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2024-09-04

在PostgreSQL中，安装和部署可以根据不同的操作系统和环境有所不同。以下是一些常见的PostgreSQL安装和部署命令，这些命令适用于大部分基于Unix的系统，包括Linux和macOS。

安装PostgreSQL：
- 在Ubuntu/Debian系统上，可以使用apt-get进行安装：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib
```
- 在Red Hat/CentOS系统上，可以使用yum进行安装：
```
sudo yum install postgresql postgresql-server postgresql-contrib
```
- 在macOS上，可以使用Homebrew进行安装：
```
brew install postgresql
```
启动PostgreSQL服务：
```
sudo service postgresql start
```
切换到postgres用户：
```
sudo -i -u postgres
```
创建一个新的数据库用户：
```
createuser --interactive
```
创建一个新的数据库：
```
createdb <数据库名>
```

登录到PostgreSQL命令行界面：




psql -U <用户名> -d <数据库名>

列出所有数据库：
```
\l
```
列出所有用户：
```
\du
```
退出psql命令行界面：
```
\q
```

导出数据库：




pg_dump -U <用户名> -d <数据库名> -f <文件名>.sql

导入数据库：




psql -U <用户名> -d <数据库名> -f <文件名>.sql

修改PostgreSQL配置文件（postgresql.conf）和客户端认证配置文件（pg\_hba.conf）。
重启PostgreSQL服务以应用配置更改：
```
sudo service postgresql restart
```

这些命令提供了一个基本的PostgreSQL安装和部署的概览。根据具体的操作系统和环境，安装步骤可能会有所不同。

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postgresql函数：定期删除模式下指定天数前的表数据及分区物理表

System

2024-09-04

所有,数据库




CREATE OR REPLACE FUNCTION core.delete_records_from_schema_older_than(p_days_old integer, p_schema_name text)
RETURNS void LANGUAGE plpgsql AS $$
DECLARE
    v_table_name text;
    v_partition_table_name text;
    v_delete_sql text;
    v_partition_delete_sql text;
BEGIN
    -- 删除主表数据
    FOR v_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'BASE TABLE'
    LOOP
        v_delete_sql := format('DELETE FROM %I.%s WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_delete_sql;
    END LOOP;
 
    -- 删除分区表数据
    FOR v_partition_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'PARTITIONED TABLE'
    LOOP
        v_partition_delete_sql := format('ALTER TABLE %I.%s DELETE WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_partition_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_partition_delete_sql;
    END LOOP;
END;
$$;

这段代码修复了原始代码中的问题，并使用了format函数来创建动态SQL语句，这样可以避免SQL注入的风险，并且使得代码更加健壮和可维护。此外，分区表的删除操作也从DROP TABLE更改为了ALTER TABLE DELETE WHERE，这是因为直接删除分区表不仅不常见，而且在大多数情况下是不可能的。

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CentOS 7 编译安装 sqlite3

System

2024-09-04

所有,数据库

在CentOS 7上编译安装SQLite 3的步骤如下：

安装编译工具和依赖库：




sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install readline-devel

下载SQLite源码包：




wget https://www.sqlite.org/2022/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz

解压源码包：




tar zxvf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz

编译和安装：




cd sqlite-autoconf-3360000
./configure --prefix=/usr/local
make
sudo make install

验证安装：




/usr/local/bin/sqlite3 --version

以上步骤会在系统中安装SQLite 3到/usr/local/bin目录下，你可以通过运行sqlite3 --version来确认安装是否成功。

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SQLite3 使用整理

System

2024-09-04

所有,数据库

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，其使用可以大大简化数据库的管理和维护。以下是一些SQLite3的使用和操作的常见示例：

创建数据库：




import sqlite3
 
# 创建一个数据库连接
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个cursor对象
c = conn.cursor()
 
# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

查询数据库：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 查询表中所有数据
c.execute("SELECT * FROM stocks")
 
print(c.fetchall())
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

插入数据到数据库：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 插入数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

更新数据库中的数据：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 更新数据
c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

删除数据库中的数据：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 删除数据
c.execute("DELETE FROM stocks WHERE symbol = ?", ('RHAT',))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

使用事务：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 开始事务
conn.execute('BEGIN TRANSACTION')
 
try:
    c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
    c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
    # 提交事务
    conn.commit()
except:
    # 发生错误时回滚
    conn.rollback()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

以上代码展示了如何使用Python的sqlite3库来创建和管理SQLite数据库。这些操作包括创建表、查询数据、插入数据、更新数据、删除数据以及如何使用事务来确保数据的一致性。

