post

你可以稍微麻烦点 写两个方法

{ // GET api/values public IEnumerable Get() { return new string[] { "value1", "value2" }; } // GET api/values/5 public string Get(int id) { return "value"; } // POST api/values public void Post(string value) { } // PUT api/values/5 public void Put(int id, string value) { } // DELETE api/values/5 public void Delete(int id) { }

百度地图JavaScript API是一套由JavaScript语言编写的应用程序接口，它能够帮助您在网站中构建功能丰富、交互性强的地图应用程序。百度地图API不仅包含构建地图的基本功能接口，还提供了诸如本地搜索、路线规划等数据服务。适用于PC或移动设备端的基于浏览器的开发。JS版本还为用户开放了开源库，简化开发。百度地图Web服务API包括Place API、Geocoding API、Direction API，能够快速响应用户的请求，返回xml&Json 数据。就百度地图API目前政策，若用户使用该套API，需要先申请key。其中Place API使用受限，其他均无限免费使用。百度移动版地图SDK，分为Android版与Symbian版，为移动设备地图应用开发提供基本地图、本地搜索、路线规划、定位等服务。若用户使用该套SDK，也需要先申请key。百度地图定位SDK，与百度移动版地图SDK相比，是以更小的体积提供给开发者，帮助开发者完成位置信息获取与应用开发的工具。百度地图目前提供Android和Symbian版本，且开发者是不需要申请key就可使用。百度地图车联网API，是百度地图于2012年6月推出的，为车联网行业定制的一套API。提供地图显示、地址解析、位置描述、本地搜索、周边搜索、驾车路径规划、信息发送、天气、交通事件等多种服务。百度地图LBS云，是百度地图2012年8月底新推出的，也是在百度世界大会2012为开发者提供的”七大武器“之一，即百度地图针对LBS开发者全新推出的服务，借助百度云服务与云计算，通过地图API，实现用户的海量位置数据云存储，同时，也可实现快速云检索。LBS·云将位置数据存储、空间检索、地图展现等任务一站式托管在百度云端，为开发者降低开发成本，有利于开发者提高开发效率。百度地图URI API，用户可在自己的应用或者网页中，直接调用网页版百度地图或者手机端（百度地图客户端或网页版）实现地图位置展示，公交换乘，周边信息展示等功能，还能通过一个URL串快速分享给他人。URI API支持PC端、移动版（Android、iOS)。

PostMessage(hWnd,WM_SYSKEYDOWN,VK_MENU,0); PostMessage(hWnd,WM_SYSKEYDOWN,0x41,0); Sleep(50); PostMessage(hWnd,WM_SYSKEYUP,0x41,0); PostMessage(hWnd,WM_SYSKEYUP,VK_MENU,0); 有人解释说，按下组合键的时候系统是发两条消息的 但是看到Win32 SDK,感觉上就发一次就可以了…… 偶然间又看到最后一个参数的说明，有所发现！先看WM_SYSKEYDOWN的help The WM_SYSKEYDOWN message is posted to the window with the keyboard focus when the user holds down the ALT key and then presses another key. It also occurs when no window currently has the keyboard focus; in this case, the WM_SYSKEYDOWN message is sent to the active window. The window that receives the message can distinguish between these two contexts by checking the context code in the lKeyData parameter. WM_SYSKEYDOWN nVirtKey = (int) wParam; // virtual-key code lKeyData = lParam; // key data Parameters nVirtKey Value of wParam. Specifies the virtual-key code of the key being pressed. lKeyData Value of lParam. Specifies the repeat count, scan code, extended-key flag, context code, previous key-state flag, and transition-state flag, as shown in the following table: Value Description 0-15 Specifies the repeat count. The value is the number of times the keystroke is repeated as a result of the user holding down the key. 16-23 Specifies the scan code. The value depends on the original equipment manufacturer (OEM). 24 Specifies whether the key is an extended key, such as the right-hand ALT and CTRL keys that appear on an enhanced 101- or 102-key keyboard. The value is 1 if it is an extended key; otherwise, it is 0. 25-28 Reserved; do not use. 29 Specifies the context code. The value is 1 if the ALT key is down while the key is pressed; it is 0 if the WM_SYSKEYDOWN message is posted to the active window because no window has the keyboard focus. 30 Specifies the previous key state. The value is 1 if the key is down before the message is sent, or it is 0 if the key is up. 31 Specifies the transition state. The value is always 0 for a WM_SYSKEYDOWN message. 之前曾经修改过keyData的16－23位为VK_MENU，第30位参数为1,但没效果 请看位29的说明！！ The value is 1 if the ALT key is down while the key is pressed; 当值为1时表示ALT键被按下！这不正是我需要的吗？于是把29位设置为1,函数调用变成 PostMessage(hWnd,WM_SYSKEYDOWN,0x41,1<<29); 经过测试，发现这个就是Alt+A的效果！！原来这么简单，但为什么很多人弄得那么复杂，我当时查找的时候也是迷惘啊，浪费了N多小时。 类似有个WM_SYSKEYUP,WM_SYSCHAR(这个不知道干什么用) 记录一下免得 又便成了 找不到资料的傻子了 postmessage(edit1.handle,wm_keydown,vk_down,$20000000） Ctrl ： $10000000; Shift： $08000000; Alt:20000000 Delphi键盘按键伪码 if key = chr(VK_RETURN) then... 常数名称 十六进制值 十进制值 对应按键 VK_LBUTTON 01 1 鼠标的左键 VK_RBUTTON 02 2 鼠标的右键 VK-CANCEL 03 3 Contol-break 执行 VK_MBUTTON 04 4 鼠标的中键（三按键鼠标) VK_BACK 08 8 Backspace键 VK_TAB 09 9 Tab键 VK_CLEAR 0C 12 Clear键 VK_RETURN 0D 13 Enter键 VK_SHIFT 10 16 Shift键 VK_CONTROL 11 17 Ctrl键 VK_MENU 12 18 Alt键 VK_PAUSE 13 19 Pause键 VK_CAPITAL 14 20 Caps Lock键 VK_ESCAPE 1B 27 Ese键 VK_SPACE 20 32 Spacebar键 VK_PRIOR 21 33 Page Up键 VK_NEXT 22 34 Page Domw键 VK_END 23 35 End键 VK_HOME 24 36 Home键 VK_LEFT 25 37 LEFT ARROW 键(←) VK_UP 26 38 UP ARROW键(↑) VK_RIGHT 27 39 RIGHT ARROW键(→) VK_DOWN 28 40 DOWN ARROW键(↓) VK_SELECT 29 41 SELECT键 VK_EXECUTE 2B 43 EXECUTE键 VK_SNAPSHOT 2C 44 Print Screen键 VK_INSERT 2D 45 Ins键 VK_DELETE 2E 46 Del键 VK_HELP 2F 47 Help键 VK_0 30 48 0键 VK_1 31 49 1键 VK_2 32 50 2键 VK_3 33 51 3键 VK_4 34 52 4键 VK_5 35 53 5键 VK_6 36 54 6键 VK_7 37 55 7键 VK_8 38 56 8键 VK_9 39 57 9键 VK_A 41 65 A键 VK_B 42 66 B键 VK_C 43 67 C键 VK_D 44 68 D键 VK_E 45 69 E键 VK_F 46 70 F键 VK_G 47 71 G键 VK_H 48 72 H键 VK_I 49 73 I键 VK_J 4A 74 J键 VK_K 4B 75 K键 VK_L 4C 76 L键 VK_M 4D 77 M键 VK_N 4E 78 N键 VK_O 4F 79 O键 VK_P 50 80 P键 VK_Q 51 81 Q键 VK_R 52 82 R键 VK_S 53 83 S键 VK_T 54 84 T键 VK_U 55 85 U键 VK_V 56 86 V键 VK_W 57 87 W键 VK_X 58 88 X键 VK_Y 59 89 Y键 VK_BZ 5A 90 Z键 VK_NUMPAD0 60 96 数字键0键 VK_NUMPAD1 61 97 数字键1键 VK_NUMPAD2 62 98 数字键2键 VK_NUMPAD3 63 99 数字键3键 VK_NUMPAD4 64 100 数字键4键 VK_NUMPAD5 65 101 数字键5键 VK_NUMPAD6 66 102 数字键6键 VK_NUMPAD7 67 103 数字键7键 VK_NUMPAD8 68 104 数字键8键 VK_NUMPAD9 69 105 数字键9键 VK_MULTIPLY 6A 106 *键 VK_ADD 6B 107 +键 VK_SEPARATOR 6C 108 Separator键 VK_SUBTRACT 6D 109 -键 VK_DECIMAL 6E 110 .键 VK_DIVIDE 6F 111 键 VK_F1 70 112 F1键 VK_F2 71 113 F2键 VK_F3 72 114 F3键 VK_F4 73 115 F4键 VK_F5 74 116 F5键 VK_F6 75 117 F6键 VK_F7 76 118 F7键 VK_F8 77 119 F8键 VK_F9 78 120 F9键 VK_F10 79 121 F10键 VK_F11 7A 122 F11键 VK_F12 7B 123 F12键 VK_NUMLOCK 90 144 Num Lock 键 VK_SCROLL 91 145 Scroll Lock键

使用苹果朵蜜可以通过APIPOST模拟表单提交来实现下载功能。你可以在苹果朵蜜官网参考关于APIPOST的文档说明，以及关于如何模拟表单提交的教程。

表单提交中get和post方式的区别有5点 1.get是从服务器上获取数据，post是向服务器传送数据。 2.get是把参数数据队列加到提交表单的ACTION属性所指的URL中，值和表单内各个字段一一对应，在URL中可以看到。post是通过HTTPpost机制，将表单内各个...

接口无非就是接受数据然后处理返回结果，客户端接收结果数据处理/*apixxxxx.php*/$data=$_POST;数据处理.....returnjson_encode($redata);/*客户端js*/$.post("xxxxx.php",data,fucnction(datas){处理结果});类似上面的处理流程

1、Post 传参的问题一般使用Web serivce 、MVC等等方式做接口的时候，其传递参数就是拼接字符串。但是Web Api对于Post的参数传递却不一样，每次只能接受一个参数。其实通过官方的Demo我们也可以看出参数的传递方式。 // POST api/values public void Post([FromBody]string value) { }单个参数的传递就可以参考官方的方法，但是如果有多个参数就不能在后面定义多个基本数据类型了。多个参数的时候就需要做封装处理，比如封装成实体类或其他。在请求的时候参数可以使用json的形式传递给接口，这个json也不是随意定义的，其字段数据类型等等要和接受的实体类一致。例如下面：//请求接口所传递的json数据{"UserId":"48f3889","UserName":"超级管理员","Content":"撒大帝","Remark":"","IsOk":true}//接口的定义方式[HttpPost]public string CreateActionLog([FromBody]PostData data){ return "";}其中 PostData是一个自定义的实体类。public class PostData { /// <summary> /// 用户id /// </summary> public string UserId { get; set; } /// <summary> /// 用户姓名 /// </summary> public string UserName { get; set; } /// <summary> /// 操作内容 /// </summary> public string Content { get; set; } /// <summary> /// 操作备注信息 /// </summary> public string Remark { get; set; } /// <summary> /// bool 类型 /// </summary> public bool IsOk { get; set; }}接口方面就可以使用PostData对象的数据了。2、同一个ApiController 出现多个get或者post等调用提示错误这问题是因为默认的Web Api 中的路由是没有带Action的，所以调用的时候不知道是调用那个Action导致错误的。自带默认路由 config.Routes.MapHttpRoute( name: "DefaultApi", routeTemplate: "api/{controller}/{id}", defaults: new { id = RouteParameter.Optional } );从上面的默认路由很明显发现是没有带Action的处理方法：修改默认的路由 config.Routes.MapHttpRoute( name: "DefaultApi", routeTemplate: "api/{controller}/{action}/{id}", defaults: new { controller = "Home", action = "Index", id = RouteParameter.Optional } );

apipost借口测试总是响应cannot的处理方法是在设置里关闭。根据查询相关资料信息：ApiPost报TypeError：Cannotreadproperty"oauth"ofundefined是由于默认开启了mock自动识别导致的，在设置里关闭即可。

apipost登录填验证码的网站方式如下：1、登录apipost网站。2、登录用户名，输入账号密码。3、输入可以接收到验证码的手机号，点击发送验证码。4、输入验证码，点击登录完毕。

apipost7是一款API接口测试工具，通常被后端开发人员用于接口测试。但是，作为一名前端工程师，你也有可能会用到这个工具，比如在开发前端页面需要联调后端接口时，可以借助apipost7进行接口测试。同时，apipost7提供了多种数据格式和参数传递方式供使用，适用于各种接口测试场景。因此，如果你是一名前端工程师且需要进行接口测试，apipost7是一个不错的选择。

