前言
何為PostgreSQL？
PostgreSQL簡史
格式約定
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臭蟲匯報指導(dǎo)
I. 教程
章1. 從頭開始
1.1. 安裝
1.2. 體系基本概念
1.3. 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫
1.4. 訪問數(shù)據(jù)庫
章2. SQL語言
2.1. 介紹
2.2. 概念
2.3. 創(chuàng)建新表
2.4. 向表中添加行
2.5. 查詢一個表
2.6. 表間鏈接
2.7. 聚集函數(shù)
2.8. 更新
2.9. 刪除
章3. 高級特性
3.1. 介紹
3.2. 視圖
3.3. 外鍵
3.4. 事務(wù)
3.5. 窗口函數(shù)
3.6. 繼承
3.7. 結(jié)論
II. SQL語言
章4. SQL語法
4.1. 詞法結(jié)構(gòu)
4.2. 值表達式
4.3. 調(diào)用函數(shù)
章5. 數(shù)據(jù)定義
5.1. 表的基本概念
5.2. 缺省值
5.3. 約束
5.4. 系統(tǒng)字段
5.5. 修改表
5.6. 權(quán)限
5.7. 模式
5.8. 繼承
5.9. 分區(qū)
5.10. 其它數(shù)據(jù)庫對象
5.11. 依賴性跟蹤
章 6. 數(shù)據(jù)操作
6.1. 插入數(shù)據(jù)
6.2. 更新數(shù)據(jù)
6.3. 刪除數(shù)據(jù)
章7. 查詢
7.1. 概述
7.2. 表表達式
7.3. 選擇列表
7.4. 組合查詢
7.5. 行排序
7.6. LIMIT和OFFSET
7.7. VALUES列表
7.8. WITH的查詢（公用表表達式）
章8. 數(shù)據(jù)類型
8.1. 數(shù)值類型
8.2. 貨幣類型
8.3. 字符類型
8.4. 二進制數(shù)據(jù)類型
8.5. 日期/時間類型
8.6. 布爾類型
8.7. 枚舉類型
8.8. 幾何類型
8.9. 網(wǎng)絡(luò)地址類型
8.10. 位串類型
8.11. 文本搜索類型
8.12. UUID類型
8.13. XML類型
8.14. 數(shù)組
8.15. 復(fù)合類型
8.16. 對象標識符類型
8.17. 偽類型
章 9. 函數(shù)和操作符
9.1. 邏輯操作符
9.2. 比較操作符
9.3. 數(shù)學(xué)函數(shù)和操作符
9.4. 字符串函數(shù)和操作符
9.5. 二進制字符串函數(shù)和操作符
9.6. 位串函數(shù)和操作符
9.7. 模式匹配
9.8. 數(shù)據(jù)類型格式化函數(shù)
9.9. 時間/日期函數(shù)和操作符
9.10. 支持枚舉函數(shù)
9.11. 幾何函數(shù)和操作符
9.12. 網(wǎng)絡(luò)地址函數(shù)和操作符
9.13. 文本檢索函數(shù)和操作符
9.14. XML函數(shù)
9.15. 序列操作函數(shù)
9.16. 條件表達式
9.17. 數(shù)組函數(shù)和操作符
9.18. 聚合函數(shù)
9.19. 窗口函數(shù)
9.20. 子查詢表達式
9.21. 行和數(shù)組比較
9.22. 返回集合的函數(shù)
9.23. 系統(tǒng)信息函數(shù)
9.24. 系統(tǒng)管理函數(shù)
9.25. 觸發(fā)器函數(shù)
章10. 類型轉(zhuǎn)換
10.3. 函數(shù)
10.2. 操作符
10.1. 概述
10.4. 值存儲
10.5. UNION
章11. 索引
11.1. 介紹
11.2. 索引類型
11.3. 多字段索引
11.4. 索引和ORDER BY
11.5. 組合多個索引
11.6. 唯一索引
11.7. 表達式上的索引
11.8. 部分索引
11.9. 操作類和操作簇
11.10. 檢查索引的使用
章12. Full Text Search
12.1. Introduction
12.2. Tables and Indexes
12.3. Controlling Text Search
12.4. Additional Features
12.5. Parsers
12.6. Dictionaries
12.7. Configuration Example
12.8. Testing and Debugging Text Search
12.9. GiST and GIN Index Types
12.10. psql Support
12.11. Limitations
12.12. Migration from Pre-8.3 Text Search
章13. 并發(fā)控制
13.1. 介紹
13.2. 事務(wù)隔離
13.3. 明確鎖定
13.4. 應(yīng)用層數(shù)據(jù)完整性檢查
13.5. 鎖和索引
章14. 性能提升技巧
14.1. 使用EXPLAIN
14.2. 規(guī)劃器使用的統(tǒng)計信息
14.3. 用明確的JOIN語句控制規(guī)劃器
14.4. 向數(shù)據(jù)庫中添加記錄
14.5. 非持久性設(shè)置
III. 服務(wù)器管理
章15. 安裝指導(dǎo)
15.1. 簡版
15.2. 要求
15.3. 獲取源碼
15.4. 升級
15.5. 安裝過程
15.6. 安裝后的設(shè)置
15.7. 支持的平臺
15.8. 特殊平臺的要求
章16. Installation from Source Code on Windows
16.1. Building with Visual C++ or the Platform SDK
16.2. Building libpq with Visual C++ or Borland C++
章17. 服務(wù)器安裝和操作
17.1. PostgreSQL用戶帳戶
17.2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫集群
17.3. 啟動數(shù)據(jù)庫服務(wù)器
17.4. 管理內(nèi)核資源
17.5. 關(guān)閉服務(wù)
17.6. 防止服務(wù)器欺騙
17.7. 加密選項
17.8. 用SSL進行安全的TCP/IP連接
17.9. Secure TCP/IP Connections with SSH Tunnels
章18. 服務(wù)器配置
18.1. 設(shè)置參數(shù)
18.2. 文件位置
18.3. 連接和認證
18.4. 資源消耗
18.5. 預(yù)寫式日志
18.6. 查詢規(guī)劃
18.7. 錯誤報告和日志
18.8. 運行時統(tǒng)計
18.9. 自動清理
18.10. 客戶端連接缺省
18.12. 版本和平臺兼容性
18.11. 鎖管理
18.13. 預(yù)置選項
18.14. 自定義的選項
18.15. 開發(fā)人員選項
18.16. 短選項
章19. 用戶認證
