- Administration und Programmierung der Open-Source-Datenbank
- Migration von und Replikation mit anderen Datenbanksystemen
- Einbindung in die IT-Landschaft
- Mit Update inside: Erhalten Sie Bonuskapitel zu Änderungen oder Erweiterungen von PostgreSQL und zu neuen Features der kommenden Major-Release-Versionen
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Wenn Sie als Administrator, Entwickler oder IT-/System-Architekt PostgreSQL professionell und erfolgreich in der Praxis einsetzen wollen, finden Sie in diesem Arbeitsbuch die richtige Unterstützung. Administratoren bietet es Anleitung beim täglichen Datenbankbetrieb sowie detaillierte Informationen und Praxistipps zu Themen wie Backup and Recovery, Sicherheit und Überwachung, Performance Tuning oder Hochverfügbarkeit. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Replikation von und nach anderen Datenbanksystemen. IT-Architekten, System-Designer und IT-Manager erfahren, wie PostgreSQL kostengünstig in eine bestehende IT-Infrastruktur platziert werden kann und effektiv mit anderen Datenbanksystemen, wie z. B. Oracle, zusammenarbeitet. Entwickler lernen, wie robuste und performante Datenbankapplikationen erstellt werden und erhalten außerdem einen praktischen Leitfaden für den Umstieg von Oracle auf PostgreSQL. Eigene Kapitel widmen sich den Themen PostgreSQL für Data Science und maschinelles Lernen.
Alle Programme und Skripte sind plus.hanser-fachbuch.de zum Download verfügbar.
AUS DEM INHALT //
Konfiguration von Cluster und Datenbank/Die Architektur von PostgreSQL/Hot Standby, Streaming Replication und Logical Replication/Tuning von Datenbanken und SQL-Anweisungen/Parallelisierung und Partitionierung/Entwicklung von Applikationen für PostgreSQL/Indexe einsetzen/Textverarbeitung/Replikation zwischen PostgreSQL und Oracle/Data Science und ML/PostgreSQL in der Cloud
Author(s): Lutz Fröhlich
Edition: 1
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
Year: 2022
Language: German
Commentary: Publisher PDF
Pages: 602
Tags: PostgreSQL; PostgreSQL Administration; Performance Tuning; SQL Optimization; PostGIT; PostgreSQL Extensions Modules; PL/pgSQL; Stored Procedures; Embedded SQL; C Library libpq; Java Programming; PHP Applications; REST API; Perl DBI; Database Migration
