PostgreSQL 每周新闻 2021-3-24
备注：原文内含有文章原有链接，详细信息均可通过阅读原文查看。https://postgresweekly.com/issues/398pg_query 2.0：解析Postgres查询的最简单方法pg_query是一个用于解析Postgres SQL查询的独立库-版本2增加了对Postgres 13的支持，并包含了一个deparser，以便可以将处理过的解析树转换回SQL。。那里还有很多可以做的。它是一个C库，但也支持Ruby库以及Python和Node.js绑定。🐘PostgreSQL 2021的状态调查现已开始✨无论你是接触Postgre的新人或是一个几十年的贡献者，我们很乐意听到你的意见。就像去年的调查一样，我们将公布关键的调查结果，并为Postgres社区的每个人提供匿名的源数据👉 开始调查。在查询前面加上EXPLAIN可以让您看到Postgres的execution planner是如何解释查询的，以及它计划如何执行查询的。ANALYZE选项更进一步，实际运行查询来补充一些通用信息。在单个Citus节点上分片Postgres：如何、为什么和何时Citus是为跨越许多节点水平扩展Postgres而设计的，但是如果你只有一个节点呢？你仍然可以把玩和测试。“排序规则和依赖关系是有点像闰秒和时区的无聊话题：你知道，在某些东西出问题之前，你通常不必担心的那些晦涩难懂的事情。”用Rust编写postgresql漂亮的打印机：第1部分这是一系列关于pg-pretty开发的博客文章中的第一篇，pg-pretty是一个基于Rust的漂亮的SQL打印机，正在开发中。Fauna：Postgres的所有优点，没有运营瓶颈Fauna将Postgres的安全性与模式灵活性、现代能力和无限规模结合起来。了解更多。Ltree层次结构：使用Postgres的Ltree类型将ActiveRecord模型组织到树中这个库是为Rubyists提供的，但更普遍的是，从2017年开始，您可以使用LTREE在Postgres中保存一棵树。Written on March 24, 2021版权声明：本文由瀚高及PG志愿者翻译整理，转载请注明出处，本页面内容均源自PostgreSQL Weekly英文官网，翻译目的在于传递更多信息，并不意味着瀚高赞同其观点或证实其内容的真实性。如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用瀚高名义进行转载，或盗用瀚高名义发布信息。否则瀚高将保留追究法律责任的权利！
最后修改时间：2021-03-30 09:11:29
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