什么是mock？ Mock测试就是在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，用一个虚拟的对象来创建以便测试的测试方法。 有了Mock，前后端人员只需要定义好接口文档就可以开始并行工作，互不影响，只在最后的联调阶段往来密切；后端与后端之间如果有接口耦合，也同样能被Mock解决；测试过程中如果遇到依赖接口没有准备好，同样可以借助Mock；不会出现一个团队等待另一个团队的情况。 这样的话，开发自测阶段就可以及早开展，从而发现缺陷的时机也提前了，有利于整个产品质量以及进度的保证。 ApiPost简介： ApiPost是一个支持团队协作，并可直接生成文档的API调试、管理工具。它支持模拟POST、GET、PUT等常见请求，是后台接口开发者或前端、接口测试人员不可多得的工具 。 apipost上如何使用mock 您可以将ApiPost 的响应文档当作响应结果通过Mock URL直接请求，并且响应文档支持mockjs语法。 mock地址效果： 将生成的mock URL地址发给前端 您可以将ApiPost生成的mock URL地址发给前端来代替您的接口地址，这样前端就可以使用您模拟的数据进行先一步的调试开发了。当您的接口完成后，再替换回来即可。

脚本语法 JavaScript语法规则 实现功能有： 测试（断言）请求返回结果的正确性（后置脚本）。 动态修改接口请求参数，如增加接口签名参数等（前置脚本）。 接口请求之间传递数据（使用脚本操作变量）。 脚本中可以直接请求一个接口地址。 例子：在预执行脚本中定义一个函数_random 预后执行脚本都可定义、获取、删除、清空环境变量、全局变量等 例子如下： 后执行脚本还可进行断言和响应结果数据可视化设置 断言 1、断言定义 2、断言验证 返回响应数据如下 定义：在后执行脚本里添加； 特别注意：每个测试用例是一行，不能换行。 验证结果： 绿色表示测试通过，红色表示测试不通过 【补充】集合（list）验证 定义： 笔者暂时还没有找到添加断言业务描述的参数方法，一般断言有断言描述和断言表达式。但这个语法上好像不支持。后期如果找到一并补充上

请问你是想问apipost总是自动带了contenttype接口什么原因？在使用apipost进行接口测试时，如果没有明确指定contenttype，apipost会默认添加一个contenttype为"application/json;charset=utf-8"的请求头，这是因为大部分接口都需要指定contenttype来说明请求的数据格式，如JSON、XML等等。如果没有指定contenttype，服务器无法正确解析请求的数据，从而导致请求失败。因此，apipost默认添加contenttype请求头是为了提高接口测试的准确性和可靠性，避免因为缺少contenttype而导致接口测试失败的情况发生。如果您已经确定了请求的contenttype，可以手动设置请求头的contenttype来覆盖apipost默认的请求头。

持这边是支持IPv6的，您检查一下您那边有什么问题

作者|徐结怀 宋荣荣 编辑|张康 随着数字化浪潮快速席卷各行各业，以及研发前后端分离协作成为主流，架起前后端数据流通桥梁的API，呈现出爆发式增长的态势。为了让开发、设计、测试、迭代、协同更加高效，API-first（API优先）公司在行业内展露头角。 最近，36氪率先报道的 ApiPost引发了资本关注 ，据悉，ApiPost刚刚获得高瓴资本、盈动资本等一线顶级VC机构的投资，已成为国内目前极具独角兽潜力的API研发协同工具。 那么，API究竟是什么？API-first的商业价值几何？能给行业、企业发展带来什么样的影响？带着这些问题，36氪独家对话了ApiPost的创始人穆红伟。 36氪：最近几年，“API”理念逐渐破圈， 全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司 Gartner 宣告了“API 经济”的到来。现在“API-first”被很多人挂在嘴边，但其实很多人并不完全清楚它的含义，你可以解释一下吗？ 穆红伟： 要了解API-first，首先需要知道什么是API。关于API的含义，我可以举一个简单的例子： 假如我去一家餐厅吃饭， 在单机混合开发时代，厨师做完餐后直接把餐拿到我的面前。 而在前后端分离开发时代，厨师做完餐后，会通过服务员把餐拿到我的面前。 在这个例子里面，我就是用户（user），服务员就是API，而厨师或者厨房就是服务器或者云端。 这种前后端分离的模式，会大大降低应用开发中的耦合性，各个角色分工协作的同时，也大大的提升了效率。所以，API-first（API优先）逐渐成为应用开发模式不可逆转的潮流。 据Postman在2020的一份调查报告显示，40.7% 软件研发团队一半以上时间花在 API 上，即：后端人员在创造API，前端人员在调用API，测试人员在测试API。 随着API-first理念的涌现，一个具有革新意义的软件开发商业模式已经兴起。据2018年阿卡迈的统计，83%的互联网流量来自API流量，API已经承担起传输后端数据到前端展示的桥梁。 36氪：我们了解到，社交登录是API的常见应用，比如用户可以选择使用微信或QQ登录开发者的应用，在这个过程中，腾讯向开发者提供了API进行身份验证。除此之外，API的应用潜力究竟有多大呢？ 穆红伟： 现在，互联网已经有大量的C端或者B端应用。但在此之前甚至现在，这些大量的应用更像一个个孤岛，用户触达这些服务的方式要么是通过这些应用的网站，要么是下载一个App。 在很快的未来，这些孤岛会逐渐长出自己连接外部的触角，各个应用之间会通过这些触角相连接，形成一张应用互联的大网，形成软件服务的“元宇宙”。 而API就是这些触角。很多企业会通过开放API将自己与外部世界打通，就像你可以在微信里使用京东购物一样，一个程序员甚至有一天可以在自己的代码编辑器里面使用同花顺查看股票。 API必将成为一种连接各个应用孤岛的神经网络般的存在，实现应用、服务互联，其未来不可估量。而无论是简单的从提供API相关的生产力基础工具而言，还是到后期的生态阶段，ApiPost所做的事情都是具有极大价值和前景的。 36氪： 目前，国内大多数研发团队所使用的前后端分离协作产品均源于国外，比如进行API调试的Postman和编写接口文档的Swagger以及进行压力测试的Jmeter等。当前国内的前后端分离协作研发市场刚开始布局， ApiPost在其中是一个什么样的角色呢？ 穆红伟： 首先，上述这样的搭配存在很大的问题。维护不同工具之间的数据一致性非常困难、低效，这不仅仅是工作量的问题，更多的是多个系统之间数据的不一致，导致问题频出，开发测试人员痛苦不堪。 开发人员在 Postman对API接口调试完毕后，编写接口文档的时候还需要去 Swagger再写一遍。前端开发 Mock 数据的时候又要根据后端的规则去 RAP 重新定义一遍，甚至需要手动编写MockJS 规则。测试人员进行接口测试时，需要再去 JMeter 定义一遍。 前端、后端、测试人员，任何一方的数据规则更改，都需要其他人员配合更改对应的平台规则。这还不包含各个研发角色使用的其它小众工具，时间久了，各种不一致会越来越严重。 而ApiPost 是一个基于协作之上的集API 设计、开发、文档管理、测试为一体的平台，可以通过整合生产关系从而提升生产力。 相比传统的Postman，Apipost更像一个革命者。而且 无论是从用户基数、用户增长速度、月活率和留存率、还是产品功能本身来看，在国内同类型产品中，ApiPost都能跻身前列。 36氪： ApiPost的生态系统是如何协同运作的？你觉得资本看好ApiPost的原因是什么？ 穆红伟： 如果把API比喻成上述餐厅就餐环节中的服务员，那么ApiPost就是为这个服务员提供的培训到上岗的整条产业链服务。 首先，是工具阶段。 ApiPost为这些API底层的生产者（研发人员）提供基础的生产力工具。如果说API是架接起前、后端数据流通的桥梁，那么API文档就是架接起整个研发部门中前端开发人员、后端开发人员、测试人员的桥梁。 ApiPost以文档为中心，基于协作，将研发部门整个角色贯穿起来。整个部门的所有角色只需要通过一款工具ApiPost就可以实现API的设计、调试、文档、Mock、压力测试等，而替代了以前类似：API调试用Postman、API文档生成用Swagger、压力测试用Jmeter等非常低效难以统一协作的场景。 其次，是平台阶段。 ApiPost基于API的生产力工具，会以UGC的模式快速积累大量开放API，从而形成一个开放API的中心（API-hub）。同时，用户通过API-hub发现API和ApiPost，形成一种成长飞轮的闭环。 除了形成用户快速成长的飞轮，平台更是连接工具向生态转换的纽带，它更多是一种抽象的理念，而不简单是一个APIs集合列表。 最后，是生态阶段。 经过平台期的过渡，进入生态阶段。在此阶段，高质量的研发用户群体是核心。ApiPost通过基础生产力工具的铺垫和平台的飞轮效应，会积累大量的高质量研发用户以及大量的 科技 类公司，在此用户基础之上，我们可以快速拓展诸如API周边甚至研发周边的业务，由于工具的粘性，从而形成一种整体研发流程服务的入口。 关于ApiPost Apipost正式于2020年8月份成立，截止到目前，已累计服务超过35万研发人员，月活比例超过75%。

apipost的一些基本设置介绍： 一.默认请求超时时间 apipost默认设置的是25000毫秒，就是在25秒钟之内响应没有成功的话就默认失败，我们也可以自定义设置8秒或者10秒. 二.默认请求Method(方法) 请求方法主要有八大方法：get、post、put、head、delete、options、trace、connect。 一般使用最多的是get和post两种方法： get：方法用来请求访问已被URI识别的资源。指定的资源经过服务器解析后返回响应内容。也就是说，如果请求的资源是文本，那就保持原样返回。 post： 方法用来传输实体的主体。虽然用GET方法也可以传输实体的主体，但一般不用GET方法进行传输，而是用POST方法。虽说POST的功能与GET很相似，但是POST的主要目的并不是获取响应的主题内容。 这里默认的是post方法，也可以改为get、put、connect等方法 三.默认请求方式 1.multipart/form-data：一个常见的 POST 数据提交的方式。我们使用表单上传文件时，必须让 表单的 enctype 等于 multipart/form-data。 2…application/x-www-form-urlencoded：最常见的 POST 提交数据的方式了。浏览器的原生 表单，如果不设置 enctype 属性，那么最终就会以 application/x-www-form-urlencoded 方式提交数据。 3.application/json：作为请求头告诉服务端消息主体是序列化的JSON字符串。除低版本的IE，基本都支持。 4.text/xml：它是一种使用 HTTP 作为传输协议，XML 作为编码方式的远程调用规范。 四.自动识别请求参数的Mock变量 一般保持开启状态就可以了。 五.获取接口锁定状态 这里自动获取接口状态，就是是否获取接口的状态，接口状态一般三种：开发中、已完成和需修改。 六.发送后切换至“响应”标签 发送后切换至“响应”标签是：在请求头、成功响应示例及文档页面，发送请求之后，直接返回响应页面。 七.关闭标签时，删除本地缓存 因为接口数据缓存在本地，接口数据量比较大的时候使用apipost的时候就会变得卡顿，然后可以清理缓存就可以清楚使用apipost卡顿感。

总述 ApiPost是一款支持模拟POST、GET、PUT等常见HTTP请求,支持团队协作,并可直接生成并导出接口文档的API 文档、调试、Mock、测试一体化协作性能非常强大的工具。简单说：ApiPost = Postman + Swagger + Mock ApiPost产生的初衷是为了提高研发团队各个角色的效率！产品的使用受众为由前端开发、后端开发和测试人员以及技术经理组成的整个研发技术团队。ApiPost通过协作功能将研发团队的每个角色整合打通。 https://console.apipost.cn/register?utm_source=10008 ApiPost面向15人以下团队协作和高校、培训机构均完全免费。 ApiPost不仅仅是一个调试工具，更是一个接口文档快速生成工具。 后端人员可以通过ApiPost在编写、测试接口的同时快速的、自动生成漂亮、规范的接口文档。相同的时间完成2件事情，大大提升后端开发效率。 后端可以通过先编写Mock数据给前端，从而让前端提前进入接口调用、前端开发状态。 ApiPost提供主流语言代码自动生成功能。每编写一个接口，ApiPost都支持生成主流语言代码 前端人员可以通过后端分享的接口文档地址，清晰地查看规范的接口文档。 配合后端给定的Mock地址，先行进入研发状态。 利用ApiPost进行常规的接口调试功能。 ApiPost支持生成NodeJS、Ajax等常见前端程序代码。 利用ApiPost进行常规的接口调试功能。 利用ApiPost提供的断言和流程测试功能，进行接口的流程化测试。 对项目接口文档进行规范管理，解决人员流动带来的文档丢失、不易查找等困惑。 把控整体进度，大大提升整个研发团队的效率！根据官方数据跟踪，可以为大家提高50%左右的工作效率。

