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文章大纲
- 1.4 数据库与表的基本操作（DDL/DML语句）
- 1.4.1 数据库生命周期管理（DDL核心）
- 1.4.1.1 创建数据库（CREATE DATABASE）
- 最佳实践
- 1.4.1.2 查看数据库信息
- 1.4.1.3 修改数据库（ALTER DATABASE）
- 1.4.1.4 删除数据库（DROP DATABASE）
- 1.4.2 表结构定义与约束（DDL核心）
- 1.4.2.1 数据类型速查表
- 1.4.2.2 创建表（CREATE TABLE）
- 约束类型对比
- 1.4.2.3 修改表结构（ALTER TABLE）
- 1.4.2.4 删除表（DROP TABLE）
- 1.4.3 数据操作语言（DML核心）
- 1.4.3.1 插入数据（INSERT）
- 1.4.3.2 查询数据（SELECT）
- 基础语法结构
- 常用函数
- 1.4.3.3 更新数据（UPDATE）
- 1.4.3.4 删除数据（DELETE）
- 1.4.4 事务管理与锁定机制
- 1.4.4.1 事务控制语句
- ACID特性保障
- 1.4.4.2 锁机制
- 1.4.5 实战案例：电商订单表设计
- 1.4.5.1 表结构定义
- 1.4.5.2 高频操作示例
- 订单查询（带索引优化）
- 批量订单导入（COPY命令）
- 1.4.6 最佳实践与规范
- 1.4.6.1 `命名规范 !!!`
- 1.4.6.2 性能优化建议
- 1.4.6.3 数据完整性保障
- 1.4.7 常见错误与解决方案
- 1.4.7.1 约束冲突处理
- 1.4.7.2 大表操作技巧
- 1.4.8 总结：构建健壮的数据模型
1.4 数据库与表的基本操作（DDL/DML语句）
1.4.1 数据库生命周期管理（DDL核心）
1.4.1.1 创建数据库（CREATE DATABASE）
-- 基础语法
-- 基础语法
CREATE DATABASE analytics_db
WITH
OWNER = postgres -- 所有者
ENCODING = 'UTF8' -- 字符编码
-- LC_COLLATE = 'en_US.utf8' -- 排序规则
-- LC_CTYPE = 'en_US.utf8' -- 字符分类
TABLESPACE = pg_default -- 表空间
CONNECTION LIMIT = -1 -- 最大连接数（-1无限制）
TEMPLATE = template0; -- 模板数据库
最佳实践
- 使用
TEMPLATE template1创建支持中文的数据库 - 通过
pg_tablespace查看可用表空间 - 生产环境建议单独创建业务表空间：
CREATE TABLESPACE data_ts LOCATION '/data/pg_tablespace';
1.4.1.2 查看数据库信息
| 命令 | 说明 |
|---|---|
\l或SELECT * FROM pg_database; | 列出所有数据库 |
SELECT datname, datsize FROM pg_database; | 查看数据库名称及大小 |
\conninfo | 当前连接的数据库信息 |
1.4.1.3 修改数据库（ALTER DATABASE）
-- 修改所有者
ALTER DATABASE analytics_db OWNER TO data_team;
-- 限制连接数
ALTER DATABASE analytics_db CONNECTION LIMIT 100;
-- 更改参数配置（会话级生效）
ALTER DATABASE analytics_db SET work_mem = '32MB';
1.4.1.4 删除数据库（DROP DATABASE）
-- 强制删除（终止所有连接）
DROP DATABASE IF EXISTS analytics_db WITH (FORCE);
⚠️ 注意：删除前请通过
SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE datname='analytics_db';确认无活动连接
1.4.2 表结构定义与约束（DDL核心）
1.4.2.1 数据类型速查表
| 类型分类 | 常用数据类型 | 存储范围/特性 | 示例值 |
|---|---|---|---|
| 数值型 | INT/BIGINT | 4/8字节整数 | 100, -500 |
| DECIMAL(p,s) | 高精度十进制数（p总位数，s小数位） | DECIMAL(10,2) → 1234.56 | |
| 字符型 | VARCHAR(n) | 可变长字符串（n为最大长度） | ‘数据分析’ |
| TEXT | 无长度限制字符串 | 长文本内容 | |
| 日期时间 | DATE | 年月日（YYYY-MM-DD） | ‘2023-12-31’ |
TIMESTAMP WITH TIME ZONE | 带时区的时间戳 | ‘2024-01-01 10:00:00+08’ | |
| 布尔型 | BOOLEAN | 真/假 | TRUE/FALSE |
| 二进制 | BYTEA | 二进制数据（图片/文件） | \xDEADBEEF |
| 几何类型 | POINT | 二维坐标（x,y） | POINT(10, 20) |
1.4.2.2 创建表（CREATE TABLE）
CREATE TABLE departments (
dept_id INTEGER PRIMARY KEY,
dept_name VARCHAR(50)
);
--
员工信息表（含约束）
CREATE TABLE employees (
emp_id SERIAL PRIMARY KEY, -- 自增主键
emp_name VARCHAR(50) NOT NULL, -- 非空约束
email VARCHAR(100) UNIQUE, -- 唯一约束
hire_date DATE DEFAULT CURRENT_DATE, -- 默认值约束
salary NUMERIC(10,2) CHECK (salary > 0), -- 检查约束
