PostgreSQL的使用向导

文献参考:https://www.postgresql.org/docs/12/tutorial.html

这个文档，基本对PG的使用有一个感性认识。

数据库
创建表
查询表的语句
表连接查询
Aggregate Functions 聚合函数
update语句的应用
delete语句的应用
视图
事务

数据库

创建数据库

[postgres@db ~]$ createdb zsddb

进入数据库

$ psql zsddb

查看版本

zsddb=# SELECT version();

                                                 version

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

 PostgreSQL 12.1 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-23), 64-bit

(1 row)

查看当前时间日期

zsddb=# SELECT current_date;

 current_date

--------------

 2019-12-02

(1 row)

简单的select

zsddb=# SELECT 2 + 2;

 ?column?

----------

        4

(1 row)

获得帮助命令

zsddb=# \h

退出psql客户端

两种方式，如下:

zsddb=# quit

zsddb=# \q

创建表

weather和cities表的创建

CREATE TABLE weather (

    city            varchar(80),

    temp_lo         int,           -- low temperature

    temp_hi         int,           -- high temperature

    prcp            real,          -- precipitation

    date            date

);

CREATE TABLE cities (

    name            varchar(80),

    location        point

);

删除表

DROP TABLE tablename;

插入数据

INSERT INTO weather VALUES ('San Francisco', 46, 50, 0.25, '1994-11-27');

The point type requires a coordinate pair as input, as shown here:

INSERT INTO cities VALUES ('San Francisco', '(-194.0, 53.0)');

INSERT INTO weather (city, temp_lo, temp_hi, prcp, date)

    VALUES ('San Francisco', 43, 57, 0.0, '1994-11-29');

INSERT INTO weather (date, city, temp_hi, temp_lo)

    VALUES ('1994-11-29', 'Hayward', 54, 37);

数据库导出成csv文本文件

zsddb=# copy weather to '/home/postgres/weather.csv' delimiter ',' csv header;

COPY 3

zsddb=# exit

[postgres@db ~]$ cat /home/postgres/weather.csv

city,temp_lo,temp_hi,prcp,date

San Francisco,46,50,0.25,1994-11-27

San Francisco,43,57,0,1994-11-29

Hayward,37,54,,1994-11-29

查询表的语句

查询所有的数据

zsddb=# SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29

(3 rows)

查看指定列

zsddb=# SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29

(3 rows)

查看平均温度

zsddb=# SELECT city, (temp_hi+temp_lo)/2 AS temp_avg, date FROM weather;

     city      | temp_avg |    date

---------------+----------+------------

 San Francisco |       48 | 1994-11-27

 San Francisco |       50 | 1994-11-29

 Hayward       |       45 | 1994-11-29

(3 rows)

查看城市是'San Francisco',降水率大于0的数据。

zsddb=# SELECT * FROM weather

zsddb-#     WHERE city = 'San Francisco' AND prcp > 0.0;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

(1 row)

对城市排序

zsddb=# SELECT * FROM weather

zsddb-#     ORDER BY city;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29

(3 rows)

城市排序后，对温度再排序

zsddb=# SELECT * FROM weather

zsddb-#     ORDER BY city, temp_lo;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

城市去重DISTINCT

zsddb=# SELECT DISTINCT city

zsddb-#     FROM weather;

     city

---------------

 Hayward

 San Francisco

(2 rows)

去重+排序

SELECT DISTINCT city

    FROM weather

    ORDER BY city;

表连接查询

查看zsddb数据库下的表名称

zsddb=# \dt

          List of relations

 Schema |  Name   | Type  |  Owner

--------+---------+-------+----------

 public | cities  | table | postgres

 public | weather | table | postgres

(2 rows)

查看表结构

zsddb=# \d weather

Table "public.weather"

 Column  |         Type          | Collation | Nullable | Default

---------+-----------------------+-----------+----------+---------

 city    | character varying(80) |           |          |

 temp_lo | integer               |           |          |

 temp_hi | integer               |           |          |

 prcp    | real                  |           |          |

 date    | date                  |           |          | 

zsddb=# \d cities

Table "public.cities"

  Column  |         Type          | Collation | Nullable | Default

----------+-----------------------+-----------+----------+---------

 name     | character varying(80) |           |          |

 location | point                 |           |          |

weather.city和cities.name做表连接查询。

zsddb=# SELECT *

zsddb-#     FROM weather, cities

zsddb-#     WHERE city = name;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location

---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)

(2 rows)

