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前言
mysql可能大家都用的比较多且普遍，最近1年在使用PostgreSql，其大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友，分享下使用方式与心得
PostgreSql
PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，4.2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。同样，PostgreSQL也可以用许多方法扩展，例如通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引方法、过程语言等。另外，因为许可证的灵活，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL。 —— 引自搜索引擎百科
软件下载
数据库服务（各版本）：https://www.postgresql.org/ftp/source/
可视化Client（推荐使用postico，比较好用）：Postico首页、文档和下载 – PostgreSQL 客户端 – OSCHINA – 中文开源技术交流社区
语法
整体使用感觉是有mysql经验的朋友直接上手就可以，只不过有些特殊的语句我罗列下（常用）
1. 使用终端命令行客户端链接数据库
psql -h 数据库服务器ip -d 库名 -U 用户名
2.DDL部分指令
\c testdatabase 创建库
\dn 列出所有
\l 库列表
\dnS 列出所有模式 S代表各个schema
\d tablename 列出表详情 类似于mysql的show create table
3.时序分片
— 建表语句
CREATE TABLE info(
type varchar(15) NOT NULL,
info varchar(20) NOT NULL,
amount decimal(36, 18) NOT NULL,
ts timestamp without time zone NOT NULL,
CONSTRAINT info_ukey UNIQUE (type, info, ts)
) WITH (OIDS = FALSE) TABLESPACE default;— 时序+分片
SELECT create_hypertable(‘info’, ‘ts’, chunk_time_interval => interval ‘1 weeks’);
SELECT add_dimension(‘info’, ‘type’, number_partitions => 5);
使用 create_hypertable 函数将 postgres 标准表转化为 hypertable
create_hypertable 有三个参数【表名、分区列（一般为 TIMESTAMPTZ 类型）、时间间隔】
add_dimension函数在info表的type字段上添加5个分区的维度
两个语句共同作用的感觉可以抽象一下，像是切豆腐，横着按照1厘米切了N刀后，再竖着切了5刀
4.导出/入表
（1）以csv文件导出info表
\COPY (select * from info) TO /root/info.csv DELIMITER ‘,’ CSV HEADER
（2）从csv文件导入info表
\COPY public.info FROM /root/info.csv DELIMITER ‘,’ CSV HEADER
备份还有一种方式，需要用到pg_dump
（1）导出testdatabase库下的public schema下的所有表的结构到/tmp/testdb_public.sql文件
(只导出结构，添加–s，代表schema)
pg_dump “host=xxx.xx.xx.xx hostaddr=xxx.xx.xx.xx port=5432 user=postgres password=xxxxx dbname=testdatabase” –table=public.* –s > /tmp/testdb_public.sql;
（2）区别于（1），导出insert语句
pg_dump “host=xxx.xx.xx.xx hostaddr=xxx.xx.xx.xx port=5432 user=postgres password=xxxxx dbname=testdatabase” –table=public.info –column-inserts > /tmp/testdb_public_info.sql;
其他pg_dump相关的指令就不做列举了，需要的朋友可以搜一下，功能还是很强大的，但是需要注意的点是，针对不同的pg版本，可能导出内容不尽相同
结语
作为一款开源免费的数据库，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助
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