一.postgresql简介 Postgresql数据库一种关系型数据库。是当前世界上最先进的开源关系型数据库。 PostgreSQL使用的是一种客户端/服务器的模式。一次PostgreSQL会话由以下相关进程组成: 1.post
PostgreSQL使用的是一种客户端/服务器的模式。一次PostgreSQL会话由以下相关进程组成:
1.postgres:一个服务器进程(该进程管理着数据库文件,接收来自客户端的连接请求,并代表客户端对数据库进行操作)
2.需要执行数据库操作的客户端应用(可能是一个字符界面的工具,或是一个图形化的应用,或是通过访问数据库来显示网页的WEB服务器等)
PostgreSQL可以处理来自客户端的多个并发请求,这是因为它会为每个请求都fork一个新进程,而这时,客户端和新的服务器进程就不再通过原本的postgres进行通讯。
pgAdmin4下载地址:https://www.pgadmin.org/
具体的安装步骤在此省略,因为网上有很多介绍安装步骤的博客,自行百度即可~
名字 | 存储长度 | 描述 | 范围 |
---|---|---|---|
smallint | 2字节 | 小范围整数 | -32768 到 +32767 |
integer | 4字节 | 常用整数 | -2147483648 到 +2147483647 |
bigint | 8字节 | 大范围整数 | 9223372036854775808 到 +9223372036854775807 |
decimal | 可变长 | 用户指定精度,精确 | 小数点前 131072 位;小数点后 16383 位 |
numeric | 可变长 | 用户指定精度,精确 | 小数点前 131072 位;小数点后 16383 位 |
real | 4字节 | 可变精度,不精确 | 6 位十进制数字精度 |
double precision | 8字节 | 可变精度,不精确 | 15 位十进制数字精度 |
smallserial | 2字节 | 自增的小范围整数 | 1 到 32767 |
serial | 4字节 | 自增整数 | 1 到 2147483647 |
bigserial | 8字节 | 自增的大范围整数 | 1 到 9223372036854775807 |
名字 | 存储长度 | 描述 | 范围 |
---|---|---|---|
money | 8字节 | 货币金额 | -92233720368547758.08 到 +92233720368547758.07 |
虽然numeric
、int
、bigint
都可以转换为money
,但是转换过程中会损失一部分精度,会对结果造成误差,因此并不推荐这种做法
名字 | 存储长度 | 描述 | 范围 |
---|---|---|---|
character varying(n),varchar(n) | 变长,有长度限制 | ||
character(n),char(n) | 定长,不补足空白 | ||
text | 变长,无长度限制 |
名字 | 存储长度 | 描述 | 最低值 | 最高值 | 分辨率 |
---|---|---|---|---|---|
timestamp [(p)] [without time zone] | 8字节 | 日期和时间(无时区) | 4713 BC | 294276 AD | 1 毫秒 / 14 位 |
timestamp [(p)] with time zone | 8字节 | 日期和时间,有无时区 | 4713 BC | 294276 AD | 1 毫秒 / 14 位 |
date | 4字节 | 只用于日期 | 4713 BC | 5874897 AD | 1 天 |
time[(p)] [without time zone] | 8字节 | 只用于一天内时间 | 00:00:00 | 24:00:00 | 1 毫秒 / 14 位 |
time[(p)] without time zone | 12字节 | 只用于一天内时间,有时区 | 00:00:00+1459 | 24:00:00-1459 | 1 毫秒 / 14 位 |
interval [fields] [(p)] | 12字节 | 时间间隔 | -178000000 年 | 178000000 年 | 1 毫秒 / 14 位 |
名字 | 存储长度 | 描述 | 范围 |
---|---|---|---|
boolean | 1字节 | true或false |
boolean
类型除了true和false之外,还有第三种值:unknown,在数据库中用NULL表示
除了以上列举的数据类型,PostgreSQL还支持其他多种数据类型,如网络地址类型、几何类型、文本搜索类型等,如果想了解请自行百度~
创建数据库有三种方式:
//CREATE DATABASE创建数据库
CREATE DATABASE dbname;
//createdb命令创建数据库
$ createdb dbname
当响应为CREATE DATABASE
时,就说明成功了。
若是响应为createdb: command not found
时,则说明没有安装好。
删除数据库有三种方式:
//使用SQL语句删除数据库
DROP DATABASE dbname;
//使用命令删除数据库
dropdb dbname
//使用CREATE TABLE语法创建表
CREATE TABLE weather(
id int, --主键ID
city varchar(80), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date, --日期
PRIMARY KEY()
);
//使用DROP TABLE删除表
DROP TABLE 表名
//使用ALTER修改表
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype; --添加新的列
ALTER TABLE table_name DROP column_name; --删除表中的列
ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name TYPE datatype; --修改列的数据类型
ALTER TABLE table_name MODIFY column_name datatype NOT NULL; --添加非空约束
ALTER TABLE table_name DROP CONSTRaiNT MyUniqueConstraint; --删除约束