在boot：命令行里有用的几个项： lowres ：强制GUI安装时分辨率调低为640*480 noipv6 ：安装过程不支持ipv6网络 noprobe ：不去自动检测硬件，而是提示用户； dd= ：通过网络加载设备驱动 ks= ：指定kickstart文件的放置位置；另外还有ip、netmask、gateway、dns、vnc等选项； 用ks选项被指定时kickstart文件位置时，Anaconda进入Kickstart安装模式；安装时获取kickstart文件的方式：（1） boot：linux ks ks命令单独使用时，系统会尝试通过dhcp服务器配置网卡，并且从DHCP会话中获取kickstart配置文件的位置； 在dhcp服务器dhcp配置文件中有kickstart文件位置说明，next-server关键字指向共享文件的NFS主机，用filename关键字指向主机上的文件路径；如果没有filename关键字，则尝试在next-server关键字指向主机的/kickstart文件夹中找kickstart文件； 下面是dhcp.conf文件中kickstart配置字段示例：# The following lines are examples of kickstart directives. filename "/data/ks/ks.cfg"; next-server 192.168.1.10; # 注：上面部分需要写在subnet子段中； （2） boot：linux ks=url 基于网络的文件服务器（网络服务器），获取配置文件，支持HTTP、FTP、NFS方式获取文件；例： ks=ftp://192.168.0.254/pub/kistart/ks.cfg ks=http:// 192.168.0.254/pub/kistart/ks.cfg ks=nfs:ip_addr:/path/to/ks.cfg（3） boot：linux ks=hd:device/path/to/your/kickstart_file 基于本地的安装方式，需要依次指定设备名，路径，文件名等；例如： 文件在光盘中：ks=cdrom:/ks.cfg 文件在软盘中： ks=floppy:/filedirectory/ks.cfg 文件在硬盘中：ks=hd:/sdb1/myfile/ks.cfg 文件也可被打包进initrd根文件系统中：ks=file:/ks.cfgkickstart文件结构介绍： 1. 命令部分：配置系统的属性及安装中的各种必要设置信息 2. %packages部分：设定需要安装的软件包及包组，Anaconda会自动解决依赖关系 3. 脚本部分：用于定制系统，分为%pre部分在安装前运行，%post在安装后运行 %pre 部分脚本作为一个bash shell脚本执行，在Kickstart文件解析后执行； %post 解析器默认为bash，可以自定义，缺省为chroot状态，也可指定非chroot状态；五. Kickstart文件中的主要项目及参数介绍：每个项目都由关键字来识别；关键字可跟一个或多个参数；如果某选项后面跟随了一个等号（=），它后面就必须指定一个值。install (可选) 明确指定系统次次进行的是全新安装系统；是默认项；cdrom （可选） 以本地CD-ROM为源安装系统；harddrive (可选) 以硬盘分区中包含的镜像为源（安装树）安装新系统；当以该种方式安装系统时，即使指定clearpart --all项，源所在分区也不会被重新抹去； --partition= 指定分区 --dir= 指定包含镜像的目录 例： harddrive --partition=/dev/sdb2 --dir=/data/iso

Postgresql数据的导入和导出，以及copy命令介绍如何导出PostgreSQL数据库中的数据：pg_dump-Upostgres-fdump.sqlmydatabase具体某个表pg_dump-Upostgres-tmytable-fdump.sqlmydatabase导入数据时首先创建数据库再用psql导入：createdbnewdatabasepsql-dnewdatabase-Upostgres-fdump.sql把数据按照自己所想的方式导出，强大的copy命令：echo"copystudentsto?stdoutDELIMITER"|""|psqlschool|head(students为表名，school为库名，各个字段以|分隔)echo"copy(select*fromstudentsorderbyagelimit10)tostdout;"|psqlschool

我们可以利用psql命令来查询sql语法。切换到PostgreSQL用户下，我们可以利用psql命令来查询sql语法。切换到PostgreSQL用户下，[doctor@localhost ~]$ su - postgres 密码：su: 鉴定故障[doctor@localhost ~]$ su - postgres 密码：-bash-4.3$ bashbash-4.3$ psql psql (9.4.2)输入 "help" 来获取帮助信息.postgres=#postgres=# help您正在使用psql, 这是一种用于访问PostgreSQL的命令行界面键入： copyright 显示发行条款 h 显示 SQL 命令的说明 ? 显示 pgsql 命令的说明 g 或者以分号(;)结尾以执行查询 q 退出postgres=#h 命令就是我们用来学习sql语法的命令。postgres=# h可用的说明： ABORT DEALLOCATE ALTER AGGREGATE DECLARE ALTER COLLATION DELETE ALTER CONVERSION DISCARD ALTER DATABASE DO ALTER DEFAULT PRIVILEGES DROP AGGREGATE ALTER DOMAIN DROP CAST ALTER EVENT TRIGGER DROP COLLATION ALTER EXTENSION DROP CONVERSION ALTER FOREIGN DATA WRAPPER DROP DATABASE ALTER FOREIGN TABLE DROP DOMAIN ALTER FUNCTION DROP EVENT TRIGGER ALTER GROUP DROP EXTENSION ALTER INDEX DROP FOREIGN DATA WRAPPER ALTER LANGUAGE DROP FOREIGN TABLE ALTER LARGE OBJECT DROP FUNCTION ALTER MATERIALIZED VIEW DROP GROUP ALTER OPERATOR DROP INDEX ALTER OPERATOR CLASS DROP LANGUAGE ALTER OPERATOR FAMILY DROP MATERIALIZED VIEW ALTER ROLE DROP OPERATOR ALTER RULE DROP OPERATOR CLASSpostgres=# h select命令： SELECT描述： 从资料表或视观表读取资料语法：[ WITH [ RECURSIVE ] with查询语句(with_query) [, ...] ]SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( 表达式 [, ...] ) ] ] [ * | 表达式 [ [ AS ] 输出名称 ] [, ...] ] [ FROM from列表中项 [, ...] ] [ WHERE 条件 ] [ GROUP BY 表达式 [, ...] ] [ HAVING 条件 [, ...] ] [ WINDOW 窗口名称 AS ( 窗口定义 ) [, ...] ] [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] 查询 ] [ ORDER BY 表达式 [ ASC | DESC | USING 运算子 ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ] [ LIMIT { 查询所用返回记录的最大数量 | ALL } ] [ OFFSET 起始值 [ ROW | ROWS ] ] [ FETCH { FIRST | NEXT } [ 查询所用返回记录的最大数量 ] { ROW | ROWS } ONLY ] [ FOR { UPDATE | NO KEY UPDATE | SHARE | KEY SHARE } [ OF 表名 [, ...] ] [ NOWAIT ] [...] ]from 列表中的项可以是下列内容之一 [ ONLY ] 表名 [ * ] [ [ AS ] 化名 [ ( 列的化名 [, ...] ) ] ] [ LATERAL ] ( 查询 ) [ AS ] 化名 [ ( 列的化名 [, ...] ) ] WITH查询语句名称(with_query_name) [ [ AS ] 化名 [ ( 列的化名 [, ...] ) ] ] [ LATERAL ] 函数名称 ( [ 参数 [, ...] ] ) [ WITH ORDINALITY ] [ [ AS ] 化名 [ ( 列的化名 [, ...] ) ] ] [ LATERAL ] 函数名称 ( [ 参数 [, ...] ] ) [ AS ] 化名 ( 列定义 [, ...] ) [ LATERAL ] 函数名称 ( [ 参数 [, ...] ] ) AS ( 列定义 [, ...] ) [ LATERAL ] ROWS FROM( 函数名称 ( [ 参数 [, ...] ] ) [ AS ( 列定义 [, ...] ) ] [, ...] ) [ WITH ORDINALITY ] [ [ AS ] 化名 [ ( 列的化名 [, ...] ) ] ] from列表中项 [ NATURAL ] 连接操作的类型 from列表中项 [ ON 用连接操作的条件 | USING ( 用于连接操作的列 [, ...] ) ]with查询语句是： WITH查询语句名称(with_query_name) [ ( 列名称 [, ...] ) ] AS ( 查询 | 值 | insert | update | delete )TABLE [ ONLY ] 表名 [ * ]postgres=#看这命令对于学习sql语法很有用。------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------CentOS 6.3环境下yum安装PostgreSQL 9.3 PostgreSQL缓存详述 Windows平台编译 PostgreSQL Ubuntu下LAPP（Linux+Apache+PostgreSQL+PHP)环境的配置与安装 Ubuntu上的phppgAdmin安装及配置 CentOS平台下安装PostgreSQL9.3 PostgreSQL配置Streaming Replication集群 如何在CentOS 7/6.5/6.4 下安装PostgreSQL 9.3 与 phpPgAdmin ------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------PostgreSQL 的详细介绍：请点这里PostgreSQL 的下载地址：请点这里本文永久更新链接地址：，

PostgreSQL有pldbgapi扩展，先安装此扩展。首先，需要将debug的模组载入到PostgreSQL服务器中去。做法是: 在pgAdminIII中以管理员登录，然后选择菜单“工具->服务器配置->postgresql.conf”，在配置窗口中，双击项目"shared_preload_libraries"，在其设定窗口中，将值设置成plugin_debugger的路径(Windows 9.3版本的为$libdir/plugin_debugger.dll, $libdir一般为PostgreSQL安装目录下的lib文件夹)。非Windows系统的后缀名会有所不同，可能为plugin_debugger.so。注意，在做这一步时最好先备份配置文件，以防指定文件找不到而导致服务器不能启动。在设定完成之后，重新启动PostgreSQL服务(以启动debug插件)。然后在pgAdminIII中扩展安装时选择如下图项目，这样在函数的右键菜单中就有调试选项了，当然，最常用的调试方式就是自己直接调用函数来查看执行结果是否正确。

PostgreSQl适合中型以上应用，支持的数据量大mySql中小型应用方便和PHP是绝配啊。在国内用MYSQL的开发人员多，查找资料和帮助相对容易。

好! PostgreSQL是一个开源的数据库管理系统，功能强大，能应用于大型的商业用途，而且免费。

PostgreSQL技术社区存在问题，在社区中他们很快就回答了问题，但在一些设计问题上，核心员工很顽固尤其是对当前的社区版本，即使有一个明显的错误，也不愿承认。它的学院派味道太浓，对很多商业上的考虑比较少。例如使用神经遗传算法解决几千个表连接时的连接顺序问题；这种问题商业界可能不会有人这么干。而像商业应用必须考虑到index生成问题：一个应用不断在访问数据库时，运行 create index concurrently 居然会一直等待。而且死活不会被承认为bug。我认为MySQL能够流行起来，一定有它的道理。而PostgreSQL出现很多年了，甚至可以说和Ingres/DBase/CA DB/Sybase SQL Server都有渊源，但是没能流行也一定有它的原因，主要还是没有贴近商业界吧。mysql用的人多，但mysql有它的局限性，一般在mysql上碰到钉子了才会考虑postgres，但问题是mysql能适用于绝大部分互联网项目。postgres也在慢慢流行起来了，毕竟它的优势在那里——对事务的良好支持，并发良好的支持，以及复杂查询的优化能力。这对于很多对一致性要求高的复杂系统都是很有必要的。

看你对精度的要求大不大。如果你允许部分的精度丢失的， 那么可以用 Double.如果你那一列， 是用来存储金额的， 不允许精度丢失的， 那么还是使用 BigDecimal 比较好！

1、看看服务里的 Postgres 服务的用户名、密码，必须用 postres 用户启动的。2、鉴于重启后就启动不了，是不是服务设置手动，或者是安装了影子系统3、会不会是安装的时候，上一次的安装没有卸载干净？4、手动启动服务试试看，看看系统日志有没有相应内容分。5、到 c:program files下的安装目录（假设是windows)看看log 文件夹里的日志6、进入cmd, netstat -na ，看看开了多少端口，很多病毒会强占许多端口，包括5432端口，如果5432被占用，肯定不行。netstat -navbo 会查看是哪个进程7、安装的时候，locale 是不是选择了默认一路Next, 卸载，用locale = "C"试试看!

