postgresql特征的简单介绍

postgresql 建立索引

一、索引的类型：

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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。

如何安装PostgreSQL

PostgreSQL安装：

一、windows下安装过程

安装介质：postgresql-9.1.3-1-windows.exe（46M），安装过程非常简单，过程如下：

1、开始安装：

2、选择程序安装目录：

注：安装 PostgreSQL 的分区最好是 NTFS 格式的。PostgreSQL 首要任务是要保证数据的完整性，而 FAT 和 FAT32 文件系统不能提供这样的可靠性保障，而且 FAT 文件系统缺乏安全性保障，无法保证原始数据在未经授权的情况下被更改。此外，PostgreSQL 所使用的"多分点"功能完成表空间的这一特征在FAT文件系统下无法实现。

然而，在某些系统中，只有一种 FAT 分区，这种情况下，可以正常安装 PostgreSQL，但不要进行数据库的初始化工作。安装完成后，在 FAT 分区上手动执行 initdb.exe 程序即可，但不能保证其安全性和可靠性，并且建立表空间也会失败。

3、选择数据存放目录：

4、输入数据库超级用户和创建的OS用户的密码

注：数据库超级用户是一个非管理员账户，这是为了减少黑客利用在 PostgreSQL 发现的缺陷对系统造成损害，因此需要对数据库超级用户设置密码，如下图所示，安装程序自动建立的服务用户的用户名默认为 postgres。

5、设置服务监听端口，默认为5432

6、选择运行时语言环境

注：选择数据库存储区域的运行时语言环境（字符编码格式）。

在选择语言环境时，若选择"default locale"会导致安装不正确；同时，PostgreSQL 不支持 GBK 和 GB18030 作为字符集，如果选择其它四个中文字符集：中文繁体 香港（Chinese[Traditional], Hong Kong S.A.R.）、中文简体 新加坡（Chinese[Simplified], Singapore）、中文繁体 台湾（Chinese[Traditional], Taiwan）和中文繁体 澳门（Chinese[Traditional], Marco S.A.R.），会导致查询结果和排序效果不正确。建议选择"C"，即不使用区域。

----我选择了default localt，安装正确；建议选择default localt。

7、安装过程（2分钟）

8、安装完成

安装完成后，从开始文件夹可以看到：

在安装目录可以看到：

其中：data存放数据文件、日志文件、控制文件、配置文件等。

uninstall-postgresql.exe用于卸载已安装的数据库管理系统。

pg_env.bat里配置了数据库的几个环境变量，内容如下：

二、pgAdmin（大象）

对于每种数据库管理系统，都有相当多的设计与管理工具（可视化界面管理工具），有的是数据库厂商自己提供的（一般都至少有一个），有的是第三方公司开发的，你甚至可以自己写一个简单易用的管理工具。例如Oracle的Oracle SQL Developer（自己开发的）、PLSQL Developer（第三方公司开发的）、SQL Server Management Studio（自己开发的）、（开源中国）网站上提供的个人或组织开发的简易小巧的管理工具。

PostgreSQL就有好几款流行的管理工具，例如：pgAdmin、navicat_pgsql、phppgsql等。

pgAdmin是一个针对PostgreSQL数据库的设计和管理接口，可以在大多数操作系统上运行。软件用C++编写，具有很优秀的性能。

pgadmin 是与 Postgres 分开发布的，可以从下载。目前装个全功能的PostgreSQL数据库，自带该管理工具。

打开pgAdmin，可以看到在第一部分安装的本地数据库的属性，如下图所示：

图中可以看出，新安装的PostgreSQL数据库管理系统带有一个数据库postgres；已建好两个表空间：pg_default、pg_global。

initdb.exe初始化的两个默认表空间pg_global、pg_default。数据库默认的表空间pg_default 是用来存储系统目录对象、用户表、用户表index、和临时表、临时表index、内部临时表的默认空间，他是模板数据库template0和template1的默认表空间。initdb.exe初始化的两个默认表空间pg_global、pg_default。数据库默认的表空间pg_global是用来存储共享系统目录的默认空间。

