报错解释：

postgres_fdw.control: No such file or directory 这个错误表明系统试图访问或加载一个名为 postgres_fdw.control 的文件，但是没有找到这个文件或目录。postgres_fdw 是 PostgreSQL 的一个扩展，用于实现外部数据包装器（foreign data wrapper, FDW），允许访问其他数据库管理系统中的数据。

解决方法：

1. 确认 postgres_fdw 扩展是否已经安装在系统上。如果没有安装，需要安装该扩展。
2. 如果已经安装，检查指定的文件路径是否正确。有可能是配置文件指向了错误的路径。
3. 如果是在尝试加载扩展时遇到此错误，确保在 postgresql.conf 配置文件中正确设置了扩展的控制文件路径。
4. 如果是在数据迁移或恢复过程中遇到此错误，确保相关的控制文件在迁移过程中没有丢失，并且在新环境中的路径设置正确。
5. 如果是在编译或初始化过程中遇到此错误，可能需要重新编译或初始化 postgres_fdw 扩展。

在进行任何操作前，请确保你有足够的权限访问相关文件和目录，并且在进行任何系统级更改前备份重要数据。

在将数据从MySQL迁移到PostgreSQL时，你可以使用以下步骤：

1. 导出MySQL数据：

   使用mysqldump工具导出数据。

   
   
   
   mysqldump -u [username] -p[password] [database_name] > data.sql

   注意：在[username]和[password]之间没有空格。

2. 转换数据：

   由于MySQL和PostgreSQL之间的SQL语法差异，你可能需要转换或修改导出的SQL文件。

3. 创建PostgreSQL数据库和用户：

   
   
   
   CREATE USER [username] WITH PASSWORD '[password]';
   CREATE DATABASE [database_name];
   GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE [database_name] TO [username];

4. 导入数据到PostgreSQL：

   首先，你需要安装psql命令行工具，它是PostgreSQL的命令行交互式终端。

   使用psql导入数据：

   
   
   
   psql -U [username] -d [database_name] -f data.sql

请注意，在实际操作前，确保测试数据库的备份，并检查任何兼容性问题，因为不同的数据库版本可能在语法支持上有细微差异。

/*
 * heap_vacuum_rel - Vacuum a single heap relation.
 *
 * Parameters:
 *        onerel: relation to vacuum
 *        vacuum_full: true for full VACUUM, false for lazy VACUUM
 *        do_toast: true to process the TOAST table, if any
 *        vacuum_stat: if not NULL, don't update statistics here
 *
 * Returns: the number of indexes updated.
 *
 * NOTE: if do_toast is true, then the caller should be holding an exclusive
 * lock on the relation, whereas if do_toast is false, the caller had better
 * be holding at least a Share lock on the relation to prevent other
 * backends from deleting the visible tuples out from under us.
 *
 * NOTE: this routine does not start or commit a transaction.
 */
int
heap_vacuum_rel(Relation onerel, bool vacuum_full, bool do_toast,
                VacuumStmt *vacuum_stat)
{
    int            num_index_scans = 0;
    PGRUsage    ru0;
 
    pg_rusage_init(&ru0);
 
    /* Open all indexes of the relation */
    vacuum_set_xid_limits(onerel, vacuum_full, &OldestXmin, &FreezeLimit,
                          &MultiXactCutoff, &ProcArrayOldestXmin);
    vacuum_delay_point();
 
    /*
     * Scan the relation, processing all live tuples (removing dead ones). If
     * it's a toast table, however, we don't need to process toast live
     * tuples for this.
     */
    if (!do_toast)
        num_index_scans += heap_vacuum_scan(onerel, vacuum_full, vacuum_stat);
 
    /* Open the toast relation and process it too if necessary */
    if (do_toast)
    {
        Relation    toastrel;
 
        /*
         * Even if we didn't find any indexes, we need to open the toast
         * relation to check for toast chains.
         */
        toastrel = table_open(toast_relation_id, AccessShareLock);
 
        num_index_scans += toast_vacuum_rel(toastrel, vacuum_full,
                                            vacuum_stat);
        table_close(toastrel, AccessShareLock);
    }
 
    /*
     * Done with indexes.  Now truncate off any space at the end of the heap
     * that we can.
     */
    heap_truncate(onerel);
 