如何监控PostgreSQL存储过程/函数代码运行？本文介绍用python+微信/邮件的方式进行报警、监控。首先要有一张表、用于存放PostgreSQL存储过程/函数代码运行异常的信息。处理原则：若出现异常；把“发生时间+所在的程序+原因”通过微信/邮件发给对应人员。当然发送一次即可；起到通知的效果。一、媒介通过什么方式进行发送内容；下面介绍微信/邮件两种方式1、python发送微信py_wechar.py的内容企业微信号；大家可以到企业微信上配置#!/usr/bin/python3#coding=utf-8import jsonimport timeimport urllib.request as urllib2options = {? ? ‘WeiXin‘: {? ? ? ? ? ? ‘corp_id‘: ‘*‘,? #微信企业号ID? ? ? ? ? ? ‘agent_id‘: ‘*‘, #微信企业号应用ID? ? ? ? ? ? ‘agent_secret‘: ‘*‘,? #微信企业号密钥? ? ? ? ? ? ‘to_user‘: ‘@all‘? #发送给谁? ? },}class WeiXinSendMsg:? ? def __init__(self, wx_conf):? ? ? ? self.corp_id = wx_conf.get(‘corp_id‘)? ? ? ? self.agent_secret = wx_conf.get(‘agent_secret‘)? ? ? ? self.agent_id = wx_conf.get(‘agent_id‘)? ? ? ? self.to_user = wx_conf.get(‘to_user‘)? ? ? ? self.token = self.get_token()?? ? ? ? self.token_update_time = int(time.time())? ? ? ??? ? def get_token(self):? ? ? ? get_token_url = ‘https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=‘ + self.corp_id + ‘&corpsecret=‘ + self.agent_secret? ? ? ? token = json.loads(urllib2.urlopen(get_token_url).read().decode(‘utf-8‘))[‘access_token‘]? ? ? ? if token:? ? ? ? ? ? return token? ? # 微信发送端的token每1800秒会更新一次? ? def update_token(self):? ? ? ? if int(time.time()) - self.token_update_time >= 1800:? ? ? ? ? ? self.token = self.get_token()? ? ? ? ? ? self.token_update_time = int(time.time())? ? def send_message(self, msg):? ? ? ? try:? ? ? ? ? ? self.update_token()? ? ? ? ? ? send_url = ‘https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token=‘ + self.token? ? ? ? ? ? send_val = {"touser":self.to_user, "toparty":"", "msgtype":"text", "agentid":self.agent_id, "text":{"content":msg}, "safe":"0"}? ? ? ? ? ? send_data = json.dumps(send_val, ensure_ascii=True).encode("utf-8")? ? ? ? ? ? send_request = urllib2.Request(send_url, send_data)? ? ? ? ? ? response = json.loads(urllib2.urlopen(send_request).read())? ? ? ? except Exception as e:? ? ? ? ? ? print(‘Exception WeiXin send_message:‘, e)if __name__ == ‘__main__‘:? ? WeiXin = WeiXinSendMsg(options.get(‘WeiXin‘))? ? WeiXin.send_message(‘hello world / 测试‘)2、python发送邮件py_email.py的内容#!/usr/bin/python3#coding=utf-8import smtplibfrom email.header import Headerfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.utils import parseaddr, formataddroptions = {? ? ‘Email‘: {? ? ? ? ‘smtp_server‘: ‘smtp.exmail.qq.com‘,? #邮箱服务器地址? ? ? ? ‘from_addr‘: ‘monitor@qq.com‘,? #发送人账号? ? ? ? ‘password‘: ‘123456‘, #发送人密码? ? ? ? ‘to_addr‘: [‘hanbo@126.com‘, ‘hanbo@163.com‘], #发送给谁? ? }}class EmailSendMsg:? ? def __init__(self, email_conf):? ? ? ? self.smtp_server = email_conf.get(‘smtp_server‘)? ? ? ? self.from_addr = email_conf.get(‘from_addr‘)? ? ? ? self.password = email_conf.get(‘password‘)? ? ? ? self.to_addr = email_conf.get(‘to_addr‘)? ? # def __del__(self):? ? #? ? ?self.server.quit()? ? def format_addr(self, str):? ? ? ? name, addr = parseaddr(str)? ? ? ? return formataddr(( ? ? ? ? ? ? Header(name, ‘utf-8‘).encode(), ? ? ? ? ? ? addr.encode(‘utf-8‘) if isinstance(addr, unicode) else addr))? ??? ? def send_msg(self, text):? ? ? ? try:? ? ? ? ? ? self.server = smtplib.SMTP(self.smtp_server, 25)? ? ? ? ? ? self.server.set_debuglevel(1)? ? ? ? ? ? self.server.login(self.from_addr, self.password)? ? ? ? ? ? msg = MIMEText(text, ‘plain‘, ‘utf-8‘)? ? ? ? ? ? msg[‘From‘] = self.format_addr(u‘监控 <%s>‘ % self.from_addr)? ? ? ? ? ? for i in range(len(self.to_addr)):? ? ? ? ? ? ? ? msg[‘To‘] = self.format_addr(u‘<%s>‘ % self.to_addr[i])? ? ? ? ? ? msg[‘Subject‘] = Header(u‘异常报警?‘, ‘utf-8‘).encode()? ? ? ? ? ? self.server.sendmail(self.from_addr, self.to_addr, msg.as_string())? ? ? ? ? ? self.server.quit()? ? ? ? except Exception as e:? ? ? ? ? ? print ‘Exception Email send_message:‘, eif __name__ == ‘__main__‘: Email = EmailSendMsg(options.get(‘Email‘)) Email.send_msg(‘hello world!‘)二、python连接数据库PostgreSQL Python看这个链接可以研究下python如何连接PostgreSQL数据库三、python报警上面我们知道如何通过python发送微信内容、以及python连接PostgreSQL数据库。现在我们要如何获取报警时机；报警内容。python_alert.py#!/usr/bin/python3?import psycopg2from config import configfrom py_wechar import WeiXinSendMsg,optionsdef get_errors():? ? """ query data from the vendors table """? ? conn = None? ? try:? ? ? ? params = config()? ? ? ? WeiXin = WeiXinSendMsg(options.get(‘WeiXin‘))? ? ? ? conn = psycopg2.connect(**params)? ? ? ? cur = conn.cursor()? ? ? ? cur.execute("select error_time, error_desc, proc_name from adsas.tbl_error_log where deal_status = 0 order by id")? ? ? ? rows = cur.fetchall()? ? ? ? if cur.rowcount > 0 :? ? ? ? ? ? WeiXin.send_message("The number of parts: {}".format(cur.rowcount))? ? ? ? ? ? for row in rows:? ? ? ? ? ?# WeiXin.send_message(‘-‘*60)? ? ? ? ? ?# WeiXin.send_message(‘发生时间：{}‘.format(row[0]))? ? ? ? ? ?# WeiXin.send_message(‘错误原因：{}‘.format(row[1]))? ? ? ? ? ?# WeiXin.send_message(‘报警代码：{}‘.format(row[2]))? ? ? ? ? ? ? ? str_error=‘发生时间：{} 错误原因：{} 报警代码：{}‘.format(row[0],row[1],row[2])? ? ? ? ? ? ? ? WeiXin.send_message(str_error)? ? ? ? ? ? cur.execute("update adsas.tbl_error_log set deal_status = 1 where deal_status = 0 ") ? ? ? ? conn.commit()? ? ? ? cur.close()? ? except (Exception, psycopg2.DatabaseError) as error:? ? ? ? print(error)? ? finally:? ? ? ? if conn is not None:? ? ? ? ? ? conn.close()if __name__ == ‘__main__‘:? ? get_errors()四、部署可以通过cron/或者开源的定时任务系统进行报警；报警信息：python如何监控PostgreSQL代码运行标签：try链接mimesagesetnec发送邮件nal运行

但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词，即使很多人实际上不需要Hadoop，他们也愿意穿上“紧身衣”。　　一、如果我的数据量是几百兆，Excel可能没法加载它　　对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据，其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的Pandas。Pandas构建于Numpy库 之上，可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。在我购买已3年的笔记本上，它可以用Numpy在一眨眼的功夫把1亿的浮点数乘在一起。 Matlab和R也是极好的工具。　　对于几百兆的数据量，典型的做法是写一个简单的Python脚本按行读取文件行，并处理它，向另一个文件写入。　　二、如果我的数据是10GB呢　　我买了个新笔记本，它有16GB的内存和256GB的SSD。如果你要载入一个10GB的CSV文件到Pandas，它占用的内存实际上是很小的 ——其结果是以数字类型的字符串保存的，如“17284832583”作为4字节货8字节的整数，或存储“284572452.2435723”字符串作 为8字节的双精度浮点数。　　最坏的情况是你或许不能把所有的数据都同时载入到内存中。　　三、如果我的数据是100GB、500GB或1TB呢　　买个2TB或4TB的硬盘，在桌面PC或服务器上安装一个Postgre来解决它。　　四、Hadoop远远比不上SQL或Python脚本　　在计算的表达方面，Hadoop弱于SQL，也弱于Python脚本。　　SQL是一个很直接的查询语言，适合做业务分析，SQL的查询相当简单，而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引，二级查询或多级查询另当别论。　　Hadoop没有索引的概念，Hadoop只有全表扫描，Hadoop有高度泄露抽象——我花了很多时间来处理Java的内存错误、文件碎片以及集群竞争，这些时间远大于我花在数据分析上的时间。　　如果你的数据并不是像SQL表那样的结构化数据（比如纯文本、JSON对象、二进制对象），通常是直接写一个小的Python脚本来按行处理你的数据。把数据存储于文件，处理每一个文件，等等。如果换成是Hadoop就很麻烦。　　相比于SQL或Python脚本，Hadoop要慢的多。正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确 切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后，重排序是很快的。另一方面，处理二进制对 象，Hadoop需要重复往返于命名节点，目的是查找和处理数据。这适合用Python脚本来实现。　　五、我的数据超过了5TB　　你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。　　使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。如果你没有这样大数据量的表，那么你应该像躲避瘟疫那样避免使用Hadoop。这样使用传统的方法来解决问题会更轻松。　　六、Hadoop是一个极好的工具　　我并不讨厌Hadoop，当我用其它工具不能很好处理数据时我会选择Hadoop。另外，我推荐使用Scalding，不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链，隐藏了其下的MapReduce。

这个不太清楚

你的意思是，在插入数据时，时间这一列可以不差入值吗？如果是这样，那在建表时，这个字段就要设置成允许为空，再在写插入语句时，要把字段和值对应起来，如：表table1有列col1、col2、col3，col3是时间列，那语句是insert into table1 (col1, col2) values ("a", "b");

一. 如果B数据库是新建的，为了移植数据库，那就直接附加，分下列步骤：1. 打开配置管理器2. 停止SQL Server服务3. 在C:Program FilesMicrosoft SQL ServerMSSQL.1MSSQLData目录下找到数据库文件，复制到B电脑上，B电脑打开数据库附加A数据库就好了。二. 如果B数据库已经曾在，可以使用导出任务打开数据库，右键点在数据库上，找到导出任务按照向导选择该到处的数据表和视图。填写两个数据库的验证信息

本来是object你给转换一下

因sql server2000中不允许调用当前时间的函数getdate(),也不允许非表变量之外的update、insert、delete操作，故这里修改为存储过程，其中原来的return值改用输出参数"@Result int output"来实现，具体如下：CREATE PROCEDURE web_login(@web_username varchar(50), @web_pwd varchar(50), @web_ip varchar(50),@Result int output)ASBEGIN declare @len int, -- -2 fail -3 lockip @u_locktime varchar(10), @u_cleartime varchar(50), @u_count int, @user_id int, @log_id int, @cal int set @len=0 select @u_count=config_value from as_all_config where config_item="U_AllowCount" select @u_cleartime=config_value from as_all_config where config_item="U_LimitDay" set @cal=@u_cleartime select @u_locktime=config_value from as_all_config where config_item="U_Locktime" --判断用户是否已经锁定 select top 1 @len=serialno from web_user_log where login_id =@web_username and last_ip=@web_ip and last_lock_time<getdate() and last_count= @u_count if @len>0 begin insert into as_log(log_fromtype, log_type,log_text, log_level) values(8,4,"用户 "+@web_username+"登录失败 ip锁定",1) set @Result=-3 RETURN end --判断用户失败次数 select top 1 @len=last_count,@log_id=serialno from web_user_log where login_id =@web_username and last_ip=@web_ip and convert(varchar(10),last_fail_time,120)=convert(varchar(10),getdate(),120) order by last_fail_time desc if @len>3 begin update web_user_log set last_lock_time=getdate() where serialno=@log_id insert into as_log(log_fromtype, log_type,log_text, log_level) values(8,4,"用户 "+@web_username+"登录失败 ip锁定",1) set @Result=-3 RETURN end --正常操作 select top 1 @len=last_count, @log_id=serialno from web_user_log where login_id =@web_username and last_ip=@web_ip and convert(varchar(10),last_fail_time,120)=convert(varchar(10),getdate(),120) order by last_fail_time desc select top 1 @user_id=serialno from web_user where login_id = @web_username and login_pwd=@web_pwd delete from web_user_log where login_id =@web_username and last_lock_time<=convert(varchar(10),dateadd(day,-@cal,getdate()),120) if @user_id>0 begin insert into as_log( log_fromtype, log_type, log_text, log_level) values(8,4,"用户 "+@web_username+"登录成功",1) set @Result=@user_id RETURN end else if (@len is null or @len=0) insert into web_user_log(last_count, last_ip, login_pwd, login_id) values(1,@web_ip,@web_pwd,@web_username) else update web_user_log set last_count=last_count+1 where serialno=@log_id insert into as_log(log_fromtype, log_type, log_text, log_level)values(8,4,"用户 "+@web_username+"登录失败",1) set @Result=-2 RETURNENDgo--更改当前数据库中对象的所有者:sp_changeobjectowner "web_login","ema_user"go