department_id INTEGER REFERENCES departments(dept_id) -- 外键约束
);
约束类型对比
| 约束类型 | 关键字 | 作用 | 性能影响 |
|---|---|---|---|
| 主键 | PRIMARY KEY | 唯一标识记录，自动创建索引 | 读优化，写轻微影响 |
| 唯一 | UNIQUE | 确保字段值唯一 | 类似主键，允许NULL值 |
| 非空 | NOT NULL | 禁止字段为空 | 无索引性能影响 |
| 检查 | CHECK | 自定义逻辑约束 | 每次写入时触发检查 |
| 外键 | REFERENCES | 建立表间关联 | 级联操作需额外开销 |
1.4.2.3 修改表结构（ALTER TABLE）
-- 添加字段（带默认值）
ALTER TABLE employees ADD COLUMN phone VARCHAR(20) DEFAULT '未提供';
-- 修改数据类型（需重建表）
ALTER TABLE employees ALTER COLUMN salary TYPE NUMERIC(12,2);
-- 删除字段（生产环境慎用）
ALTER TABLE employees DROP COLUMN fax;
-- 添加外键（延迟约束检查）
ALTER TABLE employees
ADD CONSTRAINT fk_dept
FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(dept_id)
DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED;
1.4.2.4 删除表（DROP TABLE）
-- 级联删除依赖对象
DROP TABLE IF EXISTS employees CASCADE;
-- 仅删除表结构，保留数据（PostgreSQL 12+）
TRUNCATE TABLE employees;
💡💡💡 提示：
TRUNCATE比DELETE FROM效率高10-100倍，适合清空大表
💡💡💡 提示：TRUNCATE比DELETE FROM效率高10-100倍，适合清空大表
💡💡💡 提示：TRUNCATE比DELETE FROM效率高10-100倍，适合清空大表
1.4.3 数据操作语言（DML核心）
1.4.3.1 插入数据（INSERT）
-- 单条插入
INSERT INTO employees (emp_name, email, salary, department_id)
VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', 15000, 101);
-- 批量插入（性能提升30%+）
INSERT INTO employees (emp_name, email, salary, department_id)
VALUES
('李四', 'lisi@example.com', 16000, 102),
('王五', 'wangwu@example.com', 17000, 101);
-- 插入并返回自增ID
INSERT INTO employees (emp_name, email, salary, department_id)
VALUES ('赵六', 'zhaoliu@example.com', 18000, 103)
RETURNING emp_id; -- 返回新生成的emp_id
1.4.3.2 查询数据（SELECT）
基础语法结构
SELECT
column1, column2,
CASE WHEN salary > 15000 THEN '高薪' ELSE '普通' END AS salary_level -- 条件表达式
FROM employees
WHERE hire_date >= '2023-01-01' -- 过滤条件
AND department_id IN (101, 102)
GROUP BY department_id -- 分组聚合
HAVING AVG(salary) > 16000 -- 分组后过滤
ORDER BY salary DESC -- 排序
LIMIT 10 OFFSET 20; -- 分页（第3页，每页10条）
常用函数
| 函数分类 | 函数名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 聚合函数 | COUNT(*) / COUNT(col) | 计数 | COUNT(DISTINCT department_id) |
| SUM/AVG/MAX/MIN | 数值聚合 | AVG(salary) | |
| 字符串函数 | CONCAT(str1, str2) | 字符串拼接 | CONCAT(emp_name, ’ (', email, ‘)’) |
| SUBSTRING(str FROM start FOR length) | 子串提取 | SUBSTRING(email FROM 1 FOR 5) | |
| 日期函数 | AGE(timestamp) | 计算时间间隔 | AGE(hire_date) |
| DATE_TRUNC(‘month’, date) | 日期截断到月 | DATE_TRUNC(‘quarter’, now()) |
- 在 PostgreSQL 中，
AGE(timestamp)是一个用于计算时间间隔的函数，主要用于获取 某个时间点与当前时间的间隔，或 两个时间点之间的间隔。以下是关于该函数的详细解析：-
- 基础语法
AGE(timestamp) -- 计算 timestamp 到当前时间的间隔（等效于 AGE(now(), timestamp)） AGE(end_timestamp, start_timestamp) -- 计算两个时间点之间的间隔（end - start） -
- 参数说明
参数类型 描述 示例值 timestamp单个时间戳（可带时区 timestamptz）'2020-01-01 08:00:00'end_timestamp结束时间戳（必须晚于或等于开始时间） order_completed_atstart_timestamp开始时间戳 order_created_at