    /* Update the shared free space counter */
    VacuumStmt::vacuum_stat->num_index_scans += num_index_scans;
    VacuumStmt::vacuum_stat->num_pages = RelationGetNumberOfBlocks(onerel);
    VacuumStmt::vacuum_stat->old_live_count = -1; /* not valid */
    VacuumStmt::vacuum_stat->new_live_count = -1; /* not valid */
    VacuumStmt::vacuum_stat->is_wraparound = false;
    VacuumStmt::vacuum_stat->is_full_analyze = false;
 
    /*
     * Update the relation's pg_class entry to show the new size.
     *
     * Note:

在PostgreSQL中，使用RETURNING子句来获取插入或更新操作后的结果，而在SQL Server中，使用OUTPUT子句来达到同样的目的。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样写插入语句并获取新插入行的ID：

INSERT INTO tablename (column1, column2) VALUES (value1, value2) RETURNING id;

在SQL Server中，您会这样写：

INSERT INTO tablename (column1, column2) OUTPUT Inserted.id VALUES (value1, value2);

另一个不同点是在PostgreSQL中使用::来进行类型转换，而在SQL Server中使用CAST函数。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样进行类型转换：

SELECT '123'::INT;

在SQL Server中，您会这样写：

SELECT CAST('123' AS INT);

PostgreSQL中使用CREATE TABLE AS来创建表的副本，而在SQL Server中，您会使用SELECT INTO。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样复制表结构和数据：

CREATE TABLE new_table AS TABLE existing_table;

在SQL Server中，您会这样做：

SELECT * INTO new_table FROM existing_table;

PostgreSQL中使用::进行类型转换，而在SQL Server中使用CAST函数。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样写：

SELECT '2023-01-01'::DATE;

在SQL Server中，您会这样写：

SELECT CAST('2023-01-01' AS DATE);

PostgreSQL中使用SERIAL作为自增字段的类型，而在SQL Server中使用IDENTITY。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样创建一个自增主键：

CREATE TABLE tablename (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    column1 VARCHAR(50)
);

在SQL Server中，您会这样写：

CREATE TABLE tablename (
    id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    column1 VARCHAR(50)
);

PostgreSQL中使用||进行字符串拼接，而在SQL Server中使用+。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样拼接字符串：

SELECT 'Hello' || ' ' || 'World';

在SQL Server中，您会这样写：

SELECT 'Hello' + ' ' + 'World';

PostgreSQL中使用::进行类型转换，而在SQL Server中使用CAST函数。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样写：

SELECT '123'::FLOAT;

在SQL Server中，您会这样写：

SELECT CAST('123' AS FLOAT);

PostgreSQL中使用&&来检查两个范围是否有重叠，而在SQL Server中使用AND。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样写：

SELECT 1 RANGE @@ '[1, 5)' && '[3, 7)';

在SQL Server中，您会这样写：

SELECT 1 BETWEEN 3 AND 7;

PostgreSQL中使用::进行类型转换，而在SQL Server中使用CAST函数。

例如，在PostgreSQL中，您可以这样写：

SELECT '2023-01-0

在PostgreSQL的安装和升级过程中，通常涉及以下步骤：

1. 安装PostgreSQL
2. 升级到新版本

安装PostgreSQL

对于不同的操作系统，安装步骤会有所不同。以下是一些常见系统的安装指令：

Ubuntu/Debian

sudo sh -c 'echo "deb http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt $(lsb_release -cs)-pgdg main" > /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list'
wget --quiet -O - https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install postgresql

CentOS

sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
sudo yum -y install postgresql12-server

启动PostgreSQL服务

sudo systemctl enable --now postgresql

升级PostgreSQL

在安装了新版本的PostgreSQL之后，你可能需要升级现有的数据库。以下是在PostgreSQL中升级的步骤：

1. 安装新版本的PostgreSQL。
2. 停止当前运行的PostgreSQL服务。
3. 使用pg_upgrade工具升级数据库。

示例升级步骤

# 安装新版本
sudo apt-get -y install postgresql-12
 
# 停止当前PostgreSQL服务
sudo systemctl stop postgresql
 
# 升级
sudo pg_upgrade -b /usr/lib/postgresql/12/bin -B /usr/lib/postgresql/old_version/bin -d /usr/local/pgsql/data -D /usr/local/pgsql/data_new
 
