内容摘要
PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 Posrgres，现在已经更名为PostgreSQL。它是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统)，它在灵活的 BSD-风格许可证下发行。PostgreSQL 中国社区发起人之一Digoal为我们带来PostgreSQL 前世今生、社区理念以及阿里云PostgreSQL内核优化。
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PostgreSQL前世今生
我在2015年加入了阿里云，并在阿里巴巴内部推广PostgreSQL。如果你原来使用的是那种相对较弱的其他数据库，用了PostgreSQL之后你会发现，原来数据库可以可以这么强大。
PostgreSQL发展历史
PostgreSQL在1973年还处于一个浑沌初开的年代，在那个年代大家并不了解数据库。很不幸的是，在1982年的时候ingres就闭源了，走上了商业化的道路。
PostgreSQL真正诞生于二十世纪八十年代，它沿用了ingres很多的思想。到了1995年，两位华人把PostgreSQL的SQL引擎改掉之后，正式社区化了。在1995年的时候它是一个“金蝉脱壳”的状态。PostgreSQL从此诞生了。
版本迭代
从最初的版本PG95到现在，基本上它每年会发一个大的版本，每三个月左右可能会出一个小版本。我们今天所看到的已经release出来的最新版本是9.6的版本。
我会将整个PostgreSQL从诞生到9.6中间这些过程里的一些里程碑和大家分享一下。
7.2版本
PostGIS：
穿越回2002年，从这个版本开始就出现很多日常使用中会接触到的一些特性。比如在02年的时候它已经支持GIS，到现在GIS在民用里已经非常广泛了。这里用得最多的是二维或是根据经纬度做一些距离的搜索。
但PG和其他诞生于互联网的数据库的地理位置信息处理不太一样，它还做了像raster这种数据类型的处理，在军工、科研的领域要求就比较高。
对于二维的类型，比如它支持点面判断、支持距离的计算等等，这种运算在数据库里面都实现。所以说它的支持比较完备。
另外一个就是索引。对一个数据库来说，真正的支持一个数据类型，除了能够input、output，能够支持计算之外，还需要加一个索引。
最后就是函数。能使用自己编写的UDF或者内置的UDF去处理数据类型，这样对一个数据库来说才能够真正称得上支持这个数据类型。因此PostGIS在PostgreSQL里面真正做到了一个对数据类型的支持。
8.4版本
窗口查询-数据透视：
从2002年飞越到2009年，发布8.4版本的时候就已经支持窗口查询。
比如根据学生的学号在不同窗口里查它数据的属性。要查省里排名第一的人，以及跟第一的人名次分值差别是多少。另外还有一个窗口，比如这个城市或者学校里又会有和那个窗口里第一名的差距。如果说没有语法支持的话，得跟数据库交互很多次才能够满足业务上的需求。跟数据库交互有很大开销，所以在这一块有窗口查询功能是比较好的。
递归查询-支持树形结构数据：
另外一个就是递归查询。比如要根据数据结构从某一个节点往上或往下推出来它对应的节点，使用递归查询就可以很方便的来完成这个需求。
递归查询：优化count(distinct)
递归查询还有另外一个好处，它可以做一个收敛的查询。在数据稀疏的情况下，利用递归查询和直接count(distinct)的性能差异是非常大的。
并行恢复：
当时支持了逻辑层面的并行恢复。
9.0版本
异步流复制：
在9.0的时候支持了异步流复制，基本上可以做到毫秒级的延迟，跟网络环境当然也是息息相关的。同时它支持一组多备、支持备库的read only。而且备库的read only不会影响redo。最重要的一点是这种方式它是物理一致的，不是逻辑一致。因为逻辑上保证一致性还是有比较大的风险，比较容易出现主备不一致的问题。但是物理上基本上就不会有这样的问题。
快速大版本升级：
把一个数据库分为两个数据的种类。一个是这个元数据，另外一个就是数据文件。大版本的升级实际上只需要把元数据拷贝到新的版本里去，数据文件不用拷过去，所以这个升级是很快的。
那么最后是要做一个统计信息的重新收集。因为大版本的升级往往是统计信息的元数据有可能会变，统计信息会在新版本里面失效，所以在新版本里就得重新去生成统计信息。生成统计信息的速度还是比较快的。
9.1版本
同步流复制：
