关于postgresql操作的信息

Postgresql数据库如何新建登录用户

我们使用Postgresql数据库的时候，默认都是用postgres用户进行数据操作。但是有时为了数据安全，我们会另外建一些账号给相关的工作人员使用。那么Postgresql数据库中如何新建登录用户呢？下面我给大家分享一下。

创新互联公司服务项目包括天桥网站建设、天桥网站制作、天桥网页制作以及天桥网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，天桥网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到天桥省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！

工具/材料

pgAdmin4

01

首先打开Postgresql的管理工具pgAdmin4，接着双击服务器名称，如下图所示

02

在弹出的Connect to Server界面中输入postgres用户的密码，然后点击OK按钮，如下图所示

03

进入到数据库以后右键单击"登录/组角色"选项，选择Create下面的Login/Group Role选项，如下图所示

04

接下来会弹出创建登录用户的界面，我们先给用户起一个名字，尽量是英文，如下图所示

05

然后切换到Definition页卡，给登录用户设置一个登录密码，如下图所示，注意Connection limit要设置为-1

06

接着切换到Privileges界面，这里需要给登录用户设置一下操作权限，大家可以根据自己的需要设置即可，如下图所示

07

接下来切换到Membership页卡，给登录用户设置一个角色，这里我直接把管理员的角色给它了，如下图所示

08

上述设置完毕以后回到数据库主界面，我们就可以看到"登录/组角色"下面就已经有我们新建的登录用户了，如下图所示

09

最后我们断开当前的连接，用新建的用户进行登录，如果登录正常的话则代表一切设置成功，如下图所示

postgresql里边的数组怎么操作

1. 数组可以作为字段类型

PostgreSQL中数据是一种基本的数据类型，可以作为字段的类型定义。例如,

CREATE TABLE ads.tb_mo_item

(

mo_key integer NOT NULL,

input_flow integer[] NOT NULL DEFAULT ARRAY[]::integer[] 

);

2. 可以用array[]来初始化一个数组

select array[1, 3, 4]::int[];

3. 操作数组有一系列函数, 可以实现数组比较，添加新元素，一般数组是否包含另一数组的判断，等等。具体参考PostgreSQL说明文档中函数和操作符中有关Array的部分。

操作符有: =, , , , =, =, @, @, , ||

函数有: array_append, array_cat, array_ndims, array_dims, array_fill, array_length, array_lower, array_remove, array_replace, array_to_string, array_upper, string_to_array, unnest等.

其中，常用的是: array_append,  array_length, unnest

4. 使用数组下标获得数组的元素，下标是从1开始的

select (array[1, 3, 4]::int[])[2];

5. 可以用unnest将数组转换成一个结果集，个人觉得这个很有用处

select a.a from unnest(array[1, 3, 4]::int[]) a;

postgresql 建立索引

一、索引的类型：

PostgreSQL提供了多种索引类型：B-Tree、Hash、GiST和GIN，由于它们使用了不同的算法，因此每种索引类型都有其适合的查询类型，缺省时，CREATE INDEX命令将创建B-Tree索引。

1. B-Tree:

CREATE TABLE test1 (

id integer,

content varchar

);

CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id);

B-Tree索引主要用于等于和范围查询，特别是当索引列包含操作符" 、=和"作为查询条件时，PostgreSQL的查询规划器都会考虑使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查询中，PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而对于基于模式匹配操作符的查询，如LIKE、ILIKE、~和 ~*，仅当模式存在一个常量，且该常量位于模式字符串的开头时，如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo'，索引才会生效，否则将会执行全表扫描，如：col LIKE '%bar'。

2. Hash：

CREATE INDEX name ON table USING hash (column);

散列(Hash)索引只能处理简单的等于比较。当索引列使用等于操作符进行比较时，查询规划器会考虑使用散列索引。

这里需要额外说明的是，PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引强，但是散列索引的尺寸和构造时间则更差。另外，由于散列索引操作目前没有记录WAL日志，因此一旦发生了数据库崩溃，我们将不得不用REINDEX重建散列索引。

