postgresql体系的简单介绍

postgreSQL数据库有什么用啊？

优点事实上， PostgreSQL 的特性覆盖了 SQL-2/SQL-92 和 SQL-3/SQL-99，首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持，其中有些数据类型可以说连商业数据库都不具备，比如 IP 类型和几何类型等；其次，PostgreSQL 是全功能的自由软件数据库，很长时间以来，PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。直到最近才有 Inprise 的 InterBase 以及 SAP 等厂商将其原先专有软件开放为自由软件之后才打破了这个唯一。最后，PostgreSQL拥有一支非常活跃的开发队伍，而且在许多黑客的努力下，PostgreSQL 的质量日益提高。

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从技术角度来讲，PostgreSQL 采用的是比较经典的 C/S （client/server）结构，也就是一个客户端对应一个服务器端守护进程的模式，这个守护进程分析客户端来的查询请求，生成规划树，进行数据检索并最终把结果格式化输出后返回给客户端。为了便于客户端的程序的编写，由数据库服务器提供了统一的客户端 C 接口。而不同的客户端接口都是源自这个 C 接口，比如 ODBC，JDBC，Python，Perl ，Tcl，C/C++，ESQL 等，同时也要指出的是，PostgreSQL 对接口的支持也是非常丰富的，几乎支持所有类型的数据库客户端接口。这一点也可以说是 PostgreSQL 一大优点。

缺点

从 Postgres 开始，PostgreSQL 就经受了多次变化。

首先，早期的 PostgreSQL 继承了几乎所有 Ingres, Postgres, Postgres95 的问题：过于学院味，因为首先它的目的是数据库研究，因此不论在稳定性，性能还是使用方便方面，长期以来一直没有得到重视，直到 PostgreSQL 项目开始以后，情况才越来越好，目前，PostgreSQL 已经完全可以胜任任何中上规模范围内的应用范围的业务。目前有报道的生产数据库的大小已经有 TB 级的数据量，已经逼近 32 位计算的极限。不过学院味也给 PostgreSQL 带来一个意想不到的好处：大概因为各大学的软硬件环境差异太大的缘故，它是目前支持平台最多的数据库管理系统的一种，所支持的平台多达十几种，包括不同的系统，不同的硬件体系。至今，它仍然保持着支持平台最多的数据库管理系统的称号。

其次，PostgreSQL 的确还欠缺一些比较高端的数据库管理系统需要的特性，比如数据库集群，更优良的管理工具和更加自动化的系统优化功能等提高数据库性能的机制等。

常见的数据库应用系统有哪些？

IBM 的DB2。

关系数据库领域的开拓者和领航人

Oracle

大型的数据库系统。

Informix

目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。

Sybase

Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。

SQL Server

最初由微软和IBM合作开发完成OS/2。后微软同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库——SQL Server。

PostgreSQL

目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。

mySQL

目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。（开放源码、体积小、速度快、总体拥有成本低）

Access数据库

界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活。

Access主要适用于中小型应用系统，或作为客户机/服务器系统中的客户端数据库。

常用数据库系统简介

码字不容易啊，望采纳。

ORACLE (甲骨文，美国)

优点：产品系列齐全，几乎囊括所有应用领域，大型，完善，安全，可以支持多个实例同时运行，功能强。能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

缺点：价格成本，服务费用，后期产品追加费用，管理维护相对麻烦，对硬件的要求高。

几乎匹配所有动态网页设计，性能优越。

SQLSERVER（微软，美国）

优点：简单，界面友好，上手容易，只能在WINDOWS平台下使用。一般用于.net 程序设计。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。

缺点：windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时。

网页设计多与C#（也是微软的）经典组合，不过也是几乎开放所有开发语言接口

MYSQL （被oracle收购，收购后的新版已出，市场反应一般）

优点：免费，功能不错,是开源的，体积小，并发执行的数据库,如今mysql逐渐体现出性价比高的优势。

缺点：稳定性有待考量，面对大量数据的处理能力有限，并发性处理的机制不健全。

网页开发mysql的应用还是很多的，应用比较广泛。

DB2 （IBM 美国）

优点：优点很多啦，与oracle一样是大型以及超大型的数据库，能力当然很好啦，企业解决方案很牛X，在金融和电信方运用DB2的很多，最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%。不过与oracle相比db2的应用相对较窄，一是价钱很贵，二是主要面向大型企业，市场份额还是oracle最高，所以db2专家较少，很吃香的。