19.1. pg_hba.conf 文件
19.2. 用戶名映射
19.3. 認證方法
19.4. 用戶認證
章20. 數(shù)據(jù)庫角色和權(quán)限
20.1. 數(shù)據(jù)庫角色
20.2. 角色屬性
20.3. 權(quán)限
20.4. 角色成員
20.5. 函數(shù)和觸發(fā)器
章21. 管理數(shù)據(jù)庫
21.1. 概述
21.2. 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫
21.3. 臨時庫
21.4. 數(shù)據(jù)庫配置
21.5. 刪除數(shù)據(jù)庫
21.6. 表空間
章22. 本土化
22.1. 區(qū)域支持
22.2. 字符集支持
章23. 日常數(shù)據(jù)庫維護工作
23.1. Routine Vacuuming日常清理
23.2. 經(jīng)常重建索引
23.3. 日志文件維護
章24. 備份和恢復(fù)
24.1. SQL轉(zhuǎn)儲
24.2. 文件系統(tǒng)級別的備份
24.3. 在線備份以及即時恢復(fù)(PITR)
24.4. 版本間遷移
章25. 高可用性與負載均衡，復(fù)制
25.1. 不同解決方案的比較
25.2. 日志傳送備份服務(wù)器
25.3. 失效切換
25.4. 日志傳送的替代方法
25.5. 熱備
章26. 恢復(fù)配置
26.1. 歸檔恢復(fù)設(shè)置
26.2. 恢復(fù)目標設(shè)置
26.3. 備服務(wù)器設(shè)置
章27. 監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的活動
27.1. 標準Unix工具
27.2. 統(tǒng)計收集器
27.3. 查看鎖
27.4. 動態(tài)跟蹤
章28. 監(jiān)控磁盤使用情況
28.1. 判斷磁盤的使用量
28.2. 磁盤滿導(dǎo)致的失效
章29. 可靠性和預(yù)寫式日志
29.1. 可靠性
29.2. 預(yù)寫式日志(WAL)
29.3. 異步提交
29.4. WAL配置
29.5. WAL內(nèi)部
章30. Regression Tests
30.1. Running the Tests
30.2. Test Evaluation
30.3. Variant Comparison Files
30.4. Test Coverage Examination
IV. 客戶端接口
章31. libpq-C庫
31.1. 數(shù)據(jù)庫聯(lián)接函數(shù)
31.2. 連接狀態(tài)函數(shù)
31.3. 命令執(zhí)行函數(shù)
31.4. 異步命令處理
31.5. 取消正在處理的查詢
31.6. 捷徑接口
31.7. 異步通知
31.8. 與COPY命令相關(guān)的函數(shù)
31.9. Control Functions 控制函數(shù)
31.10. 其他函數(shù)
31.11. 注意信息處理
31.12. 事件系統(tǒng)
31.13. 環(huán)境變量
31.14. 口令文件
31.15. 連接服務(wù)的文件
31.16. LDAP查找連接參數(shù)
31.17. SSL支持
31.18. 在多線程程序里的行為
31.19. 制作libpq程序
31.20. 例子程序
章32. 大對象
32.1. 介紹
32.2. 實現(xiàn)特點
32.3. 客戶端接口
32.4. 服務(wù)器端函數(shù)
32.5. 例子程序
章33. ECPG - Embedded SQL in C
33.1. The Concept
33.2. Connecting to the Database Server
33.3. Closing a Connection
33.4. Running SQL Commands
33.5. Choosing a Connection
33.6. Using Host Variables
33.7. Dynamic SQL
33.8. pgtypes library
33.9. Using Descriptor Areas
33.10. Informix compatibility mode
33.11. Error Handling
33.12. Preprocessor directives
33.13. Processing Embedded SQL Programs
33.14. Library Functions
33.15. Internals
章34. 信息模式
34.1. 關(guān)于這個模式
34.2. 數(shù)據(jù)類型
34.3. information_schema_catalog_name
34.4. administrable_role_authorizations
34.5. applicable_roles
34.6. attributes
34.7. check_constraint_routine_usage
34.8. check_constraints
34.9. column_domain_usage
34.10. column_privileges
34.11. column_udt_usage
34.12. 字段
34.13. constraint_column_usage
34.14. constraint_table_usage
34.15. data_type_privileges
34.16. domain_constraints
34.18. domains
34.17. domain_udt_usage
34.19. element_types
34.20. enabled_roles
34.21. foreign_data_wrapper_options
34.22. foreign_data_wrappers
34.23. foreign_server_options
34.24. foreign_servers
34.25. key_column_usage
34.26. parameters
34.27. referential_constraints
34.28. role_column_grants
34.29. role_routine_grants
34.30. role_table_grants
34.31. role_usage_grants
34.32. routine_privileges
34.33. routines
34.34. schemata
34.35. sequences
34.36. sql_features
34.37. sql_implementation_info
34.38. sql_languages
34.39. sql_packages
34.40. sql_parts
34.41. sql_sizing
34.42. sql_sizing_profiles
34.43. table_constraints
34.44. table_privileges
34.45. tables
