当前位置：首页 > wzjs >正文

贵州省城乡建设厅官网揭阳百度快照优化排名

wzjs 2025/8/6 19:56:31

贵州省城乡建设厅官网,揭阳百度快照优化排名,口碑好的广州做网站,网站网页PostgreSQL 简介 PostgreSQL（常简称为 Postgres）是一款功能强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），以其高度可扩展性、标准兼容性和对复杂查询的支持而闻名。它支持 SQL（结构化查询语言）并提供…

PostgreSQL 简介

PostgreSQL（常简称为 Postgres）是一款功能强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），以其高度可扩展性、标准兼容性和对复杂查询的支持而闻名。它支持 SQL（结构化查询语言）并提供了丰富的功能，适用于从简单应用到大规模企业级系统的多种场景。

核心特点

开源与免费
PostgreSQL 遵循开源协议（PostgreSQL License），允许免费使用、修改和分发，拥有活跃的全球开发者社区支持。
高度可扩展
- 支持自定义数据类型、运算符、索引和函数。
- 提供扩展（Extensions）机制，如 PostGIS（地理空间数据）、pgcrypto（加密）等。
ACID 兼容
严格遵循原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），确保事务安全可靠。
复杂查询与高级 SQL
- 支持窗口函数、CTE（公共表表达式）、递归查询。
- 提供 JSON/JSONB 数据类型，支持半结构化数据存储与查询。
多版本并发控制（MVCC）
通过 MVCC 实现高并发读写，避免锁竞争，提升性能。
跨平台与多语言支持
可在 Linux、Windows、macOS 等系统运行，支持 Python、Java、C/C++、Go 等多种编程语言接口。

适用场景

企业级应用：复杂事务处理（OLTP）、数据分析（OLAP）。
地理信息系统（GIS）：通过 PostGIS 扩展管理空间数据。
Web 与移动应用：支持 JSON 和 RESTful API 集成。
大数据与科学计算：并行处理和海量数据存储。
全文搜索：内置文本搜索功能，媲美专用搜索引擎。

历史背景

起源于 1986 年加州大学伯克利分校的 Ingres 项目。
1994 年更名为 PostgreSQL，意为“Ingres 的后继者”。
持续迭代更新，2023 年发布最新版本 PostgreSQL 16。

与其他数据库对比

特性	PostgreSQL	MySQL
事务支持	完全支持 ACID	仅 InnoDB 引擎支持
复杂查询能力	强大（窗口函数、CTE）	较为基础
扩展性	高度可扩展	依赖存储引擎
JSON 支持	原生 JSON/JSONB	有限 JSON 功能
适用场景	OLTP、OLAP、GIS 等	简单 OLTP、Web 应用

快速入门示例

安装
根据操作系统选择安装方式（如 Ubuntu：sudo apt-get install postgresql）。

基本操作

-- 创建数据库
CREATE DATABASE testdb;-- 创建表
CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),email VARCHAR(100)
);-- 插入数据
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');-- 查询数据
SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';

高级功能示例

JSONB 数据处理

CREATE TABLE products (id SERIAL PRIMARY KEY,details JSONB
);INSERT INTO products (details) VALUES ('{"name": "Laptop", "price": 999, "tags": ["electronics", "sale"]}');-- 查询 JSON 字段中的值
SELECT details->>'name' AS product_name 
FROM products 
WHERE details @> '{"tags": ["sale"]}';

全文搜索

CREATE TABLE documents (id SERIAL PRIMARY KEY,content TEXT
);-- 创建全文搜索索引
CREATE INDEX idx_fts ON documents USING gin(to_tsvector('english', content));-- 搜索包含关键词的文档
SELECT * FROM documents 
WHERE to_tsvector('english', content) @@ to_tsquery('数据库');