1、创建用户postgres,密码同样是postgres:net user postgres postgres /add2、在数据库根目录下建立data目录：C:Program FilesPostgreSQL9.3>md data3、去掉administrator对data目录的权限：C:Program FilesPostgreSQL9.3>cacls data /e /t /r administrator处理的目录: C:Program FilesPostgreSQL9.3data4、将data目录的权限赋给postgres用户：C:Program FilesPostgreSQL9.3>cacls data /e /t /g postgres:C处理的目录: C:Program FilesPostgreSQL9.3data5、用postgres用户打开cmdC:Program FilesPostgreSQL9.3>runas /user:postgres cmd.exe输入 postgres 的密码:试图将 cmd.exe 作为用户 "SURE-PCpostgres" 启动...6、进行初始化，初始化用户为postgres,字符集为utf8，locale为C：C:Program FilesPostgreSQL9.3in>initdb.exe -D ../data -E utf8 --locale C -U postgresThe files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "C".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory ../data ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBcreating configuration files ... okcreating template1 database in ../data/base/1 ... okinitializing pg_authid ... okinitializing dependencies ... okcreating system views ... okloading system objects" descriptions ... okcreating collations ... not supported on this platformcreating conversions ... okcreating dictionaries ... oksetting privileges on built-in objects ... okcreating information schema ... okloading PL/pgSQL server-side language ... okvacuuming database template1 ... okcopying template1 to template0 ... okcopying template1 to postgres ... oksyncing data to disk ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success. You can now start the database server using: "postgres" -D "../data"or "pg_ctl" -D "../data" -l logfile startC:Program FilesPostgreSQL9.3in>7、启动数据库，进入客户端：C:Program FilesPostgreSQL9.3in>"pg_ctl" -D "../data" startserver startingC:Program FilesPostgreSQL9.3in>LOG: database system was shut down at 2014-09-18 10:19:54 HKTLOG: autovacuum launcher startedC:Program FilesPostgreSQL9.3in>LOG: database system is ready to accept connectionsC:Program FilesPostgreSQL9.3in>psql.exepsql (9.3.5)Type "help" for help.postgres=#

1、看看服务里的 Postgres 服务的用户名、密码，必须用 postres 用户启动的。2、鉴于重启后就启动不了，是不是服务设置手动，或者是安装了影子系统3、会不会是安装的时候，上一次的安装没有卸载干净？4、手动启动服务试试看，看看系统日志有没有相应内容分。5、到 c:program files下的安装目录（假设是windows)看看log 文件夹里的日志6、进入cmd, netstat -na ，看看开了多少端口，很多病毒会强占许多端口，包括5432端口，如果5432被占用，肯定不行。netstat -navbo 会查看是哪个进程7、安装的时候，locale 是不是选择了默认一路Next, 卸载，用locale = "C"试试看!

楼主你这个问题我有点不解，因为你这种写法完全适用于postgresql呀，我已做过测试，我是postgresql9.2版本的，应该不会有版本的问题，还是我理解问题错误？？

一．gin索引需要安装第三方插件 yum install postgresql96-contrib -- 安装插件 find / -name extension --可以看到btree_gin.control存在 create extension btree_gin; -- 添加索引 二.测试数据基本属性介绍 总共使用3个表，表结构和数据量完全一致。 表数据量：10522369 表字段：id ,basic_acc_no,id_card,name,sex,telephone,json_t 1）索引的配置情况： basic_account_info_al -- btree basic_account_info_al2 --gin basic_account_info_al3 -- btree multi basic_account_info_al 单列索引 id，basic_acc_no，name,json_t basic_account_info_al2 gin索引 (id,basic_acc_no,id_card,name),(json_t) basic_account_info_al3 复合索引 (id,basic_acc_no),(name,id)(json_t,id) basic_account_info_al 表达式索引 (json_t->>id) basic_account_info_al2表达式索引 ((json_t->>"id")) 三．测试结果 1.唯一值属性：索引字段都是唯一 id，basic_acc_no 查询语句 explain analyse select * from basic_account_info_al2 where id = 29699221 ; explain analyse select * from basic_account_info_al where id = 29699221 ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where id = 29699221 ; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where basic_acc_no = "XFK2990134" ; explain analyse select * from basic_account_info_al where basic_acc_no = "XFK2990134" ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where basic_acc_no = "XFK2990134" ; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where basic_acc_no = "XFK9780134" and id = 29699221; explain analyse select * from basic_account_info_al where basic_acc_no = "XFK9780134" and id = 29699221; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where basic_acc_no = "XFK9780134" and id = 29699221; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where id = 29699221 and basic_acc_no = "XFK9780134" ; explain analyse select * from basic_account_info_al where id = 29699221 and basic_acc_no = "XFK9780134" ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where id = 29699221 and basic_acc_no = "XFK9780134" ; 2.重复值属性： name是有重复值的。 explain analyse select * from basic_account_info_al where name ="张燕洪"; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where name ="张燕洪"; explain analyse select *from basic_account_info_al2 where name ="张燕洪"; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where id = 24426014 and name = "周杨" ; explain analyse select * from basic_account_info_al where id = 24426014 and name = "周杨" ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where id = 24426014 and name = "周杨" ; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where name = "周杨" and id = 24426014 ; explain analyse select * from basic_account_info_al where name = "周杨" and id = 24426014 ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where name = "周杨" and id = 24426014 ; 3.jsonb属性 create index inx_gin_json on basic_account_info_al2 using gin (json_t); create index inx_btree_json on basic_account_info_al (json_t); create index inx_btree_2_js on basic_account_info_al3 (json_t,id ); explain analyse select * from basic_account_info_al where json_t ="{"id": 21782879, "sex": 0, "name": "刘乐典"}"; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where json_t ="{"id": 21782879, "sex": 0, "name": "刘乐典"}"; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where json_t ="{"id": 21782879, "sex": 0, "name": "刘乐典"}"; explain analyse select * from basic_account_info_al WHERE json_t @> "{"id": 21782879}"; explain analyse select * from basic_account_info_al2 WHERE json_t @> "{"id": 21782879}"; explain analyse select * from basic_account_info_al3 WHERE json_t @> "{"id": 21782879}"; explain analyse select * from basic_account_info_al where (json_t->>id)= "24426014" ; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where (json_t->>id)= "24426014" ; explain analyse select * from basic_account_info_al3 where (json_t->>id)="24426014" ; 4.jsonb表达式索引 查询条件 表名 查询时使用的索引名称 查询时间（5次平均）/ms (json_t->>id)= "24426014" basic_account_info_al inx_json_id 0.040 basic_account_info_al3 inx_json_id_2 0.039 explain analyse select * from basic_account_info_al where (json_t->>id)= "24426014" ; explain analyse select * from basic_account_info_al2 where (json_t->>id)= "24426014" ; 四．获相同的结果使用Jsonb与btree对比 jsonb支持两种特有的GIN索引jsonb_ops和jsonb_path_ops。 jsonb_ops调用gin_extract_jsonb函数生成key，每个键和值都作为一个单独的索引项。而jsonb_path_ops使用函数gin_extract_jsonb_path抽取：只为每个值创建一个索引项。{“foo”:{“bar”,”baz”}}, jsonb_ops生成3个索引项，jsonb_path_ops由foo,bar,baz组合一个hash值作为一个索引项。jsonb_path_ops索引要比jsonb_ops的小很多，性能上也会有所提升。 create index inx_gin_patn_json ON public.basic_account_info_al4 USING gin (json_t jsonb_path_ops); -- jsonb_path_ops create index inx_gin_json on basic_account_info_al2 using gin (json_t); --jsonb_ops 1.精确查询 2.范围查询 下表显示了gin索引对于jsonb数据类型可使用的操作符。 名称 索引数据类型 可索引操作符 jsonb_ops jsonb ? ?& ?| @> json_path_ops jsonb @> 注：? ?& ?| 索引key是否包含在jsonb中 对于范围(json_t->>"id")< 20000079，这样的条件 gin索引不起作用， 这里采用表达式索引方式，查询条件的两边数据类型相同才可以做索引查询，否则全表扫描。 CREATE INDEX inx_json_id_2 ON public.basic_account_info_al2 USING btree (((json_t->>"id")::int)); 总结： 当仅有一个条件查询时，gin索引与btree索引的性能差异不大，但有多个条件查询时，gin,btree单 列索引没有btree复合索引的性能高。jsonb是以二进制格式存储且不保证键的顺序。可以使用表达式索引指定到jsonb的具体键值，但是如果不能提前知道查询数据中的哪个键，确定定义GIN索引和使用@>（或者其他有利于索引的操作符）查询。 五．jsonb添加数据属性 例如： {"id":20000241,"name":"陈敏","sex":1} -> {"age":"18","id":20000241,"name":"陈敏","sex":1} 一旦创建了索引，就不需要进一步的干预：当表被修改时，系统将更新索引，当执行计划认为使用索引比顺序的表扫描更有效的时候，它会使用索引。 UPDATE basic_account_info_al4 SET json_t = json_t || "{"age":"18"}"::jsonb; -- 更新语句 gin索引名称 索引方式 修改前大小 修改后大小 带索引更新时间 inx_gin_patn_json jsonb_path_ops 574M 615M 643561.004 ms inx_gin_json jsonb_ops 665M 695M 时间过长超过1h jsonb_ops方式建立的索引大量更新时，执行时间太长。当插入更新时gin索引比较慢，如果要向一张大表中插入大量数据时，最好先把gin索引删除，插入数据后再重建索引。 当json_t为{"id":20000241,"name":"陈敏","sex":1} 数据量为10522369 创建gin索引时间 130372.955 ms 当json_t为{"age":"18","id":20000241,"name":"陈敏","sex":1} 数据量为10522369 创建gin索引时间 148971.011 ms

postgresql中可以使用pg_dump来备份数据库。pg_dump是用于备份PostgreSQL数据库的工具。它可以在数据库正在使用的时候进行完整一致的备份，并不阻塞其它用户对数据库的访问。用法：pg_dump [选项]... [数据库名字]一般选项: -f, --file=FILENAME output file or directory name -F, --format=c|d|t|p output file format (custom, directory, tar, plain text) -v, --verbose 详细模式 -Z, --compress=0-9 被压缩格式的压缩级别--lock-wait-timeout=TIMEOUT 在等待表锁超时后操作失败 --help 显示此帮助信息, 然后退出 --versoin 输出版本信息, 然后退出示例：备份数据库，指令如下：pg_dump -h 164.82.233.54 -U postgres databasename > C:databasename.bak开始-运行-cmd 弹出dos控制台；然后 在控制台里，进入PostgreSQL安装目录bin下：cd C:Program FilesPostgreSQL9.0bin最后执行备份指令： pg_dump -h 164.82.233.54 -U postgres databasename > C:databasename.bak指令解释：pg_dump 是备份数据库指令，164.82.233.54是数据库的ip地址（必须保证数据库允许外部访问的权限哦~），当然本地的数据库ip写 localhost；postgres 是数据库的用户名；databasename 是数据库名。> 意思是导出到C:databasename.bak文件里，如果没有写路径，单单写databasename.bak文件名，那么备份文件会保存在C: Program FilesPostgreSQL9.0bin 文件夹里。推荐学习《Python教程》。

postgresql 允许设置多个字段为值唯一的约束。 使用 pgAdmin 4 设置起来很方便。而且在 postgresql 6.5.1 是默认安装就具备的工具。 首先找到你要设置约束的表 鼠标右键选择属性 选择强制>约束 点击 + 号 新增一个约束 输入内容，选择要设置的字段 最后点击 保存按钮 字段值唯一约束就建立成功了。 之后你就会发现，除非是空值，否则你设置的字段内是不会有重复值的。

可以使用PostgreSQL的C库：libpgPostgreSQL安装包附带或者安装PostgreSQL的ODBC驱动，通过ODBC标准函数连接PostgreSQL如果使用C++/CLI，也可以使用ADO.NET等

sudo apt-get install postgresql

通过参数文件查看，一般是在$PGDATA/postgresql.conf文件里或者在系统中查看，如postgres=# show shared_buffers;shared_buffers ----------------4GB(1 row)--查看所有参数postgres=# show all;