3. GiST：

GiST索引不是一种单独的索引类型，而是一种架构，可以在该架构上实现很多不同的索引策略。从而可以使GiST索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。

4. GIN：

GIN索引是反转索引，它可以处理包含多个键的值(比如数组)。与GiST类似，GIN同样支持用户定义的索引策略，从而可以使GIN索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。作为示例，PostgreSQL的标准发布中包含了用于一维数组的GIN操作符类型，如：、=、等。

二、复合索引：

PostgreSQL中的索引可以定义在数据表的多个字段上，如：

CREATE TABLE test2 (

major int,

minor int,

name varchar

}

CREATE INDEX test2_mm_idx ON test2 (major, minor);

1. B-Tree类型的复合索引：

在B-Tree类型的复合索引中，该索引字段的任意子集均可用于查询条件，不过，只有当复合索引中的第一个索引字段(最左边)被包含其中时，才可以获得最高效率。

2. GiST类型的复合索引：

在GiST类型的复合索引中，只有当第一个索引字段被包含在查询条件中时，才能决定该查询会扫描多少索引数据，而其他索引字段上的条件只是会限制索引返回的条目。假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。

3. GIN类型的复合索引：

与B-Tree和GiST索引不同的是，GIN复合索引不会受到查询条件中使用了哪些索引字段子集的影响，无论是哪种组合，都会得到相同的效率。

使用复合索引应该谨慎。在大多数情况下，单一字段上的索引就已经足够了，并且还节约时间和空间。除非表的使用模式非常固定，否则超过三个字段的索引几乎没什么用处。

三、组合多个索引：

PostgreSQL可以在查询时组合多个索引(包括同一索引的多次使用)，来处理单个索引扫描不能实现的场合。与此同时，系统还可以在多个索引扫描之间组成AND和OR的条件。比如，一个类似WHERE x = 42 OR x = 47 OR x = 53 OR x = 99的查询，可以被分解成四个独立的基于x字段索引的扫描，每个扫描使用一个查询子句，之后再将这些扫描结果OR在一起并生成最终的结果。另外一个例子是，如果我们在x和y上分别存在独立的索引，那么一个类似WHERE x = 5 AND y = 6的查询，就会分别基于这两个字段的索引进行扫描，之后再将各自扫描的结果进行AND操作并生成最终的结果行。

为了组合多个索引，系统扫描每个需要的索引，然后在内存里组织一个BITMAP，它将给出索引扫描出的数据在数据表中的物理位置。然后，再根据查询的需要，把这些位图进行AND或者OR的操作并得出最终的BITMAP。最后，检索数据表并返回数据行。表的数据行是按照物理顺序进行访问的，因为这是位图的布局，这就意味着任何原来的索引的排序都将消失。如果查询中有ORDER BY子句，那么还将会有一个额外的排序步骤。因为这个原因，以及每个额外的索引扫描都会增加额外的时间，这样规划器有时候就会选择使用简单的索引扫描，即使有多个索引可用也会如此。

四、唯一索引：

CREATE UNIQUE INDEX name ON table (column [, ...]);

五、表达式索引：

表达式索引主要用于在查询条件中存在基于某个字段的函数或表达式的结果与其他值进行比较的情况，如：

SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';

此时，如果我们仅仅是在col1字段上建立索引，那么该查询在执行时一定不会使用该索引，而是直接进行全表扫描。如果该表的数据量较大，那么执行该查询也将会需要很长时间。解决该问题的办法非常简单，在test1表上建立基于col1字段的表达式索引，如：

CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));

SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';

和上面的例子一样，尽管我们可能会为first_name和last_name分别创建独立索引，或者是基于这两个字段的复合索引，在执行该查询语句时，这些索引均不会被使用，该查询能够使用的索引只有我们下面创建的表达式索引。

CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));

CREATE INDEX命令的语法通常要求在索引表达式周围书写圆括弧，就像我们在第二个例子里显示的那样。如果表达式只是一个函数调用，那么可以省略，就像我们在第一个例子里显示的那样。

