本手冊為PostgreSQL官方手冊翻譯版，由PostgreSQL台灣社群愛好者所提供，描述本版本PostgreSQL的功能與支援情形。

為了更易於閱讀與管理，本手冊以下列數個部份所組成。每一個部份均為不同類型的使用者所撰寫：

• 第一部份：給新的使用者一份簡易的介紹。

• 第二部份：介紹SQL查詢語言，包含資料型態及函數功能，應用層級的效能調教也在此有所說明。每一個PostgreSQL使用者都推薦閱讀此部份。

• 第三部份：說明資料庫伺服器的安裝及管理資訊。如果你需要管理一個PostgreSQL伺服器，那你必須閱讀此部份的內容。

• 第四部份：說明PostgreSQL用戶端的程式操作介面。

• 第五部份：資料庫伺服務的進階說明及延伸的使用方式，亦包含了使用者自訂的資料型別及函式。

• 第六部份：SQL查詢指令、用戶端指令及伺服器端指令在此部份詳細說明。

• 第七部份：提供PostgreSQL開發者可能需要的其他相關資訊。

PostgreSQL是基於POSTGRES 4.2的物件導向關連式資料庫管理系統，其由美國加州伯克萊大學資訊科學系所研發。POSTGRES所開發的許多重要概念成為許多日後商用資料庫系統重要的一部份。

PostgreSQL由伯克萊大學公開其原始碼所誕生，它支援了大多數的標準SQL語法，並提供許多先進的功能：

• complex queries

• foreign keys

• triggers

• updatable views

• transactional integrity

• multiversion concurrency control

同時，PostgreSQL也支援讓使用者能以自己的方式善用資料庫系統：

• data types

• functions

• operators

• aggregate functions

• index methods

• procedural languages

在使用權利方面，不論任何人以任何目的，使用、修改、散布PostgreSQL，都是被允許的，包含私人使用、商業用途、或學術研究。

本篇談的是如何回報問題到 PostgreSQL 官方組織，而本正體中文手冊並非由官方提供，所以如果你希望指出的問題是本手冊的相關問題，請透過，或所提供的聯絡資訊回報。

如果你在 PostgreSQL 中發現了問題，我們會很希望可以得到通知。你的問題回報可以讓 PostgreSQL 變得更值得信任，因為百密仍有一疏，PostgreSQL 無法保證在任何平台或任何情況下，都一定是完美無缺的。

下面的建議提供你在回報問題時能夠更有效率。你不一定要完全遵照下面的方式，但如果你試著遵循的話，對大家都有幫助。

我們無法保證可以立即修正所有的錯誤。但如果那個問題是明顯的、關鍵的、或是有重大影響的，那就會有人進行瞭解。也可能會回覆你更新你的資料庫版本，如果是因為版本問題的話。我們也可能會判定該錯誤不會被修正，在我們進行重大修改之前；又也許它不容易簡單處理，而且有其他更重要的需求排程已經在進行中。如果你需要立即性的支援，請接洽當地的商業服務。

5.1. 確認錯誤

在報告錯誤之前，請再三閱讀文件，以確認你真的在進行你正在嘗試的事情。 如果從文件中不清楚是否可以做某事，請回報；這是屬於文件的一個錯誤。如果確實證明一個程式與文件所描述地不同，那就是一個錯誤。這可能包括但不限於以下情況：

• 程式以致命信號（fatal signal）或程式中某個問題造成作業系統錯誤訊息而終止。（反例可能是“磁盤已滿”的訊息，因為您必須自己修復。）

• 程式對於任何輸入都產生錯誤輸出結果。

• 程式拒絕接受有效的輸入 （如文件中所定義的）。

• 程式接受了無效的輸入，卻沒有警告或錯誤消息。但請記住，您對於無效輸入的認知可能來自於我們對傳統做法的延伸或相容性。

• PostgreSQL 在支援的平台上，按照指示進行編譯，構建或安裝卻失敗了。

這裡的「程式」是指任何可執行文件，不僅僅是後端執行的程序。

緩慢或資源匱乏不一定是一個錯誤。閱讀文件或在某個郵件列表中提問，可以幫助你調整應用程式。不符合 SQL 標準不代表是錯誤，除非明確聲明相容某個特定的功能。

在繼續之前，請檢查 TODO 列表和常見問題解答，看看您的錯誤是否已知。 如果您無法瞭解 TODO 列表中的資訊，請報告你的問題。 我們至少可以做的是使 TODO 列表更清楚。

5.2. 回報內容

關於錯誤報告最重要的是陳述所有事實並且只有事實。不要揣測你的想法是錯的，什麼「似乎」，或程式的哪個部分有故障。如果你不熟悉實作的方法，你可能會猜測錯誤，而無法幫助我們。即使你有知識性的解釋，也應該是對事實的補充而不是替代它們。如果我們要修復這個錯誤，我們還是首先要看到它發生。報告裸露的事實是相對簡單的（你可以從屏幕上複製貼上它們），但是經常重要的細節被忽略，因為有人認為這並不重要，或者認為報告被理解是應當的。

每個錯誤報告中都應包含以下內容：

• 程式執行步驟的確切順序是重現問題所必需的。這應該是獨立的；如果輸出應該依賴於資料表中的資料，那麼沒有包含前面的 CREATE TABLE 和 INSERT 語句的 SELECT 語句是不夠的。我們沒有時間來對你的資料庫進行逆向工程，如果我們需要建立自己的資料庫的話，我們很可能會錯過這個問題。

  SQL相關問題的測試最佳格式是可以透過 psql 執行並重現問題。 （請確認您的 ~/ .psqlrc 啟動設定中沒有任何內容。）建立這個檔案的一個簡單方式是使用 pg_dump 來轉出設定該情境的資料表宣告及資料，然後加入產生問題的查詢語句。我們希望您盡量減少您的問題規模，但這並不是絕對必要的。如果錯誤是可重現的，我們會以任何一種方式找到它。

  如果您的應用程式使用某些其他客戶端界面（如PHP），請嘗試突顯那些問題查詢語句。我們應該不會設置一個 Web 伺服器來重現您的問題。無論如何，請記得提供確切的輸入檔案；不要猜測「大文件」或「中型數據庫」等問題的可能性。因為這些訊息不夠精確，沒有參考價值。

• 你所得到的輸出。請不要說「不能用」或「壞掉了」。如果出現錯誤訊息，請列出來，即使您並不瞭解它。如果程式終止是因為作業系統錯誤，請說明哪個系統錯誤。如果沒有發生任何事情，也如實說明。即使您的測試案例的結果是當機或其他明顯的情況，也不一定會在我們的平台上發生。如果可以的話，最簡單的方法是從終端視窗中複製輸出內容。

  注意

  如果您要報告錯誤訊息，請取得該訊息最詳細的形式。在 psql，事先輸入\set VERBOSITY verbose。 如果從伺服器記錄取得訊息，請在執行時將參數 log_error_verbosity 設定為 verbose，以便記錄所有詳細訊息。

  如果是嚴重錯誤的情況下，客戶端報告的錯誤訊息可能不包含所有可用的信息，還請查看資料庫伺服器的系統記錄輸出。如果你沒有保留伺服器的系統記錄，那麼這是開始這樣做的好時機。

• 你所期待的輸出情況對於情境說明非常重要。如果你只是寫「這個命令給我這樣的輸出」或「這結果不是我的預期」，我們可以自己運行它，檢視該輸出結果，並認為它看起來正常，正是我們的預期。我們不應該把時間花在解讀你的命令背後確切的語意。特別是不要僅僅說「這不是 SQL 或 Oracle 所做的那樣」。從 SQL 挖掘所謂正確的行為並不是一件有趣的事情，我們更不會知道所有其他關連式資料庫的做法。（如果你的問題是當機，很明顯地你可以省略此項。）

• 任何命令列選項和其他啟動選項，包括您從預設值修改的任何相關的環境變數或設定檔案。再次提醒，請提供確切的訊息。如果您正在使用預先封裝好的套件，在開機時啟動資料庫伺服器，您應該嘗試瞭解它如何進行。

• 所有你所做的與安裝說明不同之處。

• PostgreSQL 的版本。你可以執行SELECT version(); 來找到你正在連線的資料庫系統版本。大多數的程式工具也會支援--version選項；至少postgres --version和psql --version都可以使用。如果功能或選項不存在，那麼您的版本已經太舊而無法進行升級。如果您運行預先編譯的套件（如 RPM），請說明，包括該套件可能具有的子版本。如果您正在使用 Git 某個快照，請說明快照版本，包括提交碼（commit hash）。

  如果您的版本比10還舊，我們幾乎肯定會告訴您進行升級。每個新版本都有很多錯誤修復和改進，所以很可能在PostgreSQL的舊版本中遇到的錯誤已經被修復了。我們只能對使用較早版本的PostgreSQL伺服器提供有限的支援；如果你的需求多於我們所能提供的，請考慮取得商業支援合約。

• 執行平台資訊。這包括作業系統核心名稱和版本，C語言函式庫，中央處理器、記憶體資訊等等。在大多數情況下，報告系統供應商和版本是足夠的，但不要假設每個人都知道「Debian」究竟是什麼，或是每個人都運行在 i386 上。如果您有安裝問題，則還需要你的機器上有關系統工具組的訊息（編譯器、make 工具等等）。

不要花所有的時間來指出輸入中的哪些變化會使問題消失。這可能對解決問題沒有幫助。如果事實證明該錯誤不能立即解決，您仍然有時間找到並分享您的解決方案。此外，再一次，不要浪費你的時間猜測為什麼這個問題會存在。我們會很快找到。

在撰寫錯誤報告時，請避免混淆術語。這個軟體整體來說被稱為「PostgreSQL」，有時候會簡稱為「Postgres」。如果你特別在談論後端的程序，請明確指出，而不要只是說「PostgreSQL 當掉了」。其中一個後端程序的當掉與主要的「postgres」程序當掉有很大的不同；當你的意思是某個後端程序終止時，請不要說「伺服器當掉了」，反之亦然。此外，例如交互式前端的「psql」用戶端程序與後端完全分離的。請嘗試具體說明問題是在用戶端還是伺服器端。

5.3. 回報錯誤到哪裡？

注意

歡迎來到 PostgreSQL 的新手教學。在這個部份裡的內容，主要提供有關於 PostgreSQL 各項功能的簡介、關連式資料庫概念、以及 SQL 語法的入門說明。我們只假設您俱備一些電腦系統基本操作，並不需要很專業的 Unix 或程式設計經驗。這裡主要提供一些實用的經驗，還有 PostgreSQL 系統中重要部份的介紹。在這個部份並不會進行所有議題的詳細說明。

在你閱讀完新手教學之後，也許可以繼續閱讀：更多有關於 SQL 語法的標準知識；或者到：瞭解如何開發 PostgreSQL 的應用程式；而如果你需要建置及管理你的資料庫伺服器的話，請參閱的內容。

• 1.1. 安裝：從無到有，安裝一個 PostgreSQL 資料庫系統。

• 1.2. 基礎架構：認識 PostgreSQL 的資料庫架構。

• 1.3. 建立一個資料庫：建立第一個 PostgreSQL 資料庫。

• 1.4. 存取一個資料庫：開始存取你的 PostgreSQL 資料庫。

以下所提到慣例，用於指令的語法描述上（均為半型字元）： 中括號（ [ 和 ] ）指可選擇是否輸入的選項。（在Tcl指令的語法中，習慣使用問號？表達這樣的可選擇性） 大括號（ { 和 } ）及垂直線（ | ）指的是必須要輸入的部份。 連續句點（...）指的是該段落可以允許不斷重覆。

為了使說明更簡潔，SQL指令使用提示字元＂=>＂，作業系統命令列指令則使用＂$＂。雖然一般而言，提示字元可能不會顯示。

Administrator一般的定義是負責安裝及運行資料庫系統的人；User指的是任何正在使用資料庫的人，或者正要使用任何PostgreSQL相關系統的人。這些定義不應該被解釋得太過嚴格，在本文件中，對於系統管理的工作，並沒有固定的假設。

在開始使用之前，你需要瞭解基本的PostgreSQL系統架構。認識PostgreSQL如何回應操作，有助於讓你更清楚瞭解以下的說明。

以資料庫的述語來說，PostgreSQL採用了主從式架構（client/server）。PostgreSQL會在進行下列操作時保持連線：

• 伺服器的執行緒，負責管理資料庫的檔案、受理用戶端的連線要求、執行相對應的資料庫動作。這樣的資料庫伺服端程式稱之為「postgres」。

• 用戶端的程式用來發起資料庫操作的行為，其設計的形態很廣泛：可能是文字介面的工具、圖型介面的程式、將資料庫內容顯示成網頁的網際網路伺服器、甚或是專用的資料庫管理工具。有一些用戶端程式是由PostgreSQL官方所提供，大部份由第三方的其他使用者所開發。

如同一般的主從式架構，用戶端與伺服端可以是兩台不同的主機，而他們透過TCP/IP的網路協定溝通。你應該將這個觀念謹記在心，因為某些在用戶端可以被存取的檔案，在伺服端可能就無法存取（或使用不同的檔案名稱）。

PostgreSQL伺服器可以管理來自多個用戶端的同步連線。為了達到這樣的功能，它會自我複製（fork）成新的執行緒，一對一地處理每一個連線。這個部份進一步來說，用戶端和新的伺服器執行緒之間的溝通，並不需要原始的postgres執行緒介入。也就是說，主要的資料庫服務執行緒會持續等待其他用戶端的連線，協助安排好其與伺服端執行緒的配對之後便完全交接，再回到等待的狀態。（當然，使用者完全不會察覺這些行為，在此說明僅僅是為了整體性的概念描繪）

本章適合初學資料庫的朋友閱讀，以簡單的語法範例，實際操作以瞭解資料庫的運作方式。事實上，更複雜的資料庫行為，也不脫這個基本的操作模式。

PostgreSQL目前為眾所皆知的物件導向的關連式資料庫管理系統，其由美國加州伯克萊大學所研發的POSTGRES衍生而成。經過超過二十年以上的演進，PostgreSQL現在是世界上最先進的開源資料庫系統。

