常见的云数据库解决方案。
5. AI与数据库融合：人工智能技术的快速发展为数据库带来了新的机遇和挑战。
数据库系统越来越注重支持复杂的数据分析和挖掘任务，并针对大规模数据和高并发访问进行了优化。
PG（postgresql）数据库
PG（postgresql）数据库PG(postgresql)数据库PG是⼀个强⼤的开源对象关系型数据库系统。
使⽤和扩展了sql语句，结合许多安全存储和扩展最复杂数据⼯作负载的功能，PG可靠性，数据完整性，强⼤的功能集，可扩展性以及软件背后的开源社区的奉献精神赢得了良好的声誉，以始终如⼀地提供⾼性能和创新的解决⽅案。
除了免费和开源之外，Postgre SQL还具有⾼度的可扩展性。
例如，你可以定义⾃⼰的数据类型，构建⾃定义SQL函数（此sql函数在另⼀篇帖⼦讨论：点此跳转），甚⾄可以编写来⾃不同编程语⾔的代码，⽽不需要重新编译数据库。
基本操作命令：Insert语句：INSERT INTO TABLE_NAME (column1,column2) VALUES (value1,value2)SELECT语句：SELECT * FROM TABLE_NAMEUPDATE语句：UPDATE TABLE_NAME SET column1=value1,column2=value2 where [条件]DELETE语句：DELETE FROM TABLE_NAME WHERE [条件];条件查询有：AND 条件 OR 条件 AND & OR 条件 NOT 条件LIKE 条件 IN 条件 NOT IN 条件 BETWEEN 条件数据类型1.基本类型：Integer, Numeric, String, Boolean2.结构类型：Date/Time, Array, Range, UUID3.⽂档类型：JSON/JSONB, XML, Key-value(Hstore)4.⼏何类型：Point, Line, Circle, Polygon5.⾃定义类型：Composite, Custom Types数据的完整性1.唯⼀性，不为空2.主键3.外键4.排除约束5.显式锁定，咨询锁定并发性，性能1.索引2.⾼级索引3.复杂的查询计划期/优化器4.交互5.多版本并发控制(MVCC)6.读取查询的并⾏化和构建B树索引7.表分区8.Sql标准中定义的所有事物隔离级别，包括Serializable9.即时表达式汇编(JIT)可靠性，灾难恢复1.预写⽇志（WAL）2.复制：异步，同步，逻辑3.时间点恢复（pitr），主动备⽤4.表空间安全性1.⾝份验证：GSSAPI, SSPI, LDAP, SCRAM-SHA-256, 证书等2.强⼤的访问控制系统3.列和⾏级安全性可扩展性1.存储的功能和程序2.程序语⾔：PL/PGSQL, Perl, Python (more)3.外部数据包装器：使⽤标准SQL接⼝连接到其他数据库或流4.许多提供附加功能的扩展，包括PostGIS国际化，⽂本搜索1.⽀持国际字符集，例如通过ICU校对2.全⽂检索对⽐Mysql1.PostgreSQL的稳定性极强，Innodb等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能⼒有了长⾜的进步，然⽽很多Mysql⽤户都遇到过Server级的数据库丢失的场景---Mysql系统库是MyISAM的，相较⽽⾔，PG数据库在这⽅⾯要好⼀些。
【重磅】现代数据仓库的技术演变和关键特性（附完整版PPT）
【重磅】现代数据仓库的技术演变和关键特性（附完整版PPT）谢谢赵老师，今天非常高兴来到讲台上面。
首先，一句话介绍一下星环科技。
星环科技是一家专门做Hadoop发行版和基础软件的一家公司。
目前在Hadoop之上的SQL引擎以及流处理引擎在技术上面已经远远领先于国外的同行，同时我们覆盖的行业也是最多。
下面我来介绍一下数据仓库的演变。
十年前，MPP数据库诞生，它的目标是替换和革原来数据仓库技术的命，然而却一直未能成功，国外的MPP数据库厂商也已基本被收购。
四年前，迈克·奥森宣布利用Hadoop进攻数据仓库市场，四年间虽在数据揭示上小有成就，但在整个数据仓库市场上并没有得到广泛应用。
随着SQL-on-Hadoop技术的成熟，Hadoop技术已逐渐进入到数据仓库的领域。
所以我们现在来具体看下什么是数据仓库。
数据仓库有各式各样的表现形态，有的是一个数据库（或数据库管理系统），有的是一体机，如T eradata 一体机，然而这只是它们的表象，实质上可能并不一定是一个数据库的形态。
如左图，有人认为它是一个酒杯，有人认为它是两个人脸的侧面像，同理，只从表面看，很多人可能会以为数据仓库就是一个数据库，但是它本质上是一个集中化的数据平台，把所有数据都集中在一个平台上面，进行数据的加工、处理和挖掘。