9.1在流复制这一块加了一个同步的功能，用户可以根据事务可靠性要求，选择本事务是否需要同步复制。
KNN查询索引支持：
针对近邻查询做了一个索引的支持。比如要根据经纬度去查询最近的用户，或者根据数值查询最相邻数值，以及根据文本相似度查询最相似文本。
像探探、陌陌这种应用里一个最核心的诉求，就是根据距离查询用户。
FDW接口：
在一家比较大的企业里，可能会用到很多数据库的品种。现在有了FBW之后的话，对应用来说，它会更加轻松了。可以通过外部的访问接口直接去透传到远端的数据库。
9.2版本
GiST取代B-Tree用于范围匹配查询：
传统B-Tree的查询效率比较低，而GiST可以存一个范围的数据类型，使用这个索引检索，可以达到八万TPS，性能提升非常明显。
JSON支持：
JSON在9.2的时候仅支持数据的存取，同时能够使用JavaScript语言处理数据类型，所以在9.2的时候JSON的支持是不完美的。
级联复制：
在9.2的时候还推出了级联复制。它的好处是提高了效率，减轻了负担。
9.3版本
物化视图：
9.3支持了物化视图。假如要频繁查询某一份大数据里某些维度的数据，并且要带上一些比较奇怪的条件。以往可能要在全范围的数据里面去做检索，现在可以把它做成一个物化视图，之后去这个物化视图里查询数据。
可写FDW：
FDW已经支持可写了。现在不仅仅可以读过来，还可以写过去，这也为sharding打下了一个基础。
事件触发器：
9.3还有一个特性叫事件触发器。它其实作用非常多，比如逻辑复制里面的DDL无法复制，可能要做一些堵塞式的操作。使用事件触发器的话，操作就比较方便。
另外它还有一个很好的作用，就是在企业里面，DBA是很难控制的。通常我们是把DBA的行为记录下来，但是不能避免它去做一些DDL的动作。那么使用事件触发器，它就能够控制。这个其实是对DBA的一种保护。
9.4版本
JSONB：
JSONB是真正一个完备的支持，现在除了IO之外，还有了OP、AM、func来支持它。
它可以做任意KEY或者value的索引支持。
在value里它支持numeric、string、time、array等，包括常用的JSON类型查询、构造符都支持。
多master复制：
多Master基于redo的逻辑复制，是9.4的一个新特性。
防止雪崩：
使用缓存预热的插件可以抵御雪崩效应，响应时间保持平稳。
高效（秒、毫秒级）模糊检索、分词：
PG支持和搜索引擎一样的功能，即使前后都遮挡了，PostgreSQL也能把它查出来。
9.5版本
流式数据-块级索引BRIN：
在物联网里有很多传感器，这些传感器会不停发数据上来，经常要处理和时间维度相关的数据。因此时间维度和存储数据的线性相关性是很强的，在这种情况下就可以做块级索引。
GIS数据结合窗口、多维分析：
避免了冗余扫描和计算，每个大范围的数据只需要扫一次；解决灵活多变的多维透视需求。
同时也解放了程序员的双手，一次性统计出所有可能产生的维度。
9.6版本
并行计算-精准营销：
加了基于CPU的并行计算之后，很多企业做报表的时候可以在PG里用上所有资源，就不需要把数据同步出去来处理。
金融级-多副本可靠性：
支持任意副本，提供了非常高的可靠性要求副本。
前端-任意维度勾选：
Bloom，gin，任意索引bitmap合并等技术解决任意列组合查询的效率和弹性问题。
10版本
10版本预计2017金秋全新发布，敬请期待…
其它插件
GIS业务-最佳路径计算
图像搜索
基因测序
3D数据处理
一条SQL搞定聚类分析
线性回归例子
机器学习UDF库
一条SQL搞定流式实时处理
超轻锁-秒杀特性
数据库编程能力
估值计算
文本挖掘-相似度
物联网-旋转门压缩
PostgreSQL社区理念
PostgreSQL将是继ingres之后又一个改变世界的产品。
阿里云PostgreSQL内核优化
阿里云ApsaraDB for PostgreSQL正在努力将数据库与其他云产品实现更好的衔接和配合。通过oss_fdw插件，使得PostgreSQL可以和云端对象存储配合使用，将冷数据存入oss，实现冷热分离和多实例数据共享。未来将与其他更多云端组件进行衔接。
原文地址： https://blog.csdn.net/weixin_34406796/article/details/87946004?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_utm_term~default-0.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3