AI 时代首选数据库--PostgreSQL 入门到进阶实战

课程介绍

AI时代，无论你做不做开发，都应该尽早具备PostgreSQL实操能力。本课程将从安装部署与配套工具入手，全方位带你掌握SQL查询编写与索引优化技巧，学会备份恢复与数据安全保障方案；同时深入理解数据库底层架构、WAL机制与MVCC原理，进阶掌握性能诊断调优与高可用运维等高阶技能，并结合AI开发场景，让你循序渐进完成PostgreSQL从入门到进阶的能力提升。

资源目录

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├── 第1章 PostgreSQL 入门到进阶实战--课程导学/
│   └── [ 38M]  1-1PostgreSQL实战--课程导学
├── 第2章  PostgreSQL数据库与行业应用概述/
│   ├── [102M]  2-1为什么PostgreSQL是AI时代的首选
│   ├── [ 52M]  2-2PostgreSQL的发展历史是怎样的？
│   ├── [ 46M]  2-3PostgreSQL的市场地位与实际案例
│   └── [126M]  2-4PostgreSQL社区介绍与资源获取
├── 第3章 PostgreSQL数据库环境搭建/
│   ├── [310M]  3-1PostgreSQL数据库基础安装部署
│   ├── [144M]  3-2PostgreSQL常见编译项以及其作用
│   ├── [ 71M]  3-3PostgreSQL性能基础调优参数配置
│   ├── [135M]  3-4PostgreSQLpsql客户端基本操作
│   ├── [ 86M]  3-5PostgreSQLpgAdmin、DBeaver使用与操作
│   ├── [ 84M]  3-6PostgreSQL安装部署常见问题排查与解决
│   └── [122M]  3-7PostgreSQL数据目录与重要文件结构
├── 第4章 PostgreSQL关系型数据库基础：SQL语法基础/
│   ├── [ 48M]  4-1PostgreSQLSQL基础语法（一）
│   ├── [ 45M]  4-2PostgreSQLSQL基础语法（二）
│   ├── [ 56M]  4-3子查询与嵌套查询（一）
│   ├── [ 96M]  4-4子查询与嵌套查询（二）
│   ├── [129M]  4-5PostgreSQLSQL高级查询
│   ├── [ 41M]  4-6PostgreSQL基本索引原理与创建
│   ├── [153M]  4-7PostgreSQL逻辑备份
│   └── [125M]  4-8PostgreSQL物理备份
├── 第5章  PostgreSQL数据库体系架构与工作原理/
│   ├── [ 66M]  5-1PostgreSQL进程与内存架构介绍
│   ├── [ 69M]  5-2PostgreSQL实例与集群
│   ├── [144M]  5-3PostgreSQL数据库文件系统与数据页结构
│   ├── [127M]  5-4PostgreSQLWAL日志与崩溃恢复原理
│   ├── [ 57M]  5-5checkpoint与脏页处理机制
│   ├── [ 84M]  5-6PostgreSQLbackground后台写进程
│   ├── [106M]  5-7PostgreSQL数据写入与读取流程解析
│   ├── [127M]  5-8PostgreSQLMVCC机制介绍
│   └── [100M]  5-9PostgreSQL缓存管理与性能优化原理
├── 第6章 PostgreSQL关系型数据库高级：并发控制与事务管理/
│   ├── [ 46M]  6-1PostgreSQLACID特性详解
│   ├── [155M]  6-2PostgreSQL事务隔离级别与案例
│   ├── [114M]  6-3PostgreSQL表级锁、行级锁、轻量级锁
│   ├── [ 71M]  6-4PostgreSQL咨询锁的使用
│   └── [ 79M]  6-5PostgreSQL死锁的诊断与处理
├── 第7章 PostgreSQL关系数据库进阶：索引与查询优化/
│   ├── [ 77M]  7-1PostgreSQL索引底层原理
│   ├── [ 72M]  7-2PostgreSQL索引优化策略
│   ├── [149M]  7-3PostgreSQL常见索引问题与解决方案
│   ├── [118M]  7-4PostgreSQL执行计划基础解读
│   ├── [100M]  7-5PostgreSQL性能瓶颈排查技巧
│   └── [ 93M]  7-6PostgreSQL慢查询定位与优化
├── 第8章 AI赋能PostgreSQL（一）：PG与AI 数据库融合应用/
│   ├── [ 30M]  8-1为什么PostgreSQL适合AI场景？
│   ├── [ 51M]  8-2PostgreSQL生态中支持AI的相关扩展概览
│   ├── [ 41M]  8-3什么是向量数据与向量化表示？
│   ├── [122M]  8-4pgvector扩展安装与初步配置实践
│   ├── [113M]  8-5PostgreSQL如何存储与管理向量数据？
│   └── [121M]  8-6使用pgvector进行基本向量操作与查询实践
├── 第9章 AI赋能PostgreSQL（二）：向量数据的存储与处理/
│   ├── [ 50M]  9-1向量化概念与应用场景
│   ├── [ 66M]  9-2向量相似性搜索的概念与原理
│   └── [106M]  9-3pgvector索引的原理与应用场景
└── 第10章 AI赋能PostgreSQL（三）：向量搜索与相似性查询实战/
    ├── [175M]  10-1向量数据库与传统全文搜索的区别与结合
    ├── [ 78M]  10-2向量检索算法与性能调优
    └── [161M]  10-3结合PostgreSQL进行实时推荐与搜索
└── 代码/