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MySQL数据库与基本操作(增删改查)

System

2024-09-04

所有,数据库




-- 连接数据库
USE `mydatabase`;
 
-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `email` VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
-- 插入数据
INSERT INTO `users` (`username`, `email`) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM `users`;
 
-- 更新数据
UPDATE `users` SET `email` = 'zhangsan@newdomain.com' WHERE `username` = '张三';
 
-- 删除数据
DELETE FROM `users` WHERE `username` = '张三';

这段代码展示了如何在MySQL中进行基本的数据库操作，包括连接数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。这些操作是任何数据库应用的基础，对于学习数据库开发的开发者来说具有重要的教育价值。

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postgrel 怎么看一个sql执行到什么进度了

System

2024-09-04

所有,数据库

在PostgreSQL中，可以通过查询pg_stat_activity视图来查看当前正在执行的SQL语句的进度。以下是一个查询示例，它可以显示当前正在运行的查询以及它们已执行的时间：




SELECT pid, now() - query_start as duration, query, state 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state = 'active';

这个查询会返回所有当前处于active状态的查询的进程ID (pid)、已执行的时间 (duration)、查询内容 (query) 和查询的当前状态 (state)。

如果你想要跟踪特定查询的进度，可以查看pg_stat_progress_vacuum视图，这个视图提供了关于VACUUM操作的实时进度信息。例如，对于VACUUM操作：




SELECT pid, datname, phase, progress FROM pg_stat_progress_vacuum;

这个查询会返回正在进行的VACUUM操作的进程ID (pid)、数据库名 (datname)、当前的阶段 (phase) 和完成进度 (progress)。

请注意，这些进度信息仅适用于PostgreSQL的部分功能，如VACUUM、CREATE INDEX等操作。对于一些复杂的查询或操作，PostgreSQL可能不会提供实时的进度更新。

System

2024-09-04

所有,数据库

报错解释：

这个错误表示你尝试对数据库进行操作（如删除、修改数据库文件等），但是数据库当前正被其他用户或进程访问，因此操作被拒绝。

解决方法：

确认没有其他用户或进程正在连接数据库。可以使用如下命令查看当前的数据库连接：
```
SELECT * FROM pg_stat_activity;
```
如果确认没有其他活跃的连接，可以尝试关闭所有的数据库连接，然后再进行操作。
如果是在使用 pg_dump 或类似工具备份数据库时遇到此错误，可以使用 --host=localhost 或 --host=/var/run/postgresql 参数来确保是通过 Unix 域套接字而不是 TCP/IP 连接到数据库的。

如果是在尝试删除数据库时遇到此错误，可以使用 pg_terminate_backend 函数强制断开指定的数据库连接，然后再删除数据库：




SELECT pg_terminate_backend(pg_stat_activity.pid)
FROM pg_stat_activity
WHERE pg_stat_activity.datname = 'your_database_name' AND pid <> pg_backend_pid();

然后可以尝试删除数据库：




DROP DATABASE "your_database_name";

如果是在尝试删除或移动数据库文件时遇到此错误，确保没有任何 PostgreSQL 服务的进程正在运行，可以使用如 systemctl stop postgresql 或 service postgresql stop 命令停止服务，然后再进行文件操作。

请根据实际情况选择适当的解决方法。在执行任何影响数据库文件的操作前，请确保已经做好了必要的备份。

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查询子节点 postgresql

System

2024-09-04

所有,数据库

在PostgreSQL中，如果你想查询一个节点的所有子节点，你可以使用递归的Common Table Expressions (CTEs)。以下是一个例子，假设你有一个名为nodes的表，它有两个字段id和parent_id。




WITH RECURSIVE sub_nodes AS (
    SELECT id, parent_id
    FROM nodes
    WHERE id = :starting_node_id  -- 这里替换成你要开始查询的节点ID
    UNION ALL
    SELECT n.id, n.parent_id
    FROM nodes n
    INNER JOIN sub_nodes sn ON n.parent_id = sn.id
)
SELECT * FROM sub_nodes;

在这个查询中，:starting_node_id是你想要开始查询子节点的节点ID。递归的结束条件是当没有更多的子节点时。

请根据你的实际表结构和需求调整字段名和查询条件。

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PostgreSQL EXTRACT 日期函数

System

2024-09-04

所有,数据库

PostgreSQL的EXTRACT函数是一个用来从日期/时间值中提取特定成分（如年、月、日、小时等）的函数。

以下是一些使用EXTRACT函数的方法：

提取年份：




SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP '2022-01-15');

提取月份：




SELECT EXTRACT(MONTH FROM TIMESTAMP '2022-01-15');

提取一个星期中的天：




SELECT EXTRACT(DAY FROM TIMESTAMP '2022-01-15');

提取小时：




SELECT EXTRACT(HOUR FROM INTERVAL '2 hours');

提取分钟：




SELECT EXTRACT(MINUTE FROM INTERVAL '2 hours 30 minutes');

提取秒：




SELECT EXTRACT(SECOND FROM INTERVAL '2 hours 30 minutes 45 seconds');

提取时区偏移的小时数：




SELECT EXTRACT(TIMEZONE_HOUR FROM TIMESTAMPTZ '2022-01-15 10:00:00-3 hours');

提取时区偏移的分钟数：




SELECT EXTRACT(TIMEZONE_MINUTE FROM TIMESTAMPTZ '2022-01-15 10:00:00-3 hours 30 minutes');

以上就是PostgreSQL中EXTRACT函数的一些基本用法。

System

2024-09-04

所有,AIGC

由于涉及的技术较为复杂，以下仅提供一个简化的示例代码，展示如何使用Data-Copilot进行数据处理和特征工程。




import pandas as pd
from data_copilot.helper import DataCopilotHelper
 
# 示例数据
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 创建DataCopilotHelper实例
helper = DataCopilotHelper()
 
# 使用Data-Copilot进行特征工程
# 例如，我们可以创建一个新的特征，其值为每个人的年龄加10
df['age_plus_10'] = helper.apply(df, lambda x: x['age'] + 10)
 
# 打印结果
print(df)

这个示例展示了如何使用DataCopilotHelper类来执行简单的数据转换任务，如将一个现有列的值增加一个固定的数值。在实际应用中，Data-Copilot可以用于更复杂的数据处理和特征工程任务，包括数据清洗、转换、合并和聚合等。

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