　　安装PostgreSQL数据库之后，默认是只接受本地访问连接。如果想在其他主机上访问PostgreSQL数据库服务器，就需要进行相 应的配置。配置远程连接PostgreSQL数据库的步骤很简单，只需要修改data目录下的pg_hba.conf和postgresql.conf, 其中pg_hba.conf是用来配置对数据库的访问权限，postgresql.conf文件用来配置PostgreSQL数据库服务器的相应的参数。 下面介绍配置的步骤：　　1.修改pg_hba.conf文件，配置用户的访问权限：　　# TYPE DATABASE USER CIDR-ADDRESS METHOD　　# "local" is for Unix domain socket connections only　　local all all trust　　# IPv4 local connections:　　host all all 127.0.0.1/32 trust　　host all all 192.168.1.0/24 md5　　# IPv6 local connections:　　host all all ::1/128 trust　　其中红色标识的内容为新添加的内容，表示允许网段192.168.1.0上的所有主机使用所有合法的数据库用户名访问数据库，并提供加密的密码验 证。在我们的环境中，我们需要在主机192.168.1.5上使用postgres用户访问192.168.1.9上的PostgreSQL数据库。　　2.修改postgresql.conf文件，将数据库服务器的监听模式修改为监听所有主机发出的连接请求。　　定位到#listen_addresses="localhost"。PostgreSQL安装完成后，默认是只接受来在本机localhost的连接请 求，通过将改行内容修改为listen_addresses="*"来允许数据库服务器监听来自任何主机的连接请求：　　listen_addresses = "*" # what IP address(es) to listen on;　　# comma-separated list of addresses;　　# defaults to "localhost", "*" = all　　# (change requires restart)　　修改之后，保存并退出，然后重起数据库，就可以在在远程机器上访问PostgreSQL数据库了。　　另外，数据库管理小贴士：　　matrix数据库使用的是PostgreSQL数据库。你可以安装一个类似phpmyadmin的管理

如何使用 PostgreSQL 数据库去 O1、安装postgresqlyum install postgresql postgresql-servermysql占用端口3306 pgsql是54322、导入整个数据库psql -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) < /data/dum.sql3、导出整个数据库pg_dump -h localhost -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) >/data/dum.sql4、导出某个表pg_dump -h localhost -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) -t table(表名) >/data/dum.sql5、压缩方法一般用dump导出数据会比较大，推荐使用xz压缩压缩方法 xz dum.sql 会生成 dum.sql.xz 的文件6、xz压缩数据倒数数据库方法xzcat /data/dum.sql.xz | psql -h localhost -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名)

这里针对的是 9.3 版本。如是其他版下面的仅供参考。 1、如果是postgresql.app的形式，这个简单，跟其他app一样，删除app即可。 2、如果是使用installer图形界面方式安装的。则需要打开终端命令行。 3、执行 open /Library/PostgreSQL/9.2/unins...

哈哈，终于找到一个使用一样数据库的了

Postgresql数据的导入和导出，以及copy命令介绍如何导出PostgreSQL数据库中的数据：pg_dump -U postgres -f dump.sql mydatabase具体某个表pg_dump -U postgres -t mytable -f dump.sql mydatabase导入数据时首先创建数据库再用psql导入：createdb newdatabasepsql -d newdatabase -U postgres -f dump.sql把数据按照自己所想的方式导出，强大的copy命令：echo "copy students to? stdout DELIMITER "|""|psql school|head(students为表名，school为库名，各个字段以|分隔)echo "copy (select * from students order by age limit 10) to stdout;" | psql school

select COALESCE(D.wk_ptn_cd, "00") as wk_ptn_cd简介：PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES，现在已经更名为PostgreSQL，版本 4.2为基础的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。PostgreSQL支持大部分 SQL标准并且提供了许多其他现代特性:复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、MVCC。同样，PostgreSQL 可以用许多方法扩展，比如， 通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引。免费使用、修改、和分发 PostgreSQL，不管是私用、商用、还是学术研究使用。架构：PostgreSQL强壮的一个原因源于它的架构。和商业数据库一样，PostgreSQL可以用于C/S(客户/服务器)环境。这对于用户和开发人员有很多好处。PostgreSQL安装核心是数据库服务端进程。它允许在一个独立服务器上。需要访问存储在数据库中的数据的应用程序必须通过数据库进程。这些客户端程序无法直接访问数据，即使它们和服务程序在同一台机器上。

能把语句打出来看一下吗？我记得语法中根本就没有这个符号的意义

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。

MySQL之所以仍然如此流行是因为每个Linux Web托管软件包中都包含它。但随着Oracle将其收购，MySQL的开源程度大不如前。而PostgreSQL不仅发展更快，还加入了JSON支持，成为少数几个支持NoSQL的关系型数据库之一。MySQL/MariaDB的当前版本是5.7.6（MariaDB为MySQL创建者Monty Widenius创建的一个MySQL分支），PostgreSQL的版本是9.4.1。PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。PostgreSQL采用类似MIT的许可协议，允许开发人员做任何事情，包括在开源或闭源产品中商用，而MySQL的客户端遵循GPL许可协议，所以开发人员必须向Oracle付费或者将自己的应用程序开源。MySQL提供了插件程序API，支持C/C++或任何兼容C的语言，而且从5.7.3版本开始支持全文搜索，PostgreSQL有一个类似的系统但支持的语言更多，包括C/C++、Java、.Net、Perl、 Python、Ruby、Tcl、ODBC等，它甚至可以在单独的进程中运行用户提供的代码；除了所有关系型数据库都包含的有关数据库、表和列的一般信息外，PostgreSQL系统目录中还可以包含关于数据类型、函数和存取方法的信息，开发人员可以通过修改这些信息实现扩展。

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。

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（听李元佳说过，但是没有验证过）。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。

greenplum底层技术就是postgresql，sql语法和其他一些操作都符合postgresql；

GreenPlum采取的是PostgreSql框架,是PostgreSql系的重要应用。从这个角度上可以知道GreenPlum是关系型数据库。

PostgreSQL 是一种对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），也是目前功能最强大、特性最丰富和最复杂的自由软件数据库系统。它起源于伯克利（BSD）的数据库研究计划，目前是最重要的开源数据库产品开发项目之一， 有着非常广泛的用户。PostGIS在对象关系型数据库PostgreSQL上增加了存储管理空间数据的能力，相当于Oracle的spatial部分。PostGIS最大的特点是符合并且实现了OpenGIS的一些规范，是最著名的开源GIS数据库。可以说PostGIS是对象－关系型数据库系统PostgreSQL的一个扩展，具有管理空间数据库的能力。如果不明白可以继续提问。望采纳

postgresql是DBMS，是用来存储并管理数据的。而Postgis是DBMS的扩展插件，是让postgresql这个DBMS具有了地理信息系统特有的数据模式与存储过程函数，希望对你有帮助！

其实重要的是你的信心和毅力！教程和资料到网上搜索一下很多的，祝你好运！

我的第一个以 MongoDB 作为主数据库开发的网站是 codecampo.com（2011 年），第二个是 writings.io（2013 年）。Campo 在第 3 版的时候重写（2014 年）迁移到 PostgreSQL，而 writings.io 已经关闭了，现在正在做的创业项目 selfstore.io 也是使用 PostgreSQ 我的第一个以 MongoDB 作为主数据库开发的网站是 codecampo.com（2011 年），第二个是 writings.io（2013 年）。Campo 在第 3 版的时候重写（2014 年）迁移到 PostgreSQL，而 writings.io 已经关闭了，现在正在做的创业项目 selfstore.io 也是使用 PostgreSQL。PostgreSQL 已经成为我的默认数据库，鉴于我曾经做过一段时间 MongoDB 布道者，所以我想有必要总结一下。我开发维护的都是流量很小的网站，所以不用期待我分享千万级数据管理的经验（我以前正式工作中倒是接触一个千万级使用 MySQL 的网站，但优化工作不是我做的）。我也不会犯一些低级错误，例如项目开发到一半才困惑“MongoDB 没有 JOIN 查询怎么办？”，选型时已经知道将要面临怎样思维转换。我不希望这篇文章被当作是“XX 已死，YY 永生”一类的噱头文章，这类文章大多带有偏见，并且对评论对象浅尝辄止。不同的工具有不同的应用场合，不能一概而论。我从 MySQL 转向 MongoDB，以及从 MongoDB 转向 PostgreSQL 的最大原因都是：有趣。Web 开发一个优点就是你不用限定在某个平台某类技术上，最终用户看到的都是 HTML 页面。下面是一些我选择数据库的经验。MongoDB 优点无模式无模式是个双面刃。好的方面，它可以减少表的空余字段，减少拆表的必要，例如用户集合可以一条记录带有 admin: true 属性，其他不带有这个属性，而在关系数据库中这类带来大量空余字段的属性最好拆表。PostgreSQL 打开 HStore 扩展后也可以实现这样的结构。如果觉得 admin: true 的例子太简单，可以考虑下怎么储存 gemspec 的内容并让它可索引。无模式另一个好处是让代码逻辑管理起来更清晰，可以把属性定义和模型逻辑放在一起：class Artist include Mongoid::Document field :name, type: Stringend类似 DataMapper 的库虽然也能实现这样的语法，但始终需要维护一个迁移脚本，需要重复自己。用 Mongoid 的时候我一直觉得打开 Model 文件先看到属性定义很舒服。无模式的最大坏处就是无法真正掌握数据库中有什么内容，实际上并不是经常需要储存无模式数据，多数是模式化数据。所以即使不需要管理模式迁移，还是要管理数据迁移，每次更改属性相关逻辑时要写数据迁移脚本。这里无模式是好是坏取决于应用场景。数据类型MongoDB 支持的数据类型多于 MySQL，其中最主要是 Array，Hash 类型。PostgreSQL 原生或通过扩展可以支持 Array 和 Hash，但是配套的操作不够 MongoDB 简便。例如 MongoDB 对 Array 有一个 $addToSet 方法，只有数组不存在某元素时进行插入：update( $addToSet: { upvotes_ids: 1 } )而 PostgreSQL 要进行同样操作需要组合一些语句：SET upvotes_ids = array_append(upvotes_ids ,1) WHERE NOT (upvotes_ids @>array[1])MongoDB 的语句更简洁，也不排除 PostgreSQL 以后也会添加同样的方法。MongoDB 缺点不支持事务也许需不需要数据库事务成了是否选择 MongoDB 的决定性因素，MongoDB 不支持数据库事务。有很多应用对数据一致性其实要求不高，例如很多社交应用，大多数应用逻辑只是简单存取（发一段文字，上传一张照片），极少的不一致是不影响应用的。而一些严肃应用，例如交易系统，就很需要数据库事务的支持了，否则就需要在应用层自己实现一个粗糙的、充满 Bug 的事务支持。如果有兴趣自己实现事务操作，可以看 MongoDB 的文章 Perform Two Phase Commits。如果有跨系统的事务操作，就不能完全依赖数据库事务，还要有应用层的重试或回滚操作（例如远程调用支付接口）。数据库层面支持事务的话，起码让维护系统内部数据一致性更轻松。查询语法MongoDB 的原生查询语法是 JavaScript，JavaScript 程序员可能对此欣喜若狂。我最初感觉也是很新鲜，但久了就觉得很烦躁。JavaScript 太多的括号和花括号，在组合多个查询条件的时候作括号匹配很费神。SQL 是一个查询 DSL，虽然看起来有点古老，但是在查询这个特定领域上做得很好。如果应用使用 ORM，可能很多时候不需要写原生查询语句。除了 PHP 社区外，其他社区也不推荐写原生查询。不过少数情况下，复杂查询还是原生语句更高效，而且数据库终端也是调试查询错误的最终手段，所以查询语法至少不能让人难受。默认不安全MongoDB 的开发者假设你是一个资深系统管理员，并且把 MongoDB 部署在安全的内部网络当中，所以他们官方安装包内含的配置没有设置任何安全验证，接收任何来源的访问，结果就是一些初级系统管理员（例如我）把 MongoDB 直接暴露到了公网，造成数据泄漏。这不仅是 MongoDB 的问题，Redis、Elasticsearch 也是这样，姑且把这认为是一种设计“哲学”。Ubuntu 的软件源管理者不认同这个“哲学”，从软件源安装的 MongoDB 的默认只接受本地连接，这保护了一些初级系统管理员，但如果追新使用数据库开发方的安装包就会中招。顺便一提，PostgreSQL 默认配置只接受本地连接。无论用什么数据库都好，使用前一定要完整读一遍文档，特别是设置和安全相关的章节，同时设置系统防火墙。库MongoDB 的官方驱动更新没有问题，不过一般不会直接使用驱动写程序（写过，很繁琐），而是使用 ODM（对象-文档映射）工具，在 Ruby 中就是 Mongoid。Mongoid 已经做得很好，提供了类似 ActiveRecord 的 API，并且很好的利用了 MongoDB 的特性，但在关注度和社区规模上还不及 ActiveRecord。ActiveRecord 作为 Rails 的默认组件，每次都是跟随 Rails 的更新同时更新的，Mongoid 则要滞后一段时间。所以如果你希望紧跟 Rails 的更新，那么最好使用 ActiveRecord 和关系数据库。为什么是 PostgreSQL 而不是 MySQL/MariaDB今年开始，我的精力投入到一个交易网站的开发，所以一开始就打算迁移到关系数据库。至于为什么用 PostgreSQL 而不是 MySQL/MariaDB，有几个理由：有趣，我还没用过 PostgreSQL。PostgreSQL 的数据类型更多，我主要需要 Array 和 HStore。这些数据类型可以减少开发量，在 MySQL 实现 Tag 属性需要多两张表。过去的工作中让我接触到 MySQL 不好的一面，例如因为 JOIN 性能不好（我没验证过），不允许用 includes 方法，基本上只做主键查询，所以我之前那么容易接受 MongoDB。MySQL 被 Oracle 收购后社区出现分裂（MariaDB），我对 Oracle 印象也不好，前公司旗下一个网站因为域名带有 Java 而收到律师函，所以我尽可能避开 Oracle 的产品。PostgreSQL 的社区热度在增加，ActiveRecord 对其特性的支持也在完善。基于以上理由，我选择了 PostgreSQL，目前为止工作得很好。总结这几年间我接触了 3 个数据库（不包括 Redis 的话），SQL-NoSQL-SQL 的切换让我对数据库有了更深刻的理解，也认识到还有很多类型数据库我没试过，关系数据库不是唯一选择。我的几个项目都是只是玩具规模，没什么说服力，但以免被误解，还是提几条建议：如果当前数据库用得很好，就没必要更换。如果没有明确的数据库需求，那么用关系数据库。如果要开发新的项目，推荐 PostgreSQL。最终，选择要取决于你的应用场景。 原文地址：为什么我从 MongoDB 迁移到 PostgreSQL, 感谢原作者分享。