一般来说，你可能会输出你想要的列而不是"*"

zsddb=# SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location

zsddb-#     FROM weather, cities

zsddb-#     WHERE city = name;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    | location

---------------+---------+---------+------+------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | (-194,53)

虽然pg的parser会自动分析city和name是属于哪个表的列。但是如果有同名的列话，还需手动指定，如下:

zsddb=# SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,

zsddb-#        weather.prcp, weather.date, cities.location

zsddb-#     FROM weather, cities

zsddb-#     WHERE cities.name = weather.city;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    | location

---------------+---------+---------+------+------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | (-194,53)

(2 rows)

上述的写法被广泛认为是good style ，还有一种替代写法如下:

zsddb=# SELECT *

zsddb-#     FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location

---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)

(2 rows)

其实为了说明，上面的连接其实是inner join的表连接。

现在我们要把 Hayward那条记录找回来，我们需要对weather 表中每条记录与cities的表的记录相匹配，如果

匹配不到，就用"empty value"来显示，这个就需要用到outer join。如下:

zsddb=# SELECT *

zsddb-#     FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location

---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29 |               |

(3 rows)

当然还有right outer joins and full outer joins，这里不演示了。

我们还可以对表自身做一个表连接，叫做self join,如下:

zsddb=# SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,

zsddb-#     W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high

zsddb-#     FROM weather W1, weather W2

zsddb-#     WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo

zsddb-#     AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;

     city      | low | high |     city      | low | high

---------------+-----+------+---------------+-----+------

 San Francisco |  43 |   57 | San Francisco |  46 |   50

 Hayward       |  37 |   54 | San Francisco |  46 |   50

(2 rows)

当然，以后通过对表一个别名，减少select打query的数量，如下:

zsddb=# SELECT *

zsddb-#     FROM weather w, cities c

zsddb-#     WHERE w.city = c.name;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location

---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)

Aggregate Functions 聚合函数

天气最大值

zsddb=# SELECT max(temp_lo) FROM weather;

 max

-----

  46

(1 row)

如果想知道temp_lo最大值对应的城市

zsddb=# SELECT city FROM weather

zsddb-#     WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);

     city

---------------

 San Francisco

(1 row)

使用聚合函数，需要group by来进行分组。

zsddb=# SELECT city, max(temp_lo)

zsddb-#     FROM weather

zsddb-#     GROUP BY city;

     city      | max

---------------+-----

 Hayward       |  37

 San Francisco |  46

(2 rows)

聚合函数，需要group by，再加where条件，挑选出小于40的。

zsddb=# SELECT city, max(temp_lo)

zsddb-#     FROM weather

zsddb-#     GROUP BY city

zsddb-#     HAVING max(temp_lo) < 40;

  city   | max

---------+-----

 Hayward |  37

(1 row)

update语句的应用

zsddb=# SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29

 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29

(3 rows)

zsddb=# UPDATE weather

zsddb-#     SET temp_hi = temp_hi - 2,  temp_lo = temp_lo - 2

zsddb-#     WHERE date > '1994-11-28';

UPDATE 2

zsddb=# SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      41 |      55 |    0 | 1994-11-29

 Hayward       |      35 |      52 |      | 1994-11-29

delete语句的应用

zsddb=# SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      41 |      55 |    0 | 1994-11-29

 Hayward       |      35 |      52 |      | 1994-11-29

(3 rows)

zsddb=# DELETE FROM weather WHERE city = 'Hayward';

DELETE 1

zsddb=# SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date

---------------+---------+---------+------+------------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

 San Francisco |      41 |      55 |    0 | 1994-11-29

(2 rows)

视图

CREATE VIEW myview AS

    SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location

        FROM weather, cities

        WHERE city = name;

zsddb=# SELECT * FROM myview;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    | location

---------------+---------+---------+------+------------+-----------

 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | (-194,53)

 San Francisco |      41 |      55 |    0 | 1994-11-29 | (-194,53)

(2 rows)

事务

PostgreSQL通过BEGIN和COMMIT这一对代表事务的开启。

BEGIN;

UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00

    WHERE name = 'Alice';

-- etc etc

COMMIT;