ALTER TABLR table_name ADD CONSTRAINT primarykey_name PRIMARY KEY(column); --添加主键
ALTER TABLR table_name DROP CONSTRAINT primarykey_name; --删除主键
在我们创建表的时候,是可以将双划线后面的注释一起键入的,因为双划线后面的内容直到该行末尾都会被忽略;
SQL是对关键字和标识符大小写不敏感的语言;
PostgreSQL模式可以看作是一个表的集合。
一个模式可以包含:函数、视图、索引、操作符、据类型等。
不同模式中使用相同的对象名不会出现冲突。
模式的优点:
//使用命令创建模式
create schema schmeaname;
create table myschema.weather( --在myschema模式中创建一个名为weather的表
id int, --主键ID
city varchar(80), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date, --日期
PRIMARY KEY(id)
);
//使用SQL语句创建模式
CREATE SCHEMA schemaname;
CREATE TABLE myschema.weather( --在myschema模式中创建一个名为weather的表
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date --日期
);
//删除模式
DROP SCHEMA myschema; --myschema模式中的对象已经被删除干净
DROP SCHEMA myschema CASCADE; --删除myschema模式及其模式下的对象
//向表中插入新记录
INSERT INTO weather VALUES(1,"ShangHai",46,52,0.73,"2020-7-16"),(2,"BeiJing",48,58,0.52,"2020-7-16");
上面这种写法是标准的写法,它要求我们记住所有字段的顺序和类型。
但是在PostgreSQL中,还有一种可以忽略字段顺序的INSERT写法,但是这种写法不推荐,因为很容易造成错误,所以这里不再赘述,有兴趣可以自己百度~
最后介绍一种使用COPY为表装载大量数据的方法:
COPY weather FROM "/home/user/weather.txt"; --源文件的文件名必须是后端服务器可以访问的,因为后端服务器会直接读取文件
//普通查询
SELECT * FROM weather;
//支持AS别名
SELECT w.city AS 城市, w.temp_lo AS 最低气温, w.temp_hi AS 最高气温, w.prcp AS 降水量, w.date AS 日期 FROM weather;
//支持WHERE条件查询
SELECT * FROM weather w WHERE w.city="ShangHai" and prcp>0.0;
//支持排序
SELECT * FROM weather ORDER BY city,temp_lo;
//支持去重
SELECT DISTINCT city FROM weather ORDER BY city;
在一些数据库(包括老版本的PostgreSQL),都支持DISTINCT
默认对查询结果排序,但是现阶段不保证结果排序,所以为了保证排序正确,最好使用ORDER BY
关键字
//使用UPDATE语句来更改指定的表记录
UPDATE weather SET temp_lo=50, temp_hi=61 WHERE city="BeiJing";
//使用DELETE语句删除指定表记录
DELETE FROM weather WHERE id=1;
DELETE FROM weather; --使用这种删除语句的时候必须格外小心,因为这会删除表中所有的记录
运算符一般分为:
运算符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
+ | 加 | 省略 |
- | 减 | 省略 |
* | 乘 | 省略 |
/ | 除 | 省略 |
% | 余 | 省略 |
^ | 指数 | 2^3 = 8 |
|/ | 平方根 | |/25.0 = 5 |
||/ | 立方根 | ||/27.0 = 3 |
! | 阶乘 | 5! = 120 |
!! | 阶乘(前缀操作符) | !!5 = 120 |
运算符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
= | 等于 | 省略 |
!= | 不等于 | 省略 |
<> | 不等于 | 省略 |
< | 小于 | 省略 |
> | 大于 | 省略 |
<= | 小于等于 | 省略 |
>= | 大于等于 | 省略 |
运算符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
AND | 且 | 省略 |
NOT | 非 | NOT EXISTS,NOT IN,NOT BETWEEN |
OR | 或 | 省略 |
运算符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
& | 按位与运算符 | 省略 |
| | 按位或运算符 | 省略 |
# | 按位异或运算符 | 省略 |
~ | 取反运算符 | 省略 |
<< | 二进制左移运算符 | 省略 |
>> | 二进制右移运算符 | 省略 |
//布尔表达式:
SELECT * FROM weather WHERE id=1000;
//数字表达式
SELECT sum(temp_lo,temp_hi) FROM weather WHERE id=20;
//日期表达式
SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
懒得分开写了,反正也简单,直接写一起省事儿了~
//支持去重
SELECT DISTINCT city FROM weather ORDER BY city;
//支持WHERE条件查询
SELECT * FROM weather w WHERE w.city="ShangHai";
//支持AND连接多个查询条件
SELECT * FROM weather w WHERE w.city="ShangHai" and prcp>0.0;
