云数据库 RDS postgresql 的相关内容

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

菜鸟末端轨迹(解密支撑每天251亿个包裹的数据库) - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , PostGIS , 多边形 , 面 , 点 , 面点判断 , 菜鸟背景菜鸟末端轨迹项目中涉及的一个关键需求，面面判断。在数据库中存储了一些多边形记录，约几百万到千万条记录，例如一个小区，在地图上是一个多边形。不同的快递公司，会有各自不同的多边形划分方法（每个网点负责的片区(多边形)，每个快递员负责的片区(多边形)）。用户在寄件时，根据用户的位...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

(新零售)商户网格化运营 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , PostGIS , 地理位置 , KNN , 近邻检索 , 网格检索 , polygon中心点 , 半径搜索背景伟大的马老师说： “纯电商时代很快会结束，未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售这一说，也就是说线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售” 线上是指云平台，线下是指销售门店或生产商，新物流消灭库存，减少囤货量。电子...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

医疗大健康行业案例(老人健康实时监测和预警) - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , pipelineDB , 流式计算 , 独立事件相关性 , 舆情分析 , 实时状态分析 , 递归查询 , 时序数据背景人的身体和机器差不多，随着年龄的增长，器官逐渐老化，毛病也会越来越多，注意保养是一方面，另一方面也需要注意实时的监测和发出预警，在问题萌芽状态就解决掉。以往我们检查身体得去医院或专业的体检机构，很麻烦，随着科技的进步，一些健康指标的监测变...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

贷款、天使投资(风控助手)业务数据库设计 - 阿里云RDS PostgreSQL, HybridDB for PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , HybridDB for PostgreSQL , 小微贷款 , 金融风控 , 企业图谱 , 图式搜索 , 舆情分析 , 自动贷款 , 贷款审查 , 审查神器背景贷款是银行的主营业务之一，但是并不是只有银行能提供贷款，实际上资金雄厚的公司都有能力提供贷款（比如保险行业、资源垄断型企业等）。除了放贷，我们常说的天使投资、A轮B轮啥的，也是类似的场景，凭什...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

云端流计算、在线业务、实时分析闭环设计 - 阿里云RDS、HybridDB for PostgreSQL最佳实践

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文章 2022-02-16 来自：开发者社区

机票业务(单实例 2700万行/s return)数据库架构设计 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

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文章 2022-02-16 来自：开发者社区

全文检索 (不包含、不等于) 索引优化 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

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文章 2022-02-16 来自：开发者社区

时间、空间、对象海量极速多维检索 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , 时间 , 空间 , 对象属性 , 多维度检索 , 海量 , 空间索引 , 数据分区 , 块级索引BRIN , 多级索引 , GIN倒排索引 , JSON索引 , 多列索引 , 多索引扫描合并 , bitmapAnd , bitmapOr , 物理扫描 , ctid扫描 , intersect , partial index , partition index ...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

车联网案例，轨迹清洗 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践 - 窗口查询

标签 PostgreSQL , 窗口函数 , 车联网 , 轨迹 , 轨迹清洗 , lag , lead 背景车联网中一个非常典型的场景是采集车辆的行驶轨迹，通常来说车辆的轨迹并不会实时上报，可能会堆积若干条轨迹记录，或者间隔多少时间上报一次。一个典型的数据结构如下 (car_id, pos geometry, crt_time timestamp) 车辆在行驶，行驶过程中会遇到堵车...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

分区索引的应用和实践 - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , partial index , partition index 背景当表很大时，大家可能会想到分区表的概念，例如用户表，按用户ID哈希或者范围分区，拆成很多表。又比如行为数据表，可以按时间分区，拆成很多表。拆表的好处： 1、可以将表放到不同的表空间，表空间和块设备挂钩，例如历史数据访问量低，数据量大，可以放到机械盘所在的表空间。而活跃数据则可以放到SSD...