这使得现在Gartner 把数据仓库慢慢改变名称，以前是数据仓库数据库管理系统魔力象限，从2015年开始改成数据仓库和数据管理系统魔力象限，不再局限于数据库，这也意味着在数据仓库当中要引入一些新的技术，特别是像Hadoop技术来作为数据仓库。
引入它的重要原因就在于传统的数据仓库已碰到些许瓶颈。
接着我们来看一下传统数据仓库的构成。
企业客户会把数据分成内部数据和外部数据，内部数据通常分为两类，OLTP交易系统以及OLAP分析系统数据，他们会把这些数据全部集中起来，经过转换放到数据库当中，这些数据库通常是Teradata、Oracle、DB2数据库等。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势数据库技术的发展趋势随着计算机技术特别是计算机⽹络技术的发展，传统的数据库技术⾯临挑战。
主要表现在以下⼏个⽅⾯：环境的变化数据库的应⽤环境由可控制的环境变成多变的异构信息集成环境和Internet环境。
数据类型的变化数据库中的数据类型由结构化扩⼤⾄半结构化、⾮结构化和多媒体数据类型。
数据来源的变化⼤量数据将来源于实时和动态的传感器或监测设备，需要处理的数据量剧增。
数据管理要求的变化许多新型应⽤需要⽀持协同设计和⼯作流管理。
⾯向对象数据库把⾯向对象的技术与数据库技术相结合，便产⽣了⾯向对象数据库。
⽬前，⾯向对象数据库是数据库技术的⼀个重要发展⽅向，国外已经推出⼀些⾯向对象数据库产品，如美国Itasca System 公司的Itascs、Object Design公司的ObjectStore。
这些⾯向对象数据库⼀般采⽤的是“纯”的⾯向对象模型。
另外，还有⼀类⾯向对象数据库基于原有的关系数据库扩展⽽来的，即在关系数据库上引进封装、继承、随机数据类型等概念。
⼀些著名的数据库⼚商及第三⽅⼚商在关系数据库上开发了⼤量的⾯向对象开发⼯具及环境。
分布式数据库分布式数据库系统由多台计算机组成，每台计算机上配有各⾃的本地数据库，各计算机之间通过通信⽹络连接。
在这种系统中，⼤多数处理任务由本地计算机访问本地数据库来完成，对于少量本地计算机不能单独胜任的处理任务，则通过通信⽹络与其他计算机相联系，并获得其他数据库中的数据。
分布式数据库的数据在地理上分散、逻辑上集中，数据由系统统⼀管理，使⽤户感觉不到数据的分散，⽤户看到的似乎是⼀个集中式数据库。
与集中式数据库⽐较，分布式数据库具有体系结构灵活性⼤、可靠性⾼、可⽤性好、可扩充性好等优点。
同时，也存在⼀些不⾜：分布式数据库虽然有利于改善性能，但如果数据库设计不好，数据分布不合理，使远距离访问过多，特别是当分布连接操作过多时，会降低系统的性能。
联邦数据库⼈类在其⽂明形成和发展过程中已经积累了浩瀚的数据，并且采⽤已有的各种DBMS分别进⾏着管理。
数据库技术的发展与应用
数据库技术的发展与应用数据库技术的发展历程数据库技术是计算机领域中关键的一项技术，它是指对大量数据进行有效管理、组织和存储的技术手段。
数据库技术的发展经历了多个阶段，从最初的层次化文件管理系统，到关系型数据库系统的崛起，再到最近的面向大数据与云计算的新一代数据库技术。
1. 层次化文件管理系统早期的数据库技术是基于层次化文件管理系统的，该系统使用树形结构表示数据之间的关系。
这种系统容易实现，但缺点是数据之间的关系比较复杂时，查询和维护都很困难。
2. 关系型数据库系统1970年代，关系型数据库系统应运而生。
这种系统使用表的形式存储数据，通过SQL语言进行操作和查询。
与文件系统相比，关系型数据库系统具有更好的数据组织结构和数据管理能力，可以通过定义表和表之间的关系来实现各种复杂查询和数据操作。
3. 面向大数据与云计算的新一代技术随着数据量的不断增长，传统的关系型数据库系统在面对大数据和云计算场景下的挑战变得越来越明显。
为了应对这些挑战，新一代的数据库技术应运而生。
这些技术包括NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式数据库等，它们以其高效的数据存储和处理能力，成为了大数据和云计算时代的重要支撑。
数据库技术的应用领域数据库技术作为一种重要的信息管理工具，在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的应用领域及其数据库技术的应用情况。
1. 金融领域在金融行业，数据库技术的应用涉及到交易记录、客户信息、资金流动等海量数据的管理和分析。
金融机构常常通过数据库技术来实现交易处理系统、风险管理系统、客户关系管理系统等重要应用。