以db2的优质能力相对海量并发的web服务和访问比较轻松啦。

Access（微软，美国）：

优点：操作简洁、方便，不用依赖Server也可以对数据进行操作。

缺点：安全性不够，如果做为服务器的话，对服务器要求很高，否则容易造成 MDB 损坏，高强度操作适应性差，不能将 VBA 代码开发的软件系统直接编译成 EXE 可执行文件，不能脱离 ACCESS 或者 ACCESS RUNTIME 环境，该环境相对其他软件体积较大（50M左右），每个数据库文件最大限制只有2G，对于大型网站显然不能够胜任。

我接触的access应用比较少啦，关于开发的不了解了。

Sybase（Sybase 美国）：

优点：操作简单，管理相对容易，对新手很好理解，上手快，曾经的sybase还是挺辉煌的，sybase 数据仓库还是挺不错，大数据的解决方案也不错，与oracle，db2齐名，但是之后似乎难以追随市场的脚步了。

缺点：Sybase使用的编程接口不是开放的，没有使用SQL92等相关的标准，因此编制存储程序和触发器所用的Transact-SQL也是它们自己专用的。优化器(OPTIMIZER)不能有效的支持复杂的查询(ComplexQueries)。应用程序中稍微复杂一些的SQL语句，Sybase的优化器就无法妥善优化处理。已经退出主流数据库市场，市场份额缩水严重，被SAP收购后前途待观望。

web应用还是比较广泛的啦。

informix（被IBM收购）：

优点：如今被IBM定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统，使用不是很广泛，IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。

缺点：INFORMIX是以小型数据库起家，所以其产品设计到目前为止仍有许多小型数据库的限制。许多用户都曾遇到INFORMIX在数据存储、日志管理、备份、恢复等方面的问题。Informix的扩展并行选项在支持多用户并发访问时存在困难。INFORMIX由于缺乏对大量数据的管理经验，所以其优化器技术也不能针对大量数据做优化。小型企业可以尝试使用。

postgresql（美国）：

优点：轻盈好用的数据库，有点很多，如优化排序性能，内存占用更少；表继承（很强），提高加锁效率和并发度；创建索引过程中允许INSERT/UPDATE/DELETE等等。

缺点：不足之处就是大数量的场景有待市场检验，目前触及海量数据的案例较少。

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数据库的类型都有哪些?

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资料来源：百度百科-数据库

如何找到PostgreSQL数据库上次更新的时间

方法一：通过查找表数据文件方式

这种方法通过查找表的数据文件的方式从而确定表的创建时间，但是这种方法并不能准备查询表的创建

时间，而且有时候，这种方法得到的信息还有可能是错误的，下面大致演示下。

--1.1 创建表并插入数据

francs= create table test_ctime (id int4 primary key ,name varchar(32));

NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "test_ctime_pkey" for table "test_ctime"

CREATE TABLE

francs= insert into test_ctime select generate_series(1,10000),'create_time test';

INSERT 0 10000

francs= \d test_ctime;

Table "francs.test_ctime"

Column | Type | Modifiers

--------+-----------------------+-----------

id | integer | not null

name | character varying(32) |

Indexes:

"test_ctime_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)

francs= \dt+ test_ctime;

List of relations

--------+------------+-------+--------+--------+-------------

(1 row)

备注：表创建好了，接下来演示如何定位表的物理文件。

--1.2 定位表所在的表空间

francs= select relname,relfilenode,reltablespace from pg_class where relname='test_ctime';

relname | relfilenode | reltablespace

------------+-------------+---------------

test_ctime | 24650 | 0

(1 row)

备注：在 PostgreSQL 的逻辑结构体系中，表位于数据库中，同时表位于表空间上，面表空间对应系统上一个

文件目录，每个表由一个或者多个文件组成；根据上面的结果，表 test_ctime 的 reltablespace

值为 0,表示位于所属数据库的默认表空间，注意 relfilenode 值为 24650。

--1.3 查询数据库 francs 的默认表空间

francs= select oid,datname,dattablespace from pg_database where datname='francs';

oid | datname | dattablespace

-------+---------+---------------

16386 | francs | 16385

备注：上面查出数据库 francs 的默认表空间的 oid 为 16385。

--1.4 查找 oid 为 16385 的表空间

francs= select oid,* from pg_tablespace where oid=16385;

oid | spcname | spcowner | spcacl | spcoptions

-------+------------+----------+-----------------------------------------+------------

