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阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。
创新互联是一家专业提供碌曲企业网站建设,专注与成都网站制作、做网站、外贸营销网站建设、HTML5、小程序制作等业务。10年已为碌曲众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网络公司优惠进行中。
阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。
扩展资料：
阿里云主要产品：
1、弹性计算：
云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务
块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务
弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务
资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源
容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务
高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
2、数据库：
云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL
云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用
云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型
云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应
PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库
云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库
数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构
数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用
3、存储：
对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务
文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务
归档存储：海量数据的长期归档、备份服务
块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储
表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务
4、网络：
CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务
NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关
2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。
5、大数据：
MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。
QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态
DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求
关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等
推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比
公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势
企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务
数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道
分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索
流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具
6、人工智能：
机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估
语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验
人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块
印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景
7、云安全：
服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全
DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠
Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全
加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案
CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问
数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险
绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本
安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全
云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系
态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案
先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费
移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。
8、互联网中间件：
企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、
消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件
分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务
云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台
业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品
9、分析：
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案
分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析
开放搜索：结构化数据搜索托管服务
QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。
参考资料：
百度百科-阿里云
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能，对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的，而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
PG的全文检索操作符是 @@ ，当一个 tsvector (文档)和 tsquery (条件)匹配时返回 true ，并且前后顺序无影响:
和普通的SQL查询一样，只要在 WHERE 条件中使用这个符号就代表使用全文检索条件筛选文档了。如:
@@ 操作符支持隐式转换，对于 text 类型可以无需强类型转换( ::tsvector 或 to_tsvector(config_name, text) )，所以这个操作符实际支持的参数类型是这样的:
tsquery 查询条件并不是简单的正则，而是一组搜索术语，使用并且使用布尔操作符 （AND）、 | （OR）和 ! （NOT）来组合它们，还有短语搜索操作符 - （FOLLOWED BY）。更详细的语法参见 此文档 。
此外，PostgreSQL还提供了两个相对简化的版本 plainto_tsquery 和 phraseto_tsquery 。
plainto_tsquery ( plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )用户将未格式化的 text 经过分词之后，插入 符号转为 tsquery :
phraseto_tsquery ( phraseto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )行为和 plainto_tsquery 行为类似，但是分词之后不是插入 而是 - (FOLLOWED BY):
使用索引可以加快全文检索的速度。对于全文检索来说，可选的索引类型是 GIN (通用倒排索引)和 GIST (通用搜索树)，官方文档更推荐使用 GIN索引 。创建一个 GIN 索引的范例:
也可以是一个连接列:
还可以单独创建一个 tsvector 列，为这个列创建索引:
除了普通的 ORDER BY 条件之外，PostgreSQL为全文检索提供了两个可选的排序函数 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 和 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 ，以便实现基于 权重 的排序。
此外，对于PostgreSQL 9.6以上的版本还可以使用 RUM index 排序。(注意，这个是扩展，默认不包含)。
PostgreSQL默认的分词字典中并不包含中文分词字典，因此我们必须手工引入。目前一个比较好的项目是 zhparser ，同时这个插件也是阿里云的RDS默认包含的。安装和启用没什么好说的。值得一提的是分词配置参数。
