本篇目录：
- 1、pgsql与mysql有什么区别
- 2、国内的低代码开发平台可以做些什么功能?
- 3、firebird数据库的应用场景有哪些?
- 4、大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!
- 5、公司如何做好元数据管理_数仓元数据管理
- 6、存储过程与SQL语句如何选择
pgsql与mysql有什么区别
1、用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。
2、十，pgsql对于numa架构的支持比mysql强一些，比MYSQL对于读的性能更好一些，pgsql提交可以完全异步，而mysql的内存表不够实用（因为表锁的原因）最后说一下我感觉 PG 不如 MySQL 的地方。
3、PG 的可以使用函数和条件索引，这使得PG数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。
4、MySQL 处理树状的设计会很复杂， 而且需要写很多代码， 而 PostgreSQL 可以高效处理树结构。5)有极其强悍的 SQL 编程能力支持递归，有非常丰富的统计函数和统计语法支持。MySQL：支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 语句。
5、原帖由 于 2006-3-26 20：23 发表原因很多，最重要一条是postgreSQL比较长，难读。 有理，其实两者很相似。
6、数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。
国内的低代码开发平台可以做些什么功能?
1、快速应用开发：低代码平台通过提供一系列的可视化工具和预定义的组件，可以帮助开发人员快速构建出应用程序的原型或最终版本。
2、低代码开发平台可以大幅缩短开发周期、降低企业开发成本、提高开发质量，让管理系统可伴随业务变革不断进化升级，让IT团队由典型的成本导向型组织向价值输出型组织转型。
3、减少了进入市场的时间 用户通过低代码平台提供的可复用组件、内置的模版和拖拽功能，能够加速开发，不管应用复杂与否都能快速搭建出一个 MVP。
4、里面至少包含表单建模、流程设计、报表可视化、代码生成器、系统管理、前端UI等组件。像上面这些功能，可以直接引用，我们就没必要重新造轮子，仅选择合适的组件进行集成和二次开发，即可自主开发一个低代码平台。
5、国内的低代码开发平台主要功能有：表单体系：主要用于数据录入、数据收集等数据处理等场景。报表体系：主要是运用不同类型的表格、图表来对表单数据进行汇总、展示，便于对信息的直观了解。
firebird数据库的应用场景有哪些?
1、也就是说一个firebird数据库服务器能够管理多个独立的数据库，每一个数据库又同时可支持多个客户端，能够让单用户，单数据库升级到企业级的应用。
2、（2）去银行存钱，是要连数据库的。（3）打电话，通话记录是存在数据库里的，话费计算也是要用数据库的。（4）其他的水电煤气费都是这样。（5）去大一点的医院，从挂号开始，都是要连数据库的。
3、数据库的应用领域 多媒体数据库： 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。
大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!
大数据方面核心技术有哪些？ 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
数据采集：大数据来源于各种渠道，包括结构化数据、非结构化数据和实时数据等。数据采集技术需要不断拓展，以满足各种数据来源的整合和接入需求。数据存储：大数据量带来了存储技术的挑战。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
大数据的三大支撑要素是数据存储、数据处理和数据应用。数据存储：大数据需要大量的存储空间来保存各种类型的数据，包括结构化数据。数据处理：大数据需要强大的计算能力来处理海量的数据。
公司如何做好元数据管理_数仓元数据管理
1、数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。元数据可分为技术元数据和业务元数据。
2、大多数公司需要管理日益复杂的系统。通过管理元数据，IT 组织可以在能够快速发现数据资产的多个系统内创建数据资产库存。 通过重复使用数据加强一致性并消除冗余，从而提高工作效率并降低项目付时间。
3、因此，数据治理本身并非是结果，而仅仅是方法：即通过数据治理来支持最关键的业务目标。 正如某家大型银行的高管所言：“如果没有数据治理，任何元数据管理方案注定会失败。
4、并根据数据集成任务、开发任务，数据服务的上下游表和字段，构建全链路血缘，提供检索和详情查看， 实现全链路数据血缘分析，为更多用户构建数据基础设施，服务企业数据资产管理，进而释放数据价值。
5、元数据管理包括业务词汇表的发展，数据元素和实体的定义，业务规则和算法以及数据特征。最基础的管理是管理业务元数据的收集、组织和维持。对技术型元数据的应用对主数据管理和数据治理项目的成功至关重要。
存储过程与SQL语句如何选择
具有更好的性能存储过程是预编译的，只在创建时进行编译，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次，因此使用存储过程可以提高数据库执行速度。
这个问题看你从那方面考虑了，如果说从方便性，简易性来说存储过程当然好点了，许多代码都省了，还方便维护，不是随时改代码，与数据库交互次数也少了。
存储过程可控（其实就是你想增删一个条件的话，比较简单）好修改（只需要修改存储过程就行了，联调也比较简单）好调试（仅仅调试存储过程比拼语句简单多了）也有不好，比如可能哟点延长系统响应时间。
SQL存储过程放在SQL数据库中，1，因此在程序中调用的时候不必自己拼接sql语句。2，SQLSERVER会对存储过程进行预编译，因此速度快。
性能上 存储过程优于SQL语句，原因：存储过程是预编译的，而SQL语句是执行一次就需要编译一次。
由于存储过程将应用程序绑定到 SQL Server，因此使用存储过程封装业务逻辑将限制应用程序的可移植性。如果应用程序的可移植性在您的环境中非常重要，则将业务逻辑封装在不特定于 RDBMS 的中间层中可能是一个更佳的选择。
到此，以上就是小编对于存储过程实际应用的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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