从索引维护的角度来看，索引表达式要相对低效一些，因为在插入数据或者更新数据的时候，都必须为该行计算表达式的结果，并将该结果直接存储到索引里。然而在查询时，PostgreSQL就会把它们看做WHERE idxcol = 'constant'，因此搜索的速度等效于基于简单索引的查询。通常而言，我们只是应该在检索速度比插入和更新速度更重要的场景下使用表达式索引。

六、部分索引：

部分索引(partial index)是建立在一个表的子集上的索引，而该子集是由一个条件表达式定义的(叫做部分索引的谓词)。该索引只包含表中那些满足这个谓词的行。

由于不是在所有的情况下都需要更新索引，因此部分索引会提高数据插入和数据更新的效率。然而又因为部分索引比普通索引要小，因此可以更好的提高确实需要索引部分的查询效率。见以下三个示例：

1. 索引字段和谓词条件字段一致：

CREATE INDEX access_log_client_ip_ix ON access_log(client_ip)

WHERE NOT (client_ip inet '192.168.100.0' AND client_ip inet '192.168.100.255');

下面的查询将会用到该部分索引：

SELECT * FROM access_log WHERE url = '/index.html' AND client_ip = inet '212.78.10.32';

下面的查询将不会用该部分索引：

一个不能使用这个索引的查询可以是

SELECT * FROM access_log WHERE client_ip = inet '192.168.100.23';

2. 索引字段和谓词条件字段不一致：

PostgreSQL支持带任意谓词的部分索引，唯一的约束是谓词的字段也要来自于同样的数据表。注意，如果你希望你的查询语句能够用到部分索引，那么就要求该查询语句的条件部分必须和部分索引的谓词完全匹配。 准确说，只有在PostgreSQL能够识别出该查询的WHERE条件在数学上涵盖了该索引的谓词时，这个部分索引才能被用于该查询。

CREATE INDEX orders_unbilled_index ON orders(order_nr) WHERE billed is not true;

下面的查询一定会用到该部分索引：

SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND order_nr 10000;

那么对于如下查询呢？

SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND amount 5000.00;

这个查询将不像上面那个查询这么高效，毕竟查询的条件语句中没有用到索引字段，然而查询条件"billed is not true"却和部分索引的谓词完全匹配，因此PostgreSQL将扫描整个索引。这样只有在索引数据相对较少的情况下，该查询才能更有效一些。

下面的查询将不会用到部分索引。

SELECT * FROM orders WHERE order_nr = 3501;

3. 数据表子集的唯一性约束：

CREATE TABLE tests (

subject text,

target text,

success boolean,

...

);

CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests(subject, target) WHERE success;

该部分索引将只会对success字段值为true的数据进行唯一性约束。在实际的应用中，如果成功的数据较少，而不成功的数据较多时，该实现方法将会非常高效。

七、检查索引的使用：

见以下四条建议：

1. 总是先运行ANALYZE。

该命令将会收集表中数值分布状况的统计。在估算一个查询返回的行数时需要这个信息，而规划器则需要这个行数以便给每个可能的查询规划赋予真实的开销值。如果缺乏任何真实的统计信息，那么就会使用一些缺省数值，这样肯定是不准确的。因此，如果还没有运行ANALYZE就检查一个索引的使用状况，那将会是一次失败的检查。

2. 使用真实的数据做实验。

用测试数据填充数据表，那么该表的索引将只会基于测试数据来评估该如何使用索引，而不是对所有的数据都如此使用。比如从100000行中选1000行，规划器可能会考虑使用索引，那么如果从100行中选1行就很难说也会使用索引了。因为100行的数据很可能是存储在一个磁盘页面中，然而没有任何查询规划能比通过顺序访问一个磁盘页面更加高效了。与此同时，在模拟测试数据时也要注意，如果这些数据是非常相似的数据、完全随机的数据，或按照排序顺序插入的数据，都会令统计信息偏离实际数据应该具有的特征。

3. 如果索引没有得到使用，那么在测试中强制它的使用也许会有些价值。有一些运行时参数可以关闭各种各样的查询规划。

4. 强制使用索引用法将会导致两种可能：一是系统选择是正确的，使用索引实际上并不合适，二是查询计划的开销计算并不能反映现实情况。这样你就应该对使用和不使用索引的查询进行计时，这个时候EXPLAIN ANALYZE命令就很有用了。