//支持OR连接多个查询条件
SELECT * FROM weather w WHERE w.city="ShangHai" OR prcp>0.0;
//支持NOT NULL判断条件
SELECT * FROM weather w WHERE date NOT NULL;
//支持LIKE模糊查询
SELECT * FROM weather w WHERE city LIKE"%Hai";
//支持IN条件判断
SELECT * FROM weather w WHERE id in(1,2,3,4,5);
//支持NOT IN条件判断
SELECT * FROM weather w WHERE id NOT IN(1,2,3,4,5);
//支持BETWEEN AND区间筛选
SELECT * FROM weather w WHERE id BETWEEN 1 AND 10;
//支持子查询
SELECT * FROM weather w WHERE w.city exists(SELECT * FROM cities c WHERE c.id exists(1,3,7,10));
//支持HAVING结果筛选
SELECT SUM(w.temp_hi) FROM weather w WHERE w.city exists(SELECT * FROM cities c WHERE c.id exists(1,3,7,10)) HAVING w.temp_hi>60;
//支持ORDER BY排序
SELECT * FROM weather w ORDER BY w.id ASC; --默认ASC升序,DESC降序
//支持GROUP BY分组
SELECT city,SUM(temp_hi) FROM weather GROUP BY city;
//支持LIMIT分页
SELECT * FROM weather LIMIT 0,5;
//创建一个名为getCities的WITH子句
WITH getCities AS(
SELECT * FROM cities WHERE id=2;
union all
SELECT * FROM cities,getCities WHERE getCities .parent_id=cities.id;
)
//使用getCities
SELECT * FROM getCities ORDER BY id;
//使用WITH和RETURNING关键字做被删数据备份
WITH backups AS(
DELETE FROM weather WHERE id >100
RETURNING * --RETURNING关键字的作用:返回DML操作的数据(增、删、改操作)
)
INSERT INTO weather1 VALUES(SELECT * FROM backups);
数据库约束是用于规定表中的数据规则,用于保证数据的准确性和可靠性。
约束不可违反,违反约束会终止行为。
约束可以在创建表的时候用建表语句添加,也可以通过ALTER语句添加。
约束可以是列级或表级,列级仅适用于列,表级适用于全表。
常用的约束有:
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date --日期
);
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80) UNIQUEN, --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date --日期
);
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date --日期
);
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80) reference cities(name), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date --日期
);
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80) reference cities(name), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real CHECK(real > 0), --降水量
date date --日期
);
CREATE TABLE myschema.weather(
id int PRIMARY KEY NOT NULL, --主键ID
city varchar(80) reference cities(name), --城市
temp_lo int, --最低气温
temp_hi int, --最高气温
prcp real, --降水量
date date, --日期
EXCLUDE USING GISt --排他约束(USING gist是用于构建和执行的一种索引类型)
(city WITH <>, --城市不同,日期相同,否则数据插入失败
date WITH =)
);
常用的表连接有:
//内连接
SELECT * FROM weather,cities WHERE weather.city=cities.name;
或
SELECT * FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city=cities.name);
//左外连接
SELECT * FROM weather LEFT JOIN cities ON (weather.city=cities.name);
//右外连接
SELECT * FROM weather RIGHT JOIN cities ON (weather.city=cities.name);
//自连接
SELECT * FROM weather w1,weather w2 WHERE w1.temp_lo > w2.temp_lo AND w1.temp_hi < w2.temp_hi;
//交叉连接
SELECT * FROM weahter student s CROSS JOIN result r WHERE s.student_id=r.student_id; //A表的每一行匹配B表的每一行,即A*B行
使用CROSS JOIN