34.46. triggered_update_columns
34.47. 觸發(fā)器
34.48. usage_privileges
34.49. user_mapping_options
34.50. user_mappings
34.51. view_column_usage
34.52. view_routine_usage
34.53. view_table_usage
34.54. 視圖
V. 服務(wù)器端編程
章35. 擴展SQL
35.1. 擴展性是如何實現(xiàn)的
35.2. PostgreSQL類型系統(tǒng)
35.3. User-Defined Functions
35.4. Query Language (SQL) Functions
35.5. Function Overloading
35.6. Function Volatility Categories
35.7. Procedural Language Functions
35.8. Internal Functions
35.9. C-Language Functions
35.10. User-Defined Aggregates
35.11. User-Defined Types
35.12. User-Defined Operators
35.13. Operator Optimization Information
35.14. Interfacing Extensions To Indexes
35.15. 用C++擴展
章36. 觸發(fā)器
36.1. 觸發(fā)器行為概述
36.3. 用 C 寫觸發(fā)器
36.2. 數(shù)據(jù)改變的可視性
36.4. 一個完整的例子
章37. 規(guī)則系統(tǒng)
37.1. The Query Tree
37.2. 視圖和規(guī)則系統(tǒng)
37.3. 在INSERT，UPDATE和DELETE上的規(guī)則
37.4. 規(guī)則和權(quán)限
37.5. 規(guī)則和命令狀態(tài)
37.6. 規(guī)則與觸發(fā)器得比較
章38. Procedural Languages
38.1. Installing Procedural Languages
章39. PL/pgSQL - SQL過程語言
39.1. 概述
39.2. PL/pgSQL的結(jié)構(gòu)
39.3. 聲明
39.4. 表達式
39.5. 基本語句
39.6. 控制結(jié)構(gòu)
39.7. 游標
39.8. 錯誤和消息
39.9. 觸發(fā)器過程
39.10. PL/pgSQL Under the Hood
39.11. 開發(fā)PL/pgSQL的一些提示
39.12. 從OraclePL/SQL 進行移植
章40. PL/Tcl - Tcl Procedural Language
40.1. Overview
40.2. PL/Tcl Functions and Arguments
40.3. Data Values in PL/Tcl
40.4. Global Data in PL/Tcl
40.5. Database Access from PL/Tcl
40.6. Trigger Procedures in PL/Tcl
40.7. Modules and the unknown command
40.8. Tcl Procedure Names
章41. PL/Perl - Perl Procedural Language
41.1. PL/Perl Functions and Arguments
41.2. Data Values in PL/Perl
41.3. Built-in Functions
41.4. Global Values in PL/Perl
41.6. PL/Perl Triggers
41.5. Trusted and Untrusted PL/Perl
41.7. PL/Perl Under the Hood
章42. PL/Python - Python Procedural Language
42.1. Python 2 vs. Python 3
42.2. PL/Python Functions
42.3. Data Values
42.4. Sharing Data
42.5. Anonymous Code Blocks
42.6. Trigger Functions
42.7. Database Access
42.8. Utility Functions
42.9. Environment Variables
章43. Server Programming Interface
43.1. Interface Functions
Spi-spi-connect
Spi-spi-finish
Spi-spi-push
Spi-spi-pop
Spi-spi-execute
Spi-spi-exec
Spi-spi-execute-with-args
Spi-spi-prepare
Spi-spi-prepare-cursor
Spi-spi-prepare-params
Spi-spi-getargcount
Spi-spi-getargtypeid
Spi-spi-is-cursor-plan
Spi-spi-execute-plan
Spi-spi-execute-plan-with-paramlist
Spi-spi-execp
Spi-spi-cursor-open
Spi-spi-cursor-open-with-args
Spi-spi-cursor-open-with-paramlist
Spi-spi-cursor-find
Spi-spi-cursor-fetch
Spi-spi-cursor-move
Spi-spi-scroll-cursor-fetch
Spi-spi-scroll-cursor-move
Spi-spi-cursor-close
Spi-spi-saveplan
43.2. Interface Support Functions
Spi-spi-fname
Spi-spi-fnumber
Spi-spi-getvalue
Spi-spi-getbinval
Spi-spi-gettype
Spi-spi-gettypeid
Spi-spi-getrelname
Spi-spi-getnspname
43.3. Memory Management
Spi-spi-palloc
Spi-realloc
Spi-spi-pfree
Spi-spi-copytuple
Spi-spi-returntuple
Spi-spi-modifytuple
Spi-spi-freetuple
Spi-spi-freetupletable
Spi-spi-freeplan
43.4. Visibility of Data Changes
43.5. Examples
VI. 參考手冊
I. SQL命令
Sql-abort
Sql-alteraggregate
Sql-alterconversion
