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2024-09-02

解释：

这个错误表明你尝试向PostgreSQL数据库的一个表中插入一行数据，但是这个操作违反了该表的一个唯一性约束。唯一性约束保证在表的某一列或者列的组合中，不会出现重复的值。当你尝试插入一个已存在的值时，就会触发这个错误。

解决方法：

检查你尝试插入的数据，确保违反唯一性约束的列的值是唯一的。如果你意图插入一个新的、不会引起冲突的行，请修改数据以满足唯一性约束的要求。
如果你的应用程序逻辑期望有重复值的情况，你可能需要更新已存在的记录而不是插入新的记录。你可以使用UPDATE语句来达到这个目的。
如果你的意图是在遇到重复键值时插入或更新记录，你可以使用ON CONFLICT子句与INSERT语句一起使用。这允许你在发生冲突时指定如何处理，比如更新该记录或者什么都不做。
如果你不关心违反唯一性约束的值，可以考虑临时禁用该唯一性约束，进行插入操作，然后重新启用。但这种做法通常不推荐，因为它可能破坏数据的完整性。

示例代码：




-- 假设表名为my_table，违反唯一性的列为my_column
-- 方案1: 插入新的行，确保my_column是唯一的
INSERT INTO my_table (my_column, other_column) VALUES ('new_value', 'some_data');
 
-- 方案2: 如果记录已存在，更新它
INSERT INTO my_table (my_column, other_column) VALUES ('existing_value', 'some_data')
ON CONFLICT (my_column) DO UPDATE SET other_column = EXCLUDED.other_column;

PostgreSQL 作为矢量数据库

2024-09-02

PostgreSQL 是一个关系型数据库系统，但它也可以作为一个矢量数据库使用，用于存储和查询矢量数据，如点、线、多边形等。为了在 PostgreSQL 中使用矢量数据，你可以使用 PostGIS 扩展，它为 PostgreSQL 添加了对地理信息系统（GIS）的支持，包括对矢量数据的支持。

要在 PostgreSQL 中使用 PostGIS，你需要首先确保你的数据库安装了 PostGIS 扩展。以下是如何在 PostgreSQL 中安装 PostGIS 的步骤：

首先，确保你的 PostgreSQL 数据库版本支持 PostGIS。
打开 PostgreSQL 的 shell 工具。
连接到你想在其中安装 PostGIS 的数据库：
```
\c your_database_name
```
创建 PostGIS 扩展：
```
CREATE EXTENSION postgis;
```
确认 PostGIS 扩展已经安装并且可以使用：
```
\dx
```

一旦 PostGIS 扩展被安装，你就可以创建包含矢量列的表，如下所示：




CREATE TABLE spatial_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY(Point, 4326) -- 创建一个列存储点矢量数据，坐标系为 WGS 84
);

你可以插入矢量数据到这个表中：




INSERT INTO spatial_data (geom) VALUES 
(ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)', 4326)); -- 插入一个点

查询矢量数据：




SELECT id, ST_AsText(geom) FROM spatial_data;

在 PostGIS 中，ST_GeomFromText 函数用于将文本表示的矢量数据转换为 PostGIS 可以处理的格式，ST_AsText 函数用于将矢量数据转换回文本格式。

以上是使用 PostgreSQL 作为矢量数据库的基本示例。在实际应用中，你可能需要使用更复杂的查询和函数来处理更复杂的矢量数据和空间操作。

2024-09-02

ClickHouse 直接使用 PostgreSQL 引擎是不可能的，因为 ClickHouse 和 PostgreSQL 是两种不同的数据库系统，具有不同的数据存储和查询处理机制。但是，你可以通过以下方法在 ClickHouse 中查询 PostgreSQL 数据：

使用外部字典：ClickHouse 支持外部字典功能，可以用来定期从 PostgreSQL 中加载数据。
使用 PostgreSQL 的 FDW（Foreign Data Wrapper）功能：可以让 PostgreSQL 访问外部数据源。
使用中继服务：编写一个服务，定期将 PostgreSQL 数据同步到 ClickHouse 兼容的格式，然后在 ClickHouse 中查询。
使用数据同步工具：例如，使用 Kafka、Logstash 或者其他数据同步工具来实现 PostgreSQL 和 ClickHouse 的数据同步。