2.1. 伯克萊大學POSTGRES專案

POSTGRES專案是由Michael Stonebraker教授領導的團隊進行研發，其受到Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)，the Army Research Office (ARO)，the National Science Foundation (NSF),及ESL, Inc的贊助。POSTGRES專案始於1986年，最原始的設計，＂The design of POSTGRES＂，作為開端，其最初的資料結構模型則揭露於＂The POSTGRES data model＂。規則系統設計發表於＂The design of the POSTGRES rules system＂，而當時的關連式資料儲存的架構則刊載於＂The design of the POSTGRES storage system＂。

POSTGRES接下進行了幾次重大的變革。第一代的＂demoware＂在1987年真的實作成為可用的系統，並在1988年的ACM-SIGMOD研討會中進行展示，並在1989年6月，釋出了第1版可供外部使用者使用的資料庫系統。為了回應當時使用者對於第一代規則系統的批評，其規則系統重新進行設計，並在隔年1990年的6月份，隨即推出第2版系統，搭載新的規則系統設計。第3版系統則於1991年發表，新增支援多重儲存管理機制，改善查詢處理器，並又改寫了規則系統。如此直到Postgres 95誕生之前，主要都專注於移植性及可信賴度的發展。

POSTGRES接下來開始被運用在許多不同的研究和產品上，財務資料分析系統、噴氣引擎效能監控系統、小行星追蹤資料庫、醫療資訊系統、以及數個地理資訊系統。POSTGRES也被好幾所大學用於其教學工具。最後，由Illustra Information Technologies（後來併入，而Informix目前為所擁有）技術移轉，並將其商業化。於1992年末，POSTGRES成為主要的資料管理系統。

在1993年間，用戶數量呈現倍數成長，伴隨而來的是大量的程式碼維護與服務支援，占去絕大部份原來應該進行研究的時間。為了減少維運的負擔，伯克萊的POSTGRES專案正式終止於4.2版。

2.2. Postgres 95

1994年，Andrew Yu和Jolly Chen在POSTGRES增加了SQL語法的直譯器，並且以新的Postgres 95為名，在網路上開放讓全世界的人使用。他們成為伯克萊POSTGRES原始碼最初的繼承者。

Postgres 95的程式碼是完全以ANSI C開發，並且輕量化了25%。許多內部的改良增進了效率及可維護性。當時Wisconsin Benchmark進行測試，Postgres 95在1.0.x時的效能比原始的POSTGRES 4.2快了約30%至50%。除了一些錯誤修正之外，還有下面這些主要的改良：

• 原有的PostQUEL以SQL（實作於伺服器端）所取代。（連接介面在PostQUEL之後便採libpq函式庫） 子查詢一直到PostgreSQL出現之前都還未支援，但在Postgres 95便已能使用自訂的SQL函數，聚合函數Aggregate function則被重新實作。GROUP BY查詢語句也在此時被加入。

• 新的工具psql可進行互動式的SQL操作，其採用的是GNU Readline的技術。psql開始大量取代老舊的管理工具。

• 新的前端函式庫，libpgtcl，支援Tcl-based用戶端程式。還有一個簡易的命令列介面工具pgtclsh，使用新的Tcl命令和Postgres 95伺服器進行操作。

• 重新改寫了large-object處理的交換介面，僅使inversion作為儲存大型物件的唯一機制。（inversion檔案系統就此移除）

• Instance-level的規則系統被淘汰了，但其規則仍用於重構規則所使用。

• 製作了一個簡短的說明，介紹標準的SQL功能，並隨Postgres 95原始碼發佈。

• 使用GNU make（取代BSD make）編譯程式碼，Postgres 95也支援使用未修正的GCC編譯器（修正高精度資料對齊問題）。

2.3. PostgreSQL

1996年，＂Postgres 95＂這個名稱很明顯不再適合。我們選擇了新的名稱，PostgreSQL，其呈現出與原始POSTGRES之間的源由，也彰顯了結合SQL力量的意義。同時，我們設定其版本由6.0開始，重回伯克萊POSTGRES專案的版號序列。

許多人持續使用＂Postgres＂（現在已經很少使用全大寫字母表現）來代表PostgreSQL，是因為傳統，也可能是因為比較好發音。這樣的用法也廣為用於暱稱或別名。

Postgres 95的發展主要在於瞭解及定義伺服器程式既有的問題，而PostgreSQL則更重視系統的能力與爭議性的功能上，不過所有的工作是全面性的。

更多有關於PostgreSQL的發展，請參閱附錄E。

除了本文件之外，PostgreSQL還有其他的參考資訊：

Wiki

PostgreSQL的記錄了，，以及其他更多不同主題的資訊。

PostgreSQL wiki 也有的頁面喔。

Web Site

PostgreSQL的，有最新軟體的釋出訊息，讓你能夠和PostgreSQL相處得更棒！

Mailing Lists

郵件列表的功能，是一個為您解答疑問的好地方，你也可以分享使用經驗給其他同好，或直接和開發者溝通。 詳情請參閱PostgreSQL的官方網站。

Yourself!

PostgreSQL是一個開源的專案，也就是說，它仰賴社群的每一個人給予支持。當你開始使用PostgreSQL，你會需要其他人的幫助，可能是透過文件或是郵件列表的功能。請考慮也可以回饋您的知識。在閱讀郵件列表和回答疑問的同時，如果你學到了未被文件記載的知識時，請寫下來，並且供獻出來。如果你撰寫了一些程式碼增加了特別的功能，也希望能夠回饋到社群之中。

你需要先進行安裝，才能開始使用PostgreSQL。當然，PostgreSQL也可能已經被安裝在你的系統之中，因為你的作業系統預設套件包含了PostgreSQL，或其他系統管理者已先行安裝。如果是這樣的話，那麼你應該先瞭解作業系統的資訊，或向你的系統管理員取能存取的資訊。

如果你並不確定PostgreSQL是否已經可以使用，或者你也可以自行安裝試試。這樣做並不是很困難，而且是很好的操作練習。PostgreSQL可以以一般使用者進行安裝，它並不需要系統管理者（root）的權限才能安裝。

如果你打算自行安裝PostgreSQL，你可以參考第16章的指令進行，完成之後再回到這裡，以瞭解接下來關於設定環境變數的內容。

如果你的系統管理者並非以預設的方式安裝，你可能還有一些額外的工作要做。例如，如果資料庫主機其實是遠端的伺服器，你會需要設定PGHOST的環境變數，將其指向資料庫主機的網路名稱。而PGPORT變數也是必須要設定的。最基本的情境是，如果你嘗試啓動一個應用程式，而它回報它無法取得資料庫連線時，你就必須洽詢你的系統管理者。而如果系統管理者就是你自己，那麼你應該依文件再確認你的環境設定是正確的。如果你仍然並不清楚前面所描述的事項，請詳細閱讀的內容。

一旦你已經建立一個資料庫，你就可以開始以下列方式進行存取：

• 執行 PostgreSQL 互動式的終端程式，稱作 psql，它可以讓你輸入、編輯、執行 SQL 指令。

• 使用既有的圖型化介面工具，例如 pgAdmin 或是支援 ODBC 或 JDBC 的辦公室軟體，以建立並輸入資料到資料庫裡。不過這部份並未包含在這份手冊之中。

• 自行撰寫一個程式，可以使用許多種程式語言來完成。這個部份將會在第 IV 章中進行介紹。

在這份指南中，你可能會先使用 psql 來進行一些嘗試。你可以藉由下列指令開始操作 mydb 這個資料庫：

如果你並未指明資料庫名稱，那麼它預設會以你的使用者名稱作為資料庫名稱。在先前的章節使用 createdb 時，你已經知道這個隱含的規則了。

在 psql 中，你會以下列訊息開始：

最後一行也可能是：

這表示你是資料庫的超級使用者（superuser），如果你是自行安裝 PostgreSQL 的話，大概就會是這個情況。 作為一個超級使用者，表示你不會受限於任何存取控制。不過在這份指南中，這並不是重要的事。

如果你在啓動 psql 時遭遇了一些問題，那麼請回到前一節。createdb 和 psql 的行為很類似，如果前者正常，後者也應該如期運行。

最後一行會輸出的是 psql 的提示字串，它表示 psql 正在等待你輸入 SQL 查詢語句。試試下面的指令吧：

psql 程式中也內建了一些非 SQL 的命令。他們會以倒斜線（ ）起頭。舉例來說，你可以輸入下列指令以取得一些有關 PostgreSQL 所支援的 SQL 語法資訊：

要離開 psql 的話，請輸入：

PostgreSQL 是一個關連式資料庫管理系統（RDBMS）。這表示它是一個管理關連性質資料的系統。關連性，基本上在數學裡是以資料表（table）的形式來表現的。今天，以資料表為形式儲存資料是很常見的事，它是很自然的表現，但也有很多其他組識資料庫的方式。在 Unix-like 的作業系統中，檔案和目錄是一個階層式資料庫的案例。更先進的發展是採用物件導向式的資料庫。

每一個資料表是很多資料列（row）的集合。而每一個資料列則以許多相同集合的欄位（column）所組成。每一個欄位都被指定了特定的資料型別。每一個資料列中欄位的次序是固定的。很重要且必須記得的是，SQL 並不保證資料列在資料表中的次序（雖然他們可以在顯示的時候被明確表現）。

一個資料庫中集合了許多資料表，而很多的資料庫則被一個 PostgreSQL 服務所管理，形成一個資料庫叢集。

到目前為止，我們的一個查詢都只涉及到一個資料表。其實可以在同一個查詢中，同時查詢多個資料表，或者在同一個資料表之中同時處理多個資料列的資料。在一個查詢之中，涉及到同一個或多個不同的資料表中的資料，稱作為交叉查詢（join）。舉個例子來說，你希望同時列出天氣和城市位置的資料。要完成這項工作，我們需要關連資料表 weather 中的 city 欄位與表格 cities 中的 name 欄位，然後回傳符合條件的資料。

注意

這只是一個概念式的模形，交叉查詢（join）會以更有效率的方式運行，並非真正需要比較每一種組合是否符合條件，不過這些過程對於使用者而言並不會產生操作或結果上的差異。

下列查詢會產生交叉查詢的結果：

SELECT *
    FROM weather, cities
    WHERE city = name;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(2 rows)

在這個結果中可以觀察到兩件事情：

• 不會有關於 Hayward 的結果出現。這是因為在資料表 cities 中未有 Hayward 的資料，所以交叉查詢會忽略資料表 weather 中未能關連的資料。關於這點，我們很快就會有解決辦法。

• 有兩個欄位顯示了城市的名稱。這樣是正確的，因為來自於資料表 weather 和 cities 的欄位被串連起來了。實務上，這樣的結果並不令人滿意，所以也許你可以明確地指出輸出的欄位，取代「 * 」的使用：

SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
    FROM weather, cities
    WHERE city = name;

練習：試試看，當 WHERE 表示式被省略的話，查詢語句的意義會怎麼樣？

因為所有的欄位都使用不同的名稱，所以解譯器會自動發現他們所屬的資料表為何。如果在兩個資料表之中，存在有相同名稱的欄位時，你最好明確指出確定的欄位，如下所示：

SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
       weather.prcp, weather.date, cities.location
    FROM weather, cities
    WHERE cities.name = weather.city;

多數開發者認為，在交叉查詢中，明確指出確定的欄位名稱，是良好的撰寫習慣。這樣查詢就不會因為有相同的欄位名稱而產生錯誤。而相同名稱的欄位可能是開發後續才加入的，未指明的話，就可能造成意外的結果。

交叉查詢也可以寫成如下的另一種形式：

SELECT *
    FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

這種語法並不如上述的常見，但我們會在這裡說明，以幫助你在後續章節的學習。

現在我們要回到前面的問題，把 Hayward 的資料放在輸出的結果之中。我們要在查詢中做的是，掃描資料表 weather，找到有所關連的每一列資料；沒有關連到的資料列，我們要填上「空值」（null）在資料表 cities 相對的欄位之中。這樣的查詢我們稱作「外部交叉查詢」（outer join）。（先前的交叉查詢為「內部交叉查詢」（inner join））。這樣的查詢指令如下所示：

SELECT *
    FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date    |     name      | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29 |               |
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(3 rows)

這種查詢稱作為「左側外部查詢」（left outer join），因為這個交叉查詢，放在左側的資料表中的資料列，一定會在結果中至少出現一次，而右側的資料表中，則只有輸出有關連到左側資料表的資料列。當左側資料表的資料列，並沒有在右側資料表中被關連到時，屬於右側資料表的欄位就會被填上空值輸出。

練習：也有「右側外部交叉查詢」（right outer join）和「完全外部交叉查詢」（full outer join），試著找出他們都做了些什麼。

我們也可以對同一個資料表做交叉查詢，稱作為「自我交叉查詢」（self join）。接下來的範例，假設我們希望找到所有氣溫範圍的天氣資料。所以我們需要讓 temp_lo 及 temp_hi 兩個欄位，和其他的 temp_lo 及 temp_high 相比較。我們可以用下列的查詢來符合需求：

SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
    W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
    FROM weather W1, weather W2
    WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
    AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;

     city      | low | high |     city      | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
 San Francisco |  43 |   57 | San Francisco |  46 |   50
 Hayward       |  37 |   54 | San Francisco |  46 |   50
(2 rows)

這裡我們重新命名了資料表 weather 為 W1 及 W2，以在交叉查詢中區分左側及右側。你也可以在其他查詢中使用這個技巧，以節省輸入的複雜度，例如：

SELECT *
    FROM weather w, cities c
    WHERE w.city = c.name;

你將會在後續內容中，不斷練習到這樣的使用方式。

在這一章之中，提供了一個如何使用 SQL 進行簡易操作的大致概念。這裡主要讓你有基本的認識，但無法提供 SQL 完整且巨細靡遺的說明。許多書籍詳細介紹了 SQL，例如「Understanding the New SQL. A complete quide.」及「A Guide to the SQL Standard. A user's guid to the standard database language SQL.」。你應該瞭解的是，一些 PostgreSQL 語法來自於標準 SQL 的延伸。