Sql-alterdatabase
Sql-alterdefaultprivileges
Sql-alterdomain
Sql-alterforeigndatawrapper
Sql-alterfunction
Sql-altergroup
Sql-alterindex
Sql-alterlanguage
Sql-alterlargeobject
Sql-alteroperator
Sql-alteropclass
Sql-alteropfamily
Sql-alterrole
Sql-alterschema
Sql-altersequence
Sql-alterserver
Sql-altertable
Sql-altertablespace
Sql-altertsconfig
Sql-altertsdictionary
Sql-altertsparser
Sql-altertstemplate
Sql-altertrigger
Sql-altertype
Sql-alteruser
Sql-alterusermapping
Sql-alterview
Sql-analyze
Sql-begin
Sql-checkpoint
Sql-close
Sql-cluster
Sql-comment
Sql-commit
Sql-commit-prepared
Sql-copy
Sql-createaggregate
Sql-createcast
Sql-createconstraint
Sql-createconversion
Sql-createdatabase
Sql-createdomain
Sql-createforeigndatawrapper
Sql-createfunction
Sql-creategroup
Sql-createindex
Sql-createlanguage
Sql-createoperator
Sql-createopclass
Sql-createopfamily
Sql-createrole
Sql-createrule
Sql-createschema
Sql-createsequence
Sql-createserver
Sql-createtable
Sql-createtableas
Sql-createtablespace
Sql-createtsconfig
Sql-createtsdictionary
Sql-createtsparser
Sql-createtstemplate
Sql-createtrigger
Sql-createtype
Sql-createuser
Sql-createusermapping
Sql-createview
Sql-deallocate
Sql-declare
Sql-delete
Sql-discard
Sql-do
Sql-dropaggregate
Sql-dropcast
Sql-dropconversion
Sql-dropdatabase
Sql-dropdomain
Sql-dropforeigndatawrapper
Sql-dropfunction
Sql-dropgroup
Sql-dropindex
Sql-droplanguage
Sql-dropoperator
Sql-dropopclass
Sql-dropopfamily
Sql-drop-owned
Sql-droprole
Sql-droprule
Sql-dropschema
Sql-dropsequence
Sql-dropserver
Sql-droptable
Sql-droptablespace
Sql-droptsconfig
Sql-droptsdictionary
Sql-droptsparser
Sql-droptstemplate
Sql-droptrigger
Sql-droptype
Sql-dropuser
Sql-dropusermapping
Sql-dropview
Sql-end
Sql-execute
Sql-explain
Sql-fetch
Sql-grant
Sql-insert
Sql-listen
Sql-load
Sql-lock
Sql-move
Sql-notify
Sql-prepare
Sql-prepare-transaction
Sql-reassign-owned
Sql-reindex
Sql-release-savepoint
Sql-reset
Sql-revoke
Sql-rollback
Sql-rollback-prepared
Sql-rollback-to
Sql-savepoint
Sql-select
Sql-selectinto
Sql-set
Sql-set-constraints
Sql-set-role
Sql-set-session-authorization
Sql-set-transaction
Sql-show
Sql-start-transaction
Sql-truncate
Sql-unlisten
Sql-update
Sql-vacuum
Sql-values
II. 客戶端應(yīng)用程序
App-clusterdb
App-createdb
App-createlang
App-createuser
App-dropdb
App-droplang
App-dropuser
App-ecpg
App-pgconfig
App-pgdump
App-pg-dumpall
App-pgrestore
App-psql
App-reindexdb
App-vacuumdb
III. PostgreSQL服務(wù)器應(yīng)用程序
App-initdb
App-pgcontroldata
App-pg-ctl
App-pgresetxlog
App-postgres
App-postmaster
VII. 內(nèi)部
章44. PostgreSQL內(nèi)部概覽
44.1. 查詢路徑
44.2. 連接是如何建立起來的
44.3. 分析器階段
44.4. ThePostgreSQL規(guī)則系統(tǒng)
44.5. 規(guī)劃器/優(yōu)化器
44.6. 執(zhí)行器
章45. 系統(tǒng)表
45.1. 概述
45.2. pg_aggregate
45.3. pg_am
45.4. pg_amop
45.5. pg_amproc
45.6. pg_attrdef
45.7. pg_attribute
45.8. pg_authid
45.9. pg_auth_members
45.10. pg_cast
45.11. pg_class
45.12. pg_constraint
45.13. pg_conversion
45.14. pg_database
45.15. pg_db_role_setting
45.16. pg_default_acl
45.17. pg_depend
45.18. pg_description
45.19. pg_enum
45.20. pg_foreign_data_wrapper
45.21. pg_foreign_server
45.22. pg_index