以下是使用外部字典的示例代码：

首先，在 ClickHouse 配置文件中添加字典配置（通常是 /etc/clickhouse-server/config.xml）：




<yandex>
    <extdictionaries>
        <postgresql>
            <dict>
                <db>postgres_db</db>
                <table>postgresql_table</table>
                <host>your_postgresql_host</host>
                <port>5432</port>
                <user>your_postgresql_user</user>
                <password>your_postgresql_password</password>
                <invalidate_query>SQL_QUERY_TO_INVALIDATE_CACHE</invalidate_query>
                <update_interval>UPDATE_INTERVAL</update_interval>
            </dict>
            <structure>
                <id>UInt64</id>
                <key>String</key>
                <value>String</value>
            </structure>
        </postgresql>
    </extdictionaries>
</yandex>

然后，在 ClickHouse 中创建一个表，用于映射外部字典：




CREATE DICTIONARY dict_postgresql (
    id UInt64,
    key String,
    value String
)
PRIMARY KEY id
SOURCE(POSTGRESQL(
    host 'your_postgresql_host'
    port 5432
    user 'your_postgresql_user'
    password 'your_postgresql_password'
    db 'postgres_db'
    table 'postgresql_table'
    where 'id = 1'
))
LAYOUT(HASHED())
LIFETIME(1000);

最后，你可以在 ClickHouse 中使用该字典进行查询：




SELECT key, value FROM dict_postgresql WHERE key = 'some_key';

请注意，这只是一个简化示例，实际使用时需要根据你的 PostgreSQL 数据表结构和查询需求进行相应的调整。

2024-09-02

所有,redis

在Redis中，我们可以存储多种类型的数据，如字符串（String）、哈希表（Hashes）、列表（Lists）、集合（Sets）、有序集合（Sorted sets）、位图（Bitmaps）、超日志（HyperLogLogs）等。

在Java中，我们可以使用Jedis库来操作Redis。

以下是一些基本的操作示例：

连接Redis




Jedis jedis = new Jedis("localhost");
System.out.println("连接成功");

设置字符串数据




jedis.set("myKey", "myValue");
System.out.println("设置成功");
String value = jedis.get("myKey");
System.out.println("获取myKey: " + value);

哈希表操作




jedis.hset("myHash", "field1", "value1");
System.out.println("哈希表设置成功");
String hashValue = jedis.hget("myHash", "field1");
System.out.println("获取哈希表myHash field1: " + hashValue);

列表操作




jedis.lpush("myList", "value1");
System.out.println("列表插入成功");
List<String> list = jedis.lrange("myList", 0, -1);
System.out.println("获取列表myList全部: " + list);

集合操作




jedis.sadd("mySet", "value1");
System.out.println("集合插入成功");
Set<String> set = jedis.smembers("mySet");
System.out.println("获取集合mySet全部: " + set);

有序集合操作




jedis.zadd("myZset", 1, "value1");
System.out.println("有序集合插入成功");
Set<String> zset = jedis.zrange("myZset", 0, -1);
System.out.println("获取有序集合myZset全部: " + zset);

位图操作




jedis.setbit("myBitmap", 1, true);
System.out.println("位图设置成功");
Boolean bitmapValue = jedis.getbit("myBitmap", 1);
System.out.println("获取位图myBitmap 1位: " + bitmapValue);

超日志操作




jedis.pfadd("myHyperLogLog", "value1");
System.out.println("超日志添加成功");
Long hyperLogLogValue = jedis.pfcount("myHyperLogLog");
System.out.println("获取超日志myHyperLogLog基数: " + hyperLogLogValue);

删除键




jedis.del("myKey");
System.out.println("删除myKey成功");

关闭连接




jedis.close();
System.out.println("连接已关闭");

注意：以上代码只是示例，实际使用时需要处理异常和其他逻辑。

在实际应用中，我们可能需要根据业务需求来操作Redis，如使用Redis Desk Manager来管理Redis数据库，搜索特定的userid。这通常涉及到更复杂的查询和逻辑，可能需要使用到Lua脚本或者更复杂的数据结构如有序集合（Sorted sets）。

