关于postgresql连表的信息
如何将报表连接到PostgreSQL数据库
在水晶报表中的话可以通过oledb连接postgresql,具体的怎么做的话不是很清楚,没怎么用过水晶报表,都是用的finereport,在finereport中可以用jdbc来连接,配置相应的驱动器就可以进行连接了。
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Navicat怎么连接PostgreSQL数据库
方法/步骤
第一步,打开桌面上的Navicat快捷方式
第二步,进入Navicat主界面
第三步,点击左上角的文件
第四步,下拉列表中选中新建连接
第五步,选择PostgreSQL
第六步,弹出新建连接对话框
第七步,根据实际情况填写相应信息,点击确定
第八步,成功生成连接PostgreSQL数据库
怎样用postgresql创建表
先在本机安装PostgreSQL数据库,然后在开始菜单中找到该程序,双击并打开该数据库。
找到数据库服务器点击要加表的数据库,将鼠标移到"数据表"后,点击鼠标右键 ,出现如下图的对话框,点击"新数据表"。
弹出"新数据表"的对话框后,如下图1,在名称中输入表的名字,拥有人按照默认的选择就好,表空间是指表存放的位置,最好选择数据库名称,注释中最好要填写,便于后续的阅读,填写完后效果如下图2。
在填写好属性信息后,点击上方菜单的"字段",如下图1标红的位置。这里是用来为新建的表增加字段使用的。点击"新增",出现"新字段"的属性对话框如下图2,填写相关的属性信息如下图3,点击"确定"后退出对话框。
字段新增之后,必须在为该表添加约束,为表增加一个属性便于索引。对话框如下图1,点击"新增"弹出对话框,切换到"字段",如下图2,选择字段,点击"新增”就退出主键的对话框
到这里为止,表的新建已经完成,点击"确定"就可以正常退出,如下图1.。这时在数据表那边就可以看到新增的表了如下图2。到这里为止就可以正常的使用该表。
示例讲解PostgreSQL表分区的三种方式
表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式,比如某张表过大就会造成查询变慢,可能分区是一种解决方案。一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了。PostgreSQL的表分区有三种方式:
本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区。
为方便,我们通过Docker的方式启动一个PostgreSQL,可参考:《Docker启动PostgreSQL并推荐几款连接工具》。我们要选择较高的版本,否则不支持Hash分区,命令如下:
先创建一张表带有年龄,然后我们根据年龄分段来进行分区,创建表语句如下:
这个语句已经指定了按age字段来分区了,接着创建分区表:
这里创建了四张分区表,分别对应年龄是0到10岁、11到20岁、21到30岁、30岁以上。
接着我们插入一些数据:
可以看到这里的表名还是 pkslow_person_r ,而不是具体的分区表,说明对于客户端是无感知的。
我们查询也一样的:
但实际上是有分区表存在的:
而且分区表与主表的字段是一致的。
查询分区表,就只能查到那个特定分区的数据了:
类似的,列表分区是按特定的值来分区,比较某个城市的数据放在一个分区里。这里不再给出每一步的讲解,代码如下:
当我们查询第一个分区的时候,只有广州的数据:
哈希分区是指按字段取哈希值后再分区。具体的语句如下:
可以看到创建分区表的时候,我们用了取模的方式,所以如果要创建N个分区表,就要取N取模。
随便查询一张分区表如下:
可以看到同是SZ的哈希值是一样的,肯定会分在同一个分区,而BJ的哈希值取模后也属于同一个分区。
本文讲解了PostgreSQL分区的三种方式。
代码请查看:
如何在Postgresql中创建序列数并应用在数据表
序列数可以增加postgresql数据表的检索速度,同时降低数据查询时的资源消耗。那么如何在postgresql中创建序列数并且应用呢?下面我给大家分享一下。
工具/材料
pgAdmin4
创建序列数
首先打开pgAdmin4,展开postgresql数据库,找到模式下面的public选项,如下图所示
接下来在public下面右键单击序列,然后点击Create下面的sequence选项,如下图所示
在弹出的创建Sequence界面中首先给序列数起一个名字,如下图所示,注意都用英文
然后切换到Definition页卡,定义一下序列的增加量,如下图所示,其中maximum根据自己的需要进行设置
最后回到数据库主界面,你会看到序列下面多出了一个项,这就是我们创建的序列数了,如下图所示
在数据表中应用序列数
首先选中一个数据表,点击右侧的编辑按钮,如下图所示
在弹出的编辑界面中切换到Columns页卡,点击ID签名的编辑按钮,如下图所示
最后在字段的编辑界面中切换到Variables选项卡,然后在Value列中通过nextval函数带入刚才定义的序列数即可,如下图所示
当前名称:关于postgresql连表的信息
文章链接:http://hbruida.cn/article/dsdpgpg.html