45.23. pg_inherits
45.24. pg_language
45.25. pg_largeobject
45.26. pg_largeobject_metadata
45.27. pg_namespace
45.28. pg_opclass
45.29. pg_operator
45.30. pg_opfamily
45.31. pg_pltemplate
45.32. pg_proc
45.33. pg_rewrite
45.34. pg_shdepend
45.35. pg_shdescription
45.36. pg_statistic
45.37. pg_tablespace
45.38. pg_trigger
45.39. pg_ts_config
45.40. pg_ts_config_map
45.41. pg_ts_dict
45.42. pg_ts_parser
45.43. pg_ts_template
45.44. pg_type
45.45. pg_user_mapping
45.46. System Views
45.47. pg_cursors
45.48. pg_group
45.49. pg_indexes
45.50. pg_locks
45.51. pg_prepared_statements
45.52. pg_prepared_xacts
45.53. pg_roles
45.54. pg_rules
45.55. pg_settings
45.56. pg_shadow
45.57. pg_stats
45.58. pg_tables
45.59. pg_timezone_abbrevs
45.60. pg_timezone_names
45.61. pg_user
45.62. pg_user_mappings
45.63. pg_views
章46. Frontend/Backend Protocol
46.1. Overview
46.2. Message Flow
46.3. Streaming Replication Protocol
46.4. Message Data Types
46.5. Message Formats
46.6. Error and Notice Message Fields
46.7. Summary of Changes since Protocol 2.0
47. PostgreSQL Coding Conventions
47.1. Formatting
47.2. Reporting Errors Within the Server
47.3. Error Message Style Guide
章48. Native Language Support
48.1. For the Translator
48.2. For the Programmer
章49. Writing A Procedural Language Handler
章50. Genetic Query Optimizer
50.1. Query Handling as a Complex Optimization Problem
50.2. Genetic Algorithms
50.3. Genetic Query Optimization (GEQO) in PostgreSQL
50.4. Further Reading
章51. 索引訪問方法接口定義
51.1. 索引的系統(tǒng)表記錄
51.2. 索引訪問方法函數(shù)
51.3. 索引掃描
51.4. 索引鎖的考量
51.5. 索引唯一性檢查
51.6. 索引開銷估計函數(shù)
章52. GiST Indexes
52.1. Introduction
52.2. Extensibility
52.3. Implementation
52.4. Examples
52.5. Crash Recovery
章53. GIN Indexes
53.1. Introduction
53.2. Extensibility
53.3. Implementation
53.4. GIN tips and tricks
53.5. Limitations
53.6. Examples
章54. 數(shù)據(jù)庫物理存儲
54.1. 數(shù)據(jù)庫文件布局
54.2. TOAST
54.3. 自由空間映射
54.4. 可見映射
54.5. 數(shù)據(jù)庫分頁文件
章55. BKI后端接口
55.1. BKI 文件格式
55.2. BKI命令
55.3. 系統(tǒng)初始化的BKI文件的結(jié)構(gòu)
55.4. 例子
章56. 規(guī)劃器如何使用統(tǒng)計信息
56.1. 行預(yù)期的例子
VIII. 附錄
A. PostgreSQL錯誤代碼
B. 日期/時間支持
B.1. 日期/時間輸入解析
B.2. 日期/時間關(guān)鍵字
B.3. 日期/時間配置文件
B.4. 日期單位的歷史
C. SQL關(guān)鍵字
D. SQL Conformance
D.1. Supported Features
D.2. Unsupported Features
E. Release Notes
Release-0-01
Release-0-02
Release-0-03
Release-1-0
Release-1-01
Release-1-02
Release-1-09
Release-6-0
Release-6-1
Release-6-1-1
Release-6-2
Release-6-2-1
Release-6-3
Release-6-3-1
Release-6-3-2
Release-6-4
Release-6-4-1
Release-6-4-2
Release-6-5
Release-6-5-1
Release-6-5-2
Release-6-5-3
Release-7-0
Release-7-0-1
Release-7-0-2
Release-7-0-3
Release-7-1
Release-7-1-1
Release-7-1-2
Release-7-1-3
Release-7-2
Release-7-2-1
Release-7-2-2
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Release-8-2-3
Release-8-2-4
Release-8-2-5
Release-8-2-6
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Release-8-2-8
Release-8-2-9
Release-8-3
Release-8-3-1
Release-8-3-10
Release-8-3-11
Release-8-3-12
Release-8-3-13
Release-8-3-14
Release-8-3-15
Release-8-3-2
Release-8-3-3
Release-8-3-4
Release-8-3-5
Release-8-3-6
Release-8-3-7