PostgreSQL的使用向导的更多相关文章

DRDS和RDS主要用来存储用户交易信息，MongoDB主要用来存储商品维度信息
数据集成Data Integration-数加-大数据-阿里云 https://www.aliyun.com/product/cdp 数据集成支持的数据源数据源类型数据源来源数据源被读取目标数 ...
连接到 PostgreSQL 数据源（SQL Server 导入和导出向导）
本主题向你介绍如何从 SQL Server 导入和导出向导的“选择数据源”页或“选择目标”页连接到 PostgreSQL 数据源. 重要连接到 PostgreSQL 数据库的详细需求和先决条件不在此 ...
PostgreSQL:安装
官网地址:https://www.postgresql.org/ 安装文件下载地址:http://www.enterprisedb.com/products-services-training/pgd ...
Navicat for PostgreSQL 必须知道的十大功能
Navicat for PostgreSQL 是一套易于使用的图形化 PostgreSQL 数据库管理工具.可使用强劲的 SQL 编辑器创建和运行查询.函数和使用多功能的数据编辑工具管理数据.Navi ...
golang web实战之一（beego,mvc postgresql）
想写个小网站,听说MVC过时了,流行MVVM,但是看了一下gin+vue+axios方式,发现还有一堆知识点要掌握,尤其是不喜欢nodejs和javascript方式的写法.算了,还是用beego来写 ...
Confluence 6 PostgreSQL 输入你的数据库细节
在 Confluence 的设置安装向导中,将会指导你 Confluence 如何连接到你的数据库.请确定选择 "My own database". 使用 JDBC 连接(默认) ...
在Windows中安装PostgreSQL
在Windows中安装PostgreSQL 虽然PostgreSQL是为类UNIX平台开发的,但它却是可以移植的.从7.1版本开始,PostgreSQL可以编译安装和作为一个PostgreSQL服务器 ...
【转帖】Windows下PostgreSQL安装图解
Windows下PostgreSQL安装图解这篇文章主要为大家介绍了如果在Windows下安装PostgreSQL数据库的方法,需要的朋友可以参考下现在谈起免费数据库,大多数人首先 ...
PostgreSQL+pgpool-II复制方案
目录 PostgreSQL+pgpool-II复制方案 1. Pgpool-II介绍 2. pgpool-II安装 2.1 安装pgpool-II yum源,并安装pgpool-II 2.2 添加Pg ...

随机推荐

foreach数组并直接改变数组内容
<?php $arr = array(1, 2, 3, 4); foreach ($arr as &$value) { $value = $value * 2; } // $arr is ...
设计模式C++描述----12.享元(Flyweight)模式
一. 概述在面向对象系统的设计何实现中,创建对象是最为常见的操作. 这里面就有一个问题:如果一个应用程序使用了太多的对象,就会造成很大的存储开销.特别是对于大量轻量级(细粒度)的对象,比如在文档编辑 ...
《大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化》新专栏
基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏首发地址:http://www.54tianzhisheng. ...
一:XMind
Linux CentOS7部署ASP.NET Core应用程序，并配置Nginx反向代理服务器
前言: 本篇文章主要讲解的是如何在Linux CentOS7操作系统搭建.NET Core运行环境并发布ASP.NET Core应用程序,以及配置Nginx反向代理服务器.因为公司的项目一直都是托管在 ...
[翻译]Jupyter notebook .NET Core 内核预览1
当您想到Jupyter Notebooks时,您可能会考虑使用Python,R,Julia或Scala而不是.NET编写代码. 今天,我们很高兴宣布您可以在Jupyter Notebooks中编写.N ...
什么是浮点型？什么是单精度浮点数（float）以及双精度浮点数（double）？
前言作为一名java学习者,怎能不懂这些java基础中的基础呢?本文就带各位温顾温顾java浮点型.单精度浮点数.双精度浮点数. 浮点型首先明确java中浮点型数据类型主要有:单精度float.双 ...
【XSY2525】Maze 2017多校
Description 考虑一个 N×M 的网格,每个网格要么是空的,要么是障碍物.整个网格四周都是墙壁(即第1行和第n行,第1列和第m列都是墙壁),墙壁有且仅有两处开口,分别代表起点和终点.起点总是 ...
[考试反思]0817NOIP模拟测试24：冲淡
一切都还好吗? 是啊,还好. 前两名仍然被外校包揽/ B哥140撑住场面,120/110/100不等.我90分混吃等死排了个大并列第10. 考前说要考凸包,打开了几个博客慢慢看一直到考试开始. 然而我 ...
2019年10月13日 spss习题 wangqingchao
1.spss发行版本的说法,正确的是:B a.两年发行一个新版本 b.一年发行一个新版本 c.没有任何规律 d.三年发行一个新版本 2.哪些是spss统计分析软件的基本窗口:A a.结果查看 ...