在下面的例子當中，我們假設你已經建立了一個資料庫 mydb，如同前面章節所述，你也能夠使用 psql 了。

這些例子也放在 PostgreSQL 的原始碼之中，你可以在目錄 src/tutorial/ 下找到他們。（PostgreSQL的可執行套件可能未包含這些檔案）想要使用這些檔案的話，首先請切換到該目錄之下，然後執行 make：

$ cd ..../src/tutorial
$ make

這將會建立編譯 C 語言的程序，包含了使用者自訶的函式及型別。接下來，進行下列動作，以開始這個導覽：

$ cd ..../tutorial
$ psql -s mydb
...

mydb=> \i basics.sql

\i 指令會去指定的檔案讀取內容，並且執行。而在 psql 的 -s 選項則可以使用單步模式執行，也就是在每一個與伺服器互動的指令之後暫停。這個指令被使用在本節的檔案 basics.sql 之中。

你可以創建一個新的資料表，為它取一個名字，並且宣告所有的欄位名稱與其資料型別：

CREATE TABLE weather (
    city            varchar(80),
    temp_lo         int,           -- low temperature
    temp_hi         int,           -- high temperature
    prcp            real,          -- precipitation
    date            date
);

你可以把上述內容在 psql 中輸入，包含換行字元不會影響判讀。psql 是以分號作為指令結束的判定。

空白（包含「空白」、「定位符號」和「換行符號」）都可以自由使用在 SQL 指令當中。這表示你可以將指令以不同的形式排版，甚至全部寫都在一行也沒問題。使用破折號，連續2個（＂--＂），表示緊接的內容只是註解，直到該行結束為止。PostgreSQL 是不分大小寫字母的，包括各類關鍵字和描述語，除非是使用雙引號括起來的文字。（更精確地說，沒有被雙引號括起來的識別字，都會轉為小寫字母進行識別）

varchar(80) 表示指定一個資料型別，它可以儲放任意 80 個字元以內的字串。int 是一般認知的整數型別。real 表示資料是單精確度的浮點數。date 顧名思義，就是日期時間型別。（本例中欄位名稱和型別都使用 date，這可能是方便，也可能是困擾，端看你如何使用。）

PostgreSQL 支援標準的資料型別 int, smallint, real, double precision, char(N), varchar(N), date, time, timestamp, interval，也支援了複合型的地理資料型別。PostgreSQL 可以自訂組合任意數量的資料型別。語法上，資料型別名稱並不是保留關鍵字的範圍，除非特定的標準 SQL 支援需求之外。

第二個例子用來儲存城市及其所在的地理位置：

CREATE TABLE cities (
    name            varchar(80),
    location        point
);

point 型別是一個 PostgreSQL專屬資料型別的範例。

最後，應該被點出來的是，如果你不再需要一個表格，或者想要重新以別的方式創建它，那麼你可以以下列的指令來移除它：

DROP TABLE tablename;

INSERT 指令被用來將資料以資料列（row）的形式，新增至資料表（table）之中：

INSERT INTO weather VALUES ('San Francisco', 46, 50, 0.25, '1994-11-27');

注意，所有的資料型別都有明確的輸入格式。只要不是簡單的數值內容，都必須要以單引號（'）括住，如同在本例中的形式。日期時間型別（date type）的資料內容就比較有彈性，但在這個導覽之中，我們仍然使用較固定的格式來表現。

地理資訊型別（point type）需要有座標組作為輸入，如下所示：

INSERT INTO cities VALUES ('San Francisco', '(-194.0, 53.0)');

到目前為止，語法的使用需要你依照欄位宣告的次序擺放，而另一種語法可以允許你明確地指定資料相對應的欄位：

INSERT INTO weather (city, temp_lo, temp_hi, prcp, date)
    VALUES ('San Francisco', 43, 57, 0.0, '1994-11-29');

你可以將欄位以不同的次序擺放，甚或略去某些欄位，例如，precipitation 欄位（prcp）內容未知：

INSERT INTO weather (date, city, temp_hi, temp_lo)
    VALUES ('1994-11-29', 'Hayward', 54, 37);

許多開發者會認為，在撰寫習慣上，明確指定欄位是比較好的方式。

請執行下列的指令，你將會擁有後續章節所需要的範例資料。

你可能需要使用 COPY 這個指令從文字檔案來載入大量的資料。這個指令會比 INSERT 要快上許多，因為 COPY 指令的設計就是為了大量資料輸入而產生的。它少了一些彈性，但提供了效率上的最佳表現。使用範例如下所示：

COPY weather FROM '/home/user/weather.txt';

資料來源的檔案必須存在於後端的伺服器之中，並且可被 PostgreSQL 使用者（postgres）所存取，注意不是用戶端的主機，因為後端伺服器的服務需要直接讀取該檔案。你可以取得更多詳細說明，在 COPY 指令的說明頁面。

要從資料表（table）中取出資料，稱作資料表的查詢。要進行這個行為，你需要 SQL 中的 SELECT 指令。這個指令由幾個部份所組成，回傳列表（select list，想要回傳的欄位）、資料表列表（資料來源的資料表）、選擇性的條件定義（指定一些限制條件）。舉個例子來說，要取得資料表 weather 中所有的資料的話，請輸入：

SELECT * FROM weather;

這裡的星號 * 表示「所有欄位」。下列的指令會回傳相同的結果。

SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date FROM weather;

其輸出結果將會如下所示：

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date
---------------+---------+---------+------+------------
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29
 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29
(3 rows)

你可以在回傳列表中撰寫一些運算表示式，而不只是簡單的欄位引用。舉例來說，你可以輸入：

SELECT city, (temp_hi+temp_lo)/2 AS temp_avg, date FROM weather;

這應該會產生這樣的結果：

     city      | temp_avg |    date
---------------+----------+------------
 San Francisco |       48 | 1994-11-27
 San Francisco |       50 | 1994-11-29
 Hayward       |       45 | 1994-11-29
(3 rows)

注意，「AS」被用來重新命名輸出的欄位。（選用）

查詢語句可以加上「WHERE」來設定限制條件，以指定哪些列才需要被回傳。WHERE 的內容是一個布林（truth value）表示式，而只有在其運算值為真（true）時，該列才會被回傳。一般的布林運算子（AND, OR, NOT）都是被允許出現在表示式中的。舉例來說，下列的指令將會回傳 San Francisco 在雨天的天氣數值：

SELECT * FROM weather
    WHERE city = 'San Francisco' AND prcp > 0.0;

結果：

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date
---------------+---------+---------+------+------------
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27
(1 row)

你可以將結果進行排序：

SELECT * FROM weather
    ORDER BY city;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date
---------------+---------+---------+------+------------
 Hayward       |      37 |      54 |      | 1994-11-29
 San Francisco |      43 |      57 |    0 | 1994-11-29
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27

在這個例子之中，其次序並沒有完全地被指定，所以你可能會得到 San Francisco 的列以另一種次序呈現。而你如果以下列指令查詢的話，那你就會得到如上但固定的結果：

SELECT * FROM weather
    ORDER BY city, temp_lo;

你可以在查詢時去除重覆的列：

SELECT DISTINCT city
    FROM weather;

     city
---------------
 Hayward
 San Francisco
(2 rows)

再一次，其結果的次序可能每次都不同，你可以同時使用 DISTINCT 及 ORDER BY 來確保能得到一致性的查詢結果：

SELECT DISTINCT city
    FROM weather
    ORDER BY city;

第一個測試確認你是否能夠存取一個資料庫服務，就是嘗試去建立一個資料庫。一個執行中的 PostgreSQL 服務可以管理許多個資料庫。一般來說，每一個專案或使用者會分開使用不同的資料庫。

你的系統管理員也可能已經為你建立了一個資料庫，如果是這樣的話，那你可以略過本節說明，直接進入到下一節的內容。

要建立一個新的資料庫，在本例中取名叫「mydb」，你可以使用以下的命令：

$ createdb mydb

如果在這個步驟沒有產生任何回應，那就是成功了。你可以跳過本節剩餘的部份。

但你如果看到如下的訊息：

createdb: command not found

這個訊息代表 PostgreSQL 並沒有被正確的安裝。不是它沒有被安裝好，那就是你的命令路徑設定並未包含這個指令。 嘗試使用下列這個包含絕對路徑的指令看看：

$ /usr/local/pgsql/bin/createdb mydb

命令路徑在你的系統可能會有些不同。洽詢你的系統管理員，或著檢查安裝步驟以修正這個情況。

另一種回應可能是如此：

createdb: could not connect to database postgres: could not connect to server: No such file or directory
        Is the server running locally and accepting
        connections on Unix domain socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"?

這代表了資料庫服務尚未啓動，或者它並不存在於createdb預設連線的位置。同樣地，檢查安裝的步驟或洽詢系統管理者。

而另一種回應也可能是：

createdb: could not connect to database postgres: FATAL:  role "joe" does not exist

這裡指出你用來連線的使用者名稱。這種情況可能會發生在你的資料庫管理員並未建立屬於你的資料庫。（PostgreSQL 的使用者帳戶是獨立於作業系統的使用者帳戶的）如果你是資料庫管理員，請參閱第 21 章，進行建立資料庫帳戶。你必須是 PostgreSQL 初始安裝的管理者（通常是 postgres），以建立第一個一般資料庫使用者的帳戶。這個情況也可能發生在，你被發配的 PostgreSQL 使用者名稱有別於你的作業系統使用者名稱，如果是這樣的話，那你需要在指令上使用 -U 選項，或者設定 PGUSER 環境變數，以指定你的 PostgreSQL 使用者名稱。

如果你有一個資料庫帳戶，但你並沒有建立資料庫的權限，你將會看到下列訊息：

createdb: database creation failed: ERROR:  permission denied to create database

並非每一個使用者都被授權可以建立一個新的資料庫。如果 PostgreSQL 拒絕你建立資料庫，那麼系統管理者就需要賦予你建立資料庫的權限。洽詢你的系統管理者，如果是這種情況的話。如果你是自行安裝 PostgreSQL，那麼你應該以你啓動資料庫服務的使用者登入作業系統，再嘗試這個操作。

你也可以建立資料庫，但使用其他的名稱。PostgreSQL 允許在資料庫系統中建立無限制數量的資料庫。資料庫名稱必須是以英文字母為開頭，總長度限制為 63 位元組。一個簡便的方式是，建立一個與你使用者名稱同名的資料庫。許多工具會預設假定資料庫名稱和你同名，所以這可以省略一些文字的輸入。要建立這樣的資料庫，只要簡單地輸入：

$ createdb

如果你不再使用你的資料庫，你可以移除它。舉例來說，你是 mydb 這個資料庫的擁有者（建立者），你可以使用下列指令來消毁它：

$ dropdb mydb

（對這個指令來說，資料庫名稱並不會預設使用你的使用者同名資料庫。你必須明確地指定名稱）這個動作會完全地移除所有和這個資料庫相關的檔案，並且沒有回復的可能，所以要進行這個動作的話，請一定要考慮清楚。

更多有關於 createdb 和 dropdb 的說明，請參閱 createdb 和 dropdb 的相關章節。

讓我們回到 2.6 節的查詢範例。假設關連天氣資訊和城市位置的結果，是你的應用中特別常用的，但你並不想要每次都要輸入一長串的查詢語句。那麼，你可以為這個查詢語句建立一個「檢視表（View）」，你可以取一個名字，當你需要使用的時候，你可以把它當作一個資料表來使用：

妥善地使用檢視表，對於良好的 SQL 資料庫設計而言，是很關鍵的部份。檢視表允許你可封裝你的資料表結構與細節，當你的應用系統在逐步發展成熟的過程中，扮演一致性的資料介面。

檢視表可以用在大多數資料表可以使用的地方。而用檢視表來封裝其他檢視表的情況，也不少見。

如同其他的關連式資料庫產品，PostgreSQL 也支援彙總查詢的功能。彙總查詢指的是能夠把多個資料列的資料經過計算，產生單一結果的功能。舉例來說， count、sum、avg（平均值）、max（最大值）、min（最小值）都是彙總查詢的函式。

這裡的例子，我們可以得到所有低溫中的最大值：

如果我們想要知道，這個數值是發生在哪一個城市？也許可以試試：

不過，這行不通，因為 max 不能使用在 WHERE 條件式當中。（會有這樣的限制，是因為 WHERE 條件式目的是要判斷有哪些資料列的資料應該被彙總計算，所以很明顯地，這件事必須要在彙整計算前發生，這就產生了矛盾。）所以，像本例的查詢一般會使用子查詢（subquery）來取得適當的結果：

這樣就對了，因為子查詢是一個獨立的查詢，它可以獨立進行彙總查詢，有別於括號以外的查詢語句。

彙總查詢和 GROUP BY 一起使用會很方便的。舉例來說，我們可以得到每個城市所觀測到的最高氣溫：

這個查詢對每個城市都輸出一列的結果。每一個彙總的結果，將整個資料表，以關連到的城市進行計算。 而我們可以進一步過濾資料內容，使用 HAVING：

如果限制所有 temp_lo 的數值必須要小於 40 （WHERE temp_lo < 40）的話，也可能得到相同的結果。 最後，如果我們只關心以＂S＂開頭的城市的話，可以這樣做：

這裡很重要的是，瞭解 SQL 中 WHERE 和 HAVING 之間的行為。其根本上的差異是：WHERE 會在合併和彙總計算之前進行選擇資料的動作（也就是它控制著，哪些資料需要被彙總計算）；而 HAVING 是在合併及彙整計算之後，才進行過濾資料的動作。所以，在 WHERE 條件式當中，絕不可以使用彙整運算式；另一方面，HAVING 條件式總是使用彙整運算式。（嚴格來說，你也可以不在 HAVING 條件式中使用彙整運算式，但很少人這樣使用，通常就會改寫到 WHERE 條式件當中，那會更有效率。）