Release-8-3-8
Release-8-3-9
Release-8-4
Release-8-4-1
Release-8-4-2
Release-8-4-3
Release-8-4-4
Release-8-4-5
Release-8-4-6
Release-8-4-7
Release-8-4-8
Release-9-0
Release-9-0-1
Release-9-0-2
Release-9-0-3
Release-9-0-4
F. 額外提供的模塊
F.1. adminpack
F.2. auto_explain
F.3. btree_gin
F.4. btree_gist
F.5. chkpass
F.6. citext
F.7. cube
F.8. dblink
Contrib-dblink-connect
Contrib-dblink-connect-u
Contrib-dblink-disconnect
Contrib-dblink
Contrib-dblink-exec
Contrib-dblink-open
Contrib-dblink-fetch
Contrib-dblink-close
Contrib-dblink-get-connections
Contrib-dblink-error-message
Contrib-dblink-send-query
Contrib-dblink-is-busy
Contrib-dblink-get-notify
Contrib-dblink-get-result
Contrib-dblink-cancel-query
Contrib-dblink-get-pkey
Contrib-dblink-build-sql-insert
Contrib-dblink-build-sql-delete
Contrib-dblink-build-sql-update
F.9. dict_int
F.10. dict_xsyn
F.11. earthdistance
F.12. fuzzystrmatch
F.13. hstore
F.14. intagg
F.15. intarray
F.16. isn
F.17. lo
F.18. ltree
F.19. oid2name
F.20. pageinspect
F.21. passwordcheck
F.22. pg_archivecleanup
F.23. pgbench
F.24. pg_buffercache
F.25. pgcrypto
F.26. pg_freespacemap
F.27. pgrowlocks
F.28. pg_standby
F.29. pg_stat_statements
F.30. pgstattuple
F.31. pg_trgm
F.32. pg_upgrade
F.33. seg
F.34. spi
F.35. sslinfo
F.36. tablefunc
F.37. test_parser
F.38. tsearch2
F.39. unaccent
F.40. uuid-ossp
F.41. vacuumlo
F.42. xml2
G. 外部項目
G.1. 客戶端接口
G.2. 過程語言
G.3. 擴展
H. The Source Code Repository
H.1. Getting The Source Via Git
I. 文檔
I.1. DocBook
I.2. 工具集
I.3. 制作文檔
I.4. 文檔寫作
I.5. 風(fēng)格指導(dǎo)
J. 首字母縮略詞
參考書目
Bookindex
Index
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56.1. 行預(yù)期的例子
下面的例子使用的PostgreSQL回歸測試數(shù)據(jù)庫中的表。輸出結(jié)果是從8.3版獲得的。 之前或之后版本的動作可能會有所變化。同時需要注意的是，在產(chǎn)生統(tǒng)計信息時，ANALYZE使用的是隨機采樣， 在使用一次新的ANALYZE之后，結(jié)果可能會發(fā)生輕微的改變。
讓我們以一個很簡單的查詢開始：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)
規(guī)劃器如何判斷tenk1里面行的基數(shù)在Section 14.2里面介紹，為了完整， 在這里重復(fù)一下。行數(shù)或頁數(shù)是從pg_class里面查出來的：
SELECT relpages，reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';
relpages | reltuples
----------+-----------
358 | 10000
這些數(shù)字表示表中當(dāng)前最新的VACUUM或ANALYZE。 之后，規(guī)劃器取出表中當(dāng)前實際的塊號（這個操作的開銷很小，不需要掃描全表）。 如果與relpages不同，那么根據(jù)達到的一個當(dāng)前函數(shù)估計值，reltuples會進行一定的縮放。 在這種情況下，這個值是準確的，因此估計的行與reltuples相同。
換一個在WHERE子句里面帶有范圍條件的例子：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 1000;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on tenk1 (cost=24.06..394.64 rows=1007 width=244)
Recheck Cond: (unique1 < 1000)
-> Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..23.80 rows=1007 width=0)
Index Cond: (unique1 < 1000)
規(guī)劃器檢查WHERE子句條件，并為pg_operator中的
<執(zhí)行器查找可選函數(shù)。將保持在oprrest列中，
并且在這個例子中的條目是scalarltsel。
scalarltsel函數(shù)從pg_statistics為unique1檢索直方圖。
對于手工查詢來說，這樣做可以更方便，更直觀的查看pg_stats視圖：
SELECT histogram_bounds FROM pg_stats
WHERE tablename='tenk1' AND attname='unique1';
histogram_bounds
------------------------------------------------------
{0，993，1997，3050，4040，5036，5957，7057，8029，9016，9995}
然后，把直方圖里面包含"< 1000"的部分找出來。這就是選擇性。直方圖把范圍分隔成相同頻率的段， 所以要做的只是把的數(shù)值所在的段找出來，然后計算它里面占的部分以及所有該值之前的部分。 值1000很明顯在第二個段(970-1943)里，因此，假設(shè)每個段里面的分布是線性的，那么就可以計算出選擇性：
