PostgreSQL笔记
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.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。
二.PostgreSQL基础
1.pgAdmin4可视化工具
pgAdmin4是专用于操作PostreSQL数据库的可视化工具,类似于操作MySQL的Navicat。
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~
2.数据类型
数值类型
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 |
货币类型
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
字符类型
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 |
日期类型
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 |
布尔类型
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~
3.创建数据库
创建数据库有三种方式:
- 使用SQL语句创建(CREATE DATABASE)
- 使用命令创建(createdb)
- 使用可视化工具创建(pgAdmin4)
//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。
4.删除数据库
删除数据库有三种方式:
- 使用SQL语句删除(DROP DATABASE)
- 使用命令删除(dropdb)
- 使用可视化工具删除(pgAdmin4)
//使用SQL语句删除数据库
DROP DATABASE dbname;
//使用命令删除数据库
dropdb dbname
5.创建表 & 删除表 & 修改表
//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
- real类型用于存储单精度浮点数
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;
6.SCHEMA模式
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:
- 允许多个用户使用一个数据库,但不会出现冲突
- 将数据库对象组织逻辑组更容易管理
- 第三方应用的对象可以放在独立的模式种,可以避免与其他对象名发生冲突
//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
7.INSERT INTO插入
//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
8.SELECT查询
//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
9.UPDATE更新
//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';
10.DELETE删除
//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
11.运算符
运算符一般分为:
- 算数运算符
- 比较运算符
- 逻辑运算符
- 按位运算符
算数运算符
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 |
比较运算符
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 |
逻辑运算符
运算符 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
AND | 且 | 省略 |
NOT | 非 | NOT EXISTS,NOT IN,NOT BETWEEN |
OR | 或 | 省略 |
按位运算符
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 |
12.表达式
表达式是由一个或多个值、函数、运算符组成的。
//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;
13.DISTINCT、WHERE、AND、OR、NOT NULL、LIKE、IN、NOT IN、BETWEEN、子查询、HAVING、ORDER BY、GROUP BY、LIMIT
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;
14.WITH子句
WITH子句可以将大型、复杂二点查询语句分解为诸多简单的查询语句;
WITH子句中可以使用SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE语句;
WITH子句最大的优点,就是可以调用自身,从而实现递归。
WITH子句可以多次调用。
//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);
三.PostgreSQL高级
1.约束
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:
- NOT NULL 非空约束
- UNIQUE 唯一约束
- PARIMARY KEY 主键约束
- FOREIGN KEY 外键约束
- CHECK 保证列的值都复核条件
- EXCLUSION 排他约束
NOT NULL 非空约束
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
);
UNIQUE 唯一约束
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
);
PARIMARY KEY 主键约束
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
);
FOREIGN KEY 外键约束
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
);
CHECK 保证列的值都复核条件
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
);
EXCLUSION 排他约束
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 =)
);
2.JOIN表连接
常用的表连接有:
- INNER JOIN 内连接