- 参数说明
-
- 返回值类型
返回interval类型，格式为年-月-日 时:分:秒，例如：
3 years 2 mons 10 days 03:05:15（表示 3 年 2 个月 10 天 3 小时 5 分 15 秒）。
- 返回值类型
-
场景 1：计算单个时间点与当前时间的间隔（最常用）
-
场景 2：计算两个时间点的间隔（如订单处理耗时）
-
场景 3：带时区的时间戳处理（自动转换为 UTC 计算）
-
注意事项与最佳实践
-
- 参数顺序的重要性
AGE(end, start)必须满足end >= start，否则会返回负数间隔（如-1 day 00:00:00）。
- 参数顺序的重要性
-
- 时区处理 若时间戳带时区（
timestamptz），AGE会自动将其转换为 UTC 时间进行计算，避免时区偏移导致的误差。
- 时区处理 若时间戳带时区（
-
- 性能优化 对大表使用
AGE时，若涉及索引列（如hire_date），确保该列有索引以加速查询：
CREATE INDEX idx_hire_date ON employees(hire_date); - 性能优化 对大表使用
-
1.4.3.3 更新数据（UPDATE）
-- 单表更新（设置工资增长5%）
UPDATE employees
SET salary = salary * 1.05
WHERE department_id = 101;
-- 关联更新（基于部门表）
UPDATE employees e
SET email
= CONCAT(e.emp_name, '@', d.dept_domain)
FROM departments d
WHERE e.department_id = d.dept_id;
1.4.3.4 删除数据（DELETE）
-- 单表删除（离职员工）
-- 单表删除（离职员工）
DELETE FROM employees
WHERE hire_date < '2020-01-01'
AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM payroll WHERE emp_id = employees.emp_id);
-- 跨表级联删除（需外键设置级联）
DELETE FROM departments
WHERE dept_id = 100; -- 自动删除关联的employees记录
1.4.4 事务管理与锁定机制
1.4.4.1 事务控制语句
-- 显式事务示例（账户转账）
BEGIN TRANSACTION; -- 开始事务
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE user_id = 2;
COMMIT; -- 提交事务（永久生效）
-- 带保存点的事务
BEGIN;
SAVEPOINT sp1; -- 设置保存点
UPDATE orders SET status = 'processing' WHERE order_id = 101;
ROLLBACK TO sp1; -- 回滚到保存点
COMMIT;
ACID特性保障
- 原子性：事务内操作要么全成功，要么全回滚
- 一致性：事务前后数据满足约束条件
- 隔离性：通过
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL控制（默认READ COMMITTED） - 持久性：提交后数据永久写入磁盘
1.4.4.2 锁机制
| 锁类型 | 模式 | 作用 | 示例场景 |
|---|---|---|---|
| 共享锁（S） | SELECT … FOR SHARE | 阻止写操作，允许读并发 | 报表查询时防止数据修改 |
| 排他锁（X） | SELECT … FOR UPDATE | 阻止所有并发操作 | 库存扣减时防止超卖 |
| 表级锁 | LOCK TABLE … | 锁定整张表（性能影响大） | 批量数据初始化 |
1.4.5 实战案例：电商订单表设计
1.4.5.1 表结构定义
CREATE TABLE orders (
order_id BIGINT PRIMARY KEY DEFAULT generate_ulid(), -- 使用ULID作为主键（比UUID性能高50%）
user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(user_id),
order_time TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
total_amount NUMERIC(12,2) CHECK (total_amount > 0),
status VARCHAR(20) CHECK (status IN ('待支付', '已支付', '已取消', '已完成')),
delivery_address JSONB, -- 存储结构化地址数据
INDEX idx_user_id_status (user_id, status), -- 组合索引优化查询
TABLESPACE order_ts -- 使用独立表空间
);
1.4.5.2 高频操作示例
订单查询（带索引优化）
-- 优化前：全表扫描（耗时120ms）
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1234 AND status = '已完成';
-- 优化后：使用组合索引（耗时8ms）
CREATE INDEX idx_user_id_status ON orders(user_id, status);
批量订单导入（COPY命令）
-- 比INSERT速度快10倍以上
COPY orders (user_id, order_time, total_amount, status, delivery_address)
FROM '/data/orders_202401.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ',', QUOTE '"');
1.4.6 最佳实践与规范
1.4.6.1 命名规范 !!!