# 启动新版本的PostgreSQL服务
sudo systemctl start postgresql

请注意，实际的升级步骤可能会根据你的系统和安装情况有所不同。始终建议在升级之前备份数据库，并检查官方文档以获取最新的升级指导。

为了在PostgreSQL 14中启用远程连接，请按照以下步骤操作：

1. 编辑PostgreSQL配置文件postgresql.conf，通常位于PostgreSQL的数据目录下。

nano /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf

2. 找到listen_addresses参数，修改它以包含*（代表监听所有接口），或者具体的IP地址。

listen_addresses = '*'  # 或者具体的IP地址

3. 确保port参数设置为PostgreSQL服务将监听的端口，默认通常是5432。

port = 5432

4. 编辑pg_hba.conf文件以允许远程连接。

nano /var/lib/postgresql/data/pg_hba.conf

5. 添加一行来允许远程主机连接，用host、all、all、0.0.0.0/0（代表任何IP）和md5（或者scram-sha-256，取决于你想要的认证方式）替换相应部分。

host all all 0.0.0.0/0 md5

6. 重启PostgreSQL服务以应用更改。

sudo systemctl restart postgresql

确保你的防火墙允许远程机器访问PostgreSQL的端口（默认为5432）。如果你使用的是UFW（Uncomplicated Firewall），可以使用以下命令允许5432端口的流量：

sudo ufw allow 5432/tcp

现在应该可以从远程机器使用相应的用户名、密码和端口号连接到PostgreSQL数据库了。

testing.iotest包是Go语言标准库中的一个包，它提供了一些工具函数和接口，用于测试输入输出（I/O）相关的代码。这个包不是给最终用户使用的，而是给编写测试和调试I/O代码的Go语言开发者提供帮助。

以下是testing.iotest包中常用的一些函数和类型的简单介绍和使用示例：

1. testing.iotester函数：这个函数接收一个Reader和一个Writer，然后返回一个新的Reader和Writer，这个新的接口可以用来测试读写操作。

package main
 
import (
    "bytes"
    "fmt"
    "testing"
)
 
func main() {
    // 创建一个buffer作为输入输出
    buf := bytes.NewBuffer(nil)
 
    // 使用iotester来包装buf
    r := testing.iotester(buf)
    w := testing.iotester(buf)
 
    // 使用r和w进行读写测试
    w.Write([]byte("Hello, World!"))
    buf.Reset() // 重置缓冲区，以便我们可以读取内容
    data, _ := r.ReadBytes('!')
    fmt.Println(string(data)) // 输出: Hello, World
}

2. testing.ErrReader类型：这个类型实现了Reader接口，但是它总是返回一个预设的错误。

package main
 
import (
    "fmt"
    "testing"
)
 
func main() {
    errReader := testing.ErrReader
    data := make([]byte, 5)
    n, err := errReader.Read(data)
 
    fmt.Printf("Number of bytes read: %d, Error: %v\n", n, err)
    // 输出: Number of bytes read: 0, Error: EOF
}

3. testing.dataErrReader类型：这个类型实现了Reader接口，它在读取预设的数据后会返回一个错误。

package main
 
import (
    "fmt"
    "testing"
)
 
func main() {
    dataErrReader := testing.dataErrReader("Hello, World!")
    data := make([]byte, 5)
    n, err := dataErrReader.Read(data)
 
    fmt.Printf("Data read: %s, Number of bytes read: %d, Error: %v\n", data, n, err)
    // 输出: Data read: Hello, Error: EOF
}

这些函数和类型在测试和调试I/O操作时非常有用，可以帮助开发者确保他们的代码按预期处理数据流。

在PostgreSQL中，dsm和toc接口用于动态共享内存（DSM）的分配和管理。以下是一个简化的示例，展示如何使用这些接口来注册一个共享内存区域，并创建一个共享内存队列。

#include "postgres.h"
#include "storage/dsm_impl.h"
#include "miscadmin.h"
 