- LEFT JOIN 左外连接
- RIGHT JOIN 右外连接
- FULL JOIN全连接
- CROSS JOIN交叉连接
- 自连接
//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)
3.UNION
UNION有两种使用方式:
- UNION 不包含重复的数据
- UNION ALL 包含重复的数据
//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'
4.AS别名
AS别名过于简单,不再赘述
5.触发器
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:
- 触发器的触发情况:
- 在执行操作之前(在检查约束并进行增删改之前)
- 在执行操作之后(在检查约束并进行增删改之后)
- 更新操作(对一个视图进行增删改时)
- 触发器的FOR EACH ROW属性是可选的,若选中,则操作修改时每行都调用一次,若是选中FOR EACH STATEMENT,则无论修改多少次,都只执行一次
- WHEN子句和触发器操作在引用NEW.column-name和OLD.column-name单标插入、删除和更新的时候,可以访问每一行元素。column-name是与触发器关联的表中的列名称
- 若存在WHEN子句,则触发器只会执行WHEN条件成立的那一行,若没有WHEN子句,则每一行都会执行
- BEFORE和AFTER关键字决定何时执行触发器操作
- 要修改的表必须都存在同一个库中,作为触发器被附加的表或视图,必须使用tablename,而不能是database.tablename
- 当创建约束触发器时会执行约束选项,通过约束选项我们可以设置触发器的触发时间,当约束触发器实现的约束被违反的时候,它会抛出异常
//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……
6.INDEX索引
索引是一种特殊的加速数据检索的特殊表查询,它是一个指向表中数据的指针。索引就像是一本书的目录。
索引可以加速SELECT语句和WHERE查询数据的速度,但是会降低UPDATE和INSERT语句的速度。
索引的创建使用的是CREATE INDEX语句,需要指定表和要添加索引的列(一或多),并指定索引是升序或降序排列。
索引是唯一的。
常用的索引类型:
- 单列索引
- 组合索引
- 唯一索引
- 局部索引
- 隐式索引
单列索引
//语法
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); --在一列上添加索引
组合索引
//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
唯一索引
//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
局部索引
//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
隐式索引
隐式索引是在创建对象的时候,由数据库自动创建的索引,如主键约束和唯一约束。
DROP INDEX删除索引
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
7.TRUNCATE TABLE删除表数据
TRUNCATE TABLE会删除表数据,但是会保留表结构。
虽然DROP TABLE也能够删除表数据,但是会同时删除表结构。
虽然DELETE的效果相同,但是TRUNCATE TABLE更快,可以立即释放表空间,而且不需要后续使用VACUUM操作,因为它不需要检索数据。
(VACUUM是PGSQL用于释放、再利用被更新、删除操作占据的表空间)
//语法
TRUNCATE TABLE table_name;
//实例
TRUNCATE TABLE weather;
8.View 视图
视图并不是一张真正的表,而是通过名称存储在数据库中的SQL语句。
视图是一个预定义的SQL查询形式存在的表组合。
视图可以包括一个表所有的行(或一行或多行)。
视图可以通过一个或多个表查询(取决于SQL查询中有几张表)。
视图是一个虚拟表,可以允许我们限制数据访问或汇总各表中的数据。
视图是只读的,不能进行增删改操作。
//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;
9.TRANSACTION 事务
事务的简介:
TRANSACTION事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位,由一个有限的数据库操作序列组成。
事务通常包含了读写操作。
当事务被提交到了DBMS(数据库管理系统),DBMS需要确保所有的操作都独立运行、互不干扰,但同时又是一个整体,如果一个操作失败,那么久整体回滚。
事务的特性:
- 原子性:事务作为一个整体,其中的操作要么全部执行成功,要么一个失败整体回滚;
- 一致性:确保数据库从一个一致状态转换到另一个一致状态;
- 隔离性:多个事务并发执行时,一个事务的执行并不会影响到其他事务的执行;
- 持久性:被提交的修改应永久保存到数据库中;
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;
10.LOCK 锁
LOCK锁主要是为了保证数据库数据的一致性,可以阻止用户修改一行或整个表,一般用在高并发的数据库中。
数据库中两种基本锁:
- 排他锁(Exclusive Locks):其他事务不可以读取和修改;
- 共享锁(Share Locks):其他事务可以读取,但是不能修改;
//LOCK语法
LOCK [TABLE]
name --被锁表名
IN
lock_mode; --锁定模式
死锁
死锁可能发生在两个事务彼此等待对方结束的时候。虽然可以回滚结束它,但是不方便。最好可以指定锁顺序避免死锁发生。
11.子查询
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~
12.SERIAL自增长
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~
13.SEQUENCE序列
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;
14.GANT权限
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';
15.常用函数
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) |
参考文章和手册
1.PostgreSQL菜鸟手册
2.PostgreSQL中文手册
3.一些其他零散的博客~