2. 医疗领域医疗领域对数据库技术的需求主要体现在电子病历管理、医疗资源调度、药物信息管理等方面。
数据库技术可以帮助医院实现更好的数据共享与协作，并提供决策支持。
3. 物流领域物流行业需要对物流信息进行实时的、准确的管理和跟踪。
数据库技术可以用于处理订单信息、仓储管理、运输计划等各个环节的数据，提高物流效率和服务质量。
数据库发展现状及未来趋势
数据库发展、现状及未来趋势随着网络信息时代的到来，数据库已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
数据库技术是计算机科学的重要分支，主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。
数据库的研究始于20世纪60年代中期，从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，目前数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域。
随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷，数据库技术面临着前所未有的挑战。
面对新的数据形式，人们提出了丰富多样的数据模型（层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等），同时也提出了众多新的数据库技术（XML数据管理、数据流管理、Web数据集成、数据挖掘等）。
在Web大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。
目前Internet是主要的驱动力。
现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商和客户进行更密切的交流，以便提供更好的客户支持。
在这方面的应用从根本上说是跨企业的，需要安全和信息集成的有力工具。
另一个重要应的用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域，这些领域产生了大量复杂的数据集，需要信息集成机制的支持。
除此之外，它们也需要对数据分析器产生的数据管道进行管理，需要对有序数据进行存储和查询（如时间序列、图像分析、网格计算和地理信息），需要世界范围内数据网格的集成。
此外，还有一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
数据库的发展趋势主要有以下几点：1．信息集成随着Internet的飞速发展，网络迅速成为一种重要的信息传播和交换的手段，尤其是在Web上，有着极其丰富的数据来源。
信息集成系统的方法可以分为：数据仓库方法和Wrapper/Mediator方法。
在数据仓库方法中，各数据源的数据按照需要的全局模式从各数据源抽取并转换，存储在数据仓库中。
用户的查询就是对数据仓库中的数据进行查询。
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大事记
大量中文书籍出版。 P G 天天象上。 D B - e n g i n e 年度数据库
2017
2018
大事记
P G 走进名企。 P G 走进高校。 P G 象行中国。 认证发布。 P G 获得 Oscon 终身荣誉
2019
天天象上
Day Day up
05
云上征程-技术-架构师-产品
大事记
大事记
PG数据库演进发展趋势解读
从技术深度到产品广度的裂变
C o n ten ts 目录
01 只手遮天 2. 英雄辈出 3. 星星之火 4. 见龙在田 5. 天天象上 6. 开天辟地 7. 海阔天空
只手遮天
One big
01
2007 全球数据库软件市场份额
Gartner Worldwide R D B M S Market Share Reports
48.6%
O
20.7%
D
18.1%
M
英雄辈出
Heros coming
02
2008
分解、尝试、拆分、开源框架开始流行
商业数据库
O DM
RDBMS MPP
N o SQL B igD a ta
星星之火
Future init
03
2006 ,2011
一个产品，两个世界
搜索引擎，中外热度
2006， PGCO N F
开天辟地
Epoch
06
开天辟地
大事记
大事记
加入阿里云数据库内核组。H D B P G 发布。
R D S P G 发布。
大事记
内外布道。
大事记
加入数据库产品部。 市场需求： 更大、更强、更弹、更安全。
2015
2016
2017
2018
大事记
⚫ P O L A R D B 发布兼容 PG|O ra cle语法特性。