Inhalt
1 Einführung und Geschichte
1.1 Die Geschichte von PostgreSQL
1.2 Verwendete Versionen
1.3 Konventionen
1.4 Software und Skripte
1.5 Update inside
2 Installation mit Paketen und aus dem Quellcode
2.1 Paketinstallation
2.1.1 Paketinstallation unter Linux
2.1.2 Paketinstallation unter Windows
2.1.3 Paketinstallation unter macOS
2.2 Installation aus dem Quellcode
2.2.1 Installation aus dem Quellcode unter Linux
2.2.2 Installation aus dem Quellcode unter Windows
2.2.3 Installation aus dem Quellcode unter macOS
2.3 Erste Schritte
3 Upgrades und Versionen
3.1 Upgrade mit pg_dumpall
3.2 Upgrade mit pg_upgrade
3.3 Upgrade mit logischer Replikation
3.4 Migration nach Native Partitioning
3.5 Regressionstests
4 Die Architektur von PostgreSQL
4.1 Überblick
4.2 Memory und Prozesse
4.2.1 Hintergrundprozesse
4.2.2 Shared Memory
4.3 VACUUM
4.4 Cluster, Datenbanken und Tabellen
5 Server und Datenbanken administrieren
5.1 Parametereinstellungen
5.1.1 Einstellungen im Betriebssystem
5.1.2 Cluster-Einstellungen
5.1.3 Gebietsschema und Zeichensatz
5.2 Datenbanken verwalten
5.3 Konkurrenz
5.4 Die WAL-Archivierung einschalten
5.5 Wartungsaufgaben
5.5.1 VACUUM
5.5.2 ANALYZE
5.6 Nützliche Skripte und Hinweise
5.6.1 Eine Passwortdatei verwenden
5.6.2 Welche Parameter sind Nicht-Standard?
5.6.3 Eine Session killen
5.6.4 Eine Tabelle nach Excel kopieren
5.6.5 Die Datei .psqlrc
5.6.6 Einen WAL-Switch manuell auslösen
5.6.7 Die PostgreSQL-Server-Logdatei in eine Tabelle laden
5.6.8 Automatisches Rotieren von Logdateien
5.6.9 Nicht verwendete Indexe identifizieren
5.6.10 Microsoft Excel als Datenbank-Client
5.6.11 Den Inhalt der Kontrolldatei ausgeben
5.6.12 Platzverbrauch von Tabellen
5.6.13 Die Anzahl von Verbindungen begrenzen
5.6.14 Tabellen und Indexe in einen anderen Tablespace legen
5.6.15 Temporäre Dateien verwalten
5.6.16 Lang laufende SQL-Anweisungen
5.7 Beispielschemata
6 Neue Features
6.1 JSONB Subscripting
6.2 B-Tree Bottom-up Deletion
6.3 Pipeline Queries
6.4 Große Transaktionen für logische Replikation
6.5 Query-ID für SQL-Anweisungen
6.6 Sonstige Verbesserungen und Erweiterungen
7 Sicherung und Wiederherstellung
7.1 Online-Sicherung mit Point-in-time-Recovery
7.2 Offline-Sicherung auf Dateisystemebene
7.3 SQL Dump
8 Sicherheit und Überwachung
8.1 Sicherheit
8.1.1 Rollen und Privilegien
8.1.2 Authentifizierung und Zugangskontrolle
8.1.3 Passwortmigration
8.1.4 Rechteverwaltung
8.1.5 Sichere Verbindungen
8.1.6 Out-of-the-box-Sicherheit
8.1.7 Hacker-Attacken abwehren
8.2 Überwachung
8.2.1 Auditing
8.2.2 Monitoring
9 Logical Decoding
9.1 Logical Decoding mit SQL-Funktionen
9.2 Logical Decoding mit Java als Consumer
10 Replikation und Streaming
10.1 Physische Replikation
10.1.1 Vorbereitung und Planung
10.1.2 Konfiguration und Aktivierung
10.1.3 Kaskadenförmige Replikation
10.1.4 Hot Standby
10.1.5 Synchrone Replikation
10.1.6 Die Replikation überwachen
10.1.7 Failover und Switchover
10.2 Logische Replikation
11 Indexe effektiv einsetzen
11.1 B-Tree-Index
11.2 Block-Range-Index (BRIN)
11.3 Hash-Index
11.4 Generalized Inverted Index (GIN)
11.5 Generalized Search Tree-Index (GiST)
11.6 Expression-Index
11.7 Partieller Index
11.8 Individueller Index
11.9 Indexe und Parallelität
12 Textverarbeitung
12.1 Funktionen, Operatoren und Konfigurationen
12.2 Praktische Textverarbeitung
13 Performance Tuning
13.1 Out-of-the-box-Tuning
13.1.1 Goldene Regeln für neue Server und Datenbanken
13.1.2 Das Utility pgTune
13.1.3 Optimierung von Memory-Parametern
13.2 Performance-Analyse
13.2.1 Analyse mit dem Statistics Collector
13.2.2 Der Background Writer
13.2.3 Analyse mit pgstatspack