| 对象类型 | 命名规则 | 示例 |
|---|---|---|
| 数据库 | 业务模块_环境（小写） | analytics_dev |
| 表 | 复数名词（小写下划线分隔） | employee_records |
| 字段 | 小写下划线命名 | hire_date |
| 约束 | 表名_约束类型_字段名 | employees_pk_emp_id |
1.4.6.2 性能优化建议
-
- **避免使用SELECT ***：
显式列出所需字段，减少数据传输
- **避免使用SELECT ***：
-
- 合理使用JOIN：优先在WHERE子句添加过滤条件，减少关联数据量
-
- 批量操作：使用
INSERT ... VALUES (...),(...)替代单条插入
- 批量操作：使用
-
- 事务控制：将高频小事务合并，减少日志写入次数
1.4.6.3 数据完整性保障
- 外键约束必须定义
ON DELETE CASCADE或SET NULL行为 - 核心业务表启用
TRIGGER进行数据校验 - 定期运行
ANALYZE更新统计信息（建议每日凌晨执行）
1.4.7 常见错误与解决方案
1.4.7.1 约束冲突处理
| 错误信息 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 唯一约束冲突 | 插入重复数据 | 使用INSERT ... ON CONFLICT UPDATE |
| 外键约束失败 | 父表无对应记录 | 先插入父表数据，或设置DEFERRABLE约束 |
| 检查约束违反 | 数据不符合自定义规则 | 添加数据清洗步骤，或修改CHECK条件 |
1.4.7.2 大表操作技巧
-- 在线重命名大表（PostgreSQL 11+）
ALTER TABLE large_table RENAME TO new_large_table;
-- 分批次删除数据（避免锁表）
-- 开始一个无限循环，用于分批次删除数据，避免一次性删除大量数据导致锁表和性能问题
WHILE TRUE LOOP
-- 从 old_data 表中删除创建时间早于 '2023-01-01' 的数据，每次最多删除 10000 条记录
DELETE FROM old_data WHERE create_time < '2023-01-01' LIMIT 10000;
-- 检查上一条 DELETE 语句是否删除了任何记录
-- 如果没有删除任何记录（即 NOT FOUND 条件为真），则说明已经没有符合条件的数据需要删除
IF NOT FOUND THEN
-- 当没有符合条件的数据可删除时，退出当前的循环
EXIT;
END IF;
-- 提交当前事务，将已删除的数据永久保存到数据库中
-- 分批次提交事务可以减少锁的持有时间，提高并发性能
COMMIT;
-- 结束循环
END LOOP;
1.4.8 总结：构建健壮的数据模型
- 通过掌握DDL与DML的核心语法，我们能够：
-
- 设计符合业务需求的数据表结构（合理使用约束与索引）
-
- 高效操作数据（批量处理、事务控制、性能优化）
-
- 保障数据完整性与一致性（ACID特性、外键约束）
-
该文章讲解了PostgreSQL的DDL/DML操作。
后续章节将深入讲解数据清洗技巧（使用CTE、窗口函数）、复杂查询优化（执行计划分析）以及与数据分析工具的集成方法。
建议在实践中遵循"先设计ER图，再编写建表语句"的流程，逐步积累数据库设计经验。
CTE 即公共表表达式（Common Table Expressions），它是在 SQL 中定义的临时命名结果集，这些结果集只在当前查询的执行期间存在。- CTE 的基本语法如下：
WITH cte_name (column1, column2, ...) AS ( -- CTE 的查询语句 SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition ) -- 主查询，使用 CTE SELECT * FROM cte_name; - 其中，WITH 关键字用于引入 CTE，cte_name 是 CTE 的名称，括号内可指定列名，AS 后面的括号中是 CTE 的查询语句，最后是使用该 CTE 的主查询。
- 使用注意事项
- CTE 的作用域： CTE 只在当前查询中有效，
查询执行完毕后，CTE 占用的资源会被释放。 - 性能问题：虽然 CTE 在某些情况下可以提高性能，但在处理大量数据或复杂递归时，可能会导致性能下降。需要根据具体情况进行性能测试和优化。
- 递归终止条件：在使用递归 CTE 时，必须确保递归有终止条件，否则会导致无限递归，使数据库陷入死循环。
- CTE 的作用域： CTE 只在当前查询中有效，
- CTE 的基本语法如下：
![[IMX] 05.串口 - UART](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/02502db5643345509f0e3ef763eb0c2f.png)
