1. 查詢表名稱
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在psql狀態(tài)下查詢表名稱:\dt
SQL方式查看表名稱:
SELECT?tablename?FROM?pg_tables;
SELECT ? viewname ? FROM ? pg_views ?
WHERE ? ? schemaname ='public'
PostgreSQL獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中所有view名?視圖
SELECT ? viewname ? FROM ? pg_views
WHERE ? ? schemaname ='public'
2. 查詢表結(jié)構(gòu)
在psql狀態(tài)下查詢表結(jié)構(gòu) \d?tablename
SQL方式查看表結(jié)構(gòu)
SELECT a.attnum,
a.attname AS field,
t.typname AS type,
a.attlen AS length,
a.atttypmod AS lengthvar,
a.attnotnull AS notnull,
b.description AS comment
FROM pg_class c,
pg_attribute a
LEFT OUTER JOIN pg_description b ON a.attrelid=b.objoid AND a.attnum = b.objsubid,
pg_type t
WHERE c.relname = 'udoc_saldiscount'
and a.attnum 0
and a.attrelid = c.oid
and a.atttypid = t.oid
ORDER BY a.attnum;
擴(kuò)展資料:
PostgreSQL存儲(chǔ)系統(tǒng)是由以下幾個(gè)子模塊所構(gòu)成的:
1)頁面管理子模塊:對(duì)PostgreSQL緩沖區(qū)頁面的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行定義以及提供頁面操作的方法。
2)緩沖區(qū)管理子模塊:管理PostgreSQL的緩沖區(qū),包括本地緩沖區(qū)和共享緩沖區(qū)。
3)存儲(chǔ)設(shè)備管理子模塊:數(shù)據(jù)庫(kù)記錄是存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)上的,存儲(chǔ)設(shè)備管理子模塊將屏蔽不同物理存儲(chǔ)設(shè)備(塊設(shè)備,流設(shè)備)接口函數(shù)的差異,向上層緩沖區(qū)管理子模塊提供統(tǒng)一的訪問接口函數(shù)。
4)文件管理子模塊:一般的操作系統(tǒng)對(duì)一個(gè)進(jìn)程允許打開的文件數(shù)是有限制的,而PostgreSQL服務(wù)器有些時(shí)候需要打開的文件數(shù)是很多的,因此PostgreSQL文件管理子模塊自身為了突破這個(gè)瓶頸,封裝了文件的讀寫操作。
PostgreSQL的主要優(yōu)點(diǎn):
1、對(duì)事務(wù)的支持與MySQL相比,經(jīng)歷了更為徹底的測(cè)試。對(duì)于一個(gè)嚴(yán)肅的商業(yè)應(yīng)用來說,事務(wù)的支持是不可或缺的。
2、MySQL對(duì)于無事務(wù)的MyISAM表。采用表鎖定,一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的查詢很可能會(huì)長(zhǎng)時(shí)間地阻礙對(duì)表的更新。而PostgreSQL不存在這樣的問題。
3、PostgreSQL支持存儲(chǔ)過程,而目前MySQL不支持,對(duì)于一個(gè)嚴(yán)肅的商業(yè)應(yīng)用來說,作為數(shù)據(jù)庫(kù)本身,有眾多的商業(yè)邏輯的存在,此時(shí)使用存儲(chǔ)過程可以在較少地增加數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的負(fù)擔(dān)的前提下,對(duì)這樣的商業(yè)邏輯進(jìn)行封裝,并可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器本身的內(nèi)在機(jī)制對(duì)存儲(chǔ)過程的執(zhí)行進(jìn)行優(yōu)化。此外存儲(chǔ)過程的存在也避免了在網(wǎng)絡(luò)上大量的原始的SQL語句的傳輸,這樣的優(yōu)勢(shì)是顯而易見的。
4、對(duì)視圖的支持,視圖的存在同樣可以最大限度地利用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器內(nèi)在的優(yōu)化機(jī)制。而且對(duì)于視圖權(quán)限的合理使用,事實(shí)上可以提供行級(jí)別的權(quán)限,這是MySQL的權(quán)限系統(tǒng)所無法實(shí)現(xiàn)的。
5、對(duì)觸發(fā)器的支持,觸發(fā)器的存在不可避免的會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行的效率,但是與此同時(shí),觸發(fā)器的存在也有利于對(duì)商業(yè)邏輯的封裝,可以減少應(yīng)用程序中對(duì)同一商業(yè)邏輯的重復(fù)控制。合理地使用觸發(fā)器也有利于保證數(shù)據(jù)的完整性。