pg_default 为 PostgreSQL也可以理解成系统表空间，它对应的物理位置为 $PGDATA/base目录。

在PostgreSQL（pg_catalog）下可以看到postgers数据库的一些数据字典和数据字典视图。

新建一个服务器连接，连接远程linux服务器上的PostgreSQL数据库（假设已有远程linux上已安装好PostgreSQL数据库管理系统）：

得到数据库属性如下图所示：

图中可以看出，该远程数据库管理系统上建有两个数据库：postgres、cpost；四个表空间：pg_default、pg_global、pis_data、pis_index。

三、pgsql

对于每种数据库管理系统，都会提供一个命令行管理接口，例如Oracle的sqlplus，SQL Server的isql和osql等。

凡是用图形管理界面可以实现的功能原则上都可以通过命令行界面命令实现。两者各有优缺点，使用场合不同。在windows下当然常用图形管理界面，因为在图像管理界面中往往都嵌有命令行工具，而在unix和linux下，当然就常用命令行工具了，除了我们在类unix下主要使用字符界面的原因外，还因为大部分情况下我们只能通过telnet或ssh工具远程连接服务器进行操作，此时也只能使用命令行了。

从开始目录打开SQL shell（pgsql），该可执行程序为E:\PostgreSQL\bin\psql.exe。输入密码得到如下图界面：

也可以在修改了系统环境变量Path之后（增加PostgreSQL\bin目录），从命令行直接启动pgsql。

至此，PostgreSQL在Windows下安装完毕。

为什么postgrelsql的性能没有mysql好

一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

二、任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降，而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑（5.5版本之后，在企业级版本中有个插件可以改善很多，不过需要付费）。

三、PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，实际上不止几何类型，PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型，相比之下mysql就差很多，instagram就是因为PG的空间数据库扩展POSTGIS远远强于MYSQL的my spatial而采用PGSQL的。

四、PG 的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作，这个和PGSQL的MVCC实现有关系。

五、PG 的可以使用函数和条件索引，这使得PG数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。

六、PG有极其强悍的 SQL 编程能力（9.x 图灵完备，支持递归！），有非常丰富的统计函数和统计语法支持，比如分析函数（ORACLE的叫法，PG里叫window函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于R的支持也很好。这一点上MYSQL就差的很远，很多分析功能都不支持，腾讯内部数据存储主要是MYSQL，但是数据分析主要是HADOOP+PGSQL。

七、PG 的有多种集群架构可以选择，plproxy 可以支持语句级的镜像或分片，slony 可以进行字段级的同步设置，standby 可以构建WAL文件级或流式的读写分离集群，同步频率和集群策略调整方便，操作非常简单。

八、一般关系型数据库的字符串有限定长度8k左右，无限长 TEXT 类型的功能受限，只能作为外部大数据访问。而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问，SQL语法内置正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用xml xpath。用PG的话，文档数据库都可以省了。

九，对于WEB应用来说，复制的特性很重要，mysql到现在也是异步复制，pgsql可以做到同步，异步，半同步复制。还有mysql的同步是基于binlog复制，类似oracle golden gate,是基于stream的复制，做到同步很困难，这种方式更加适合异地复制，pgsql的复制基于wal，可以做到同步复制。同时，pgsql还提供stream复制。

十，pgsql对于numa架构的支持比mysql强一些，比MYSQL对于读的性能更好一些，pgsql提交可以完全异步，而mysql的内存表不够实用（因为表锁的原因）

最后说一下我感觉 PG 不如 MySQL 的地方。

第一，MySQL有一些实用的运维支持，如 slow-query.log ，这个pg肯定可以定制出来，但是如果可以配置使用就更好了。

第二是mysql的innodb引擎，可以充分优化利用系统所有内存，超大内存下PG对内存使用的不那么充分，

第三点，MySQL的复制可以用多级从库，但是在9.2之前，PGSQL不能用从库带从库。

第四点，从测试结果上看，mysql 5.5的性能提升很大，单机性能强于pgsql，5.6应该会强更多.