citus
pg_stat_stat ements
pg_strom
pg-xl
时序数据库timescaledb
见龙在田
Future growing
04
大事记
P G 象牙塔成立。 P G 象行中国。
2015
2012 ,2019
见龙在田
大事记
中国开源软件推进联盟P G 分 会成立。 D B - e n g i n e 年度数据库
加入阿里云数据库内核组。H D B P G 发布。
R D S P G 发布。
海外发布。
大事记
架构师。 内外布道。
2015
2016
2017
2018
2019
• 200万次+： P G 技术文章浏览量 • 2万人+： P G 技术沙龙参与人次 • 6000篇+ ： P G 技术博客 • 2500人+：PG 技术粉丝钉钉群 • 42场： P G 视频直播 • 14场：“天天象上”线下技术分享
企业级
【负载均衡】
【兼容Oracle语法】 【智能驾驶】 【并行计算】
【多模、专业GIS】 【资源隔离】
【6 副本，无坚不摧】 【100TB 每实例】 【并行raft，6倍性能】
【冷热分离、永不删除】
【三层架构】 每层可横向扩展。 几乎“永不d o w n 机”
阿里云O S S 海量对象存储
【打破孤岛】 【海量计算】
2011，P G C N
2008 ,2013
两个社区 ,两条时间线
大事记
加入S K Y ，负责数据库、存储。 O:核心业务 PG:社交业务 m o n g o :日志
大事记
业务发展迅猛。 上市准备。 O 逐渐替换为P G 。
大事记
PG9.0发布，支持物理复制 A D G O 全部替换为P G ， 同年n a s da q 上市
DLA
ADB
函数计算 MAX
C o m p u te
• 扩容慢
突发高峰
W H Y POLARDB？
• 切换时间长 • 长时间单点风险 • 主从延迟大
大事记
P G 中文社区成立， 第一届P G 大会（暨南大学）
2008
2009
第一次提出 去”IOE”
2010
2011
大事记
最后一台小型机下线
2013
W H Y PG?
应用诉求
⚫ LBS、 ⚫ JSON ⚫ plpgsql编程 ⚫ 基本对齐Oracle功能
安全审计
⚫ 行为记录 ⚫ 备份、还原支持 ⚫ 容灾支持 ⚫ HA ⚫ 加密
⚫ 全加密数据库发布。 ⚫ R D S P G ESSD版发布
32T 1 0 0 w iops。 ⚫ R D S P G 安全特性发
布。
2019
2019
P O L A R D B 发布兼容 PG|Oracle语法特性
分布式
自主研发
（VLDB|SIGMOD） 屡获大奖
通用 数据库
兼容 Oracle
语法
P G 衍生品
PG 生态产品
开放接口、 生态丰富
中间层
插件|衍生产品
SHARDING|OLAP |衍 生产品
pgbouncer
pgpool
plproxy
postgis pg_trgm
zhparser jsonx
pg-xc
greenplum
图数据库agensgraph, edgedb
cube madlib
（解决点的问题）
2015
2016
大事记
加入数据库产品部。
（解决面的问题）
2017
2018
2019
• 市场调研？规模？有哪些玩家？财报？细分营收？营收时间线变化情况？ • 玩家有哪些产品？经营模式？渠道？售后体系？定价策略？竞争力？ • 用户细分？To B|C？用户痛点？需求优先级？真实|伪需求？ • 知己？研发资源和用户需求的权衡？技术发展方向？其他资源？ • 产品规划？营收目标？用户数目标？产品设计？定价？法律条款？SLA？文档？ • 售前？售后？渠道？伙伴？要什么？资源协调？ • 社区生态？伙伴生态？开发者生态？工具生态？ • 原厂服务？伙伴服务？课程？认证？影响力？国际化？ • 运营？PR？标准？ O E M ？
管理诉求
⚫ 物理流复制ADG ⚫ 高可用 ⚫ 只读库 ⚫ 容灾 ⚫ 时间点还原 ⚫ Oracle_FDW
“活雷锋”许可协议
W H Y PG?
没有被商业公司控制。 最终用户和服务类占比较大。
版本发布节奏稳定， “稳如狗”
图片来源于P G 社区官网：https:///about/sponsors/
北京 - 上海 - 广州 - 杭州 - 郑州 长沙 - 成都 - 武汉 - 南京 - 合肥
• rds dbsync：开源项目，支持P G ， M Y S Q L 全量\增量同步到P G 或A D B F O R P G
PostgreSQL 社区的发展需更多企业的参与
期待 下一站 遇见你
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