在先前的例子當中，我們可以把城市名稱的限制放在 WHERE 條件式之中，因為它不需要彙總。這將會比放在 HAVING 條件式中更有效率，因為這樣可以避免合併及彙整運算整個表格，不用浪費時間在本來就會被過濾掉的資料上。

在前面的章節，我們介紹了如何使用 SQL 來存取 PostgreSQL 的基本方式。接下來，我們將會討論更多先進的功能，SQL 的管理功能以及防止資料遺失或損毁。最後，我們也會介紹一些 PostgreSQL 的延伸功能。

這個章節偶爾會引用的範例，試著去改寫或是優化他們，所以閱讀過上一章也是很有用的。在這一章中有一些範例是來自於 tutorial 目錄中的 advanced.sql，這個檔案有一些範例資料可以載入，但載入方式在此就不再贅述。（請參閱 的內容）

要把某些資料列從資料表中移除，就使用 DELETE 這個指令。假設你對於 Hayward 這個城市的天氣不再感興趣了，那麼你可以執行下列指令，來刪除資料表中的這些資料：

所有關於 Hayward 的資料都被刪除了。

這個指令有一個應該要特別注意的情況：

沒有任何限制的條件，DELETE 將會刪去所有該資料表中的資料，使成為空的資料表。資料庫系統並不會在這個動作執行前和你確認！

回想一下在中的表格 weather 及 cities，思考下列問題： 你想要保證沒有另一個人可以新增在 cities 中沒有的城市資料到 weather 中。這就是所謂資料關連性的管理。在簡單的資料庫系統當中，可能會這樣實作：先檢查 cities 中是否已有對應的資料，然後再決定資料表 weather 中新增或拒絕新的天氣資料。這個辦法還有很多問題，而且很不方便，所以 PostgreSQL 可以幫助你解決這個需求。

新的資料表宣告如下所示：

現在嘗試新增一筆不合理的資料：

外部索引鍵或簡稱外部鍵（foreign key）的行為可以讓你的應用程式變得容易調整。我們在這個導覽中不會在深入這個簡單的例子了，但你可以在取得進一步的資訊。正確地使用外部索引鍵，可以改善資料庫應用程式的品質，所以強烈建議一定要好好學習它。

PostgreSQL 還有許多這份導覽中未能介紹到的功能，這裡主要是針對新鮮的 SQL 使用者所準備的內容。 這些功能將會在後續的章節進行更詳細的討論。

如果你覺得你需要更多介紹的資訊，可以到 PostgreSQL 的官方網站取得更多訊息。

在這個部份介紹如何在 PostgreSQL 中使用 SQL 語言。首先，我們從一般性的 SQL 語法開始說明，然後解釋如何建立結構來保存資料，如何充實資料庫，以及如何查詢資料的方法。中段的部份列出 SQL 指令中的資料型別與函數。最後剩餘的部份，將會針對一些調教資料庫的重要議題進行說明。

這個部份的內容設計讓初學者可以循序漸進地完整瞭解該主題，而不需要反覆前後查閱。各章的內容設計上都是獨立的，所以進階的使用者可以分別閱讀他們需要的部份。在這個部份的內容，針對於主題式的單元描述。需要瞭解詳情的讀者，請參閱第 6 部份中，個別指令的說明頁面。

在這個部份裡的讀者，應該要知道如何連線到一個 PostgreSQL 資料庫，並且執行 SQL 指令。如果不熟悉這些操作的讀者，建議先閱讀第 1 部份的內容。SQL 指令一般是使用終端工具 psql，但其他具有類似功能的程式也可以使用。

你可以使用 UPDATE 指令以列為單位來更新資料。假設你發現氣溫的數值測量在 11 月 28 日之後都多了 2 度。你可以以下列語法來修正這些資料：

UPDATE weather
    SET temp_hi = temp_hi - 2,  temp_lo = temp_lo - 2
    WHERE date > '1994-11-28';

查看一下這些更新後的資料：

SELECT * FROM weather;

     city      | temp_lo | temp_hi | prcp |    date
---------------+---------+---------+------+------------
 San Francisco |      46 |      50 | 0.25 | 1994-11-27
 San Francisco |      41 |      55 |    0 | 1994-11-29
 Hayward       |      35 |      52 |      | 1994-11-29
(3 rows)

這章中說明 SQL 的使用語法。從這裡建立後續章節所需的理解基礎，然後進一步瞭解 SQL 如何使用去定義及修改資料。

我們也建議已經熟悉 SQL 語法的使用者，仔細地閱讀本章，因為這裡包含了一些有別於其他 SQL 資料庫或專屬於 PostgreSQL 的規則和觀念。

繼承是一個物件導向資料庫的概念，它開啓了資料庫設計的更多可能性。

讓我們創建兩個資料表：cities 和 capitals。很自然地，首都（capitals）也是城市（cities），所以你希望有個方式，可以在列出所有城市時，同時也包含首都。如果你真的很清楚的話，你可以建立如下的結構：

CREATE TABLE capitals (
  name       text,
  population real,
  altitude   int,    -- (in ft)
  state      char(2)
);

CREATE TABLE non_capitals (
  name       text,
  population real,
  altitude   int     -- (in ft)
);

CREATE VIEW cities AS
  SELECT name, population, altitude FROM capitals
    UNION
  SELECT name, population, altitude FROM non_capitals;

這樣的查詢結果會是正確的，不過它有點不是很漂亮，當你需要更新一些資料的時候。

有一個更好的方法是這樣：

CREATE TABLE cities (
  name       text,
  population real,
  altitude   int     -- (in ft)
);

CREATE TABLE capitals (
  state      char(2)
) INHERITS (cities);

在這個例子中，captitals 繼承了 cities 的所有欄位（name, population, altitude）。欄位 name 的資料型別是文字型別（text），是一個 PostgreSQL 內建的資料型別，它允許字串長度是動態的。然後宣告 capitals 另外多一個欄位，state，以呈現它是屬於哪一個州。在 PostgreSQL，一個資料表可以繼承多個其他的資料格。

舉個例子，下面的查詢可以找出所有的城市名稱，包含各州的首都，而其海拔高過於 500 英呎以上：

SELECT name, altitude
  FROM cities
  WHERE altitude > 500;

回傳結果：

   name    | altitude
-----------+----------
 Las Vegas |     2174
 Mariposa  |     1953
 Madison   |      845
(3 rows)

另一方面，下面的查詢可以列出非首都的城市，且其海拔在 500 英呎以上：

SELECT name, altitude
    FROM ONLY cities
    WHERE altitude 
>
 500;

   name    | altitude
-----------+----------
 Las Vegas |     2174
 Mariposa  |     1953
(2 rows)

這裡的「ONLY」（cities之前），指的是這個查詢只要在資料表 cities 上就好，不包含繼承 cities 其他資料表。這裡許多我們都已經討論的指令 — SELECT、UPDATE、DELETE — 都支援 ONLY 這個修飾字。

注意

雖然繼承經常被使用，但尚未整合唯一性限制或外部索引鍵的功能，這限制了它的可用性。詳情請參考 5.9 節的說明。

窗函數（window function）提供了在一個資料表中，進行資料列與資料列之間的關連運算。這部份可以和彙總函數的功能相呼應。然而，窗函數並無法像彙總函數一樣，把多個資料列運算合併為單一資料列的結果。取而代之的是，這些資料列仍然是分開並列的狀態。在這樣的情境下，窗函數能讓查詢結果的每一個資料列，都得到更多資訊。

這裡有一個列子，試著比較每一個員工他的薪資及他的部門平均薪資的情況：

SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;

  depname  | empno | salary |          avg          
-----------+-------+--------+-----------------------
 develop   |    11 |   5200 | 5020.0000000000000000
 develop   |     7 |   4200 | 5020.0000000000000000
 develop   |     9 |   4500 | 5020.0000000000000000
 develop   |     8 |   6000 | 5020.0000000000000000
 develop   |    10 |   5200 | 5020.0000000000000000
 personnel |     5 |   3500 | 3700.0000000000000000
 personnel |     2 |   3900 | 3700.0000000000000000
 sales     |     3 |   4800 | 4866.6666666666666667
 sales     |     1 |   5000 | 4866.6666666666666667
 sales     |     4 |   4800 | 4866.6666666666666667
(10 rows)

前面三個欄位是由資料表 empsalary 直接取得，每一個資料列就是該資料表的每一個資料列列。而第四個欄位則呈現整個資料表中，與其 depname 相同的平均薪資。（這實際上就是由非窗函數的 avg 彙總而得，只是 OVER 修飾字讓它成為窗函數，透過「窗」的可見範圍做計算。）

窗函數都會使用 OVER 修飾字，然後緊接著窗函數及其參數。這是在語法上使其有別於一般函數或非窗函數的彙總。OVER 區段需要確切指出如何分組要被窗函數計算的資料列。PARTITION BY 在 OVER 中，意思是要以 PARTITION BY 之後的表示式來分組或拆分資料列的資料。對於每一個資料列而言，窗函數的結果是，透過所有和該資料列相同分組的資料，共同運算而得。

你也可以控制列被窗函數處理的次序，透過在 OVER 中加入 ORDER BY。（窗內的 ORDER BY 不見得需要對應到資料列輸出的次序）例子如下：

SELECT depname, empno, salary,
       rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC)
FROM empsalary;

  depname  | empno | salary | rank 
-----------+-------+--------+------
 develop   |     8 |   6000 |    1
 develop   |    10 |   5200 |    2
 develop   |    11 |   5200 |    2
 develop   |     9 |   4500 |    4
 develop   |     7 |   4200 |    5
 personnel |     2 |   3900 |    1
 personnel |     5 |   3500 |    2
 sales     |     1 |   5000 |    1
 sales     |     4 |   4800 |    2
 sales     |     3 |   4800 |    2
(10 rows)

如上所示，rank 函數為每個有使用 ORDER BY 的分組，標記一系列數字的次序。rank 不需要特定的參數，因為它標記的範圍一定是整個 OVER 所涵蓋定的範圍。

窗函數所計算的範圍，是一個虛擬資料表的概念，是由 WHERE、GROUP BY、HAVING、或其他方式虛擬出來的。舉例來說，當某個資料列被 WHERE 過濾掉時，它也不會被任何窗函數看見。一個查詢中可以包含多個窗函數，透過不同 OVER 修飾字的指定，將資料做不同觀點的處理。但他們都會在一個相同的虛擬資料表中進行處理。

我們已經瞭解如果次序不重要的話， ORDER BY 可以被省略；且如果所有的資料列都只區分成一組的話，其實 PARITION BY 也可以省略。

還有另一個窗函數相關的重要概念：對於每一個資料列來說，它會在分組中還有個分組，另稱作窗框（window frame），有一些窗函數只對窗框裡的資料列進行處理，而不是整個分組。預設的情況是，如果 ORDER BY 被指定了，以 ORDER BY 排序後，那麼窗框的範圍就是從分組的第一列到該列為止，而在那之後資料列的值都會相同。當 ORDER BY 被省略的時候，預設窗框的範圍就是整個分組。下面是使用 sum 的例子：

SELECT salary, sum(salary) OVER () FROM empsalary;

 salary |  sum  
--------+-------
   5200 | 47100
   5000 | 47100
   3500 | 47100
   4800 | 47100
   3900 | 47100
   4200 | 47100
   4500 | 47100
   4800 | 47100
   6000 | 47100
   5200 | 47100
(10 rows)

上面可以看到，因為在 OVER 裡面沒有 ORDER BY，窗框就等於整個分組，甚至因為沒有 PARTITION BY，所以等於整個資料表。換句話說，每一個資料列總和都是整個資料表的總計，所以我們在每一個資料列中都得到相同的結果。但如果我們加入了 ORDER BY 之後，結果將會不同：

SELECT salary, sum(salary) OVER (ORDER BY salary) FROM empsalary;

 salary |  sum  
--------+-------
   3500 |  3500
   3900 |  7400
   4200 | 11600
   4500 | 16100
   4800 | 25700
   4800 | 25700
   5000 | 30700
   5200 | 41100
   5200 | 41100
   6000 | 47100
(10 rows)

這裡的總和就是從第一筆（最小），加計到每一列，包含薪資相同的每一列（注意薪資相同的）。

窗函數只允許出現在 SELECT 的輸出列表及 ORDER BY 子句裡，在其他地方都是被禁止的，像是 GROUP BY，HAVING，WHERE等區段。這是因為窗函數在邏輯上，都是在他們處理完之後才進一步處理資料的。也就是說，窗函數是在非窗函數之後才執行的。這意指在窗函數中使用非窗函數是可以的，但反過來就不行了。

如果有一個需要在窗函數處理完再進行過濾或分組的查詢的話，你可以使用子查詢。舉列來說：

SELECT depname, empno, salary, enroll_date
FROM
  (SELECT depname, empno, salary, enroll_date,
          rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC, empno) AS pos
     FROM empsalary
  ) AS ss
WHERE pos < 3;

上面的查詢只會顯示內層查詢的次序（rank）小於 3 的資料。

當一個查詢使用了多個窗函數的話，它就會分別使用 OVER 子句來描述，但如果相同的分組方式要被多個函數所引用的話，就重覆了，也容易出錯。這種情況可以使用 WINDOW 子句來取一個別名，來取代 OVER。舉個例子：

SELECT sum(salary) OVER w, avg(salary) OVER w
  FROM empsalary
  WINDOW w AS (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC);

更多窗函數的細節可以參閱 4.2.8 節、9.21 節、7.2.5 節、及 SELECT 指令的說明頁。

交易（Transaction），是所有資料庫的基礎概念。基本上來說，一個交易指的是，一系列的執行步驟包裹在一起，其結果只有全部成功或全部失敗兩種情況的操作行為。而其即時的執行狀態，對於其他同時在進行的交易而言，相互之間都是不可見的。如果在執行過程中產生了錯誤而造成整個交易無法完成，那麼所有的指令都不會對資料庫原來的內容產生影響。

舉例來說，某個銀行資料庫存放著各個客戶的存款資訊，也存放著分行的存款總額資訊。假設我們想要轉帳 $100.00，從 Alice 的帳號轉到 Bob 的帳戶。可以很直觀地依敘述，直接以下列指令執行：

UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00
    WHERE name = 'Alice';
UPDATE branches SET balance = balance - 100.00
    WHERE name = (SELECT branch_name FROM accounts WHERE name = 'Alice');
UPDATE accounts SET balance = balance + 100.00
    WHERE name = 'Bob';
UPDATE branches SET balance = balance + 100.00
    WHERE name = (SELECT branch_name FROM accounts WHERE name = 'Bob');

這些指令的細節在這裡並不重要，重要的是，有好幾個更新資料的動作要被執行。我們銀行的營業員需要保證所有的更新資料都要完成，或是保持原樣。如果因為系統錯誤，而造成 Bob 收到 $100.00，但 Alice 卻沒有轉出金額，就不是應該發生的事。又或是 Alice 轉出了現金，而 Bob 卻沒有轉入金額，她也不會是開心的客戶。我們需要具有保證交易安全的方法，也就是如果在執行過程中，有部份出了錯，那麼即使是已經執行的部份，也不會對資料庫產生影響。把這些更新資料的指令，包裝在一個交易之中，就是這個保證交易安全的方法。這樣的交易稱作為 atomic：從其他的交易的角度來看，整個行為只有完全執行，亦或是什麼都沒有做，兩種結果而已。

我們也希望有某個保證是，一旦某個交易被完成了，那麼會由資料庫系統發出通知，使它確實是永久性的資料，即使發生短暫的當機之後，資料也不會遺失。舉例來說，如果我們正在進行 Bob 的提款系統操作行為，在他走出銀行大門之後，我們不要有任何可能性使他的提款記錄消失。一個具備交易安全的資料庫，會將這裡交易裡的更新行為，在它們被回報完成之前，都記錄在長效型儲存裝置上（也就是磁碟機）。

交易安全資料庫的另一個重要性質是， atomic update 的概念：當多個交易同時在進行時，每一個交易都不能夠看到其他交易未完成交易的資料狀態。舉個例子，如果某個交易正在進行總計所有分行的餘額，它不會只包含 Alice 的分行的提款，或不計算 Bob 的分行的存款，反之亦然。所以交易必須是全有全無的結果，而不只是資料庫資料的永久性，還包含了交易執行過程的可視性。一個未完成的交易直到完全完成之前，其間資料的改變，對其他的交易而言都看不見；而當交易完成的同時，資料的改變也同時全部呈現出來。

在 PostgreSQL 中，所謂的交易，是以 SQL 的 BEGIN 及 COMMIT 兩個指令相夾的過程。 所以我們前述的銀行交易實際上會像這樣：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00
    WHERE name = 'Alice';
-- etc etc
COMMIT;

如果在交易的過程之中，我們決定不要完成交易（也許我們發現 Alice 的帳戶餘額不足），我們可以使用 ROLLBACK 指令來取代 COMMIT，那麼所有資料的變更都會取消。

PostgreSQL 一般將每一個 SQL 指令都視為一個交易來執行。如果你並沒有使用 BEGIN 指令，那麼每一個個別的指令就會隱含 BEGIN 先行，然後如果成功的話，COMMIT 也自動執行。一系列被 BEGIN 和 COMMIT 包夾的區域，有時候就稱為交易區塊。

注意

有一些用戶端程式會自動加入執行 BEGIN 及 COMMIT 指令，使得你不需要要求就獲得交易區塊的效果。請詳閱你所所用的工具文件。

還有一種交易的控制更為細緻，就是使用交易儲存點（savepoint）。交易儲存點允許你可以選擇性地取消部份交易，而只成交剩下的部份。使用 SAVEPOINT 指令定義一個交易儲存點之後，你可以使用 ROLLBACK，回復該交易狀態到交易儲存點。所有在交易儲存點之後所造成的資料庫變更，都會被回復，但交易儲存點之前的變更會暫時留存。

在回復到交易儲存點之後，它仍然可以繼續進行，而你可以多次回到該儲存點。相反地，如果你確定你不要再回復到某個特定的交易儲存點時，它也可以被釋放出來，系統資源也可以獲得舒解。記得，釋放或回復到一個交易儲存點時，將會自動釋放所有在那之後的交易儲存點。

所有這些過程都發生在交易區塊之中，所有沒有任何改變會讓其他資料庫連線所發現。當你確認完成了交易區塊的時候，完成交易的動作就會讓其他的連線知道，也能發現資料的改變；同時，回復的動作也會再也無法執行了。

記得這個銀行的資料庫，假設我們從 Alice 的帳號提出了 $100.00，然後存入了 Bob 的帳戶之中，隨後又發現應該要存到 Wally 的帳戶。我們可以使用交易儲存點來完成這個過程：

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100.00
    WHERE name = 'Alice';
SAVEPOINT my_savepoint;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100.00
    WHERE name = 'Bob';
-- oops ... forget that and use Wally's account
ROLLBACK TO my_savepoint;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100.00
    WHERE name = 'Wally';
COMMIT;

當然，這個例子是過度於簡化了，但這呈現出在交易區塊中使用交易儲存點，有著更多的可能性。進一步來說，ROLLBACK TO 是唯一能夠控制交易區塊執行流程的方式，當系統產生錯誤時，可以縮小回復的範圍，而不是只能全部回復再執行。

這一章涵蓋了如何建立資料庫結構。在關連式資料庫中，原始資料儲存在表格之中，所以在這一章裡，主要說明表格如何建立及調整，以及有什麼樣的功能可以操控所存放的資料。再來我們會討論表格如何以結構來管理，以及權限的設定。最後，我們會簡短地看一下其他的功能如何影響資料儲存，像是繼承、表格分割、view、函數、還有觸發函數。

當你建立了一個表格，而你發現出了點錯，或者應用需求有一些改變，那麼你可以移除它再重新建立。但這可能不會一個好的選擇，當表格中已經儲存了許多資料時，或者表格正在被其他的資料庫物件所參考中（例如外部鍵參考）。所以 PostgreSQL 提供了一系列的指令來修改現存的表格。注意到這和更新表格內資料的概念是不同的：在這裡，我們主要針對的是調整表格的定義或結構。

你可以：

• 加入欄位

• 移除欄位

• 加入限制條件

• 移除限制條件

• 改變預設值

• 改變欄位資料型別

• 變更欄位名稱

• 變更表格名稱

所有這些動作都透過 ALTER TABLE 指令來進行，你可以參考該頁面取得詳細資訊。

5.5.1. 加入欄位

要加入一個新欄位，請使用下面的指令：

ALTER TABLE products ADD COLUMN description text;

這個新的欄位預設會以預設值填入（如果你沒有使用 DEFAULT 子句來宣告的話，那會使用 NULL）。

你也可以在新增同時建立限制條件：

ALTER TABLE products ADD COLUMN description text CHECK (description <> '');

事實上，所有在 CREATE TABLE 的選項都可以在這裡使用。要記得的是，預設值必須要符合限制條件的設定，否則這個欄位會無法加入。順帶一提的是，你也可以隨後再加入限制條件（隨後說明），在你更新好新的欄位資料內容後。

小技巧

加入一個欄位，並且設定預設值，會更新表格的裡的每一個資料列（為了存入新的欄位內容）。然而，無預設值的話，PostgreSQL 就不會在實體上真正進行更新的動行。所以如果你的新欄位大多數的內容都不是預設值的話，那麼就建議不要在加入欄位時設定預設值。之後再使用 UPDATE 來分別更新其內容，然後再以隨後的介紹來更新預設值的設定。

5.5.2. 移除欄位

要移除一個欄位，請使用下列指令：

ALTER TABLE products DROP COLUMN description;

不論資料在該欄位是否消滅，表格的限制條件都會同步再次啓動檢查。所以，如果欄位是被外部鍵所參考的話，PostgreSQL 不會就這樣移除它。你可以宣告同步刪去與此欄位相關的物件，加上 CASCADE：

ALTER TABLE products DROP COLUMN description CASCADE;

請參閱 5.13 節，瞭解詳細的處理機制。

5.5.3. 加入限制條件

要加入限制條件，請使用表格限制條件的語法，例如：

ALTER TABLE products ADD CHECK (name <> '');
ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT some_name UNIQUE (product_no);
ALTER TABLE products ADD FOREIGN KEY (product_group_id) REFERENCES product_groups;

要加入 NOT NULL 限制條件的話，就不能寫成表格的限制條件，請使用這樣的語法：

ALTER TABLE products ALTER COLUMN product_no SET NOT NULL;

加入的限制條件會立即開始檢查，所以當下的資料內容必須要能符合條件才能加入成功。

5.5.4. 移除限制條件

要移除限制條件，你需要先知道它的名稱。如果你在宣告時有命名的話，那就使用那個名稱，否則你得找出系統自動命名的名稱。其所使用的指令為「\d tablename」，會列出表格相關的資訊。或使用其他的資料庫工具應該也可以找到它。找到之後請使用下列指令來移除限制條件：

ALTER TABLE products DROP CONSTRAINT some_name;

（如果你的限制條件名稱像是「$2」這樣的，不要忘記使用雙引號括住，使其可以正確地被識別為是名稱。）

在移除欄位時，你需要加入 CASCADE，如果你需要同步移除相關的限制條件的話。像是外部鍵就會依賴另一個唯一性限制或主鍵的限制條件。

下面這可以用在移除 NOT NULL 限制的欄位：

ALTER TABLE products ALTER COLUMN product_no DROP NOT NULL;

(記得 NOT NULL 是沒有名稱的。)

5.5.5. 變更欄位預設值

要設定新的欄位預設值，請使用下面指令：

ALTER TABLE products ALTER COLUMN price SET DEFAULT 7.77;

注意這並不會影響到已經存在的資料，只有隨後新增的資料才會使用。

要移除任何預設值，請使用：

ALTER TABLE products ALTER COLUMN price DROP DEFAULT;

這個指令會把預設值設為空值。因為預設值本來就設為空值，所以即使刪去一個未設定預設值欄位的預設值，也不會是一種錯誤。

5.5.6. 變更欄位資料型別

要變更欄位成為另一個資料型別，請使用下列指令：

ALTER TABLE products ALTER COLUMN price TYPE numeric(10,2);

這只有在欄位內容可以被自動轉換型別時才會成功。如果存在比較複雜的轉換時，你需要加上 USING 子句來指示如何轉換資料內容。

PostgreSQL 會企圖轉換欄位預設值到任何新的型別，而所有的限制條件也會啓動檢查機制。但這些轉換可能會失敗，也可以產生意外的結果。比較好的作法是，先移除限制條件，再變更資料型別，最後再重新加入適當調整後的限制條件。

5.5.7. 變更欄位名稱

要變更某個欄位的名稱：

ALTER TABLE products RENAME COLUMN product_no TO product_number;

5.5.8. 變更表格名稱

要變更表格的名稱：

ALTER TABLE products RENAME TO items;

當一個資料庫物件被建立時，它會先指定存取權限給擁有者，而擁有者一般來說就是執行建立指令的使用者。對大多數的資料庫物件來說，其預設的狀態就是只有擁有者（或超級使用者）可以對該物件進行所有操作。要讓給其他使用者來操作的話，就必須進行授權的動作。

有很多不同種類的權限：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、REFERENCES、TRIGGER、CREATE、CONNECT、TEMPORARY、EXECUTE、USAGE。這些權限對於不同物件的效果，會因為是哪一種物件而有所差別（表格、函式...等等）。要瞭解完整在 PostgreSQL 中所支援的各種物件權限，請參考 GRANT 語法頁面。這裡的內容主要說明如何使用。

修改和移除一個資料庫物件，是只有擁有者才具備的權力。

要把一個物件被指派給一個新的擁有者的話，使用該物件的 ALTER 指令，例如：ALTER TABLE。超級使用者也可以做指派的動作；原來的擁有者如果它仍是該物件的管理群組一員的話，當然也可以；再來就管理群組新的成員。

要進行授權行為的話，請使用 GRANT 指令。舉例來說，如果 joe 是一個使用者，而 accounts 是一個表格，要讓他可以獲得更新表格資料的權力：

GRANT UPDATE ON accounts TO joe;

使用 ALL 的權限，就代表授權所有可設定的權限。

有一個特別的使用者是 PUBLIC，代表的是系統內的所有使用者。當資料庫內有很多使用者時，可以制定「群組（group）」來簡化管理。這部份詳細的說明請參閱第 21 章。

要移除權限，請使用 REVOKE 指令：

REVOKE ALL ON accounts FROM PUBLIC;

物件擁有者的特殊權限（例如DROP、GRANT、REVOKE...等）都是和擁有者一起設定，而無法單獨授權。不過，擁有者可以選擇移除自己的權限，例如建立一個唯讀的表格，讓自己和其他人一樣。

回到前面所說的，只有物件的擁有者（或超級使用者）可以變更該物件的權限。然而，也可以使用「with grant option」讓另一個使用者可以代授權給其他使用者。不過如果這個「grant option」被移除時，所有被代授權的使用者都會同時喪失該權限。更詳細的說明請參閱 GRANT 及 REVOKE 說明頁面。