在Java中，我们可以使用Jedis的eval方法来执行Lua脚本。

例如，我们可以使用以下Lua脚本在有序集合中搜索特定的userid：




local user

【PostgreSQL】ON CONFLICT语句

2024-09-02

ON CONFLICT语句在PostgreSQL中用于在尝试插入重复键的数据时，提供一种处理方式。

以下是ON CONFLICT语句的基本语法：




INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT DO NOTHING

在这个语句中，如果尝试插入的数据在表中已经存在（即违反了唯一性约束），那么PostgreSQL将不执行任何操作。

另一个选项是使用ON CONFLICT UPDATE，它会在发现冲突时更新现有记录：




INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT(conflict_column) DO UPDATE
SET column1 = value1, column2 = value2,...

在这个语句中，如果尝试插入的数据在表中已经存在，那么PostgreSQL将更新指定列的值。

还可以使用ON CONFLICT的WHERE子句，只有在满足特定条件时才会进行更新：




INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT(conflict_column) DO UPDATE
SET column1 = value1, column2 = value2,...
WHERE condition

在这个语句中，只有当WHERE子句中的条件为真时，才会更新记录。

以下是一些使用ON CONFLICT语句的例子：

如果存在重复的键值，则不执行任何操作：




INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT DO NOTHING

如果存在重复的键值，则更新该记录的所有字段：




INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name, age = EXCLUDED.age

如果存在重复的键值，但只更新特定字段：




INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name

如果存在重复的键值，但只在满足特定条件下更新：




INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name
WHERE EXCLUDED.age > students.age

在这些例子中，EXCLUDED是一个特殊的关键字，代表将要插入的新记录。

PostgreSQL查询慢sql原因和优化方案

2024-09-02

查询慢SQL的原因通常包括以下几点：

数据量大，查询时扫描的行数多。
表结构不当，缺少合适的索引。
查询复杂，涉及到多表连接或者子查询。
系统资源不足，如CPU、内存、IO性能低。
锁竞争，导致查询等待。

针对这些原因，可以采取以下优化措施：

优化数据访问：
- 使用索引：为经常查询的列创建索引。
- 查询优化：避免使用SELECT *，只选取需要的列。
优化复杂查询：
- 分解复杂查询：将一个复杂查询分解成多个简单查询。
- 使用临时表和视图：预计算结果存储在临时表或视图中。
硬件资源优化：
- 增加服务器资源：提升CPU、内存和SSD存储。
- 读写分离：通过读写分离减少查询压力。
锁策略优化：
- 减少锁竞争：使用乐观锁或者更低级别的锁。
- 调整锁等待时间：通过设置参数lock_timeout来减少等待时间。
使用EXPLAIN分析查询计划：
- 使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE来查看查询执行计划和统计信息。
- 根据分析结果调整查询和数据库结构。

示例代码：




-- 分析慢查询并优化
EXPLAIN ANALYZE VERBOSE
SELECT * FROM 大表 WHERE 条件复杂;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_column ON 表名(列名);
 
-- 分解复杂查询
WITH 临时表 AS (
    SELECT 子查询结果
    FROM 其他表
    WHERE 条件
)
SELECT *
FROM 临时表
JOIN 另一个表 ON 关联条件;

2024-09-02




-- 创建Tunnel的PostgreSQL函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION _tunnel.tunnel_postgres_to_es_kafka(
    tblname text,
    action text,
    old_tuple hstore,
    new_tuple hstore
) RETURNS void AS $$
DECLARE
    payload json;
    record json;
    key text;
    value text;
    url text;
    method text;
    headers hstore;
    response text;
    response_code integer;
BEGIN
    -- 构造payload
    payload = json_build_object('table', tblname, 'action', action);
    IF action = 'UPDATE' OR action = 'INSERT' THEN
        payload = json_build_object('new', new_tuple) || payload;
    END IF;
    IF action = 'DELETE' OR action = 'UPDATE' THEN
        payload = json_build_object('old', old_tuple) || payload;
    END IF;
 
    -- 调用HTTP API发送数据
    url = 'http://your-es-kafka-endpoint/_doc'; -- 替换为你的ES或Kafka端点
    perform pg_http_post(url, payload::text, 'Content-Type: application/json', '{}'::hstore, OUT response, OUT response_code);
 
