各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享使用PostgreSQL 命令的3 种方法，以及的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

在PostgreSQL 入门中，我解释了如何安装、设置和开始使用这个开源数据库软件。但是，您可以使用PostgreSQL 中的命令执行更多操作。

例如，我使用Postgres 来跟踪我的杂货购物清单。我大部分的杂货购物都是在家里进行的，并且每周进行一次批量购买。我会去几个不同的地方购买清单上的商品，因为每个商店都提供特定的选择或质量，或者更好的价格。最初，我制作了一个HTML 表单页面来管理我的购物清单，但这未能保存我的输入。所以我一想到要买什么就必须列一个完整的清单，然后当到了购买的时候我经常忘记我需要或想要的东西。

相反，使用PostgreSQL，当我想到我需要的商品时，我可以随时输入并在购物前打印出来。你也可以这样做。

创建一个简单的购物清单

首先输入psql命令进入数据库，然后使用以下命令创建表：

创建表groc(item varchar(20), comment varchar(10));输入以下命令将项目添加到列表中：

insert into groc values(‘milk’, ‘K’);insert into groc values(‘bananas’, ‘KW’);括号里有两条信息（用逗号分隔）：第一个是啥你需要购买，第二个是字母代表你想在哪里购买以及你每周通常购买什么物品（W）。

由于psql 有历史记录，因此您可以按向上键编辑括号内的信息，而无需输入该项目的整行信息。

输入少量产品后，输入以下命令来检查之前输入的内容。

通过注释从groc 订单中选择*；item|评论—————-+——— 研磨咖啡| H黄油| K芯片| K牛排| K奶| K 香蕉| KW葡萄干麸皮| KW 拉可雷特| L 山羊奶酪|洋葱| P橙子| P土豆| P 菠菜| PW 西兰花| PW芦笋| PW黄瓜| PW 甜豌豆| PW 鲑鱼|该命令按评论列对结果进行排序，以按购买地点对商品进行分组，使您的购物更加方便。

使用W 表示您每周想要购买的商品，您可以将每周的商品保留在购物清单上，同时清除清单，为下周的清单做准备。进入：

从groc 中删除注释不像“%W”的地方；请注意，在PostgreSQL 中% 代表通配符（不是星号）。因此，要保存您的输入，您需要输入：

从groc 中删除类似“goat%”的项目； item=’goat%’ 不能用，没用。

购物时，使用以下命令输出列表并打印或发送到您的手机：

\o groclist.txtselect * from groc order by comment;\o最后一个命令\o 后面什么都没有，会将输出重置到命令行。否则，所有输出将继续到您创建的杂货购物文件groclist.txt。

分析复杂的表

这个分项列表对于数据量小的表来说没问题，但是对于数据量大的表呢？几年前，我帮助FreieFarbe.de 的团队创建了一本HLC 调色板中的自由颜色样本集。事实上，任何可以想象的打印颜色都可以用色调、亮度和强度（饱和度）来指定。最终结果是HLC 颜色图集，以下是我们实现它的方法。

该团队向我发送了包含颜色规范的文件，以便我可以编写一个与Scribus 配合使用的Python 脚本，轻松生成色样书。一个例子是这样开始的：

HLC、C、M、Y、KH010_L15_C010、0.5、49.1、0.1、84.5H010_L15_C020、0.0、79.7、15.1、78.9H010_L25_C010、6.1、38.3、0.0、 5_C020, 0.0, 61.8, 10.6, 67.9H010_L25_C030, 0.0, 79.5 , 18.5, 62.7H010_L25_C040, 0.4, 94.2, 17.3, 56.5H010_L25_C050, 0.0, 100.0, 15.1, 50.6H010_L35_C010, 6.1, 32.1, 0.0, 61.8H0 10 _L35_C020, 0.0, 51.7, 8.4, 57.5H010_L35_C030, 0.0, 68.5, 17.1, 52.5 H010_L35_C040、0.0、81.2、22.0、46.2H010_L35_C050、0.0、91.9、20.4、39.3H010_L35_C060、0.1、100.0、17.3、31.5H010_L45_C010、 4.3, 27.4, 0. 1, 51.3 与原始数据相比略有修改，即表格字符分开。我将其转换为CSV 格式（用逗号分隔值），我更喜欢将其与Python 一起使用（CSV 文本也很有用，因为它可以轻松导入到电子表格程序中）。