下载时有说明的

1)数据加载 从服务端资源消耗的角度看，是MongoDB的性能是PostgreSQL的2倍。但是如果数据加载不能很好的并发展开，让mongoimport成为了瓶颈，那应该算打平。 另外，EnterpriseDB的数据加载的测试结果和我的结果差异比较大，可能是因为EnterpriseDB的测试中，数据量超过了系统内存量，IO对测试结果的影响开始显现。2)数据插入 从服务端资源消耗的角度看，两者其实相差不大。EnterpriseDB的测试结果被mongo客户端的性能瓶颈绑架了。3)数据查询 对无匹配数据(或少量匹配数据)的索引查询，PostgreSQL的性能是MongoDB的4倍(这一点也有点令人不解，同样是走索引的单点查询，为什么差距就这么大呢？)。 虽然EnterpriseDB的测试结果也表明PostgreSQL的性能是MongoDB 4倍左右，但EnterpriseDB的测试方法是有问题的。4)数据大小 MongoDB的数据大小大约是PostgreSQL的3倍，这和EnterpriseDB的测试结果是一致的。PostgreSQL在NoSQL方面的表现确实抢眼。PostgreSQL不仅是SQL+NoSQL+ACID的完美组合，性能还比MongoDB技高一筹（分布式集群上MongoDB更有优势）。

PostgreSQL中只有function （没有create procedure的语句，都用create function来做）。具体的区别来说，首先就是语法稍有不同: Oracle为P/L SQL的语法，PostgreSQL为PLPGSQL；然后是一些类型处理的不同。可以把Oracle的存储过程贴出来看看。

这是因为postgres默认不是用内置的超级管理员用户"postgres"登陆的,你设置的密码是超级管理员"postgres"的密码,你可以用"psql --help"(此命令是双短线)命令查看数据库登陆的默认用户名,我的是"admin"用户,这个默认用户是可以修改的,我知道的修改方式是增加环境变量"PGUSER",内容就是"postgres",(注:没有双引号),然后直接输入psql就能以默认postgres用户登陆了.当然,你也可以直接用psql -h postgres服务器ip -U postgres,指定用postgres用户登陆,本机就是psql -h 127.0.0.1 -U postgres,然后会有口令让你输入postgres用户的密码.先使用帮助命令,psql --help确定执行后的输出效果此时尝试直接使用psql命令并输入超级管理员的密码会提示默认用户认证失败修改环境变量,添加PGUSER,值为postgre并确定应用继续使用帮助命令查看默认用户,psql --help,如果没有更改,可能是环境便令设置错误,或者是环境变量没有生效,耐心等待或者重启电脑都可以使环境变量生效如果使用帮助命令查看默认用户是你需要使用的用户,直接使用psql命令并输入对应的密码,此时就能登陆了接下来操作你想操作的吧,

PostgreSQL是一个数据库，120G代表postgreSQL保存的数据占的空间有120G，如果没用到可以直接删除，对系统没影响。

你自己安装一个PostgreSQL 不就得了，连接路径：IP:端口:初始库名这是我用Navicat可视化工具的连接信息截图

跟mysql的历史有关系，mysql在2008年卖给了sun公司，并一直可以免费的供大家伙使用。但是10年sun被oracle收购，oracle是一个以出售数据库起家的公司，收购sun后，虽然一直支持mysql的免费策略。但是保不齐那天就不免费了。PostgreSQL数据库没有太多版本的选择，并且这个数据库的最优势产品时对事务的支持。可能市面上的大多数软件对事务的要求没那么强烈。导致mysql使用人员更多。PostgreSQL数据库是mysql被oralce收购后逐渐流行起来的开源数据库。虽然他的历史比mysql更悠久。但是现在大多数公司使用开源项目的做的软件产品。培养了大量的使用mysql熟悉的程序员。也就导致了现在还是会有大量的mysql使用者。公司在做产品时肯定会考虑到自己公司对数据库产品的熟悉程度来决定使用什么样的数据库。但是现在PostgreSQL已经开始慢慢的要苏醒了。

connect 后面依次跟 数据库名 角色名 主机地址 端口号 用于在postgresql服务客户端连接另一个唯一确定的postgresql数据库，其中数据库名为必填

与Oracle中类似，%TYPE是用来获取一个已定义变量的类型的。这样可以方便的定义出于已有变量或字段同类型的变量。例如:do language plpgsql $$declare v1 character varying(100); -- 定义变量v1类型为变长字串declare v2 v1%type; -- 定义变量v2与v1同类型，即变长字串beginv2 := "Hello World!"; -- 给v2变量赋值raise notice "%", v2; -- 显示出v2的内容end $$;

SQLite，MySQL和PostgreSQL 三种关系数据库哪个好这三个具体都有各自的有点和缺点，哪个好需要看使用在什么地方1、什么时候要用 SQLitea)、嵌入式应用 所有需要迁移性，不需要扩展的应用，例如，单用户的本地应用，移动应用和游戏b)、代替磁盘访问 在很多情况下，需要频繁直接读/写磁盘文件的应用，都很适合转为使用 SQLite ，可以得益于 SQLite 使用 SQL 带来的功能性和简洁性c)、测试 它能秒杀大部分专门针对应用业务逻辑（也就是应用的主要目的：能完成功能）的测试2、什么时候不要用SQLitea)、多用户应用 如果你在开发的应用需要被多用户访问，而且这些用户都用同一个数据库，那么相比 SQLite 最好还是选择一个功能完整的关系型数据库（例如 MySQL）b)、需要大面积写入数据的应用 SQLite 的缺陷之一是它的写入操作。这个数据库同一时间只允许一个写操作，因此吞吐量有限 3、何时使用 MySQL？a)、分布式操作 当你需要的比SQLite可以提供的更多时，把MySQL包括进你的部署栈，就像任何一个独立的数据库服务器，会带来大量的操作自由和一些先进的功能b)、高安全性 MySQL的安全功能，用一种简单的方式为数据访问（和使用）提供了可靠的保护c)、Web网站 和 Web应用 绝大多数的网站（和Web应用程序）可以忽视约束性地简单工作在MySQL上。这种灵活的和可扩展的工具是易于使用和易于管理的——这被证明非常有助于长期运行d)、定制解决方案 如果你工作在一个高度量身定制的解决方案上，MySQL能够很容易地尾随和执行你的规则，这要感谢其丰富的配置设置和操作模式 4、何时不用 MySQL？a)、SQL 服从性 因为 MySQL 没有[想要]实现 SQL 的全部标准，所以这个工具不完全符合SQL。如果你需要对这样的关系数据库管理系统进行整合，从MySQL进行切换是不容易的b)、并发 即使MySQL和一些存储引擎能够真地很好执行读取操作，但并发读写还是有问题的c)、缺乏特色 再次提及，根据数据库引擎的选择标准，MySQL会缺乏一定的特性，如全文搜索5、何时使用PostgreSQL？a)、数据完整性 当可靠性和数据完整性是绝对必要而无需理由时，PostgreSQL是更好的选择b)、复杂的自定义过程 如果你需要你的数据库执行自定义过程，可扩展的PostgreSQL是更好的选择c)、整合 在将来，如果可能要把整个数据库系统迁移到另一个适当的解决方案（例如Oracle）中，PostgreSQL对于这种切换将是最兼容和易于操作的d)、复杂的设计 相比其他的开源和免费的 RDBMS（关系数据库管理系统）实现来说，对于复杂的数据库设计，PostgreSQL提供了大部分的功能和可能性，同时并没放弃其他有价值的地方6、何时不用 PostgreSQL？a)、速度 如果你需要的只是快速的读取操作, PostgreSQL 不是为此而准备的工具b)、简化体制 除非你需要绝对的数据完整性，原子性，一致性，隔离性，耐久性，或复杂的设计，PostgreSQL 对简化体制来说是杀手c)、复制 除非你愿意花不少时间，精力和资源，否则对于那些缺乏数据库和系统管理经验的人来说，实现与MySQL的（主从）复制可能不容易

