可如果在linux上用gdb调试,也实在有点hold不
pg内核源码解析课上用的vs调试pg源码,
VS用起来确实方便,,但是配置调试环境着实有点麻烦。首先得装个windows系统,最好是xp,win7稍微麻烦点;最好使用vs05,08和10也可以,但是比05还麻烦;此外还得装个perl,最好再装上cygwin以及其他一大堆linux上原生的东西。然后才能生成vs的工程,生成工程保不准会遇上一些参数配置问题。关键是pg很多都是跑在linux上的啊,在windows上有些与系统调用有关的代码执行和linux上是不一样,比如创建进程。如果不关心这些系统调用的东西,得益于pg源码很好的平台兼容性,我们也是可以在windows上研究和修改pg源码的。可是如果我们修改了pg的源码,要验证在服务器上的效果,还得打个包传到服务器上,重新编译、运行。运行的时候还没法在线调试,只能打日志。
鉴于以上的问题,最终还是放弃了鸡肋一般的vs。可如果在linux上用gdb调试,也实在有点hold不住。于是就用eclipse吧。
参考: [1]
我的系统环境:
CentOS6.4_x64
gcc.4.4.7
eclipse-c/c++ kepler
postgresql 9.3
下面是我的配置过程:
1. 安装必要的软件
# yum install git readline* zlib* bison flex java-1.7.0*
上述这些软件在某些linux系统中可能已经安装了。
2. 下载pg源码
源码可以用git从pg的repository里下载:
[bhq@localhost ~]$ mkdir project
[bhq@localhost ~]$ cd project
[bhq@localhost ~]$ git clone git://git.postgresql.org/git/postgresql.git
下载完成后,在project目录下会有一个postgresql目录,里面就是pg的源码。[1]中的pg版本比较老,下载后是postgres目录,并将其重命名为pgsql。
也可以直接下载: 之后解压到project目录下。
3. configure源码
在终端中:
[bhq@localhost ~]$ cd postgresql
[bhq@localhost ~]$ ./configure --prefix=$HOME/project --enable-depend --enable-cassert --enable-debug
其中的$HOME/project 是指刚才下载源码时创建的那个project目录。这个目录会被用来存放pg编译之后生成的文件和目录。没有报error就configure成功了。
4. 配置eclipse
从 下载Eclipse IDE for C/C++ Developers。
打开eclipse之后,在package explorer中importpostgresql工程。操作过程和[1]中Import一节一样。只是import完成之后,我的eclipse没有自动开始make。于是手动make:
在eclipse的package explorere视图中右击postgresql的工程-> make targets-> create 。填入install-> OK。然后在package explorere视图中右击postgresql工程-> make targets -> build,选择刚才新建的install,OK。最后在console中可以看到“postgreSQL installation complete”就表示make instal成功了。以后每次修改源码之后都要重新make。
5. initdb
在终端中:
[bhq@localhost ~] $ mkdir ~/pgdata
[bhq@localhost ~] $ cd project
[bhq@localhost ~] $ ./bin/initdb -D ~/pgdata -D后的目录用于存放pg的配置文件和数据库文件,这个目录的所有者必须是启动pg和eclipse的用户。(由于ntfs文件系统不支持用户权限,所以不要把这个目录放在ntfs的分区上,用win linux双系统的人可能会遇到这个问题)
6. 运行和调试pg
参考[1]中run configuration in eclipse、Add include files、debugging postgresql from eclipse、Debugging with child processes
这四节。注意不要先运行起来再调试,不然端口就被占了。
最后小结一下:
pg的文档实在写得太好了。
PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
PostgreSQL 的下载地址:请点这里
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MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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