6、對(duì)約束的支持。約束的作用更多地表現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)完整性的保證上,合理地使用約束,也可以減少編程的工作量。
一、索引的類型:
PostgreSQL提供了多種索引類型:B-Tree、Hash、GiST和GIN,由于它們使用了不同的算法,因此每種索引類型都有其適合的查詢類型,缺省時(shí),CREATE INDEX命令將創(chuàng)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圍查詢,特別是當(dāng)索引列包含操作符" 、=和"作為查詢條件時(shí),PostgreSQL的查詢規(guī)劃器都會(huì)考慮使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查詢中,PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而對(duì)于基于模式匹配操作符的查詢,如LIKE、ILIKE、~和 ~*,僅當(dāng)模式存在一個(gè)常量,且該常量位于模式字符串的開頭時(shí),如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo',索引才會(huì)生效,否則將會(huì)執(zhí)行全表掃描,如:col LIKE '%bar'。
2. Hash:
CREATE INDEX name ON table USING hash (column);
散列(Hash)索引只能處理簡(jiǎn)單的等于比較。當(dāng)索引列使用等于操作符進(jìn)行比較時(shí),查詢規(guī)劃器會(huì)考慮使用散列索引。
這里需要額外說明的是,PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引強(qiáng),但是散列索引的尺寸和構(gòu)造時(shí)間則更差。另外,由于散列索引操作目前沒有記錄WAL日志,因此一旦發(fā)生了數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰,我們將不得不用REINDEX重建散列索引。
3. GiST:
GiST索引不是一種單獨(dú)的索引類型,而是一種架構(gòu),可以在該架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)很多不同的索引策略。從而可以使GiST索引根據(jù)不同的索引策略,而使用特定的操作符類型。
4. GIN:
GIN索引是反轉(zhuǎn)索引,它可以處理包含多個(gè)鍵的值(比如數(shù)組)。與GiST類似,GIN同樣支持用戶定義的索引策略,從而可以使GIN索引根據(jù)不同的索引策略,而使用特定的操作符類型。作為示例,PostgreSQL的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布中包含了用于一維數(shù)組的GIN操作符類型,如:、=、等。
二、復(fù)合索引:
PostgreSQL中的索引可以定義在數(shù)據(jù)表的多個(gè)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類型的復(fù)合索引:
在B-Tree類型的復(fù)合索引中,該索引字段的任意子集均可用于查詢條件,不過,只有當(dāng)復(fù)合索引中的第一個(gè)索引字段(最左邊)被包含其中時(shí),才可以獲得最高效率。
2. GiST類型的復(fù)合索引:
在GiST類型的復(fù)合索引中,只有當(dāng)?shù)谝粋€(gè)索引字段被包含在查詢條件中時(shí),才能決定該查詢會(huì)掃描多少索引數(shù)據(jù),而其他索引字段上的條件只是會(huì)限制索引返回的條目。假如第一個(gè)索引字段上的大多數(shù)數(shù)據(jù)都有相同的鍵值,那么此時(shí)應(yīng)用GiST索引就會(huì)比較低效。
3. GIN類型的復(fù)合索引:
與B-Tree和GiST索引不同的是,GIN復(fù)合索引不會(huì)受到查詢條件中使用了哪些索引字段子集的影響,無論是哪種組合,都會(huì)得到相同的效率。
使用復(fù)合索引應(yīng)該謹(jǐn)慎。在大多數(shù)情況下,單一字段上的索引就已經(jīng)足夠了,并且還節(jié)約時(shí)間和空間。除非表的使用模式非常固定,否則超過三個(gè)字段的索引幾乎沒什么用處。
三、組合多個(gè)索引:
PostgreSQL可以在查詢時(shí)組合多個(gè)索引(包括同一索引的多次使用),來處理單個(gè)索引掃描不能實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)合。與此同時(shí),系統(tǒng)還可以在多個(gè)索引掃描之間組成AND和OR的條件。比如,一個(gè)類似WHERE x = 42 OR x = 47 OR x = 53 OR x = 99的查詢,可以被分解成四個(gè)獨(dú)立的基于x字段索引的掃描,每個(gè)掃描使用一個(gè)查詢子句,之后再將這些掃描結(jié)果OR在一起并生成最終的結(jié)果。另外一個(gè)例子是,如果我們?cè)趚和y上分別存在獨(dú)立的索引,那么一個(gè)類似WHERE x = 5 AND y = 6的查詢,就會(huì)分別基于這兩個(gè)字段的索引進(jìn)行掃描,之后再將各自掃描的結(jié)果進(jìn)行AND操作并生成最終的結(jié)果行。