PostgreSQL全文检索简介

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。

【PostgreSQL】在 Linux 下操作 PostgreSQL 的指令

切换到 postgres 用户： sudo su - postgres

打开 PostgreSQL 控制台： psql ；退出控制台： quit

管理指令：

其他指令：

PostgreSQL服务器启动及关闭方法

1. 启动数据库服务器(posgres用户)：

[postgres@localhost bin]$ postgres -D /opt/postgresql/data/ /opt/postgresql/log/pg_server.log 21

[1] 4508

当然如果设置了环境变量

PGDATA=/opt/postgresql/data

export PGDATA

后，可使用pg_ctl工具进行启动:

[postgres@localhost log]$ pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log

pg_ctl: another server might be running; trying to start server anyway

pg_ctl: could not start server

Examine the log output.

[postgres@localhost log]$

因为之前已经启动，所以打印“another server might be running”。此时，查看日志，有如下信息:

[postgres@localhost log]$ cat pg_server.log

FATAL: lock file "postmaster.pid" already exists

HINT: Is another postmaster (PID 4491) running in data directory "/opt/postgresql/data"?

[postgres@localhost log]$

当然，最简的.启动方式是：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl start

server starting

[postgres@localhost ~]$ LOG: database system was shut down at 2011-07-09 13:58:00 CST

LOG: autovacuum launcher started

LOG: database system is ready to accept connections

如果要在操作系统启动时就启动PG,可以在/etc/rc.d/rc.local 文件中加以下语句：

/opt/postgresql/bin/pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log -D /opt/postgresql/data

2.关闭服务器

最简单方法：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop

waiting for server to shut down.... done

server stopped

与Oracle相同，在关闭时也可采用不同的模式，简介如下：

SIGTERM

不再允许新的连接，但是允许所有活跃的会话正常完成他们的工作，只有在所有会话都结束任务后才关闭。这是智能关闭。

SIGINT

不再允许新的连接，向所有活跃服务器发送 SIGTERM(让它们立刻退出)，然后等待所有子进程退出并关闭数据库。这是快速关闭。

SIGQUIT

令 postgres 向所有子进程发送 SIGQUIT 并且立即退出(所有子进程也会立即退出)，而不会妥善地关闭数据库系统。这是立即关闭。这样做会导致下次启动时的恢复(通过重放 WAL 日志)。我们推荐只在紧急的时候使用这个方法。

SIGKILL

此选项尽量不要使用，这样会阻止服务器清理共享内存和信号灯资源，那样的话你只能在启动服务器之前自己手工做这件事。另外，SIGKILL 直接把 postgres 杀掉，而不会等它把信号中继给它的子进程，因此我们还需要手工杀掉每个独立子进程。

使用方法举例：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop -o SIGTERM

LOG: received smart shutdown request

LOG: autovacuum launcher shutting down

waiting for server to shut down....LOG: shutting down

LOG: database system is shut down

done

server stopped

[postgres@localhost ~]$

最快速关闭方法：kill postgres 进程

[postgres@localhost ~]$ kill -INT `head -1 /opt/postgresql/data/postmaster.pid`

[postgres@localhost ~]$ LOG: received fast shutdown request

LOG: aborting any active transactions

LOG: autovacuum launcher shutting down

LOG: shutting down

LOG: database system is shut down

附：postgre启动后的进程，如下:

[postgres@localhost ~]$ ps -ef|grep post

root 4609 4543 0 13:57 pts/2 00:00:00 su - postgres

postgres 4610 4609 0 13:57 pts/2 00:00:00 -bash

postgres 4724 1 0 14:08 pts/2 00:00:00 /opt/postgresql/bin/postgres

postgres 4726 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: writer process

postgres 4727 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: wal writer process

postgres 4728 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: autovacuum launcher process

postgres 4729 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: stats collector process

postgres 4752 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 ps -ef

postgres 4753 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 grep post

[postgres@localhost ~]$