pg数据库集群怎么保证数据同步

要保证 PG 数据库集群中数据的同步，可以采用以下一些方法：

1 流复制：流复制是 PG 数据库集群中最常用的数据同步方式。它基于二进制日志的基础上，将主服务器上的事务日志传输到从服务器上进行重放。当主服务器执行一个新的事务时，它会向从服务器发送一个 WAL 记录，然后该记录会被写入从服务器的 WAL，从而实现了数据同步。

2 逻辑复制：逻辑复制是另一种常用的 PG 数据库集群数据同步方式。它通过在主服务器上解析 SQL 插入，更新和删除语句，然后再将这些语句传输到从服务器上执行，来实现数据同步。

3 复制槽：复制槽是一个用于保存复制信息的数据结构，可以用于控制流复制和逻辑复制。通过使用复制槽，可以确保从服务器可以接收到主服务器上的所有更改，即使从服务器离线或重启。

4 pgpool-II：pgpool-II 是一个流行的第三方开源工具，用于 PG 数据库集群中的负载均衡和故障转移。通过在 pgpool-II 中设置正确的参数，可以实现数据同步，从而提高系统的可用性和性能。

综上所述，要保证 PG 数据库集群中数据的同步，可以采用多种方法。具体选择哪一种同步方式取决于您的系统架构和业务需求。

Oracle和PG(PostgreSQL)是两种不同的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都有自己的优点和劣势，因此在不同的应用场景下可能会有不同的表现。

在一些场景下，Oracle可能比PG快，主要原因如下：

1 Oracle拥有更好的多线程处理能力：Oracle在设计时就考虑到了多线程处理，它可以通过并行查询和并行处理来提高查询和处理的速度。而PG的多线程处理能力相对较弱，它只能通过并发连接数来提高并发性能。

2 Oracle拥有更为成熟的优化器：Oracle的优化器是其最大的优势之一，它可以自动优化查询语句，选择最优的执行计划。而PG的优化器相对简单，需要手动调整参数才能得到最佳性能。

3 Oracle拥有更好的扩展性：Oracle可以通过水平和垂直两种方式来扩展性能。它可以通过分区表来实现水平扩展，通过Real Application Clusters（RAC）来实现垂直扩展。而PG的扩展性相对较弱，只能通过水平扩展来提高性能。

但是，需要指出的是，Oracle比PG快并不是绝对的，两者的性能表现还与具体的应用场景、硬件环境、数据量等因素有关。在一些场景下，PG可能比Oracle更适合，比如在小型应用和开源项目中使用，因为它开源免费，且对于小型应用来说，性能也足够满足需求。

总的来说，选择Oracle还是PG，需要根据具体的需求和应用场景来进行选择。

金融数据库的需求：

高效存储和检索大量时间序列数据和横截面数据

这两个 数据库都能存储 时间序列数据， 但不是 最高效的。

支持存储和检索大段文本数据

MySQL 和其他大部分关系型数据库的文本检索能力不强，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文检索功能 ( PgSQL 数据类型 包含 Text Search Types )，这是 PgSQL 很好的特性，可以充当轻量级搜索引擎。

对R和Python有稳定高效的接口

MySQL 和 PgSQL 这方面都没问题， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫无争议的就是这个adapter） 稳定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比较多，相对没有 Python2 的稳定或高效。

具有一定存储和检索非结构化数据（例如图结构）的能力

一般情况下 图形结构不做转换是很难直接存到数据库的吧，我猜你说的非结构化数据 是树形结构吧，可以用 JSON 格式存储， MySQL 和 PgSQL 都提供 JSON 格式的存储功能，不同的是 MySQL 57 才有这个特性（当前最新版是57，也就是说近一两年才有的），而 PgSQL ( 当前最新版是96 ) 从 92 加入了 JSON Type， 这个特性至今已经相当成熟了。另外 JSON 格式不能满足你的话， PgSQL 还提供 XML 格式。

有好用易上手的GUI

Navicat 和 DataGrip 都支持 这两个数据库， 愿意花钱这个不是问题。

提供远程访问功能

远程访问，这么基本的功能肯定都有，就不用多说了吧

安全性高

这个不好说了， 看你们 DBA 和运维的实力咯（不过 MySQL 人好招）

数据库本身有能力处理复杂业务逻辑

MySQL 相对比较适合 简单粗暴的业务逻辑

PgSQL 处理复杂业务逻辑 有优势

综上， PgSQL 更适合。

PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES 版本 42 为基础的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。POSTGRES 领先的许多概念只是在非常迟的时候才出现在商业数据库中。

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