/* 注册一个动态共享内存区域 */
dsm_handle_t MyDynamicSharedMemoryRegister(void)
{
    Size        dsm_size = 1024 * 1024; /* 1MB */
    dsm_handle_t handle;
 
    handle = dsm_create(dsm_size, DSM_CREATE_MAXSIZE | DSM_CREATE_AUTO_EXTEND);
    if (handle == DSM_HANDLE_INVALID)
        ereport(ERROR,
                (errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY),
                 errmsg("could not create dynamic shared memory segment")));
 
    return handle;
}
 
/* 初始化动态共享内存队列 */
shm_mq_handle *MyDynamicSharedMemoryQueueInit(dsm_handle_t dsm_handle, Size queue_size)
{
    shm_mq_handle *mqh;
 
    mqh = shm_mq_alloc(dsm_handle, queue_size);
    if (mqh == NULL)
        ereport(ERROR,
                (errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY),
                 errmsg("could not initialize dynamic shared memory queue")));
 
    return mqh;
}
 
/* 使用动态共享内存队列 */
void MyDynamicSharedMemoryQueueUse(shm_mq_handle *mqh)
{
    // 向队列中发送数据
    shm_mq_send(mqh, (void *) "Hello, DSM!", strlen("Hello, DSM!") + 1, false);
 
    // 从队列中接收数据
    char   *data;
    Size    nbytes;
    shm_mq_receive(mqh, &data, &nbytes, false);
 
    // 处理接收到的数据
    // ...
 
    // 释放资源
    shm_mq_detach(mqh);
}
 
/* 注册动态共享内存并使用队列 */
void MyDynamicSharedMemoryUseCase()
{
    dsm_handle_t dsm_handle = MyDynamicSharedMemoryRegister();
    shm_mq_handle *mqh = MyDynamicSharedMemoryQueueInit(dsm_handle, 1024);
 
    MyDynamicSharedMemoryQueueUse(mqh);
 
    // 注销动态共享内存区域
    dsm_detach(dsm_handle);
}

这个示例展示了如何注册一个动态共享内存区域，并在其中初始化一个队列。然后，它演示了如何向队列发送数据和从队列接收数据。最后，它展示了如何在不再需要时注销动态共享内存区域。这个过程是PostgreSQL中处理进程间通信的一个核心部分。

import psycopg2
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
# 定义连接PostgreSQL的参数
def connect_to_postgresql(user, password, host, database):
    return psycopg2.connect(
        dbname=database,
        user=user,
        password=password,
        host=host
    )
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
def write_to_postgresql(df, conn, table_name):
    # 将DataFrame转换为SQLlite数据库
    engine = create_engine('postgresql://{0}:{1}@{2}/{3}'.format(user, password, host, database))
    df.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False)
 
# 定义用户输入的参数
user = 'your_username'
password = 'your_password'
host = 'your_host'
database = 'your_database'
table_name = 'your_table_name'
 
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
 
# 连接PostgreSQL
conn = connect_to_postgresql(user, password, host, database)
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
write_to_postgresql(df, conn, table_name)
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码首先定义了连接到PostgreSQL数据库的函数，然后定义了将DataFrame写入PostgreSQL的函数。在主程序中，用户需要提供连接所需的参数，并将Excel文件读取为DataFrame。接下来，程序连接到PostgreSQL，并使用定义好的函数将DataFrame写入指定的表中。最后，关闭数据库连接。这个过程展示了如何将数据从一个地方移动到另一个地方，这是办公自动化的一个基本步骤。

Navicat Monitor 3 是一款数据库监控工具，它可以用来跟踪 PostgreSQL 实例的查询。为了使用 Navicat Monitor 3 跟踪 PostgreSQL 查询，你需要确保你的 PostgreSQL 服务器配置允许查询统计信息的收集。

以下是如何设置 PostgreSQL 以允许查询跟踪的基本步骤：

1. 编辑 PostgreSQL 配置文件 postgresql.conf。
2. 设置 track_activity_statement_information 参数为 on。
3. 重启 PostgreSQL 服务以应用更改。

接下来，你可以使用 Navicat Monitor 3 来连接你的 PostgreSQL 数据库并开始跟踪查询。

请注意，Navicat Monitor 3 可能需要一定的权限才能连接和跟踪 PostgreSQL 实例。

以下是一个示例，演示如何编辑 PostgreSQL 配置文件以启用查询跟踪：

# 打开 PostgreSQL 配置文件
sudo nano /etc/postgresql/<version>/main/postgresql.conf
 
# 添加或修改以下行
track_activity_statement_information = on
 
# 重启 PostgreSQL 服务
sudo systemctl restart postgresql

确保替换 <version> 为你的 PostgreSQL 版本号。

在完成这些配置后，你可以使用 Navicat Monitor 3 连接到 PostgreSQL 实例，并开始跟踪查询。在 Navicat Monitor 中，你可以看到实时的数据库活动，包括正在执行的查询、执行时间、资源使用情况等。