在 CREATE EXTENSION 之后，必须配置分词参数才能正确进行分词和查找，否则什么都查不到。官方文档提供的一个配置策略是:
n,v,a,i,e,l 这几个字母分别表示一种token策略，只启用了这几种token mapping，其余则被屏蔽。具体支持的参数和含义可以用 \dFp+ zhparser 显示:
WITH simple 表示词典使用的是内置的simple词典，即仅做小写转换。根据需要可以灵活定义词典和token映射，以实现屏蔽词和同义词归并等功能。
比如我们看下面这个例子:
可以看到 江淮 这个词组在查询的时候被忽略了，我们启用 j (abbreviation,简称)再看看结果:
所以实际使用中要设置合理的token types，过少将导致搜索结果不准确，过多将导致性能下降。此外，还有一些诸如 短词复合: zhparser.multi_short = f 这一类的控制分词结果的选项，根据实际使用酌情开启。
1），PostgreSQL是通用型数据库。
PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
Babelfish for RDS PostgreSQL 重磅发布，阿里云 RDS 团队通过产品能力的提升，实现一份硬件成本两种引擎，帮助客户降低成本。
您只需要在购买阿里云 RDS PostgreSQL 实例时开启Babelfish选项，即可获得PostgreSQL和Microsoft SQL Server两种数据库引擎数据查询和处理的能力，使 RDS PostgreSQL 具备解析执行SQL Server T-SQL语句的能力。
Babelfish支持SQL Server Tabular Data Stream (TDS) wire protocol和T-SQL（Microsoft SQL Server 查询语言），因此您无需切换数据库驱动程序或重新编写SQL，只需要在适配少量代码的情况下，将应用程序的数据库从SQL Server迁移至开启了Babelfish的阿里云RDS PostgreSQL实例上。
如果您也有如下的烦恼，那么可以考虑使用Babelfish for RDS PostgreSQL。
基于Babelfish for PostgreSQL的开源项目，阿里云RDS PostgreSQL实例生产时开启Babelfish选项后，您可以同时获得PostgreSQL和Microsoft SQL Server两种数据库引擎实时在线数据查询和处理的能力。因此，您无需切换数据库驱动程序或重新编写SQL，只需要在少量代码适配的情况下，将应用程序的数据库从SQL Server迁移至开启了Babelfish的阿里云RDS PostgreSQL实例上来，轻松实现“一份成本，两种引擎”。
一个实例，两个引擎，实时在线，双引擎双活，为什么是PostgreSQL数据库来实现呢？笔者相信下面都是可能的考虑因素：
Babelfish 通过插件的方式扩展 PostgreSQL 的功能，使得 PostgreSQL 在具备自身所有能力的同时，又具备接受和处理 Microsoft SQL Server 数据库数据查询和处理的能力。
Babelfish整体架构分为三层，至上而下分为：
开启了Babelfish选项的RDS PostgreSQL，既可以接收和处理来自SQL Server的应用连接，比如：C/C++类的MSSQL ODBC应用，JAVA类的MSSQL JDBC应用以及微软系使用最为广泛的C# .NET Provider for MSSQL类应用；又可以处理来自PostgreSQL类的应用，比如JAVA类PostgreSQL JDBC类应用。
一个 Babelfish for RDS PostgreSQL 实例会监听两个 TCP 端口，一个是接受 SQL Server 协议(TDS)端口 ，默认是 1433，另一个是接受来自 PostgreSQL 协议的端口，默认是 5432。如此，可以实现“一份成本、两种引擎”，使得SQL Server与PostgreSQL双引擎在线。
TDS 协议端口接受和处理来自 SQL Serve应用类的请求，并将 SQL Server 的 T-SQL 经过自定义解析器转为 PostgreSQL 可以识别的执行计划，交由PostgreSQL内核执行，然后返回给SQL Server终端用户。
RDS PostgreSQL数据库引擎，构建于阿里云云原生基础设施之上，采用存储计算分离架构。
Babelfish for RDS PostgreSQL 有两种迁移模式可供选择，分别是：single-db 和 multi-db 模式。迁移模式影响 SQL Server数据库的 schema 到 PostgreSQL 中 babelfish_db 库的 schema 名字的映射关系。
在 single-db 模式下，只支持在 Babelfish 中创建一个用户数据库，Babelfish用户数据库的 schema名称和 PostgreSQL 中 babelfish_db 数据库下的 schema 名字相同。例如：在 TDS 端口中创建数据库 DB_A，在 DB_A 下创建 schema_A，则在 PostgreSQL 的 babelfish_db 数据库中看到两个 schema：dbo 和 schema_A，对应于SQL Server中 DB_A 数据库的 dbo 和 schema_A。其中dbo为SQL Server默认创建的系统schema。
Multi-DB Mode
在 multi-db 模式下，Babelfish 中用户数据库的 schema 名字映射到 PostgreSQL 的 babelfish_db 数据库中之后会变成：数据库名_。例如：在 TDS 端口中创建数据库 DB_A 和 DB_B，在 DB_A 和 DB_B 下分别创建 schema_A 和 schema_B，则在 PostgreSQL 的 babelfish_db 数据库中看到 DB_A 的 schema 为: DB_A_dbo 和 DB_A_schema_A；DB_B 的 schema 为: DB_B_dbo 和 DB_B_schema_B。
创建Babelfish for RDS PostgreSQL实例
新购RDS PostgreSQL 13版本时（当前只有PG 13支持Babelfish），勾选 启用 Babelfish即可创建出Babelfish for RDS PostgreSQL：
创建用户
RDS PostgreSQL控制台创建高权限账号，
然后连接实例的 PostgreSQL 端口，执行命令：
call sys.babel_initialize_logins('babelfish_user');即可。
您可以使用以下任何一款客户端连接工具来连接Babelfish for RDS PostgreSQL的TDS端口。
具体数据库DDL,DML等操作范例由于篇幅有限，请参考阿里云官方帮助文档：
Babelfish for RDS PostgreSQL的TDS协议，支持主流开发技术语言，诸如C#、Java、Python、C/C++、Go等。详情应用程序Demo，请参考阿里云官方帮助文档：
Babelfish 目前还没有完全兼容 Microsoft SQL Server T-SQL，详细的语法限制参见：
谢桂起，PostgreSQL数据库爱好者，当前主要参与RDS PostgreSQL管控产品建设，欢迎有志之士加盟RDS产品部，邮箱：jianming.wjm@alibaba-inc.com
# yum install
# yum list postgres*
# yum install postgresql94-server
# su - postgres
$ /usr/pgsql-9.4/bin/initdb -D /var/lib/pgsql/9.4/data
# systemctl enable postgresql-9.4
# systemctl start postgresql-9.4
#su - postgres
$createuser -W zabbix
$createdb -U postgres -O zabbix -E UTF8 zabbix
$psql
# cp -f /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf.bk
#vi /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf
#service postgresql-9.4 restart
#ps ax | grep postgres
#psql -U zabbix -d zabbix -h 127.0.0.1 -p 5432
#\q
#exit
# rpm -ivh
# yum-config-manager --enable rhel-7-server-optional-rpms
# yum install zabbix-server-pgsql zabbix-web-pgsql
# yum install zabbix-agent
# yum install zabbix-get
# zcat /usr/share/doc/zabbix-server-pgsql*/create.sql.gz | sudo -u zabbix psql zabbix
#cp -f /etc/zabbix/zabbix_server.conf /etc/zabbix/zabbix_server.conf.bk
#vi /etc/zabbix/zabbix_server.conf
#systemctl enable zabbix-server.service
#systemctl restart zabbix-server.service
# yum install httpd php php-pgsql php-mbstring php-bcmath php-xml php-gd
# yum install readline-devel zlib-devel
# cp /etc/php.ini /etc/php.ini.org
# vi /etc/php.ini
# cd /var/www/html/
# ln -s /usr/share/zabbix .
# systemctl enable httpd.service'.
# systemctl status httpd
# cp -f /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf.org
# vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
# systemctl enable zabbix-agent.service
# systemctl start zabbix-agent.service
接下来就是登录Web端初始化设定及添加Agent啦
现在就动手----阿里云ECS