selectivity = (1 + (1000 - bucket[2].min)/(bucket[2].max - bucket[2].min))/num_buckets
= (1 + (1000 - 993)/(1997 - 993))/10
= 0.100697
也就是一個段加上第二個段的線性部分，除以總段數(shù)。那么估計的行數(shù)現(xiàn)在可以用選擇性和tenk1的基數(shù)之積計算：
rows = rel_cardinality * selectivity
= 10000 * 0.100697
= 1007 (rounding off)
然后考慮一個WHERE子句里等于條件的例子：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE stringu1 = 'CRAAAA';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..483.00 rows=30 width=244)
Filter: (stringu1 = 'CRAAAA'::name)
規(guī)劃器再次檢查WHERE子句條件，并為=（是eqsel）查找可選函數(shù)。
對于等價估計而言，直方圖并不是有用的；相反，最常見的值(MCVs)列表
可以用來決定可選項。讓我們來看一下MCV，帶有一些額外的列會很有效：
SELECT null_frac，n_distinct，most_common_vals，most_common_freqs FROM pg_stats
WHERE tablename='tenk1' AND attname='stringu1';
null_frac | 0
n_distinct | 676
most_common_vals | {EJAAAA，BBAAAA，CRAAAA，F(xiàn)CAAAA，F(xiàn)EAAAA，GSAAAA，JOAAAA，MCAAAA，NAAAAA，WGAAAA}
most_common_freqs | {0.00333333，0.003，0.003，0.003，0.003，0.003，0.003，0.003，0.003，0.003}
因為MCV中有CRAAAA，那么可選項只是MCF列表中的一個相關(guān)條目：
selectivity = mcf[3]
= 0.003
像之前一樣，行的估計數(shù)只是和前面一樣用tenk1的基數(shù)乘以選擇性：
rows = 10000 * 0.003
= 30
現(xiàn)在看看同樣的查詢，但是字符串常量是不在MCV列表里的：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE stringu1 = 'xxx';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..483.00 rows=15 width=244)
Filter: (stringu1 = 'xxx'::name)
這個時候的問題是完全不同的一個：在數(shù)據(jù)值不在MCV列表里面時， 如何估計選擇性就是完全另外一個問題了。解決方法是利用該值不在列表里頭的 事實，結(jié)合已知的所有MCV出現(xiàn)的頻率，用減法得出：
selectivity = (1 - sum(mvf))/(num_distinct - num_mcv)
= (1 - (0.00333333 + 0.003 + 0.003 + 0.003 + 0.003 + 0.003 +
0.003 + 0.003 + 0.003 + 0.003))/(676 - 10)
= 0.0014559
也就是，為MCV增加所有的頻率，并且從1減去，然后用其它無重復(fù)值的個數(shù)來分開。 這相當(dāng)于假設(shè)不是MCV中的列的分數(shù)巨暈的分布在所有其他不同值中。 需要注意的是，沒有NULL值，因此不需要擔(dān)心這些（否則需要從分子中減去NULL分數(shù)）。 估算的行數(shù)然后照例計算：
rows = 10000 * 0.0014559
= 15 (rounding off)
之前帶有unique1 < 1000的例子是scalarltsel實際執(zhí)行的簡單化。
現(xiàn)在已經(jīng)看過了使用MCV的例子，可以增加一些具體細節(jié)了。
這個例子這樣子是正確的，因為unique1是一個唯一屬性列，那么它沒有MCV（顯然，
沒有一個值能比其它值更通用）。對一個非唯一屬性列而言，通常會有直方圖和MCV列表，
并且直方圖不包括MCV表示的列總體那部分。在這種情況下，scalarltsel直接應(yīng)用條件到每個
MCV列表的值上（如"< 1000"），并且增加那些條件判斷為真的MCV的頻率。這給出準確的是MCV表的部分的選擇的準確估計。
然后直方圖使用與上述方式相同的估計選擇表的部分，其不是MCV，那么組合這兩個數(shù)字來估計總的選擇性。例如，考慮
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE stringu1 < 'IAAAAA';
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..483.00 rows=3077 width=244)
Filter: (stringu1 < 'IAAAAA'::name)
我們已看到關(guān)于stringu1的MCV信息，這里是它的直方圖：
SELECT histogram_bounds FROM pg_stats
WHERE tablename='tenk1' AND attname='stringu1';
histogram_bounds
--------------------------------------------------------------------------------
{AAAAAA，CQAAAA，F(xiàn)RAAAA，IBAAAA，KRAAAA，NFAAAA，PSAAAA，SGAAAA，VAAAAA，XLAAAA，ZZAAAA}
檢查MCV列表，我們發(fā)現(xiàn)前6項滿足條件stringu1 < 'IAAAAA'，而不是最后4項， 所以最常見的部分 MCV 選擇性是
selectivity = sum(relevant mvfs)
= 0.00333333 + 0.003 + 0.003 + 0.003 + 0.003 + 0.003
= 0.01833333
累加所有的MCF，也告訴我們由 MCVs表示的常見的總比例是0.03033333，而且因此由直方圖表示的 比例是0.96966667。（再次,沒有NULL，否則這里我們排斥它們）我們可以看到IAAAAA值 落在第三段直方圖的結(jié)尾部分。關(guān)于不同字符串的頻率使用些較普通的假設(shè)，規(guī)劃器達到估計0.298387為 直方圖中小于IAAAAA的部分。我們?nèi)缓蠼M合估計值為MCV和非MCV常見。