每一個表格都有幾個系統欄位，而它們是由資料庫系統預先定義好的，所以使用者在定義欄位名稱時，不能使用這些名字。（這些限制並不是因為它們是保留關鍵字，所以就算用引號括起來也不能使用。）但在一般使用時，你也不需要特別考慮這些欄位，只要瞭解會有這些欄位存在就好。

oid

每一個資料列會有一個 Object ID，不過這個欄位只有在建立表格時，加上 WITH OIDS 語法才能使用。或者也可以藉由參數 default_with_oids 來切換使用。這個欄位的型別是 oid（和欄位名相同）。參閱 8.18 節瞭解詳細資訊。

tableoid

每個表格也有一個 ID 也會記錄在每一個資料列中。這個欄位特別方便在取得表格的繼承結構（參閱 5.9 節），如果沒有這個欄位的話，要去找出資料列的來源就會很麻煩。tableoid 可以參考 pg_class 表格中的 oid 欄位，進一步取得表格的名稱。

xmin

這指的是資料列在插入資料的版本資訊。（每一個資料列的版本，都是一個獨立的資料狀態；每一次資料的更新，都會在邏輯層產生一個新的資料列版本。）

cmin

指令識別碼，會存在於新增資料的交易中。（從 0 開始）

xmax

刪除資料的交易版本資訊，如果是 0 的話，代表讓資料列不是刪除中的資料列版本。這通常是用來指出某個刪除的交易還未被完成，或某個刪除正在被回復。

cmax

指令識別碼，有數字的話表示一個刪除的交易指令，或是 0。

ctid

表示每一個資料列存在於該表格的實體位址。注意到的是，雖然 ctid 可以用來快速找到特定的資料列版本，但 ctid 是會改變的，如果有執行過 VACUUM FULL 的話。所以 ctid 如果要用於固定的資料定位的話，是不應該被考慮的選項。OID 或額外自訂序列數字，更適合用於分別邏輯上的資料列。

OID 是一個 32 位元的數字，以 cluster 為單位配發。在一個大型或長期使用的資料庫中，是有可能出現重覆的情況。所以，假設 OID 是唯一的識別是不正確的觀念，除非你還有搭配其他方法來確保唯一性。如果你需要識別表格中的資料列的話，使用序列數產生器是比較建議的作法。OID 也可以這樣用來得到一些額外的預防性功能：

• 唯一性的限制應該設定在 OID 欄位上，來確保每一個 OID 可以識別每一個資料列。當有唯一性限制存在的時候，對於已經存在的資料列就不會有重覆的 OID。（當然，這方法只能用於資料筆數在 40 億筆以下的表格。不過實務上的表格多數都少於這個數目，而且太多資料的話，效果也會變得很差。）

• OID 在多個表格間就不能假設為是唯一，你應該搭配 tableoid 來識別資料庫層級的唯一性。

• 當然，在建立表格時必須要加入 WITH OIDS 語法。在 PostgreSQL 8.1 之前，WITHOUT OIDS 是預設值。

交易識別碼也是 32 位元的數字。在一個長期運行的資料庫中，交易識別碼也可能會重覆。只要有適當的管理機制的話，這並不會是什麼嚴重的問題，詳情請參閱第 24 章。然而，長期來說（超過 10 億個交易），假定交易識別碼的唯一性是不明智的作法。

指令識別碼也是 32 位元的數字，其絕對上限是約 40 億個指令在一個交易當中，實務上這個限制並不會是問題。注意到這個限制是 SQL 指令數量的限制，而不是處理資料的限制。只有真正有改變資料庫內容的指令才會有指令識別碼。

除了透過 GRANT 指令設定 SQL 標準的權限系統之外，資料表也可以有資料列層級的安全原則，控制每個使用者在資料查詢或變更時，所能接觸到的資料列。這個功能就稱作資料列安全原則（Row-Level Security）。預設上，資料表並不會有這些安全原則，所以只要使用者能存取該資料表，就表示他能存取所有資料列的內容。

當資料列安全原則在資料表裡被啓動後（使用 ALTER TABLE ... ENABLE ROW LEVEL SECURITY），所有資料表的操作，就必須符合資料列安全原則的設定。（當然，資料表的擁有者並不受限於資料列安全原則。）如果資料表中未設定任何原則，那麼預設就是拒絕存取，意思就是任何資料列都不能被看見或修改。但如果是整個資料表的操作行為，像是 TRUNCATE 或 REFERENCES，就不會受到影響。

資料列安全原則可以被設定在命令，使用者角色，或兩者兼具。安全原則也可以使用 ALL 的修飾字，或具體指出是 SELECT、INSERT、UPDATE、或 DELETE。多重角色可以共用一個安全原則，一般使用者或承繼的角色都會被同步影響到。

要設定一個安全原則來指出哪些資料列可見或可修改，是以一個回傳值為布林值的表示式來決定的。這個表示式會計算每一個資料列的結果，在使用者進行任何操作之前。（這個規則唯一的例外是 leakproof 函數，用來確保沒有洩漏資訊；查詢最佳化元件會選押在確任資料列安全原則前就先執行它。）在這個表示式沒有回傳 true 的資料列，都是不能被存取的。獨立的表示式可用於提供資料列專屬的控制，判斷其是否可供讀取或修改。安全原則表示式是查詢的一部份，和使用者執行查詢時一起執行，不過，安全原則表示式是可以存取到該使用者看不到的資料。

超級使用者因為擁有 BYPASSRLS 的屬性，所以永遠可以通過安全原則檢查而存取資料表。資料表的擁有者一般來說也是可以通過檢查，但可以使用 ALTER TABLE ... FORCE ROW LEVEL SECURITY 來強制適用安全原則。

開啓或關閉資料列安全原則的權限，只屬於資料表擁有者。

使用 CREATE POLICY 指令來建立安全原則；使用 ALTER POLICY 指令來修改；使用 DROP POLICY 指令來移除原則。要開啓或關閉安全原則的功能，請使用 ALTER TABLE 指令。

每一個安全原則都有一個名稱，而一個資料表可以定義多個安全原則。安全原則是資料表專屬的，而每一個安全原則在所屬資料表內必須有一個唯一的名稱。不同的資料表下的安全原則可以取相同的名稱。

當多個安全原則使用者某個查詢上時，可能會使用 OR 串接（開放安全原則 permissive policies，這是預設的狀態），也可能以 AND 串接（嚴格安全原則 restrictive policies）。這類似角色授權的情況。有關於開放安全原則與嚴格安全原則的細節，稍後再進行說明。

先進行一個簡單的範例，我們建立一個安全原則在資料表 account 上，它只允許 managers 的使用者可以存取資料列，並且只能存取他自己帳號的資料列：

CREATE TABLE accounts (manager text, company text, contact_email text);

ALTER TABLE accounts ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

CREATE POLICY account_managers ON accounts TO managers
    USING (manager = current_user);

如果沒有指定角色或使用者時，就會以 PUBLIC 替代，也就是所有使用者都適用。要允許所有使用者存取他們自己的資料列的話，就可以簡化指令為：

CREATE POLICY user_policy ON users
    USING (user_name = current_user);

想要定義一個安全原則是有別於可見性權限的話，請使用 WITH CHECK 字句。例如希望讓所有人都可以看到所有資料列，但只能修改自己的資料的話：

CREATE POLICY user_policy ON users
    USING (true)
    WITH CHECK (user_name = current_user);

資料列安全原則也可以透過 ALTER TABLE 指令關閉。不過關閉資料列安全原則，並不會移除任何已定義的原則，只是單純被忽略而已。然後資料表的所有資料列，就只依標準 SQL 的權限系統，決定查詢及修改的權力。

下面是一個較複雜的例子，展示這個功能如何被應用於產品等級的環境裡。資料表 passwd 模擬 Unix 的密碼檔：

-- Simple passwd-file based example
CREATE TABLE passwd (
  user_name             text UNIQUE NOT NULL,
  pwhash                text,
  uid                   int  PRIMARY KEY,
  gid                   int  NOT NULL,
  real_name             text NOT NULL,
  home_phone            text,
  extra_info            text,
  home_dir              text NOT NULL,
  shell                 text NOT NULL
);

CREATE ROLE admin;  -- Administrator
CREATE ROLE bob;    -- Normal user
CREATE ROLE alice;  -- Normal user

-- Populate the table
INSERT INTO passwd VALUES
  ('admin','xxx',0,0,'Admin','111-222-3333',null,'/root','/bin/dash');
INSERT INTO passwd VALUES
  ('bob','xxx',1,1,'Bob','123-456-7890',null,'/home/bob','/bin/zsh');
INSERT INTO passwd VALUES
  ('alice','xxx',2,1,'Alice','098-765-4321',null,'/home/alice','/bin/zsh');

-- Be sure to enable row level security on the table
ALTER TABLE passwd ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

-- Create policies
-- Administrator can see all rows and add any rows
CREATE POLICY admin_all ON passwd TO admin USING (true) WITH CHECK (true);
-- Normal users can view all rows
CREATE POLICY all_view ON passwd FOR SELECT USING (true);
-- Normal users can update their own records, but
-- limit which shells a normal user is allowed to set
CREATE POLICY user_mod ON passwd FOR UPDATE
  USING (current_user = user_name)
  WITH CHECK (
    current_user = user_name AND
    shell IN ('/bin/bash','/bin/sh','/bin/dash','/bin/zsh','/bin/tcsh')
  );

-- Allow admin all normal rights
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON passwd TO admin;
-- Users only get select access on public columns
GRANT SELECT
  (user_name, uid, gid, real_name, home_phone, extra_info, home_dir, shell)
  ON passwd TO public;
-- Allow users to update certain columns
GRANT UPDATE
  (pwhash, real_name, home_phone, extra_info, shell)
  ON passwd TO public;

對於任何的安全設定，很重要的是，你必須實際測試來確認系統的行為和你預期的相同。使用上面的例子，下面的測試表現出權限設如預期地運作。

-- admin can view all rows and fields
postgres=> set role admin;
SET
postgres=> table passwd;
 user_name | pwhash | uid | gid | real_name |  home_phone  | extra_info | home_dir    |   shell
-----------+--------+-----+-----+-----------+--------------+------------+-------------+-----------
 admin     | xxx    |   0 |   0 | Admin     | 111-222-3333 |            | /root       | /bin/dash
 bob       | xxx    |   1 |   1 | Bob       | 123-456-7890 |            | /home/bob   | /bin/zsh
 alice     | xxx    |   2 |   1 | Alice     | 098-765-4321 |            | /home/alice | /bin/zsh
(3 rows)

-- Test what Alice is able to do
postgres=> set role alice;
SET
postgres=> table passwd;
ERROR:  permission denied for relation passwd
postgres=> select user_name,real_name,home_phone,extra_info,home_dir,shell from passwd;
 user_name | real_name |  home_phone  | extra_info | home_dir    |   shell
-----------+-----------+--------------+------------+-------------+-----------
 admin     | Admin     | 111-222-3333 |            | /root       | /bin/dash
 bob       | Bob       | 123-456-7890 |            | /home/bob   | /bin/zsh
 alice     | Alice     | 098-765-4321 |            | /home/alice | /bin/zsh
(3 rows)

postgres=> update passwd set user_name = 'joe';
ERROR:  permission denied for relation passwd
-- Alice is allowed to change her own real_name, but no others
postgres=> update passwd set real_name = 'Alice Doe';
UPDATE 1
postgres=> update passwd set real_name = 'John Doe' where user_name = 'admin';
UPDATE 0
postgres=> update passwd set shell = '/bin/xx';
ERROR:  new row violates WITH CHECK OPTION for "passwd"
postgres=> delete from passwd;
ERROR:  permission denied for relation passwd
postgres=> insert into passwd (user_name) values ('xxx');
ERROR:  permission denied for relation passwd
-- Alice can change her own password; RLS silently prevents updating other rows
postgres=> update passwd set pwhash = 'abc';
UPDATE 1

所有的安全原則，目前來說都是開放安全原則，意思是當有多個安全原則被引用時，它們會以 OR 運算串連其結果。開放安全原則用於只允許在計畫內的環境使用的話，它會比和嚴格安全原則（把安全原則用 AND 串連起來判斷）一起使用來得簡單。基於上面的列子，我們建立一個嚴格安全原則，它限制管理者只能透過 unix socket 連線才能存取 passwd 資料表：

CREATE POLICY admin_local_only ON passwd AS RESTRICTIVE TO admin
    USING (pg_catalog.inet_client_addr() IS NULL);

我們接下來就可以看到，管理者透過一般網路連線，是看不到任何資料的，因為嚴格安全原則：

=> SELECT current_user;
 current_user 
--------------
 admin
(1 row)

=> select inet_client_addr();
 inet_client_addr 
------------------
 127.0.0.1
(1 row)

=> SELECT current_user;
 current_user 
--------------
 admin
(1 row)

=> TABLE passwd;
 user_name | pwhash | uid | gid | real_name | home_phone | extra_info | home_dir | shell
-----------+--------+-----+-----+-----------+------------+------------+----------+-------
(0 rows)

=> UPDATE passwd set pwhash = NULL;
UPDATE 0

資料一致性的檢查，像是唯一性、主鍵、以及外部鍵參考，都會略過資料列安全原則，以維持資料的一致性。在發展資料庫結構時應該要特別小心，以資料列安全原則避免透過一致性檢查而產生隱藏通道洩露資訊。

在某些情況，很重要的是要確認安全原則是否被觸發。舉例來說，當進行資料備份流程時，如果安全原則造成某些資料被備份程式忽略了，那可能就會很糟糕。在這種情況下，你可以把 row_security 這個參數設為 off。這並不是避開安全原則，而是在觸發安全原則時，會出現錯誤訊息，使得我們可以發現進而修正原則。

在上面的例子裡，安全原則表示式只引用了目前資料列中的資料。這是最簡單也是最常見的形式，可以的話，最好以這樣的方式來設計安全原則。如果需要參考其他資料列或資料表來做決定的話，那麼可以使用子查詢或函數的方式達成，也就是包含一個 SELECT 的查詢語句在表示式中。要注意到的是，這種方法可能會造成資料庫內交易競爭（race condition）的狀態，不注意的話也可能產生資訊的洩漏。像這樣的例子，試試下面的資料表設計：

-- definition of privilege groups
CREATE TABLE groups (group_id int PRIMARY KEY,
                     group_name text NOT NULL);

INSERT INTO groups VALUES
  (1, 'low'),
  (2, 'medium'),
  (5, 'high');

GRANT ALL ON groups TO alice;  -- alice is the administrator
GRANT SELECT ON groups TO public;

-- definition of users' privilege levels
CREATE TABLE users (user_name text PRIMARY KEY,
                    group_id int NOT NULL REFERENCES groups);

INSERT INTO users VALUES
  ('alice', 5),
  ('bob', 2),
  ('mallory', 2);

GRANT ALL ON users TO alice;
GRANT SELECT ON users TO public;