每行中的第一项是颜色名称，后跟其C、M、Y 和K 颜色值。该文件包含1,793 种颜色，我想要一种方法来分析信息以了解这些值的范围。这就是PostgreSQL 发挥作用的地方。我不想手动输入所有数据—— 我认为我不可能不犯错误，这很令人头痛。幸运的是，PostgreSQL 为此提供了一个命令。

首先使用以下命令创建数据库：

创建表hlc_cmyk(color varchar(40),c小数，m小数，y小数，k小数);然后通过以下命令引入数据：

\copyhlc_cmyk from ‘/home/gregp/HLC_Atlas_CMYK_SampleData.csv’ with (header, format CSV);开头有一个反斜杠，因为使用纯复制命令的权限仅限于root用户和Postgres超级用户。括号中的header 表示第一行包含标题，应被忽略，CSV 表示文件格式为CSV。请注意，在此方法中，颜色名称不需要括在括号中。

如果操作成功，您将看到COPY NNNN，其中N 表示插入表中的行数。

最后，您可以使用以下命令进行查询：

从hlc_cmyk中选择*；颜色| c |米| y |k—————+——–+——–+—- —+—— H010_L15_C010 | 0.5 |49.1 | 0.1 | 0.1 84.5 H010_L15_C020 | 0.0 |79.7 |15.1 | 78.9 H010_L25_C010 | 6.1 |38.3 | 0.0 | 0.0 72.5 H010_L25_C020 | 0.0 |61.8 |10.6 | 67.9 H010_L25_C030 | 0.0 | 0.0 79.5 |18.5 | 62.7 H010_L25_C040 | 62.7 H010_L25_C040 0.4 |94.2 |17.3 | 56.5 H010_L25_C050 | 0.0 | 0.0 100.0 |15.1 | 50.6 H010_L35_C010 | 6.1 |32.1 | 0.0 | 0.0 61.8 H01 0_L35_C020 | 0.0 |51.7 | 8.4 | 57.5 H010_L35_C030 | 0.0 |68.5 |17.1 | 52.5 全部1793行数据都是这样。回想起来，我不能说这个查询对于HLC 和Scribus 任务是绝对必要的，但它减轻了我对该项目的一些担忧。

为了生成HLC 色谱图，我使用Scribus 自动为样本页面中的13,000 多种颜色创建颜色图表。

我可以使用复制命令输出数据：

\将hlc_cmyk 复制到“/home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv”（标题，格式为CSV）；我还可以使用where 子句根据某些值限制输出。

例如，以下命令将仅发送以H10开头的色调值。

\将hlc_cmyk 复制到’/home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv’ 并使用（标题，格式CSV），其中颜色如’H10%’；

备份或传输数据库或表

我在这里要提到的最后一个命令是pg_dump，它用于备份PostgreSQL 数据库并在psql 控制台之外运行。例如：

pg_dump gregp -t hlc_cmyk hlc.outpg_dump gregp dball.out 第一行是导出hlc_cmyk 表及其结构。第二行将转储gregp 数据库中的所有表。这对于备份或传输数据库或表很有用。

要将数据库或表传输到另一台计算机（详细信息请参阅PostgreSQL 入门一文），请首先在要传输到的计算机上创建数据库，然后执行相反的操作。

用户评论

把孤独喂饱

终于写了一篇讲解 PostgreSql 命令的文章！我一直都觉得PostgreSql 的命令很强大，但学习起来确实有点费力，这篇文章介绍了三种不同的使用方式，希望能帮助到和我一样想深入了解这个数据库的同学。