楼上正解！+1

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。

特性 MySQL PostgreSQL 实例 通过执行 MySQL 命令（mysqld）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。 通过执行 Postmaster 进程（pg_ctl）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库，这些数据库组成一个集群。集群是磁盘上的一个区域，这个区域在安装时初始化并由一个目录组成，所有数据都存储在这个目录中。使用 initdb 创建第一个数据库。一台机器上可以启动多个实例。 数据库 数据库是命名的对象集合，是与实例中的其他数据库分离的实体。一个 MySQL 实例中的所有数据库共享同一个系统编目。 数据库是命名的对象集合，每个数据库是与其他数据库分离的实体。每个数据库有自己的系统编目，但是所有数据库共享 pg_databases。 数据缓冲区 通过 innodb_buffer_pool_size 配置参数设置数据缓冲区。这个参数是内存缓冲区的字节数，InnoDB 使用这个缓冲区来缓存表的数据和索引。在专用的数据库服务器上，这个参数最高可以设置为机器物理内存量的 80%。 Shared_buffers 缓存。在默认情况下分配 64 个缓冲区。默认的块大小是 8K。可以通过设置 postgresql.conf 文件中的 shared_buffers 参数来更新缓冲区缓存。 数据库连接 客户机使用 CONNECT 或 USE 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。 客户机使用 connect 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。 身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。 PostgreSQL 支持丰富的认证方法：信任认证、口令认证、Kerberos 认证、基于 Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证 加密 可以在表级指定密码来对数据进行加密。还可以使用 AES_ENCRYPT 和 AES_DECRYPT 函数对列数据进行加密和解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。 可以使用 pgcrypto 库中的函数对列进行加密/解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。 审计 可以对 querylog 执行 grep。 可以在表上使用 PL/pgSQL 触发器来进行审计。 查询解释 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。 备份、恢复和日志 InnoDB 使用写前（write-ahead）日志记录。支持在线和离线完全备份以及崩溃和事务恢复。需要第三方软件才能支持热备份。 在数据目录的一个子目录中维护写前日志。支持在线和离线完全备份以及崩溃、时间点和事务恢复。 可以支持热备份。 JDBC 驱动程序 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。 表类型 取决于存储引擎。例如，NDB 存储引擎支持分区表，内存引擎支持内存表。 支持临时表、常规表以及范围和列表类型的分区表。不支持哈希分区表。 由于PostgreSQL的表分区是通过表继承和规则系统完成了，所以可以实现更复杂的分区方式。 索引类型 取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。 支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。 约束 支持主键、外键、惟一和非空约束。对检查约束进行解析，但是不强制实施。 支持主键、外键、惟一、非空和检查约束。 存储过程和用户定义函数 支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 语句。存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。 触发器 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器语句用过程语言复合语句编写。 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器过程用 C 编写。 系统配置文件 my.conf Postgresql.conf 数据库配置 my.conf Postgresql.conf 客户机连接文件 my.conf pg_hba.conf XML 支持 有限的 XML 支持。 有限的 XML 支持。 数据访问和管理服务器 OPTIMIZE TABLE —— 回收未使用的空间并消除数据文件的碎片myisamchk -analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据（MyISAM 存储引擎）mysql —— 命令行工具MySQL Administrator —— 客户机 GUI 工具 Vacuum —— 回收未使用的空间Analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据psql —— 命令行工具pgAdmin —— 客户机 GUI 工具 并发控制 支持表级和行级锁。InnoDB 存储引擎支持 READ_COMMITTED、READ_UNCOMMITTED、REPEATABLE_READ 和 SERIALIZABLE。使用 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 语句在事务级设置隔离级别。 支持表级和行级锁。支持的 ANSI 隔离级别是 Read Committed（默认 —— 能看到查询启动时数据库的快照）和 Serialization（与 Repeatable Read 相似 —— 只能看到在事务启动之前提交的结果）。使用 SET TRANSACTION 语句在事务级设置隔离级别。使用 SET SESSION 在会话级进行设置。 MySQL相对于PostgreSQL的劣势：MySQL PostgreSQL最重要的引擎InnoDB很早就由Oracle公司控制。目前整个MySQL数据库都由Oracle控制。 BSD协议，没有被大公司垄断。对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟 很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。 都支持性能优化工具与度量信息不足 提供了一些性能视图，可以方便的看到发生在一个表和索引上的select、delete、update、insert统计信息，也可以看到cache命中率。网上有一个开源的pgstatspack工具。InnoDB的表和索引都是按相同的方式存储。也就是说表都是索引组织表。这一般要求主键不能太长而且插入时的主键最好是按顺序递增，否则对性能有很大影响。不存在这个问题。大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下，会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。不存在这个问题表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表存储过程与触发器的功能有限。可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱除支持pl/pgsql写存储过程，还支持perl、python、Tcl类型的存储过程：pl/perl，pl/python，pl/tcl。也支持用C语言写存储过程。不支持Sequence。支持不支持函数索引，只能在创建基于具体列的索引。不支持物化视图。支持函数索引，同时还支持部分数据索引，通过规则系统可以实现物化视图的功能。执行计划并不是全局共享的, 仅仅在连接内部是共享的。执行计划共享MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分。不支持递归查询、通用表表达式（Oracle的with 语句）或者窗口函数（分析函数）。都 支持不支持用户自定义类型或域(domain)支持。对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型可以精确到秒以下。身份验证功能是完全内置的，不支持操作系统认证、PAM认证，不支持LDAP以及其它类似的外部身份验证功能。支持OS认证、Kerberos 认证 、Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证不支持database link。有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多有dblink，同时还有一个dbi-link的东西，可以连接到oracle和mysql上。Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异。开源的cluster软件较少。复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性.例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master.有丰富的开源cluster软件支持。explain看执行计划的结果简单。explain返回丰富的信息。类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的.它们会提交未提交的事务，并且不能回滚也不能做灾难恢复DDL也是有事务的。PostgreSQL主要优势：　　1. PostgreSQL完全免费，而且是BSD协议，如果你把PostgreSQL改一改，然后再拿去卖钱，也没有人管你，这一点很重要，这表明了PostgreSQL数据库不会被其它公司控制。oracle数据库不用说了，是商业数据库，不开放。而MySQL数据库虽然是开源的，但现在随着SUN被oracle公司收购，现在基本上被oracle公司控制，其实在SUN被收购之前，MySQL中最重要的InnoDB引擎也是被oracle公司控制的，而在MySQL中很多重要的数据都是放在InnoDB引擎中的，反正我们公司都是这样的。所以如果MySQL的市场范围与oracle数据库的市场范围冲突时，oracle公司必定会牺牲MySQL，这是毫无疑问的。 　　2. 与PostgreSQl配合的开源软件很多，有很多分布式集群软件，如pgpool、pgcluster、slony、plploxy等等，很容易做读写分离、负载均衡、数据水平拆分等方案，而这在MySQL下则比较困难。 3. PostgreSQL源代码写的很清晰，易读性比MySQL强太多了，怀疑MySQL的源代码被混淆过。所以很多公司都是基本PostgreSQL做二次开发的。 4. PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。同时PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的，虽然并发不高时，MySQL处理速度快，但当并发高的时候，对于现在多核的单台机器上，MySQL的总体处理性能不如PostgreSQL，原因是MySQL的线程无法充分利用CPU的能力。 目前只想到这些，以后想到再添加，欢迎大家拍砖。PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现的差别PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现最大的区别在于最新版本和历史版本是否分离存储，PostgreSQL不分，而oracle和InnoDB分，而innodb也只是分离了数据,索引本身没有分开。 PostgreSQL的主要优势在于： 1. PostgreSQL没有回滚段，而oracle与innodb有回滚段，oracle与Innodb都有回滚段。对于oracle与Innodb来说，回滚段是非常重要的，回滚段损坏，会导致数据丢失，甚至数据库无法启动的严重问题。另由于PostgreSQL没有回滚段，旧数据都是记录在原先的文件中，所以当数据库异常crash后，恢复时，不会象oracle与Innodb数据库那样进行那么复杂的恢复，因为oracle与Innodb恢复时同步需要redo和undo。所以PostgreSQL数据库在出现异常crash后，数据库起不来的几率要比oracle和mysql小一些。 2. 由于旧的数据是直接记录在数据文件中，而不是回滚段中，所以不会象oracle那样经常报ora-01555错误。 3. 回滚可以很快完成，因为回滚并不删除数据，而oracle与Innodb，回滚时很复杂，在事务回滚时必须清理该事务所进行的修改，插入的记录要删除，更新的记录要更新回来(见row_undo函数)，同时回滚的过程也会再次产生大量的redo日志。 4. WAL日志要比oracle和Innodb简单，对于oracle不仅需要记录数据文件的变化，还要记录回滚段的变化。 PostgreSQL的多版本的主要劣势在于： 1、最新版本和历史版本不分离存储，导致清理老旧版本需要作更多的扫描，代价比较大，但一般的数据库都有高峰期，如果我们合理安排VACUUM，这也不是很大的问题，而且在PostgreSQL9.0中VACUUM进一步被加强了。　　2、由于索引中完全没有版本信息，不能实现Coverage index scan，即查询只扫描索引，直接从索引中返回所需的属性，还需要访问表。而oracle与Innodb则可以;进程模式与线程模式的对比PostgreSQL和oracle是进程模式，MySQL是线程模式。进程模式对多CPU利用率比较高。进程模式共享数据需要用到共享内存，而线程模式数据本身就是在进程空间内都是共享的，不同线程访问只需要控制好线程之间的同步。线程模式对资源消耗比较少。所以MySQL能支持远比oracle多的更多的连接。对于PostgreSQL的来说，如果不使用连接池软件，也存在这个问题，但PostgreSQL中有优秀的连接池软件软件，如pgbouncer和pgpool，所以通过连接池也可以支持很多的连接。堆表与索引组织表的的对比Oracle支持堆表，也支持索引组织表PostgreSQL只支持堆表，不支持索引组织表Innodb只支持索引组织表索引组织表的优势：表内的数据就是按索引的方式组织，数据是有序的，如果数据都是按主键来访问，那么访问数据比较快。而堆表，按主键访问数据时，是需要先按主键索引找到数据的物理位置。索引组织表的劣势：索引组织表中上再加其它的索引时，其它的索引记录的数据位置不再是物理位置，而是主键值，所以对于索引组织表来说，主键的值不能太大，否则占用的空间比较大。对于索引组织表来说，如果每次在中间插入数据，可能会导致索引分裂，索引分裂会大大降低插入的性能。所以对于使用innodb来说，我们一般最好让主键是一个无意义的序列，这样插入每次都发生在最后，以避免这个问题。由于索引组织表是按一个索引树，一般它访问数据块必须按数据块之间的关系进行访问，而不是按物理块的访问数据的，所以当做全表扫描时要比堆表慢很多，这可能在OLTP中不明显，但在数据仓库的应用中可能是一个问题。　 PostgreSQL9.0中的特色功能： PostgreSQL中的Hot Standby功能 也就是standby在应用日志同步时，还可以提供只读服务，这对做读写分离很有用。这个功能是oracle11g才有的功能。 PostgreSQL异步提交（Asynchronous Commit）的功能：　 这个功能oracle中也是到oracle11g R2才有的功能。因为在很多应用场景中，当宕机时是允许丢失少量数据的，这个功能在这样的场景中就特别合适。在PostgreSQL9.0中把synchronous_commit设置为false就打开了这个功能。需要注意的是，虽然设置为了异步提交，当主机宕机时，PostgreSQL只会丢失少量数据，异步提交并不会导致数据损坏而数据库起不来的情况。MySQL中没有听说过有这个功能。 PostgreSQL中索引的特色功能： PostgreSQL中可以有部分索引，也就是只能表中的部分数据做索引，create index 可以带where 条件。同时PostgreSQL中的索引可以反向扫描，所以在PostgreSQL中可以不必建专门的降序索引了。

具体看你的需求啊

PostgreSQL最大的优势主要是两个方面：1）PostgreSQL的开源开放性：因为我们是开源的，变拥有了动态的社区、增长非常快的社区，新功能总是不断出现。不仅可靠性很高，性能也很高。2）PostgreSQL的可扩展性:在1986年的时候，它便已经被设计为可扩展的。可以向数据库添加语言 可以添加数据类型 可以添加索引方法、操作符 、类型转换、聚合；支持GIS、Json、全文搜索、范围类型、XML。Postgres的独特之处在于它同时执行关系和非关系操作。现在我们从很多不同的地方获取数据，关系系统必须具有灵活性，必须能够处理复杂的数据，而Postgres是唯一真正能够做到这一点的数据库。

PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES，现在已经更名为PostgreSQL，版本 4.2为基础的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。PostgreSQL支持大部分 SQL标准并且提供了许多其他现代特性：复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、MVCC。同样，PostgreSQL 可以用许多方法扩展，比如， 通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引免费使用、修改、和分发 PostgreSQL，不管是私用、商用、还是学术研究使用。数据来源于百度百科，你可以在百度百科里面看想尽资料

green plum是MPP数据库的一种，是一种分布式数据库，支持SQL和MapReduce的并行处理功能，并能以较低的成本向管理最大PB量级数据的企业提供业界领先的性能；PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统)，它在灵活的 BSD-风格许可证下发行。PostgreSQL可以用于C/S(客户/服务器)环境。greenplum数据库支持postgresql。

PostgreSQL为一个开源的数据库管理系统。它的运行程序中有postgres.exe。但是你这里多了个s，如果是多打了个s那么就是指PostgreSQL；如果不是，那么就不是PosgreSQL了。

优点　　事实上， PostgreSQL 的特性覆盖了 SQL-2/SQL-92 和 SQL-3/SQL-99，首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持，其中有些数据类型可以说连商业数据库都不具备， 比如 IP 类型和几何类型等；其次，PostgreSQL 是全功能的自由软件数据库，很长时间以来，PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。直到最近才有 Inprise 的 InterBase 以及 SAP 等厂商将其原先专有软件开放为自由软件之后才打破了这个唯一。最后，PostgreSQL拥有一支非常活跃的开发队伍，而且在许多黑客的努力下，PostgreSQL 的质量日益提高。 　　从技术角度来讲，PostgreSQL 采用的是比较经典的 C/S （client/server）结构，也就是一个客户端对应一个服务器端守护进程的模式，这个守护进程分析客户端来的查询请求，生成规划树，进行数据检索并最终把结果格式化输出后返回给客户端。为了便于客户端的程序的编写，由数据库服务器提供了统一的客户端 C 接口。而不同的客户端接口都是源自这个 C 接口，比如 ODBC，JDBC，Python，Perl ，Tcl，C/C++，ESQL 等， 同时也要指出的是，PostgreSQL 对接口的支持也是非常丰富的，几乎支持所有类型的数据库客户端接口。这一点也可以说是 PostgreSQL 一大优点。 缺点　　从 Postgres 开始，PostgreSQL 就经受了多次变化。 　　首先，早期的 PostgreSQL 继承了几乎所有 Ingres, Postgres, Postgres95 的问题：过于学院味，因为首先它的目的是数据库研究，因此不论在稳定性， 性能还是使用方便方面，长期以来一直没有得到重视，直到 PostgreSQL 项目开始以后，情况才越来越好，目前，PostgreSQL 已经完全可以胜任任何中上规模范围内的应用范围的业务。目前有报道的生产数据库的大小已经有 TB 级的数据量，已经逼近 32 位计算的极限。不过学院味也给 PostgreSQL 带来一个意想不到的好处：大概因为各大学的软硬件环境差异太大的缘故，它是目前支持平台最多的数据库管理系统的一种，所支持的平台多达十几种，包括不同的系统，不同的硬件体系。至今，它仍然保持着支持平台最多的数据库管理系统的称号。 　　其次，PostgreSQL 的确还欠缺一些比较高端的数据库管理系统需要的特性，比如数据库集群，更优良的管理工具和更加自动化的系统优化功能 等提高数据库性能的机制等。

有用，PostgreSQL的作用为1.含LBS的应用2.作为企业数据库3.数据仓库和大数据 4.作为网站数据库或app数据库