-- table holding the information to be protected
CREATE TABLE information (info text,
                          group_id int NOT NULL REFERENCES groups);

INSERT INTO information VALUES
  ('barely secret', 1),
  ('slightly secret', 2),
  ('very secret', 5);

ALTER TABLE information ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

-- a row should be visible to/updatable by users whose security group_id is
-- greater than or equal to the row's group_id
CREATE POLICY fp_s ON information FOR SELECT
  USING (group_id <= (SELECT group_id FROM users WHERE user_name = current_user));
CREATE POLICY fp_u ON information FOR UPDATE
  USING (group_id <= (SELECT group_id FROM users WHERE user_name = current_user));

-- we rely only on RLS to protect the information table
GRANT ALL ON information TO public;

現在假設 alice 想要變更＂slightly secret＂的資訊，但決定不讓 mallory 看到新的內容，所以她這麼做：

BEGIN;
UPDATE users SET group_id = 1 WHERE user_name = 'mallory';
UPDATE information SET info = 'secret from mallory' WHERE group_id = 2;
COMMIT;

看起來很安全，因為沒有窗口讓 mallory 可以看到＂secret from mallory＂，然而，這裡就存在了交易競爭的情況。如果 mallory 也在同時做了：

SELECT * FROM information WHERE group_id = 2 FOR UPDATE;

因為她的交易是屬於 READ COMMITTED 模式，所以她有可能會看到＂secret from mallory＂。這會剛好發生在，她在 alice 的交易完成前一刻。mallory 的指令會暫時擋下 alice 的提交完成，而因為 FOR UPDATE，她會取得更新後的資訊。所以她並沒有從隱含的使用者執行 SELECT 取得資訊，因為子查詢沒有 FOR UPDATE，使得其他使用者可以從快照裡取得資訊。因為安全原則是以舊的 mallory 權限允許她看見該筆資料。

這個問題有好幾個面向的解決方式。一個簡單的方式就是使用 SELECT ... FOR SHARE 在安全原則的子查詢裡。但這樣就必須要讓使用者擁有 UPDATE 的權限，可能不太合適。（但也可以用另一個安全原則來做更多的限制，又或是把子查詢封裝進另一個安全的函數裡）同時，大量的引用查詢也可能造成效能的問題，特別是更新資料的時候。另一個解決辦法，如果參考的資料表並不是很常更新的話，那麼可以在資料表更新時強制鎖定該資料表，確保沒有其他交易能在同時進行查詢，也就不會洩漏任何資訊。或是等待其他所有交易都完成後，才提交更新變更新的安全方案。

更多詳細，請參閱 CREATE POLICY 和 ALTER TABLE。

PostgreSQL 實作了 SQL/MED 的部份標準，讓你可以存取不在 PostgreSQL 管理下的資料，重點是，你仍然只需要使用 SQL 語法。這樣的資料我們稱作為外部資料。（注意這部份的使用不要和外部鍵搞混了，外部鍵是資料庫內部的一種條件限制。）

外部資料的存取是透過「Foreign data wrapper」（外部資料封裝技術）。外部資料封裝技術是一組函式庫，用於和外部的資料源溝通，它封裝了資料連線和存取資料的細節。有一些外部資料封裝的套件收錄在 contrib 模組之中，參閱附件 F。其他種類的外部封裝套件則由第三方產品提供。如果沒有適合你的資料源的套件的話，你也可以自己寫一個，參閱第 56 章。

要存取外部資料，你需要建立外部服務物件，用它來連結特定的外部資料源，也可以對套件進行一些設定。然後你還需要建立幾個外部資料表，用於定義外部資料的資料結構。外部資料表的使用就如一般的表格一樣，只不過它沒有實際儲存任何資料罷了。當外部資料表被查詢時，PostgreSQL 會透過外部資料封裝套件，從外部資料源取得資料，或者傳送資料到外部，進行更新資料。

存取外部資料可能需要對外部資料源進行認證。這可以利用使用者映對（user mapping）的方法，讓每個 PostgreSQL 使用者在使用部資料表時，可以傳送自己的認證資訊。

進一步的資訊，請參閱 CREATE FOREIGN DATA WRAPPER、CREATE SERVER、CREATE USER MAPPING、CREATE FOREIGN TABLE、IMPORT FOREIGN SCHEMA 等內容。

欄位可以指定一個預設值。當新的列被插入，某些欄位卻沒有指定其值時，這些欄位將會被填入相對應的預設值。資料處理的過程中，當有欄位的值不確定時，也會被設定為其預設值。（關於資料處理的詳細內容，請參閱第 6 章。）

如果預設值並沒有明確被指定時，預設值就會是 null。一般來說空值是可接受的情況，因為空值可以表示「未知的資料」的意義。

在表格定義時，預設值接在資料型別後宣告，如下所示：

CREATE TABLE products (
    product_no integer,
    name text,
    price numeric 
DEFAULT 9.99
);

預設值也可以是運算表示式，會在資料插入的同時進行運算（不是在表格建立時）。常見的例子是 timestamp 欄位，會設定一個 CURRENT_TIMESTAMP 的預設值，使其在資料插入時設定為當下的時間。另一個例子是產生「序列數」，這在 PostgreSQL 中，通常以下列語法來表現：

CREATE TABLE products (
    product_no integer 
DEFAULT nextval('products_product_no_seq')
,
    ...
);

這裡的 nextval() 函數會從序列物件取得下一個數字（參閱 9.16 節）。這個例子也常簡化為：

CREATE TABLE products (
    product_no 
SERIAL
,
    ...
);

有關 SERIAL 的簡寫方式，將在 8.1.4 節中說明。

前一章討論了如何建立資料表和其他結構來保存資料。現在是把資料表填滿的時候了。本章介紹如何新增、更新和刪除資料表的資料。 下一章將會完整說明如何從資料庫中取回你遺落在裡面的資料。

「資料表」（table）在關連式資料庫中的角色很接近在紙上畫一個「資料表」：包含了列與欄。欄的數量與次序是固定的，而每個欄位都有一個名稱。列的數量是變動的—它表示在當下有多少資料被存在資料庫中。SQL 並不保證列在資料表中的次序。當讀取資料表的時候，除非明確要求要排序，不然列與列之間是不存在固定的次序。這些將在第 7 章中進一步說明。進一步來說，SQL 並沒有給每一列一個唯一性的識別，所以在資料表中是有可能存在有完全相同內容的列。這是 SQL 架構下的數學模型結果，通常不是理想的結果。在這章之後，我們會說明如何處理這個問題。

每一個欄位都有一個資料型別。資料型別限制了儲存於該欄位的資料內容，同時也設定了資料儲存的型態，使得該資料可以直接用於計算。舉個例子，一個被宣告為數字型別的欄位，就不能放進任何文字字串，而儲存於此欄位中的資料，可用於數學計算。相反地，一個被宣告為字元字串的欄位，可以儲存任何型能的資料，但就無法用於數學計算了，雖然也有其他操作可以進行字串串接。

PostgreSQL 擁有許多內建的資料型別，可以適應許多應用系統。使用者也可以自訂他們所需的資料型別。大多數內建的資料型別都有顯而易見的名稱與用法，所以我們打算在第 8 章再做詳細的說明。有一些常用的資料型別，像是 interger 用於整數，numeric 用於浮點數，text 用於字串，date 則是日期，time 是時間，而 timestamp 則同時包含日期和時間。

要建立一個資料表，你可以使用 CREATE TABLE 指令。這個指令你至少要指定一個名稱給新的資料表，還有每一個欄位的名稱與資料型別。例如：

CREATE TABLE my_first_table (
    first_column text,
    second_column integer
);

這個建立一個叫作 my_first_table 的資料表，它包含了兩個欄位。第一個欄位叫作 first_column，其資料型別為 text；第二個欄位名稱為 second_column，資料型別為 integer。表格與欄位名稱的規則依 4.1.1 節中所介紹的識別字語法，但也有一些例外。注意欄位列表是用逗號分隔，並且包含於括號之中。

當然，前面的例子明顯只是做做樣子而已。一般來說，你會將你的資料表欄位以實際用途來命名，所以我們來看一下更實際的例子：

CREATE TABLE products (
    product_no integer,
    name text,
    price numeric
);

（numeric 資料型別可以儲存浮點數，用於典型的貨幣計量。）

小技巧

當你建立了許多相關的資料表時，建立最好選擇一個用於命名表格及欄位的規則。舉例來說，有一個規則是使用單數或複數名詞來取名表格，兩者都有些人喜歡使用。

一個資料表中有多少欄位是有限制的，依欄位型別而定，上限通常是 250 個到 1600 個之間。不過，宣告到這麼多的欄位是非常罕見，而且應該是有問題的設定。

如果你不再需要某個資料表，你可以移除它。請使用 DROP TABLE 指令，如下所示：

DROP TABLE my_first_table;
DROP TABLE products;

企圖要移除一個不存在的資料表，會產生錯誤。不過，在 SQL 腳本中，在建立資料表前嘗試移除是很常見的，通常會忽略錯誤訊息，所以不論資料表是否已經存在，腳本都能如預期執行。（如果你需要的話，你也可以使用 DROP TABLE IF EXISTS 來避免產生錯誤訊息，但這並不是標準 SQL 語法。）

如果你需要變更資料表的結構的話，請參閱本章的 5.5 節。

到目前為止，你已經可以利用工具建立完整功能的資料表。本章接下來的部份會針對附加的功能介紹，像是確保資料完整性、安全性、或方便性。如果你現在急著要將資料存入你的資料表的話，你可以暫時跳過本章，到第 6 章繼續操作。

Schema 在台灣並沒有習慣的中文說法，所以仍使用原文，而不翻譯。

PostgreSQL 資料庫叢集（cluster）可以包含一個或多個資料庫。使用者和群組則是共用於叢集的層次，但沒有任何資料面是在資料庫之間能共用的。任何用戶端連到資料庫服務，都只能存取單一資料庫，你必須在連線時指定一個資料庫。

注意

在叢集內的使用者並不需要對每個資料庫都有使用權。使用者共用指的是它們不能有同名的情況，例如在同一個叢集內，不能有兩個使用者名稱都叫 joe。但系統可以只允許 joe 使用某些叢集內的資料庫。

一個資料庫可以包含一個或多個 schema，它會包含一些資料表。Schema 也可以包含一些資料庫物件，像是資料型別、函數、和運算子。同樣的物件名稱在不同的 schema 中是不會衝突的。舉例來說，schema1 和 myschema 都可以擁有一個叫作 mytable 的資料表。和資料庫不同， schema 並不是完全隔離的：使用者可以直接取用他們連接的資料庫中的任何 schema，只要他們擁有足夠的權限。

使用 schema 有幾個好處：

• 允許多個使用者存取相同資料庫，而不會互相干擾。

• 將資料庫物件建立邏輯上的管理層，它們會更有彈性。

• 第三方的應用結構可以放在不同的 schema 中，避免有撞名的情況產生。

Schema 和作業系統裡的資料夾是類似的，只是它不能使用巢狀結構。

5.8.1. 建立 Schema

要建立 schema，請使用 CREATE SCHEMA 指令。給予一個自訂的名稱。例如：

CREATE SCHEMA myschema;

要在 schema 中建立或存取某個物件，請使用句點（.）將兩者名稱串連起來：

schema.table

這個形式在任何可以使用資料表的地方都是可以的，包含資料表結構更新指令，以及在接下來章節會討論到的資料處理指令。（我們只提到資料表的部份，但相同的概念用於其他資料庫物件都是一樣的，像是資料型別和函數。）

實際上，更一般化的語法是：

database.schema.table

也可以這樣使用，但目前這只是為了符合 SQL 標準而已。如果你填上了資料庫的名稱，也必須填上你所連線的資料庫而已。

所以，要在新的 schema 中建立一個資料表，請使用：

CREATE TABLE myschema.mytable (
 ...
);

要移除一個 schema，它必須要是空的，也就是所有所屬物件都已經被移除了，請使用：

DROP SCHEMA myschema;

但你也可以同步移除 schema 及其所屬物件，請使用：

DROP SCHEMA myschema CASCADE;

這個部份的機制請參閱 5.13 節，會深入介紹移除時的問題。

通常你會想要建立一個 schema 給某個使用者使用（這是一種藉由命名空間規畫來限制使用者權限的方法）。可以使用下列語法：

CREATE SCHEMA schema_name AUTHORIZATION user_name;

你甚至可以省略 schema 名稱，省略的話，schema 名稱會與使用者名稱相同。請參閱後續的 5.8.6 節來瞭解如何使用。

Schema 名稱以「pg_」開頭的，是系統的保留名稱，使用者不能使用這樣的名稱建立 schema。

5.8.2. 公開的 Schema

在前面我們所建立的資料表都沒有指定 schema 名稱。預設使用的 schema 是「public」，每一個資料庫都會有這個 schema。所以，下面兩種寫法是一樣的：

CREATE TABLE products ( ... );

以及：

CREATE TABLE public.products ( ... );

5.8.3. Schema 搜尋路徑

完整的名稱寫法是冗長而不容易使用的，通常最好不要把一些特別的 schema 名稱寫到應用程式裡。而資料表時常是以簡要的寫法引用，也就是只寫資料表本身的名稱。資料庫系統依據搜尋路徑的規則找到該資料表。在搜尋路徑上所遇到的第一個資料表就會被使用。如果整個搜尋路徑走完都沒有符合的資料表，那麼才會回報錯誤，即使該資料表名稱有出現在資料庫裡的其他 schema 中。

第一個會被搜尋的 schema，就是目前的 schema。除此之外也用於新的資料表建立，當 CREATE TABLE 未指定 schema 名稱的話，也會依搜尋路徑的 schema 建立。

要顯示目前的搜尋路徑，請使用下面的指令：

SHOW search_path;

預設的情況是：

 search_path
--------------
 "$user", public

第一個項目指的就是和目前使用者同名的 schema 會被使用，而如果沒有同名的，它就會被忽略。第二個項目則是先前介紹過的公開 schema。第一個被找到的 schema，就會是新建物件時預設的位置，這就是為什麼預設都會被建立在公開的 schema。當某個物件在使用（資料表結構調整、資料更新、或查詢指令）時沒有註明 schema 的話，那也會使用搜尋路徑來找到符合的物件。不過，預設上只會搜尋公開的 schema。

