pg怎么两个库关联在一起

是的。pg数据库支持集群间数据同步的。

实现数据库集群同步的原理简述：是采用一主多从式集群方式，通过在主服务器和从服务器上建立同步节点，设置远程访问路径，启动监听进程进行监听，当主服务器进行了修改 *** 作时，通过触发器触发，从进程进行异步修改来达到数据库同步。

您好，PG数据库默认最多查询返回5000条数据，这是为了避免查询过多数据导致性能问题。如果需要修改这个限制，可以通过修改数据库参数或者优化查询语句来实现。

一种方法是通过修改数据库参数来增加查询返回的数据量。可以修改参数“max_parallel_workers_per_gather”和“max_parallel_workers”，这两个参数控制了并行查询的工作进程数量，增加这两个参数的值可以增加查询返回数据的数量。但是需要注意的是，增加这些参数的值可能会导致数据库性能下降，因此需要根据实际情况进行调整。

另一种方法是优化查询语句。可以通过使用分页查询、限制查询返回的列数、使用索引等方法来减少查询返回的数据量。例如，使用LIMIT和OFFSET关键字进行分页查询，只查询需要的数据，可以减少返回的数据量，提高查询性能。使用索引可以加快查询速度，减少返回数据的数量。

总之，如果需要修改PG数据库最多查询返回5000条的限制，可以通过修改数据库参数或者优化查询语句来实现。但是需要注意的是，增加返回数据的数量可能会导致性能下降，需要根据实际情况进行调整。

主要就是大小写的问题，修改如下：

clear all;

clc;

format long;

%------给定初始化条件----------------------------------------------

c1=14962; %学习因子1

c2=14962; %学习因子2

w=07298; %惯性权重

MaxDT=1000; %最大迭代次数

D=10; %搜索空间维数（未知数个数）

N=40; %初始化群体个体数目

eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用)

%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

for i=1:N

for j=1:D

x(i,j)=randn; %随机初始化位置

v(i,j)=randn; %随机初始化速度

end

end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N

p(i)=fitness(x(i,:),D);

y(i,:)=x(i,:);

end

pg=x(1,:); %Pg为全局最优

for i=2:N

if fitness(x(i,:),D)<fitness (pg,D)

pg=x(i,:);

end

end

%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------

for t=1:MaxDT

for i=1:N

v(i,:)=wv(i,:)+c1rand(y(i,:)-x(i,:))+c2rand(pg-x(i,:));

x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);

if fitness(x(i,:),D)<p(i)

p(i)=fitness(x(i,:),D);

y(i,:)=x(i,:);

end

if p(i)<fitness(pg,D)

pg=y(i,:);

end

end

Pbest(t)=fitness(pg,D);

end

%------最后给出计算结果

disp('')

disp('函数的全局最优位置为：')

Solution=pg'

disp('最后得到的优化极值为：')

Result=fitness(pg,D)

disp('')

%------算法结束---DreamSun GL & HF-----------------------------------

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