為了組合多個(gè)索引,系統(tǒng)掃描每個(gè)需要的索引,然后在內(nèi)存里組織一個(gè)BITMAP,它將給出索引掃描出的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)表中的物理位置。然后,再根據(jù)查詢的需要,把這些位圖進(jìn)行AND或者OR的操作并得出最終的BITMAP。最后,檢索數(shù)據(jù)表并返回?cái)?shù)據(jù)行。表的數(shù)據(jù)行是按照物理順序進(jìn)行訪問的,因?yàn)檫@是位圖的布局,這就意味著任何原來的索引的排序都將消失。如果查詢中有ORDER BY子句,那么還將會(huì)有一個(gè)額外的排序步驟。因?yàn)檫@個(gè)原因,以及每個(gè)額外的索引掃描都會(huì)增加額外的時(shí)間,這樣規(guī)劃器有時(shí)候就會(huì)選擇使用簡(jiǎn)單的索引掃描,即使有多個(gè)索引可用也會(huì)如此。
四、唯一索引:
CREATE UNIQUE INDEX name ON table (column [, ...]);
五、表達(dá)式索引:
表達(dá)式索引主要用于在查詢條件中存在基于某個(gè)字段的函數(shù)或表達(dá)式的結(jié)果與其他值進(jìn)行比較的情況,如:
SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';
此時(shí),如果我們僅僅是在col1字段上建立索引,那么該查詢?cè)趫?zhí)行時(shí)一定不會(huì)使用該索引,而是直接進(jìn)行全表掃描。如果該表的數(shù)據(jù)量較大,那么執(zhí)行該查詢也將會(huì)需要很長(zhǎng)時(shí)間。解決該問題的辦法非常簡(jiǎn)單,在test1表上建立基于col1字段的表達(dá)式索引,如:
CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));
SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';
和上面的例子一樣,盡管我們可能會(huì)為first_name和last_name分別創(chuàng)建獨(dú)立索引,或者是基于這兩個(gè)字段的復(fù)合索引,在執(zhí)行該查詢語句時(shí),這些索引均不會(huì)被使用,該查詢能夠使用的索引只有我們下面創(chuàng)建的表達(dá)式索引。
CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));
CREATE INDEX命令的語法通常要求在索引表達(dá)式周圍書寫圓括弧,就像我們?cè)诘诙€(gè)例子里顯示的那樣。如果表達(dá)式只是一個(gè)函數(shù)調(diào)用,那么可以省略,就像我們?cè)诘谝粋€(gè)例子里顯示的那樣。
從索引維護(hù)的角度來看,索引表達(dá)式要相對(duì)低效一些,因?yàn)樵诓迦霐?shù)據(jù)或者更新數(shù)據(jù)的時(shí)候,都必須為該行計(jì)算表達(dá)式的結(jié)果,并將該結(jié)果直接存儲(chǔ)到索引里。然而在查詢時(shí),PostgreSQL就會(huì)把它們看做WHERE idxcol = 'constant',因此搜索的速度等效于基于簡(jiǎn)單索引的查詢。通常而言,我們只是應(yīng)該在檢索速度比插入和更新速度更重要的場(chǎng)景下使用表達(dá)式索引。
六、部分索引:
部分索引(partial index)是建立在一個(gè)表的子集上的索引,而該子集是由一個(gè)條件表達(dá)式定義的(叫做部分索引的謂詞)。該索引只包含表中那些滿足這個(gè)謂詞的行。
由于不是在所有的情況下都需要更新索引,因此部分索引會(huì)提高數(shù)據(jù)插入和數(shù)據(jù)更新的效率。然而又因?yàn)椴糠炙饕绕胀ㄋ饕?,因此可以更好的提高確實(shí)需要索引部分的查詢效率。見以下三個(gè)示例:
1. 索引字段和謂詞條件字段一致:
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');
下面的查詢將會(huì)用到該部分索引:
SELECT * FROM access_log WHERE url = '/index.html' AND client_ip = inet '212.78.10.32';
下面的查詢將不會(huì)用該部分索引:
一個(gè)不能使用這個(gè)索引的查詢可以是
SELECT * FROM access_log WHERE client_ip = inet '192.168.100.23';
2. 索引字段和謂詞條件字段不一致:
PostgreSQL支持帶任意謂詞的部分索引,唯一的約束是謂詞的字段也要來自于同樣的數(shù)據(jù)表。注意,如果你希望你的查詢語句能夠用到部分索引,那么就要求該查詢語句的條件部分必須和部分索引的謂詞完全匹配。 準(zhǔn)確說,只有在PostgreSQL能夠識(shí)別出該查詢的WHERE條件在數(shù)學(xué)上涵蓋了該索引的謂詞時(shí),這個(gè)部分索引才能被用于該查詢。
CREATE INDEX orders_unbilled_index ON orders(order_nr) WHERE billed is not true;
下面的查詢一定會(huì)用到該部分索引:
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND order_nr 10000;
那么對(duì)于如下查詢呢?