第五点，对于web应用来说,mysql 5.6 的内置MC API功能很好用，PGSQL差一些。

另外一些：

pgsql和mysql都是背后有商业公司，而且都不是一个公司。大部分开发者，都是拿工资的。

说mysql的执行速度比pgsql快很多是不对的，速度接近，而且很多时候取决于你的配置。

对于存储过程，函数，视图之类的功能，现在两个数据库都可以支持了。

另外多线程架构和多进程架构之间没有绝对的好坏，oracle在unix上是多进程架构，在windows上是多线程架构。

很多pg应用也是24/7的应用，比如skype. 最近几个版本VACUUM基本不影响PGSQL 运行，8.0之后的PGSQL不需要cygwin就可以在windows上运行。

至于说对于事务的支持，mysql和pgsql都没有问题。

什么数据库比较热门？

总体来说，主流数据库并不存在明确的好坏之分，每一种数据库都有各自的优缺点，最主要还是看它是否能够满足您的需求。

总的来说，选择数据库可以从以下角度考虑：

从个人角度出发的话，如果是以学习和小型业务需求为主，推荐使用MySQL，它的优势在于：

成本（免费）

自由（完全开源，适用多个场景）

性能（体积小但速度快）

这三点决定了MySQL数据库的超高性价比。并且目前有不少主流公司仍然青睐MySQL，大名鼎鼎的Fackbook就依然在延续MySQL的使用。

2. 如果是企业角度出发，主流的大型数据库如Oracle、Sql Server...以及近些年来大数据领域十分火热的非关系型数据库，例如Redis、HBse等等，都可以作为考虑的对象。

接下来具体列举一些常用数据库的优缺点，希望能为大家提供参考：

MySQL：

优势：

MySQL是开放源代码的数据库，任何人都可以获得该数据库的源代码。

MySQL能够实现跨平台操作，可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等操作系统上运行。

MySQL数据库是一款自由软件，大部分应用场景下都是免费使用。

MySQL功能强大且使用方便，社区生态繁荣，有诸多学习资料。

缺点：规模小，功能有限。

SQL Server

高度可扩展：可以从单一的笔记本电脑上运行任何东西或以高倍云服务器网络运行，或在两者之间任何东西。

“虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求“

生态链广：具有内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制，带来了更好的安全性。

Oracle

Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，具有以下特点：

可移植性好（在各类大、中、小、微机环境中都适用）

使用方便、

功能强

因此，Oracle是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

DB2

DB2是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据。它的应用特点如下：

支持面向对象的编程：db2支持复杂的数据结构，如无结构文本对象，可以对无结构文本对象进行布尔匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用户数据类型和用户自定义函数。

支持多媒体应用程序：db2支持大二分对象（blob），允许在数据库中存取二进制大对象和文本大对象。其中，二进制大对象可以用来存储多媒体对象。

具有良好的备份和恢复能力

支持存储过程和触发器，用户可以在建表时显示的定义复杂的完整性规则

支持异构分布式数据库访问，支持数据复制

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”。

PostgreSQL具有如下特征：

函数：通过函数，可以在数据库服务器端执行指令程序。

索引：用户可以自定义索引方法，或使用内置的 B 树，哈希表与 GiST 索引。

触发器：触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如：一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制：PostgreSQL使用多版本并发控制（MVCC，Multiversion concurrency control）系统进行并发控制，该系统向每个用户提供了一个数据库的”快照”，用户在事务内所作的每个修改，对于其他的用户都不可见，直到该事务成功提交。

规则：规则（RULE）允许一个查询能被重写，通常用来实现对视图（VIEW）的操作，如插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）。

数据类型：包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。

全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，8.3版本中内嵌 Tsearch2。

NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore 原生支持，至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。

数据仓库：能平滑迁移至同属 PostgreSQL 生态的 GreenPlum，DeepGreen，HAWK 等，使用 FDW 进行 ETL