    -- 处理响应
    IF response_code != 200 AND response_code != 201 THEN
        RAISE NOTICE 'Tunnel: 数据同步失败. 状态码: %, 响应: %', response_code, response;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER;

这个代码实例展示了如何在PostgreSQL中创建一个函数，用于将数据库的变更通过HTTP API发送到Elasticsearch或Kafka。函数中构造了payload并调用了pg_http_post函数，这是一个假设存在的内部函数，用于执行HTTP POST请求。然后根据响应处理结果。注意，这个例子需要pg_http_post函数的实现以及Elasticsearch或Kafka的端点信息进行配置。

postgreSQL13.8源码安装与GDB调试

2024-09-02

要在Linux上从源代码安装PostgreSQL并使用GDB进行调试，请按照以下步骤操作：

安装依赖项：




sudo apt-update
sudo apt-get install build-essential zlib1g-dev libreadline-dev libssl-dev libpam0g-dev libxml2-dev

下载PostgreSQL源代码：




wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v13.8/postgresql-13.8.tar.gz
tar -zxvf postgresql-13.8.tar.gz
cd postgresql-13.8

配置编译选项（使用--enable-debug）：




./configure --enable-debug

编译和安装：




make
sudo make install

配置GDB：
确保你的GDB版本支持你要调试的PostgreSQL版本。如果需要，更新GDB。
启动GDB以调试PostgreSQL服务器：




gdb --args postgres -D /path/to/data/directory

在GDB中，你可以设置断点、查看变量值、单步执行等。

注意：路径/path/to/data/directory是你希望PostgreSQL将数据文件存储在其中的目录。在实际使用时，你需要替换为合适的路径。

PostgreSql安装

2024-09-02

在安装PostgreSQL之前，请确保您的系统满足安装要求。以下是在不同操作系统上安装PostgreSQL的简要步骤：

Ubuntu/Debian 系统




# 更新系统包列表
sudo apt-get update
 
# 安装PostgreSQL
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

CentOS 系统




# 安装PostgreSQL
sudo yum install postgresql-server postgresql-contrib
 
# 初始化数据库
sudo postgresql-setup initdb
 
# 启动PostgreSQL服务
sudo systemctl enable --now postgresql

Windows 系统

访问PostgreSQL官方下载页面：https://www.postgresql.org/download/windows/
下载适用于Windows的PostgreSQL安装程序
运行安装程序并遵循提示完成安装

macOS 系统




# 使用Homebrew安装PostgreSQL
brew install postgresql
 
# 启动PostgreSQL服务
brew services start postgresql

安装完成后，您可能需要创建数据库、用户和设置权限。可以使用psql命令行工具进行这些操作。




# 登录到PostgreSQL
psql -U postgres
 
# 创建新用户
CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';
 
# 创建新数据库
CREATE DATABASE mydb OWNER myuser;
 
# 赋予权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser;

确保在实际操作中替换myuser和mypassword以及mydb，以符合您的安全需求。

postgresql regular lock常规锁烤的内嫩外焦，入口即化

2024-09-02

在PostgreSQL中，常规锁主要是为了维护数据的一致性和完整性，防止多个事务同时修改同一数据时产生冲突。常见的锁模式有：

行级排他锁（EXCLUSIVE）：用于修改操作，确保没有其他事务可以读取或修改被锁定的行。
行级共享锁（SHARE）：用于只读操作，确保没有事务修改或删除被锁定的行。
行级更新锁（ROW EXCLUSIVE）：比排他锁更严格，用于修改操作，但允许并发只读。

下面是一个简单的例子，演示如何在PostgreSQL中使用常规锁：




-- 假设我们有一个名为example_table的表，具有id和data两个字段
 
-- 假设我们想要修改id为1的记录，我们可以这样做：
BEGIN; -- 开始一个事务
 
SELECT data FROM example_table WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 加锁查询
-- 这将获取id为1的行，并在该行上加上行级更新锁
 
-- 现在可以安全地更新该行了
UPDATE example_table SET data = 'new data' WHERE id = 1;
 
COMMIT; -- 提交事务，释放锁

在这个例子中，FOR UPDATE子句在查询时自动应用行级更新锁，以防止其他事务在当前事务提交之前修改或选择该行。这确保了数据的一致性。