为什么postgrelsql的性能没有mysql好
首先是速度，MySQL通常要比PostgreSQL快得多。MySQL自已也宣称速度是他们追求的主要目标之一，基于这个原因，MySQL在以前的文档中也曾经说过并不准备支持事务和触发器。
JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。
很多组织喜欢使用PostgreSQL，因为 它的可靠性好，在保护数据方面很擅长，而且是个社区项目，不会陷入厂商的牢笼之中。MySQL更加灵活，提供了更多选项来针对不同的任务进行裁剪。
如何提高postgresql查询性能
1、PostgreSQL本身已经包含了一个规划器用于寻找最优规划，我们可以通过使用EXPLAIN命令来查看规划器为每个查询生成的查询规划。
2、并发创建INDEX，并记录每个分区索引创建的开始时间和结束时间；耗时 = 最大结束时间 - 最小开始时间 = 137 s，速度提升接近4倍。
3、可以通过使用 pg_resetxlog 恢复数据库，但是会造成部分数据无法找回，数据丢失；也可以通过备份恢复，同样也会丢失部分数据。
4、这个在开发环境上是好的，而在运营中慢的话。而且你的描述中说明服务器的性能是好的，那么一般就是你的这个表的数据分布不均匀。
5、无锁表修改：MyIsam使用表级锁来提升速度，这会导致写互斥。
为什么PostgreSQL比MongoDB还快
注)pg_nosql_benchmark原来是基于MongoDB 6设计的，MongoDB 0的db.json_tables.stats()输出可能变了，所以这边要修改一下。
mongodb很多企业都在用，是非常成熟的技术，没有不稳定的说法，是非关系库 postgresql我没见到企业用过，是关系库 两者适用场景不一样，但都很稳定 mongodb不适用的场景如下：1）要求高度事务性的系统。
以错误的方式做事，想不容易都难——MongoDB恰好就是那么做的。它不需要设置身份验证或表模式，因此才看上去“易于安装”。但实际上，为了节省10分钟，你正在浪费几个小时的时间。
MySQL之所以仍然如此流行是因为每个Linux Web托管软件包中都包含它。但随着Oracle将其收购，MySQL的开源程度大不如前。而PostgreSQL不仅发展更快，还加入了JSON支持，成为少数几个支持NoSQL的关系型数据库之一。
jsonb和json在更高的层面上看起来几乎是一样的，但在存储实现上是不同的。
如何安装PostgreSQL
配置PostgreSQL对应的yum源 使用命令：dnf install -y https：//download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm，获取yum配置文件。
如果是安装PostgreSQL客户端：sudo apt-get install postgresql-client 如果是安装PostgreSQL服务器：sudo apt-get install postgresql 正常情况下，安装完成后，PostgreSQL服务器会自动在本机的5432端口开启。
安装 首先，安装PostgreSQL客户端。sudo apt-get install postgresql-client 然后，安装PostgreSQL服务器。sudo apt-get install postgresql 正常情况下，安装完成后，PostgreSQL服务器会自动在本机的5432端口开启。
为什么选择PostgreSQL而不是MySQL
MySQL在一个领域上要比PostgreSQL更进一步，那就是它的触角延伸到了嵌入式领域，这是通过libmysqld实现的。 PostgreSQL不支持嵌入式应用，依然坚守在传统的客户端/服务器架构上。
PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。
总之，PostgreSQL 和 MySQL 都有不同的用途，它们之间的选择取决于企业目标和资源。一般来说，PostgreSQL 是一个更强大、更高级的数据库管理系统，非常适合需要在大型环境中快速执行复杂查询的组织。
与PostgreSQL相比，MySQL更适宜在Windows环境下运行。PostgreSQL在Windows下运 行没有MySQL稳定。MySQL使用了线程，而PostgreSQL使用的是进程。
数据分析师要学什么
数据分析师要学什么 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。
统计学基础：作为数据分析的基础，统计学帮助分析师掌握数据分布、概率、假设检验等统计原理和方法，以便能够正确地理解和解释数据。数据科学编程：数据分析师需要掌握编程语言如Python或R，以便能够处理和分析大量的数据。
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