14 Optimierung von SQL-Anweisungen
14.1 Ausführungsschritte
14.2 Der SQL-Optimizer
14.3 Statistiken und Histogramme
14.4 Zugriffsmethoden
14.5 Join-Methoden
14.6 SQL-Optimierung
14.6.1 Der EXPLAIN-Befehl
14.6.2 Ausführungspläne verstehen und optimieren
14.6.3 Parallelisierung von SQL-Ausführungen
14.6.4 Logging von SQL-Anweisungen
15 Einsatz großer Datenbanken
15.1 Skalierung großer Datenbanken
15.2 Partitionierung von Tabellen
15.3 Paralleles SQL
15.4 Materialized Views
15.5 Indexe für große Tabellen
16 PostGIS
16.1 PostGIS und PostgreSQL
16.2 PostGIS installieren
16.2.1 Paketorientierte Installation
16.2.2 Installation aus dem Quellcode
16.3 Erste Schritte mit PostGIS
16.4 PostGIS in der Praxis anwenden
17 Applikationen für PostgreSQL entwickeln
17.1 Applikationsdesign
17.2 Entwicklungswerkzeuge
17.3 PostgreSQL Extensions
18 Erweiterungen und Module
18.1 Datentypen
18.2 Funktionen und Sprachen
18.2.1 SQL-Funktionen
18.2.2 Funktionen mit prozeduralen Programmiersprachen
18.2.3 C-Funktionen
18.3 Operatoren
18.4 Das Extension-Netzwerk
18.4.1 Extensions entwickeln
18.4.2 Extensions publizieren
19 PL/pgSQL-Funktionen und Trigger
19.1 PL/pgSQL-Funktionen
19.1.1 Abfragen und Resultsets
19.1.2 Cursor verwenden
19.1.3 DML-Anweisungen
19.1.4 Dynamische SQL-Anweisungen
19.1.5 Fehlerbehandlung
19.2 Trigger
20 Embedded SQL (ECPG)
21 Java-Programmierung
21.1 Eine Entwicklungsumgebung einrichten
21.2 Verarbeitung von Resultsets
21.3 DML-Anweisungen und Transaktionen
21.4 Bindevariablen verwenden
21.5 Java und Stored Functions
21.6 Large Objects
21.7 JDBC-Tracing
22 Die C-Library libpq
22.1 Die Entwicklungsumgebung einrichten
22.2 Programme mit libpq erstellen
23 PHP-Applikationen
23.1 Installation und Konfiguration
23.2 Applikationen mit PHP entwickeln
23.3 Die PDO-API
24 REST API
25 Client-Programmierung mit Perl-DBI
25.1 SELECT-Anweisungen und Resultsets
25.2 DML-Anweisungen
25.3 Bindevariablen verwenden
25.4 Fehlerbehandlung und Tracing
25.5 Nützliche Skripte und Beispiele
25.5.1 Mehrere Server abfragen
25.5.2 Parallele Verbindungen
25.5.3 Large Objects verarbeiten
25.5.4 Asynchrone Abfragen
25.5.5 Datenbanken vergleichen
26 Programmierung mit Python
26.1 Client-Programmierung mit Python
26.2 Server-Programmierung mit PL/Python
27 Data Science und Machine Learning
27.1 Werkzeuge
27.2 Einführung in Data Science
27.3 Ein Beispiel
27.4 Daten verwalten
27.5 Data Cleaning
27.6 Daten analysieren
27.6.1 SQL-Funktionen
27.6.2 Analysen durchführen
27.7 Stimmungslagenanalysen
28 PostgreSQL in die IT-Landschaft einbinden
28.1 Features und Funktionen
28.2 Datensicherheit und Wiederherstellung
28.3 Desaster Recovery
28.4 Überwachung
28.5 Administrierbarkeit
28.6 Verfügbarkeit
28.7 Datensicherheit und Auditing
28.8 Performance und Skalierbarkeit
28.9 Schnittstellen und Kommunikation
28.10 Support
28.11 Fazit
29 Migration von MySQL-Datenbanken
29.1 Unterschiede zwischen MySQL und PostgreSQL
29.2 Eine Migration durchführen
30 Von Oracle nach PostgreSQL migrieren
30.1 Die Migration planen
30.2 Unterschiede zwischen Oracle und PostgreSQL
30.2.1 Unterschiede der Datentypen
30.2.2 Syntaktische und logische Unterschiede
30.2.3 Steigerung der Kompatibilität von PostgreSQL
30.3 Portierung von Oracle PL/SQL
30.4 Tools zur Unterstützung der Migration
30.5 Technisches Vorgehen
30.6 Ein Migrationsbeispiel
30.6.1 Manuelle Migration
30.6.2 Migration unter Verwendung von Ora2Pg
30.6.3 Große Tabellen laden
31 Replikation zwischen Oracle und PostgreSQL
31.1 Datenbanklink zwischen Oracle und PostgreSQL
31.2 Replikation mit Oracle XStream
32 PostgreSQL in der Cloud
32.1 Private Cloud
32.2 Public Cloud
32.3 Hybrid Cloud
Index