    有18位网友表示赞同！

金橙橙。-

这篇文章写的挺通俗易懂的，第一次尝试用 pgAdmin 来执行 PostgreSql 命令，感觉还不错，之前都是用命令行终端，这下可以更直观地看到数据了。学习新工具总是有挑战性的，但这篇文章给我的启发很大！

    有10位网友表示赞同！

短发

三种使用方式都挺不错，但是我个人还是更喜欢直接在命令行终端进行操作，速度快效率高，而且感觉更加地道。这篇文章的介绍很全面，对想要快速上手 PostgreSql 的朋友们很有用!

    有7位网友表示赞同！

微信名字

说的太对了！PostgreSql的命令确实很强大，但使用起来却有很多方法可以选择，这篇文章整理得很好，把三种常见的方式都涵盖了，包括 pgAdmin、命令行终端和 Python。

    有13位网友表示赞同！

发呆

这篇文章介绍的三种方式都没提到jdbc连接？感觉这个在实际应用中用的也比较多啊，希望作者可以更新文章，补充下jdbc的使用方法。

    有10位网友表示赞同！

逃避

我还在用老旧的 MySQL！看来 postgreSQL 的功能更加强大，需要好好学习一下。 这篇文介绍的方法非常实用，感谢作者分享！

    有9位网友表示赞同！

残留の笑颜

个人感觉这篇文章缺乏实际案例演示，理论上的解释虽然详细，但如果能够结合实际案例分析操作步骤，相信读者更容易理解和记忆，更能提高文章的实用价值。

    有20位网友表示赞同！

月下独酌

我之前一直用 pgAdmin 操控 PostgreSql，没想过还可以用 Python 来完成！看了这篇文章，对 Python 的集成开发感觉真是受益匪浅啊。谢谢分享！

    有16位网友表示赞同！

暮光薄凉

三种方式各有优缺点，不过我觉得还是得掌握好命令行操作，这样才能更灵活地使用 PostgreSql 的强大功能！

    有8位网友表示赞同！

罪歌

作为一名刚入门数据库的菜鸟，这篇文章帮助我打开了新思路，原来 PostgreSql 的使用方法如此多样！感谢作者分享！

    有11位网友表示赞同！

执妄

这篇介绍挺全面的，覆盖了三种常用的执行方式，但我觉得内容不够深，比如不同的命令之间如何配合使用，如何在实际应用场景中灵活运用等方面需要更详细的讲解。

    有5位网友表示赞同！

非想

我主要在 web 应用开发中使用 PostgreSql，这篇文章介绍的几种方法可以帮助我在项目中更快、更高效地完成数据操作！

    有6位网友表示赞同！

半梦半醒半疯癫

最近学习 PostgreSQL 命令，发现用 Python 连接数据库写脚本效率超级高！ 这篇文章让我更加了解了这个功能强大的工具的功能!

    有19位网友表示赞同！

绝版女子

PostgreSql 的强大功能确实需要多种方法来开发和使用，这篇文章提供了一种很好的入门指南，希望作者可以继续更新更多关于 PostgreSQL 使用技巧的文章!

    有20位网友表示赞同！

惦着脚尖摘太阳

对于数据库新手来说，掌握三种不同的使用方法非常重要，这篇文章帮助他们在选择合适的方式时更有方向性！

    有8位网友表示赞同！

苍白的笑〃

我觉得学习数据库最好的方法就是自己动手实践！ 这篇文章介绍的三种方式都可以作为入门指南，但真正理解需要不断实践并结合实际案例进行学习。

    有12位网友表示赞同！

冷嘲热讽i

希望作者能提供更多的实战案例和代码示例，这样更容易帮助读者理解如何结合三种方式来解决实际问题!

    有14位网友表示赞同！