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這篇文章給大家介紹 PostgreSQL 命令如何使用，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

創建一個簡單的購物清單

首先，輸入 psql 命令進入數據庫，然后用下面的命令創建一個表：

Create table groc (item varchar(20), comment varchar(10));

輸入如下命令在清單中加入商品：

insert into groc values (milk ,  K insert into groc values ( bananas ,  KW

括號中有兩個信息（逗號隔開）：前面是你需要買的東西，后面字母代表你要購買的地點以及哪些東西是你每周通常都要買的（W）。

因為 psql 有歷史記錄，你可以按向上鍵在括號內編輯信息，而無需輸入商品的整行信息。

在輸入一小部分商品后，輸入下面命令來檢查前面的輸入內容。

Select * from groc order by comment; item | comment----------------+--------- ground coffee | H butter | K chips | K steak | K milk | K bananas | KW raisin bran | KW raclette | L goat cheese | L onion | P oranges | P potatoes | P spinach | PW broccoli | PW asparagus | PW cucumber | PW sugarsnap peas | PW salmon | S(18 rows)

此命令按 comment 列對結果進行排序，以便按購買地點對商品進行分組，從而使你的購物更加方便。

使用 W 來指明你每周要買的東西，當你要清除表單為下周的列表做準備時，你可以將每周的商品保留在購物清單上。輸入：

delete from groc where comment not like  %W

注意，在 PostgreSQL 中 % 表示通配符（而非星號）。所以，要保存輸入內容，需要輸入：

delete from groc where item like  goat%

不能使用 item = goat%，這樣沒用。

在購物時，用以下命令輸出清單并打印或發送到你的手機：

\o groclist.txtselect * from groc order by comment;\o

最后一個命令 \o 后面沒有任何內容，將重置輸出到命令行。否則，所有的輸出會繼續輸出到你創建的雜貨店購物文件 groclist.txt 中。

分析復雜的表

這個逐項列表對于數據量小的表來說沒有問題，但是對于數據量大的表呢？幾年前，我幫 FreieFarbe.de 的團隊從 HLC 調色板中創建一個自由色的色樣冊。事實上，任何能想象到的打印色都可按色調、亮度、濃度（飽和度）來規定。最終結果是 HLC Color Atlas，下面是我們如何實現的。

該團隊向我發送了具有顏色規范的文件，因此我可以編寫可與 Scribus 配合使用的 Python 腳本，以輕松生成色樣冊。一個例子像這樣開始：

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, 72.5H010_L25_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, 61.8H010_L35_C020, 0.0, 51.7, 8.4, 57.5H010_L35_C030, 0.0, 68.5, 17.1, 52.5H010_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

這與原始數據相比，稍有修改，原始數據用制表符分隔。我將其轉換成 CSV 格式（用逗號分割值），我更喜歡其與 Python 一起使用（CSV 文也很有用，因為它可輕松導入到電子表格程序中）。

在每一行中，第一項是顏色名稱，其后是其 C、M、Y 和 K 顏色值。該文件包含 1,793   種顏色，我想要一種分析信息的方法，以了解這些值的范圍。這就是 PostgreSQL 發揮作用的地方。我不想手動輸入所有數據 mdash; mdash;   我認為輸入過程中我不可能不出錯，而且令人頭痛。幸運的是，PostgreSQL 為此提供了一個命令。

首先用以下命令創建數據庫：

Create table hlc_cmyk (color varchar(40), c decimal, m decimal, y decimal, k decimal);

然后通過以下命令引入數據：

\copy hlc_cmyk from  /home/gregp/HLC_Atlas_CMYK_SampleData.csv  with (header, format CSV);

開頭有反斜杠，是因為使用純 copy 命令的權限僅限于 root 用戶和 Postgres 的超級用戶。在括號中，header 表示第一行包含標題，應忽略，CSV 表示文件格式為 CSV。請注意，在此方法中，顏色名稱不需要用括號括起來。

如果操作成功，會看到 COPY NNNN，其中 N 表示插入到表中的行數。

最后，可以用下列命令查詢：

select * from hlc_cmyk; color | c | m | y | k ---------------+-------+-------+-------+------ H010_L15_C010 | 0.5 | 49.1 | 0.1 | 84.5 H010_L15_C020 | 0.0 | 79.7 | 15.1 | 78.9 H010_L25_C010 | 6.1 | 38.3 | 0.0 | 72.5 H010_L25_C020 | 0.0 | 61.8 | 10.6 | 67.9 H010_L25_C030 | 0.0 | 79.5 | 18.5 | 62.7 H010_L25_C040 | 0.4 | 94.2 | 17.3 | 56.5 H010_L25_C050 | 0.0 | 100.0 | 15.1 | 50.6 H010_L35_C010 | 6.1 | 32.1 | 0.0 | 61.8 H010_L35_C020 | 0.0 | 51.7 | 8.4 | 57.5 H010_L35_C030 | 0.0 | 68.5 | 17.1 | 52.5

所有的 1,793 行數據都是這樣的。回想起來，我不能說此查詢對于 HLC 和 Scribus 任務是絕對必要的，但是它減輕了我對該項目的一些擔憂。

為了生成 HLC 色譜，我使用 Scribus 為色板頁面中的 13,000 多種顏色自動創建了顏色圖表。

我可以使用 copy 命令輸出數據：

\copy hlc_cmyk to  /home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv  with (header, format CSV);

我還可以使用 where 子句根據某些值來限制輸出。

例如，以下命令將僅發送以 H10 開頭的色調值。

\copy hlc_cmyk to  /home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv  with (header, format CSV) where color like  H10%

備份或傳輸數據庫或表

我在此要提到的最后一個命令是 pg_dump，它用于備份 PostgreSQL 數據庫，并在 psql 控制臺之外運行。例如：

pg_dump gregp -t hlc_cmyk   hlc.outpg_dump gregp   dball.out

第一行是導出 hlc_cmyk 表及其結構。第二行將轉儲 gregp 數據庫中的所有表。這對于備份或傳輸數據庫或表非常有用。

要將數據庫或表傳輸到另一臺電腦（查看 PostgreSQL 入門那篇文章獲取詳細信息），首先在要轉入的電腦上創建一個數據庫，然后執行相反的操作。

psql -d gregp -f dball.out

關于 PostgreSQL 命令如何使用就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。