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND amount 5000.00;
這個(gè)查詢將不像上面那個(gè)查詢這么高效,畢竟查詢的條件語句中沒有用到索引字段,然而查詢條件"billed is not true"卻和部分索引的謂詞完全匹配,因此PostgreSQL將掃描整個(gè)索引。這樣只有在索引數(shù)據(jù)相對(duì)較少的情況下,該查詢才能更有效一些。
下面的查詢將不會(huì)用到部分索引。
SELECT * FROM orders WHERE order_nr = 3501;
3. 數(shù)據(jù)表子集的唯一性約束:
CREATE TABLE tests (
subject text,
target text,
success boolean,
...
);
CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests(subject, target) WHERE success;
該部分索引將只會(huì)對(duì)success字段值為true的數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一性約束。在實(shí)際的應(yīng)用中,如果成功的數(shù)據(jù)較少,而不成功的數(shù)據(jù)較多時(shí),該實(shí)現(xiàn)方法將會(huì)非常高效。
七、檢查索引的使用:
見以下四條建議:
1. 總是先運(yùn)行ANALYZE。
該命令將會(huì)收集表中數(shù)值分布狀況的統(tǒng)計(jì)。在估算一個(gè)查詢返回的行數(shù)時(shí)需要這個(gè)信息,而規(guī)劃器則需要這個(gè)行數(shù)以便給每個(gè)可能的查詢規(guī)劃賦予真實(shí)的開銷值。如果缺乏任何真實(shí)的統(tǒng)計(jì)信息,那么就會(huì)使用一些缺省數(shù)值,這樣肯定是不準(zhǔn)確的。因此,如果還沒有運(yùn)行ANALYZE就檢查一個(gè)索引的使用狀況,那將會(huì)是一次失敗的檢查。
2. 使用真實(shí)的數(shù)據(jù)做實(shí)驗(yàn)。
用測(cè)試數(shù)據(jù)填充數(shù)據(jù)表,那么該表的索引將只會(huì)基于測(cè)試數(shù)據(jù)來評(píng)估該如何使用索引,而不是對(duì)所有的數(shù)據(jù)都如此使用。比如從100000行中選1000行,規(guī)劃器可能會(huì)考慮使用索引,那么如果從100行中選1行就很難說也會(huì)使用索引了。因?yàn)?00行的數(shù)據(jù)很可能是存儲(chǔ)在一個(gè)磁盤頁面中,然而沒有任何查詢規(guī)劃能比通過順序訪問一個(gè)磁盤頁面更加高效了。與此同時(shí),在模擬測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)也要注意,如果這些數(shù)據(jù)是非常相似的數(shù)據(jù)、完全隨機(jī)的數(shù)據(jù),或按照排序順序插入的數(shù)據(jù),都會(huì)令統(tǒng)計(jì)信息偏離實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)該具有的特征。
3. 如果索引沒有得到使用,那么在測(cè)試中強(qiáng)制它的使用也許會(huì)有些價(jià)值。有一些運(yùn)行時(shí)參數(shù)可以關(guān)閉各種各樣的查詢規(guī)劃。
4. 強(qiáng)制使用索引用法將會(huì)導(dǎo)致兩種可能:一是系統(tǒng)選擇是正確的,使用索引實(shí)際上并不合適,二是查詢計(jì)劃的開銷計(jì)算并不能反映現(xiàn)實(shí)情況。這樣你就應(yīng)該對(duì)使用和不使用索引的查詢進(jìn)行計(jì)時(shí),這個(gè)時(shí)候EXPLAIN ANALYZE命令就很有用了。