交叉查询的时候需要格外注意,因为当量表数据量都较大的时候,可能会产生一个非常庞大的结果表(交叉查询A表和B表,其结果表为A*B的数据量)
UNION有两种使用方式:
//UNION
SELECT * FROM weather201906 where city="ShangHai"
UNION
SELECT * FROM weather202006 where city="ShangHai"
//UNION ALL
SELECT * FROM weather201906 where city="ShangHai"
UNION ALL
SELECT * FROM weather202006 where city="ShangHai"
AS别名过于简单,不再赘述
触发器是数据库的回调函数,可以在指定的数据库事件发生时,自动执行和调用。
触发器的关键点:
//创建触发器的语法
CTEATE TRIGGER trigger_name [BEFORE|AFTER|INSTEAD OF] event_name
ON table_name
[
--触发器逻辑
];
//创建触发器实例
CREATE TRIGGER weather_trigger AFTER INSERT ON weather FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE s1 VARCHAR(40) character set utf8;
DECLARE s2 VARCHAR(20) character set utf8;
SET s2 = "is created";
SET s1 = CONCAT(NEW.name,s2);
INSERT INTO logs(log) VALUES(s1);
END $
DELIMITER;
//列出当前数据库中所有的触发器
SELECT * FROM pg_trigger;
//列出特定表的触发器
SELECT tgname FROM pg_trigger,pg_class WHERE tgreid=pg_class.oid AND relname="company";
//删除触发器
DROP TRIGGER 触发器名 ON 表名;
虽然本文介绍了触发器,但是日常开发中并不推荐使用触发器,原因如下:
1. 触发器隐藏在数据库中,数量不多还行,大数量的触发器对于日常开发和维护,都是一个极大地挑战,尤其是对于那些不是自己写的触发器而言;
2. 触发器会占用数据库性能;
3. 在数据库迁移时,会非常麻烦;
简而言之,触发器就像是实体外键一样,非常鸡肋......
常用的索引类型:
//语法
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); --在一列上添加索引
//语法
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name1,column_name2); --在多列上添加索引
单列索引和多列索引必须使用在WHERE子句过滤条件非常频繁的列上
//语法
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name); --唯一索引可以保证数据的完整性
//语法
CREATE INDEX index_name ON table_name (conditional_expression); --局部索引是在表的子集上创建的索引
DROP INDEX index_name;
索引不适合使用的场景:
1. 索引不应该创建在较小的表上;
2. 索引不能创建在有频繁更新和插入的表上;
3. 索引不能创建在有大量NULL值得列上;
4. 索引不能创建在进程操作的列上
//语法
TRUNCATE TABLE table_name;
//实例
TRUNCATE TABLE weather;
//创建视图语法
CREATE [TEMP|TEMPORARY] VIEW view_name AS
SELECT * FROM table_name WHERE [condition];
//实例
CREATE VIEW WEATHER_VIEW AS
SELECT city,date FROM weather;
//使用视图
SELECT * FROM WEATHER_VIEW;
//删除视图
DROP VIEW WEATHER_VIEW;
事务的特性:
开启事务使用BEGIN
关键字,结束事务使用END
关键字,提交事务操作使用COMMIT
关键字,回滚事务使用ROLLBACK
关键字。
BEGIN ;
[事务操作1];
[事务操作2];
COMMIT;
数据库中两种基本锁:
//LOCK语法
LOCK [TABLE]
name --被锁表名
IN
lock_mode; --锁定模式
有主流数据库使用经验的,对子查询应该非常熟悉了,这里不再赘述~
一开始我还以为PostgreSQL没有自带的自增长呢,原来它的自增长是SERIAL标识字段(和其他主流数据库都不同,算是它的一个特色吧)
伪类型 | 存储大小 | 范围 |
---|---|---|
SMALLSERIAL | 2字节 | 1 到 32,767 |
SERIAL | 4字节 | 1 到 2,147,483,647 |
BIGSERIAL | 8字节 | 1 到 922,337,2036,854,775,807 |
//使用SERIAL自增标识
CREATE TABLE weather(
id SERIAL PRIMARY KEY,
temp_lo INT,
temp_hi INT,
date DATE
)
虽然这个标识挺方便的,但是还是建议使用序列作为自增长~
PG的序列语法和oracle的基本一致,但是细节上有区别,例如序列的高速缓存,Oracle的可以设置为0,但是PG的最低设置为1
//创建序列
CREATE SEQUENCE complaint_opr.seq_complaint_comment_id
INCREMENT 1
START 500
MINVALUE 1
MAXVALUE 9223372036854775807
CACHE 1;
这个主流数据库都有的,所以应该非常熟悉了
//应用在序列的时候
CREATE SEQUENCE cp_opr.seq_cp_comment_id
INCREMENT 1
START 500
MINVALUE 1
MAXVALUE 9223372036854775807
CACHE 1;
ALTER SEQUENCE cp_opr.seq_cp_comment_id
OWNER TO cp_opr;