selectivity = mcv_selectivity + histogram_selectivity * histogram_fraction
= 0.01833333 + 0.298387 * 0.96966667
= 0.307669
rows = 10000 * 0.307669
= 3077 (rounding off)
尤其是在這個例子中，MCV列表的糾正很小，因為列分布實際上很平坦。 （統(tǒng)計分析顯示這些特殊值往往比其它的更常見大部分由于抽樣誤差） 在更典型的情況下這里有些值顯著的比其它的更常見，這復(fù)雜的處理過程，有用的提高了精度， 因為選擇性對于那些最常見的值來說，查找準確。
現(xiàn)在考慮一個WHERE字句中帶有多個條件的情況：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 1000 AND stringu1 = 'xxx';
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on tenk1 (cost=23.80..396.91 rows=1 width=244)
Recheck Cond: (unique1 < 1000)
Filter: (stringu1 = 'xxx'::name)
-> Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..23.80 rows=1007 width=0)
Index Cond: (unique1 < 1000)
規(guī)劃器認為這兩個條件是獨立的，因此可以同時執(zhí)行語句的獨立查詢：
selectivity = selectivity(unique1 < 1000) * selectivity(stringu1 = 'xxx')
= 0.100697 * 0.0014559
= 0.0001466
rows = 10000 * 0.0001466
= 1 (rounding off)
需要注意的是，從位圖索引掃描中返回的估計行數(shù)值影響索引使用的條件； 這一點很重要，因為它會影響之后的堆棧抓取估計開銷。
最后檢查一個包含連接的查找：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 t1，tenk2 t2
WHERE t1.unique1 < 50 AND t1.unique2 = t2.unique2;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=4.64..456.23 rows=50 width=488)
-> Bitmap Heap Scan on tenk1 t1 (cost=4.64..142.17 rows=50 width=244)
Recheck Cond: (unique1 < 50)
-> Bitmap Index Scan on tenk1_unique1 (cost=0.00..4.63 rows=50 width=0)
Index Cond: (unique1 < 50)
-> Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2 (cost=0.00..6.27 rows=1 width=244)
Index Cond: (t2.unique2 = t1.unique2)
在tenk1上的unique1 < 50限制在嵌套循環(huán)連接之前計算。這個條件是用類似上面的那個范圍例子的方法處理的。 但是這次數(shù)值50落在unique1的直方圖表的第一個段內(nèi)：
selectivity = (0 + (50 - bucket[1].min)/(bucket[1].max - bucket[1].min))/num_buckets
= (0 + (50 - 0)/(993 - 0))/10
= 0.005035
rows = 10000 * 0.005035
= 50 (rounding off)
此鏈接的限制是t2.unique2 = t1.unique2。操作符是我們熟悉的=，然而
可選函數(shù)是從pg_operator的oprjoin字段獲得的，并且是eqjoinsel。
eqjoinsel為tenk2和tenk1查找統(tǒng)計信息：
SELECT tablename，null_frac，n_distinct，most_common_vals FROM pg_stats
WHERE tablename IN ('tenk1'，'tenk2') AND attname='unique2';
tablename | null_frac | n_distinct | most_common_vals
-----------+-----------+------------+------------------
tenk1 | 0 | -1 |
tenk2 | 0 | -1 |
在這個例子里，沒有unique2的MCV信息，因為所有數(shù)值看上去都是唯一的，因此可以 使用一個只依賴唯一數(shù)值數(shù)目和NULL數(shù)目百分比的算法來給兩個表計算(選擇性)：
selectivity = (1 - null_frac1) * (1 - null_frac2) * min(1/num_distinct1，1/num_distinct2)
= (1 - 0) * (1 - 0) / max(10000，10000)
= 0.0001
也就是說，把每個表都減去一里面NULL的比例，然后除以數(shù)值的最大值。連接可能選出來的行數(shù)是以嵌套循環(huán)里的兩個輸入值的笛卡爾積的總行數(shù)，乘以選擇性計算出來的：
rows = (outer_cardinality * inner_cardinality) * selectivity
= (50 * 10000) * 0.0001
= 50
這里有兩列的MCV列表， eqjoinsel將直接使用MCV列表比較來決定連接
由MCV表示的常見列部分的選擇。下面常見的剩下的估計值跟顯示這里的方法相同。
需要注意的是，inner_cardinality表示為10000，也就是未修改的tenk2大小。 它可能出現(xiàn)從檢查EXPLAIN輸出，其連接行的估計值來自50 * 1，就是， 由外部行數(shù)乘以由每個內(nèi)部索引掃描的tenk2獲取的估計行數(shù)。但是這不是那種情況： 估計連接關(guān)系的大小在考慮任何特定的連接計劃之前。如果任何事情工作很好，那么兩種方式估計的連接大小將產(chǎn)生 相關(guān)的同樣的答案，但是由于四舍五入誤差和其它因素它們有時差異較明顯。
在src/backend/optimizer/util/plancat.c中有對一個表大小的估計（在任何WHERE字句之前）。 在src/backend/optimizer/path/clausesel.c中有對字句選擇性的通用邏輯。 在src/backend/utils/adt/selfuncs.c中有特定操作符的可選函數(shù)。