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一、windows下安装过程 安装介质:postgresql-9.1.3-1-windows.exe(46M),安装过程非常简单,过程如下: 1、开始安装: 2、选择程序安装目录: 注:安装 PostgreSQL 的分区最好是 NTFS 格式的。
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postgreSQL是一款先进的开源数据库,拥有非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统(ORDBMS),可面向企业复杂SQL的OLTP业务场景,支持多项企业级功能,能解决使用数据库的各种难题。
PostgreSQL的优势有很多。它是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS),在灵活的BSD许可证下发行。
postgreSQL的特征
函数:通过函数,可以在数据库服务器端执行指令程序。
索引:用户可以自定义索引方法,或使用内置的 B 树,哈希表与 GiST 索引。
触发器:触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如:一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制:PostgreSQL使用多版本并发控制(MVCC,Multiversion concurrency control)系统进行并发控制,该系统向每个用户提供了一个数据库的"快照",用户在事务内所作的每个修改,对于其他的用户都不可见,直到该事务成功提交。
规则:规则(RULE)允许一个查询能被重写,通常用来实现对视图(VIEW)的操作,如插入(INSERT)、更新(UPDATE)、删除(DELETE)。
数据类型:包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。全文检索:通过 Tsearch2 或 OpenFTS,8.3版本中内嵌 Tsearch2。
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postgreSQL生态的GreenPlum,DeepGreen,HAWK 等,使用 FDW 进行 ETL。
David Bolton是一名独立开发者,他使用PostgreSQL和MySQL都已有超过十年的时间。近日,他撰文阐述了选择PostgreSQL而不是MySQL的理由。他认为,MySQL之所以仍然如此流行是因为每个Linux Web托管软件包中都包含它。但随着Oracle将其收购,MySQL的开源程度大不如前。而PostgreSQL不仅发展更快,还加入了JSON支持,成为少数几个支持NoSQL的关系型数据库之一。
MySQL/MariaDB的当前版本是5.7.6(MariaDB为MySQL创建者Monty Widenius创建的一个MySQL分支),PostgreSQL的版本是9.4.1。Bolton从以下几个方面对比了两者的最新版本:
ANSI标准兼容性:与先前的版本相比,MySQL已经有了长足的进步,但MySQL背后的哲学是,如果客户喜欢,他们就会支持非标准扩展,而PostgreSQL从开始就将标准构建到平台里。不过,二者殊途同归,差别不大;
ACID遵从性:PostgreSQL有一个存储引擎,而MySQL有9个,但只有MyIsam和InnoDB与大部分用户有关,其中,后者为默认存储引擎。InnoDB和PostgreSQL都完全遵循ACID,差别不大;
无锁表修改:MyIsam使用表级锁来提升速度,这会导致写互斥。但PostgreSQL和InnoDB均使用行级锁,差别不大;
子查询:长期以来,这一直是MySQL的一个弱点,虽然5.6.5作了重大改进,但PostgreSQL对表连接支持得更好,尤其是MySQL不支持全外连接,因此,这方面PostgreSQL胜过MySQL;
JSON支持和NoSQL:PostgreSQL最近增加了JSON支持,与传统的关系型数据库相比,它提供了更大的数据存储灵活性,因此,这方面PostgreSQL胜过MySQL。
此外,Bolton指出,选择PostgreSQL还有如下理由:
更好的许可:PostgreSQL采用类似MIT的许可协议,允许开发人员做任何事情,包括在开源或闭源产品中商用,而MySQL的客户端遵循GPL许可协议,所以开发人员必须向Oracle付费或者将自己的应用程序开源;
更好的数据一致性: PostgreSQL会在数据插入和更新之前进行严格的验证,确保数据合法才会进行相应的操作,但在MySQL中,开发人员需要将服务器设定为严格SQL模式才能达到同样的目的,否则可能会产生不规范数据;
服务器扩展:MySQL提供了插件程序API,
支持C/C++或任何兼容C的语言,而且从5.7.3版本开始支持全文搜索,PostgreSQL有一个类似的系统但支持的语言更多,包括C/C++、
Java、.Net、Perl、
Python、Ruby、Tcl、ODBC等,它甚至可以在单独的进程中运行用户提供的代码;除了所有关系型数据库都包含的有关数据库、表和列的一般信息
外,PostgreSQL系统目录中还可以包含关于数据类型、函数和存取方法的信息,开发人员可以通过修改这些信息实现扩展。
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
select * from (select 除了时间所有字段写出来,to_date('COMMENTTIME','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') time from T_SCHOOL_RECORDCOMMENT where RECORDID = :p_cid) order by time desc; 这样试试,但是你的时间字段用该保存为date类型
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。
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