GRANT ALL ON SEQUENCE cp_opr.seq_cp_comment_id TO cp_opr;
GRANT SELECT, UPDATE ON SEQUENCE cp_opr.seq_cp_comment_id TO tp_cp_opr;
//应用在建表的时候
--建表语句省略~
GRANT INSERT, SELECT, UPDATE ON TABLE cp_opr.t_cp_parameter TO tp_cp_opr;
GRANT ALL ON TABLE cp_opr.t_cp_parameter TO complaint_opr;
COMMENT ON TABLE cp_opr.t_cp_parameter
IS "简单类别定义表";
都说了是常用函数了,所以只列出来常用的那部分了哈,可不是我懒~~~
函数 | 返回值类型 | 描述 | 例子 | 结果 |
---|---|---|---|---|
string | | string | text | 字符串连接 | "Hello" | | "World" | "HelloWorld" |
char_length(string) | int | 返回字符串中字符个数 | char_length("HelloWorld") | 10 |
convert(string using conversion_name) | text | 转换字符串编码 | convert(convert("PostgreSQL" using iso_8859_1_to_utf8)) | "PostgreSQL" |
lower(string) | text | 字符串转换成小写 | lower("TOM") | "tom" |
upper(string) | text | 把字串转化为大写。 | upper("tom") | TOM |
overlay(string placing string from int [for int]) | text | 替换子字串 | overlay("Txxxxas" placing "hom" from 2 for 4) | Thomas |
substring(string [from int] [for int]) | text | 抽取子字串 | substring("Thomas" from 2 for 3) | hom |
trim([leading丨trailing 丨 both] [characters] from string) | text | 从字串string的开头/结尾/两边/ 删除只包含characters(默认是一个空白)的最长的字串 | trim(both "x" from "xTomxx") | Tom |
convert(string text, [src_encoding name,] dest_encoding name) | text | 字符串转码 | convert( "text_in_utf8", "UTF8", "LATIN1") | 以ISO 8859-1编码表示的text_in_utf8 |
initcap(text) | text | 单词首字母大写 | initcap("hi thomas") | Hi Thomas |
length(string text) | int | string中字符的数目 | length("jose") | 4 |
md5(string text) | text | MD5加密字符串 | md5("abc") | |
replace(string text, from text, to text) | text | 替换指定字符串 | replace("abcdefabcdef", "cd", "XX") | abXXefabXXef |
substr(string, from [, count]) | text | 抽取子字串。 | substr("alphabet", 3, 2) | ph |
to_char(timestamp, text) | text | 将时间戳转换为字符串 | to_char(current_timestamp, "HH12:MI:SS") | |
to_char(interval, text) | text | 将时间间隔转换为字符串 | to_char(interval "15h 2m 12s", "HH24:MI:SS") | |
to_char(int, text) | text | 整型转换为字符串 | to_char(125, "999") | |
to_char(double precision, text) | text | 双精度转换为字符串 | to_char(125.8::real, "999D9") | |
to_char(numeric, text) | text | 数字转换为字符串 | to_char(-125.8, "999D99S") | |
to_date(text, text) | date | 字符串转换为日期 | to_date("05 Dec 2000", "DD Mon YYYY") | |
to_number(text, text) | numeric | 转换字符串为数字 | to_number("12,454.8-", "99G999D9S") | |
to_timestamp(text, text) | timestamp | 转换为指定的时间格式 time zone convert string to time stamp | to_timestamp("05 Dec 2000", "DD Mon YYYY") | |
to_timestamp(double precision) | timestamp | 把UNIX纪元转换成时间戳 | to_timestamp(1284352323) |
PostgreSQL菜鸟手册
2.PostgreSQL中文手册
3.一些其他零散的博客~
--结束END--
本文标题: PostgreSQL笔记
本文链接: https://lsjlt.com/news/7518.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
2024-10-23
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
2024-10-22
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
0