postgresql如何备份数据库

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。

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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全文检索简介

PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能，对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的，而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。

PG的全文检索操作符是 @@ ，当一个 tsvector (文档)和 tsquery (条件)匹配时返回 true ，并且前后顺序无影响:

和普通的SQL查询一样，只要在 WHERE 条件中使用这个符号就代表使用全文检索条件筛选文档了。如:

@@ 操作符支持隐式转换，对于 text 类型可以无需强类型转换( ::tsvector 或 to_tsvector(config_name, text) )，所以这个操作符实际支持的参数类型是这样的:

tsquery 查询条件并不是简单的正则，而是一组搜索术语，使用并且使用布尔操作符 （AND）、 | （OR）和 ! （NOT）来组合它们，还有短语搜索操作符 - （FOLLOWED BY）。更详细的语法参见 此文档 。

此外，PostgreSQL还提供了两个相对简化的版本 plainto_tsquery 和 phraseto_tsquery 。

plainto_tsquery ( plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )用户将未格式化的 text 经过分词之后，插入 符号转为 tsquery :

phraseto_tsquery ( phraseto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )行为和 plainto_tsquery 行为类似，但是分词之后不是插入 而是 - (FOLLOWED BY):

使用索引可以加快全文检索的速度。对于全文检索来说，可选的索引类型是 GIN (通用倒排索引)和 GIST (通用搜索树)，官方文档更推荐使用 GIN索引 。创建一个 GIN 索引的范例:

也可以是一个连接列:

还可以单独创建一个 tsvector 列，为这个列创建索引:

除了普通的 ORDER BY 条件之外，PostgreSQL为全文检索提供了两个可选的排序函数 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 和 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 ，以便实现基于 权重 的排序。

此外，对于PostgreSQL 9.6以上的版本还可以使用 RUM index 排序。(注意，这个是扩展，默认不包含)。

PostgreSQL默认的分词字典中并不包含中文分词字典，因此我们必须手工引入。目前一个比较好的项目是 zhparser ，同时这个插件也是阿里云的RDS默认包含的。安装和启用没什么好说的。值得一提的是分词配置参数。

在 CREATE EXTENSION 之后，必须配置分词参数才能正确进行分词和查找，否则什么都查不到。官方文档提供的一个配置策略是:

n,v,a,i,e,l 这几个字母分别表示一种token策略，只启用了这几种token mapping，其余则被屏蔽。具体支持的参数和含义可以用 \dFp+ zhparser 显示:

WITH simple 表示词典使用的是内置的simple词典，即仅做小写转换。根据需要可以灵活定义词典和token映射，以实现屏蔽词和同义词归并等功能。

比如我们看下面这个例子:

可以看到 江淮 这个词组在查询的时候被忽略了，我们启用 j (abbreviation,简称)再看看结果:

所以实际使用中要设置合理的token types，过少将导致搜索结果不准确，过多将导致性能下降。此外，还有一些诸如 短词复合: zhparser.multi_short = f 这一类的控制分词结果的选项，根据实际使用酌情开启。

对python来说mysql和postgresql哪个好

python操作数据库PostgreSQL

1.简述

python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前

项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。

2.数据库操作插件的选择

PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。

推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。

3.PsyCopg的下载

官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：

本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址：

4.PsyCopg的安装

直接exe，根据提示安装即可.

5.PsyCopg的使用

py文件代码：

__author__ = 'qiongmiaoer'

import psycopg2

# 数据库连接参数

conn = psycopg2.connect(database="platoon", user="postgres", password="postgres", host="192.168.10.80", port="5432")

cur = conn.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE test(id serial PRIMARY KEY, num integer,data varchar);")

# insert one item

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (1, 'aaa'))

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (2, 'bbb'))

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (3, 'ccc'))

cur.execute("SELECT * FROM test;")

rows = cur.fetchall() # all rows in table

print(rows)

for i in rows:

print(i)

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

可参考psycopg官方文档，介绍postgresql的使用

6. 输出结果　

"C:\Program Files (x86)\Python275\python.exe" E:/PycharmProjects/psycopgPyCharm/xiaoyu/temp.py

[(1, 1, 'aaa'), (2, 2, 'bbb'), (3, 3, 'ccc')]

(1, 1, 'aaa')

(2, 2, 'bbb')

(3, 3, 'ccc')

Process finished with exit code 0

7.分析

在插件psyCopg安装后，在python命令下import

psycopg2，即可使用psycopg2中的方法对数据库，根据测试结果的输出可以看到我们成功地连接到了数据库，创建了名为test的table，

添加了三条数据，并成功读取和输出数据，最后将查询到的数据输出print出来。

ps:

项目环境

windows8

python2.7.5

pyCharm2.7.3(开发环境)

psycopg2-2.4.2（插件）

有哪些值得推荐的学习 PostgreSQL 的书籍或资料

最近我也在学PostgreSQL。主要是因为他是免费、开源的，所以在Linux下装了这个。以前用惯了SQL Server的图形界面，现在有些不习惯了。

但无论什么数据库，SQL语句、表结构、视图、存储过程、触发器，都是差不多的。这些都是最重要的，只是在数据库的管理上，以及这些在数据库系统的内部管理上不同而已。

当前文章：关于推荐postgresql的信息
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