16385 | tbs_francs | 10 | {postgres=C/postgres,francs=C/postgres} |

(1 row)

备注：查了半天才查到表 test_ctime 的默认表空间为 tbs_francs，这里之所以饶这么大圈，是为

了展示 postgresql 中的一些逻辑结构关系，如果自己对环境比较熟悉，可以直接定位到

哪个表空间。

--1.5 查询表空间 tbs_francs 对应的物理目录

francs= \db

List of tablespaces

Name | Owner | Location

------------+----------+------------------------------------------

pg_default | postgres |

pg_global | postgres |

tbs_francs | postgres | /database/1922/pgdata1/pg_tbs/tbs_francs

(3 rows)

备注：表空间 tbs_francs 的数据目录为 /database/1922/pgdata1/pg_tbs/tbs_francs。

--1.6 进入数据目录

[postgres@redhat6 16386]$ cd /database/1922/pgdata1/pg_tbs/tbs_francs

[postgres@redhat6 tbs_francs]$ ll

total 4.0K

drwx------. 4 postgres postgres 4.0K May 22 10:35 PG_9.2_201204301

[postgres@redhat6 tbs_francs]$ cd PG_9.2_201204301/

[postgres@redhat6 PG_9.2_201204301]$ ll

total 16K

drwx------. 2 postgres postgres 12K Jun 26 19:03 16386

drwx------. 2 postgres postgres 4.0K May 22 10:37 pgsql_tmp

备注：根据前面的步骤 1.3 查询的信息知道 16386 为数据库 francs 的 oid。再根据步骤 1.2 的信息知道

表 test_ctime 的 relfilenode 值为 24650

--1.7 查找表 test_ctime 的数据文件

[postgres@redhat6 16386]$ ll 24650

-rw-------. 1 postgres postgres 512K Jun 26 18:57 24650

备注：根据数据文件 24650 知道表的创建时间为 2012-06-26 18:57。但这种方法并不准确，因为

表上的操作可能导致表重新生成文件，接着演示。

--1.8 cluster 表

francs= cluster verbose test_ctime using test_ctime_pkey;

INFO: clustering "francs.test_ctime" using index scan on "test_ctime_pkey"

INFO: "test_ctime": found 0 removable, 10000 nonremovable row versions in 64 pages

DETAIL: 0 dead row versions cannot be removed yet.

CPU 0.00s/0.03u sec elapsed 0.08 sec.

CLUSTER

francs= select relname,relfilenode,reltablespace from pg_class where relname='test_ctime';

relname | relfilenode | reltablespace

------------+-------------+---------------

test_ctime | 24655 | 0

(1 row)

备注：表 test_ctime 经过 cluster 操作后，重新生成了数据文件，文件号由原来的 24650 变成了 24655

--1.9 系统上再次查询表数据文件

[postgres@redhat6 16386]$ ll 24650

-rw-------. 1 postgres postgres 0 Jun 26 19:19 24650

[postgres@redhat6 16386]$ ll 24655

-rw-------. 1 postgres postgres 512K Jun 26 19:19 24655

备注：显然新文件的时间 24655 并不是表 test_ctime 的初始创建时间。

--1.10 vacuum full 表

francs= vacuum full test_ctime;

VACUUM

francs= select relname,relfilenode,reltablespace from pg_class where relname='test_ctime';

relname | relfilenode | reltablespace

------------+-------------+---------------

test_ctime | 24659 | 0

(1 row)

备注： vacuum full 操作后，同样产生了新文件，新文件号为 24659

--1.11 系统上再次查询表数据文件

[postgres@redhat6 16386]$ ll 24659

-rw-------. 1 postgres postgres 512K Jun 26 19:22 24659

常用的数据库有哪几种？试着阐述每种数据库的特点和使用范围

关系数据库、非关系型数据库。

1、关系数据库

特点：数据集中控制；减少数据冗余等。

适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

2、非关系数据库

特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。

使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。

扩展资料：

非关系数据库的分类：

1、列存储数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。

2、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

参考资料来源：百度百科-数据库

参考资料来源：百度百科-NoSQL

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