Postgresqlのltreeを活用した階層構造の便利な利用法 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに ltreeとは ltree型 ltreeの操作 活用法 1. 承認フローの構築 事前準備 テーブル作成 データ追加 2. テーブルに細かくアクセス制御をかける 事前準備 ltreeの有効化 テーブル作成 ポリシー作成 行セキュリティポリシーの有効化 ポリシーの設定 データを追加 ユーザー作成 試す まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア2年目のTKDSです！ 今回はltreeについて調べ、その活用法を考えてみました。 ltreeについて、ltreeの活用法の2段構成です。 ltreeとは 階層ツリー構造を模した構造を格納する機能を提供する拡張機能です。 詳しくはドキュメントをみてください。 ltree型 階層ツリー構造を表す型です。 例）`Company.Department.Team1 ドット区切りで大文字小文字は区別しないようです。 各データはラベルと呼びます（上記でのC
PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
What’s new in the Postgres 16 query planner / optimizer
PostgreSQL 16 introduces quite a few improvements to the query planner and makes many SQL queries run faster than they did on previous versions of PostgreSQL. If you look at the PG16 release notes, you’ll see some of these planner improvements. But with the volume of changes made in each PostgreSQL release, it’s not possible to provide enough detail about each and every change. So maybe you might
ParadeDB
Our newest extension, pg_lakehouse, transforms Postgres into a DuckDB alternative. Like DuckDB, pg_lakehouse allows Postgres to directly query external object stores like S3, table formats like Delta Lake, and file formats like Parquet. There are two main goals of pg_lakehouse: Enable fast analytics over data lakes without any tools besides Postgres. Easily join and move data between Postgres tabl
PostgreSQL 15 Released!
October 13, 2022 - The PostgreSQL Global Development Group today announced the release of PostgreSQL 15, the latest version of the world’s most advanced open source database. PostgreSQL 15 builds on the performance improvements of recent releases with noticeable gains for managing workloads in both local and distributed deployments, including improved sorting. This release improves the developer e
Dockerコンテナのpostgresqlがマルウェアに感染した件について - Qiita
表示されたプロセス一覧の中からCPU負荷を極端に使用しているプロセスを探したところありました。 「/tmp/kinsing」 「/tmp/kdevtmpfsi」 この2つのプロセスがCPU負荷300%を超えていました。 kinsing(kdevtmpfsi)マルウェア このDockerマルウェアは感染したDockerホストで仮想通貨をマイニングしてCPU負荷を掛ける仮想通貨マイニングマルウェアです。ここではマルウェア自体の機能と解析の解説は記述しません。 詳しくは以下のリンク先を参考にしてください。 脅威：コンテナ環境を対象としたマルウェア「Kinsing」が増加中 #AquaSecurity #セキュリティ #コンテナ #マルウェア コンテナを標的にしたマルウェア、Aqua Security Softwareが攻撃手法を解説 感染経路 誤って外部公開されたDocker APIが主な感染経
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベルと発生するアノマリーを整理する
読者対象 ANSI 定義の古典的なトランザクション分離レベルとアノマリーは概ね理解している MySQL/Postgres では理論的な部分がどうなっているのかを知りたい 理論面の前提知識 2022-08-19 追記: 社内勉強会向けのスライドを作成しました。先にスライドを見てから，引用文献およびこの記事を読むと理解が深まると思います。 まず ANSI 定義の古典的な定義を聞いたことが無い方は，以下のリンクを参照されたい。 ANSI 定義に対応する解説はこれらのサイト以外にもたくさんあるため，自分にとって読みやすいと感じる情報をあたってほしい。（既に熟知されている方は十分） 次点で読んでいただきたいのが， @kumagi さんの以下の記事。古典的には 4 つの分離レベルと 3 つのアノマリーだけで説明されていたものの，不十分であることが学術的に指摘され，解像度を上げようとする流れが後になって
PostgreSQLのrow-level lockの動きについて - Qiita
この記事では、前回の記事PostgreSQLのrow-level lockの概要に引き続き、動きがわかりづらいPostgreSQLのrow-level lockについての解説を行います。 大まかな概要を掴むための記事なのですべての動作を網羅しているわけではないですし、一部解説に誤りが含まれていたり、正確ではない可能性があるのでご注意ください。 なお、クエリの実行例などはすべてPostgreSQL 13上での動作結果となります。 また、次の二つの拡張機能を利用しています。 https://www.postgresql.org/docs/current/pgrowlocks.html https://www.postgresql.org/docs/current/pageinspect.html ロックに利用される領域について row-level lockはタプルヘッダのt_infomask,
あまり知られていないPostgreSQLの機能 | POSTD
あなたが知らない既存機能があるかもしれません！ マイクロソフト社は2006年、Microsoft Officeの新バージョンで追加してほしい機能について、顧客調査を実施しました。驚いたことに、ユーザが希望した機能の90%以上はすでに実装されており、その存在が知られていないだけであることが判明しました。機能の「見つけにくさ」の問題の解決策として同社が考案したのが、現在のMicrosoft Office製品でおなじみの「リボンUI」です。 この問題はOfficeに限ったものではありません。日々使用するツールの機能をすべて把握している人はほとんどいません。PostgreSQLのように大規模なツールであればなおさらです。数週間前にPostgreSQL 14がリリースされたばかりなので、この機会にPostgreSQLのあまり知られていない機能に注目してみたいと思います。 この記事では、Postgre
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PostgreSQL でちょっとした性能試験や検証で使えるサンプルデータベース - Qiita
k3sで同一ポッド内にn8n.ioとPostgreSQLを配置する
k3sで同一ポッド内にPostgreSQLとpgAdmin4を配置する
k3sで同一ポッド内にPostgreSQLとApache Supersetを配置する
k3sで同一ポッド内にPostgreSQLとKanboardを配置する(local永続ボリューム使用)
k3sで同一ポッド内にPostgreSQLとpgwebを配置する(local永続ボリューム使用)
k3sでPostgreSQLとAdminerを配置する
Microk8sで同一ポッド内にPostgreSQLとnocodbを配置する(local永続ボリューム使用)
Microk8sで同一ポッド内にPostgreSQLとpgwebを配置する(local永続ボリューム使用)
k3sでlocal永続ボリュームを使用するPostgreSQL14をデプロイする
Microk8sで同一ポッド内にPostgreSQLとMetabaseを配置する