要設定新的搜尋路徑，請使用：

SET search_path TO myschema,public;

（我們在這邊暫時忽略掉 $user，因為還沒有立即性的需要。）然後我們就可以試著存取資料表而不用加上 schema：

DROP TABLE mytable;

因為 myschema 在搜尋路徑裡是第一個項目，所以新的物件就會被建立在該處。

我們也可以這樣寫：

SET search_path TO myschema;

這樣的話，不指定的話就不再能夠再使用公開的 schema 了。「public」schema 並沒有比較特別，除了它一開始就會存在之外，它也可以被移除。

請參閱 9.25 節，將會介紹其他設定 schema 搜尋路徑的方式。

搜尋路徑也用於資料型別、函數、及運算子的搜尋，就如同在資料表上的行為一樣。資料型別和函數名稱完整的寫法也和資料表相同。如果你需要特別指出運算子的完整路徑的話，它比較特別，你必須這樣寫：

OPERATOR(schema.operator)

這是為了避免語法上的混淆。如下所示：

SELECT 3 OPERATOR(pg_catalog.+) 4;

實務上我們都還是依賴路徑搜尋來使用運算子，這樣可以避免使用冗長且低可讀性的程式碼。

5.8.4. Schemas 與權限

預設的情況，使用者無法存取任何不屬於他們的 schema 中的物件。要允許存取的話，該 schema 的擁有者必須要授予 USAGE 權限給其他使用者。要允許其他使用者使用某個 schema 中的物件，通常需要額外給予適當的權限。

使用者想要在其他使用者的 schema 中建立新物件的話，就必須要授予 CREATE 的權限。注意，預設上，所有的使用者在 public schema 中，都具備 CREATE 和 USAGE 權限。這使得所有的使用者在連線到某個資料庫之後，就可以在 public schema 上新增物件。如果你不希望這樣，你可以移除這些權限：

REVOKE CREATE ON SCHEMA public FROM PUBLIC;

前面的「public」指的是 schema，是一個物件識別器；而後面的「PUBLIC」指的是所有使用者，是一個關鍵字。所以使用不同的大小寫，可以再複習 4.1.1 節的內容。

5.8.5. 系統資訊 Schema

除了 public 以及使用者自行建立的 schema 之外，每一個資料庫還有一個稱作 pg_catalog 的 schema，它包含了系統資訊的資料表和內建的資料型別、函數、及運算子。 pg_catlog 永遠都都是搜尋路徑裡的有效項目。它沒有明確地顯示在搜尋路徑裡，但卻是隱含優先搜尋，在那些明定的搜尋項目之前。這是為了確保內建的物件的名稱都能被找到。然而，你可以把 pg_catlog 放在搜尋路徑的最後面，如果你希望自訂的同名物件能優先被使用的話。

系統用的資料表都以「pg_」開頭，為的就是確保不會有衝突的情況出現，以免將來新的系統資料表和你現在所定義的資料表同名。（以預設的搜尋路徑來說，一個簡單的資料表使用，會直接被同名的系統資料表取代。）系統資料表會一直遵循這個命名規則，就不會產生衝突，只要使用者不使用「 pg_」開頭的命名方式就好了。

5.8.6. 使用樣版

Schema 可以在許多方面協助你組織你的資料。有一些巧妙的樣版值得推薦，也很方便以預設的方式支援：

• 如果你沒有建立任何 schema 的話，那麼所有使用者就是隱含著都使用 public schema。這種情況指的是都沒有設定任何 schema，而主要推薦給在一個資料庫中，只有一個使用者的情況。這樣的樣版設定也適合之後轉換到無 schema 設計的資料庫環境。

• 你可以為每一個使用者建立一個同名的 schema。回想一下先前介紹的預設搜尋路徑，第一個項目就是 $user，表示該使用者的名稱。所以，每一個使用者有一個專屬的 schema，預設上，他們就只存取他們所擁有的 schema。 如果你使用這個情境樣版，你也許會需要移除 public schema 的權限，甚至直接移除它，讓使用者真正被隔離在他們自己的 schema 中。

• 要安裝共享的應用程式（每個人共享資料表，有一些第三方提供的延伸套件，或其他的東西。），把他們放到不同的 schema 裡，然後記得要設定好適當的存取權限。使用者可以使用完整的名稱來存取這些共享的應用程式，或把他們加入到搜尋路徑中，由使用者自己來決定。

5.8.7. 可攜性

在標準 SQL 中，在同一個 schema 中的物件，分別被不同使用者擁有，是不被允許的。然而，有一些實作系統甚至不允許使用者建立和自己不同名的 schema。事實上，schema 和使用者的概念，對於只支援基本 schema 的資料庫系統本身而言，幾乎是相同的。所以，許多使用者會認為完整名稱指的是 user_name.table_name。這也就是為什麼 PostgreSQL 建議你這樣為每一個使用者建立他們同名的 schema。

再者，在標準 SQL 裡，也沒有所謂 public schema 的概念。極致相容標準的話，你就不應該使用，或移除 public schema。

當然，也有些 SQL 資料庫並沒有實作 schema，或提供其他跨資料庫存取的命名方式。如果你需要和這些系統共同運作，要提高可攜性的方式就是不要使用任何 schema。

到目前為止，我們已經解釋瞭如何將資料新增到資料表以及如何更新資料了。剩下的就是討論如何刪除不再需要的資料。 正如新增資料時只能新增整個資料列一樣，你只能從資料表中以資料列為單位刪除資料。在前面的章節中，我們解釋了SQL沒有提供直接處理某個資料列的方法。因此，只能透過指定要刪除的行必須符合的條件來刪除指定的資料列。如果資料列中有主鍵，則可以指定確切的資料列。但是，你也可以刪除全部符合條件的資料列，更可以一次刪除資料表中的所有資料列。

您使用 DELETE 指令刪除資料列；該語法與 UPDATE 指令十分類似。例如，要從產品表中刪除價格為 10 的所有資料列，請使用：

DELETE FROM products WHERE price = 10;

如果你只是寫：

DELETE FROM products;

那麼資料表中的所有資料列都將被刪除！ 請程式設計師一定要小心使用。

PostgreSQL 支援基礎的分割資料表。本節描述如何讓分割資料表成為資料庫設計的一部份。

5.10.1. 概論

資料表的分割，指的是把一個邏輯上很大的資料表，分割為數個實體的小資料表。分割資料表可以獲得幾點好處：

• 資料查詢的效能在某些情況下會大幅改善，特別是資料表中有一些資料列是時常被存取的，而它們只存在於某一個單一的分割區，或某一小群分割區。分割資料表的優勢在於大幅降低欄位索引的大小，而當其大小縮小到可以完全在記憶體中執行時，那就會獲得相當大的效能改善。

• 當資料查詢或更新時，它可能牽連到某一分割區大部份的資料列，效能同樣會獲得改善，它可以直接掃描存取整個「小」區域，而不是在「大」資料表中，以索引逐筆搜尋分散的資料列。

• 大量載入或移除資料的話，可以直接對整個分割區操作，當然這些資料要能符合分割資料表的設計。使用 ALTER TABLE DETACH PARTITION 或是 DROP TABLE 移除特定的分割資料表，都比進行大量的 DELETE 要快非常多。因為這些指令不會進行資料表的整理，而大量的 DELETE 會引發 VACUUM 的啓動。

• 少用的資料可以搬到較便宜或比較慢的儲存媒體。

這些優勢通常是在原來資料表特別大是會很明顯，不過實際上會獲得什麼樣的改善，還是要視應用程式而定。一個基本的概念是資料表的大小，如果超過了資料庫主機的記憶體上限，那就最好進行資料表的分割。

PostgreSQL 內建提供的資料表分割方式：

Range Partitioning

資料表是以某個欄位或某些欄位的資料內容範圍來分割，所謂的範圍，就表示彼此之間沒有重疊的部份。舉例來說，你可以以資料的範圍做分割，或是以指定的公司資料 ID 的範圍來分割。

List Partitioning

明確列出有哪些資料的值要被分配在哪些資料表。

如果你的應用需要使用上述兩種以外的分割方式，還有其他方式，像是繼承，UNION ALL views，也可以使用。這些方式提供更多的彈性，但都不如內建分割方式所提升的效能。

5.10.2. 分割資料表宣告

PostgreSQL 提供一個方式，可以指定如何將資料表分割為較小的資料表，這些小資料表稱作為分割區（partitions）。被分割的資料表，稱作分割資料表。分割主鍵包含了分割方法與一些欄位內容或是表示式。

所有新插入的資料列將會依分割主鍵的規則，轉送至分割區中。每一個分割區都是所有資料列的子集合，範圍由其定義的資料邊界而定。目前支援的分割方法有 Range 及 List 分割法，也就是每一個分割區都需要指定一個區段或是一個列表。

分割區本身也可以是分割資料表，這稱作為次分割（sub-partitioning）。分割區會擁有它們自己的索引，限制條件，以及預設值，是獨立於其他分割區的。索引必須要分別為每個分割區建立。請參閱 CREATE TABLE 進一步瞭解建立分割資料表及分割區的指令。

一般資料表和分割資料表是無法互相轉換的，但你可以使一個已存放資料的一般資料表或分割資料表成為某個分割資料表的新分割區；或是從某個分割資料表移出某個分割區，使其成為獨立的一般資料表。請參閱 ALTER TABLE 瞭解 ATTACH PARTITION 及 DETACH PARTITION 的使用方式。

分割資料表和個別的分割區之間，隱含著繼承的關係；不過它們並無法使用先前章節所介紹過的繼承功能。舉例來說，分割區不能同時是其他分割資料表的子資料表，一般資料表也不能繼承分割資料表。簡單來說，分割資料表及其分割區，都不能和一般資料表有任何繼承的關係。分割區與分割資料表是階層關係，而其分割區也是繼承的階層，所以所有一般的繼承規則，在 5.9 節中介紹的，都會成立，除了有一些例外，比較重要的如下：

• 分割資料表的 CHECK 及 NOT NULL 限制條件，會被其分割區所繼承。 在分割資料區中，把 CHECK 標示為 NO INHERIT 是不被允許的。

• 在分割資料表新增或移除限制條件時使用 ONLY 的話，只有在其還沒有分割區時是允許的。一旦其下有分割區存在，使用 ONLY 就會產生錯誤。換句話說，當有分割區時，這個執行方式是不被允許的。但是你可以新增或移除分割區裡的限制條件，只要它們並沒有在分割資料表中存在就好。在分割資料表嘗試執行 TRUNCATE ONLY 指令，也會產生錯誤，因為分割資料表並未實際存放資料。

• 分割區不能有分割資料表裡沒有的欄位。不能在 CREATE TABLE 時建立，也不能使用 ALTER TABLE 增加。資料表能成為一個分割區，它的欄位必須和分割資料表完全吻全，包含 OIDs。

• 你無法移除分割區中的 NOT NULL 限制條件，如果它是定義在分割資料表中的話。

分割區可以是外部資料表（參閱 CREATE FOREIGN TABLE），雖然它會有一些使用上的限制。舉例來說，插入資料到分割資料表，資料並不會轉送到外部資料表的分割區處理。

5.10.2.1. 範例

假設我們為一家大型冰淇淋公司建構一個資料庫。這家公司每天測量最高溫度，同時也統計各區域的銷售情況。概念上，我們需要像這樣的資料表：

CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
);

我們知道大多數都是在進行近期的資料查詢，如最近一週、最近一個月、或最近一季的資料，這個資料表用於產生管理用的線上報表之用。為了降低需要儲存的資料量，我們決定只保存 3 年內有價值的資料。每一個月開始時，我們就會移除最舊那個月的資料。在這種情況下，我們可以使用分割資料表來幫助我們滿足所有需求。

在這個例子中，使用下列步驟來宣告分割資料表：

1. 建立 measurement 資料表時，使用 PARTITION BY 子句，在本例子使用 RANGE 的分割方法，然後以 logdate 作為分割主鍵。

   Copy

   CREATE TABLE measurement (
       city_id         int not null,
       logdate         date not null,
       peaktemp        int,
       unitsales       int
   ) PARTITION BY RANGE (logdate);

   你也可以使用多個欄位作為分割主鍵來依範圍分割，當然，這會產生相當多的分割區，它可以分割得更小一些。也就是說，使用較少的分割主鍵欄位，是較為粗略的分割。當分割資料表被查詢時，就可以減少分割區存取的數量，如果條件是遍及數個欄位時。舉例來說，可以想像一下一個以範圍分割的資料表，同時以 lastname 及 firstname 兩個欄位作為分割主鍵的情況。

2. 建立分割區時，每一個分割區的定義都必須指定其分割方式的規則與分割主鍵。需要注意的是，如果指定的規則，造成某些分割主鍵的值會落在多個分割區中的話，將會產生錯誤。從分割資料表插入資料時，如果沒有對應到任何一個分割區的話，也會產生錯誤；適當擺放資料的分割區必須要手動加入。

分割區的建立就如同一般的 PostgreSQL 資料表一樣（也可以是外部資料表），也可以指定各自的 tablespace 和儲存參數。

不需要為分割規則設定分割區的限制條件，而是在設定分割方式及規則時，其限制條件就已經隱含在內了。

CREATE TABLE measurement_y2006m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2006-02-01') TO ('2006-03-01')

CREATE TABLE measurement_y2006m03 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2006-03-01') TO ('2006-04-01')

...
CREATE TABLE measurement_y2007m11 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2007-11-01') TO ('2007-12-01')

CREATE TABLE measurement_y2007m12 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2007-12-01') TO ('2008-01-01')
    TABLESPACE fasttablespace;

CREATE TABLE measurement_y2008m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2008-01-01') TO ('2008-02-01')
    TABLESPACE fasttablespace
    WITH (parallel_workers = 4);

要實現子分割時，使用 PARTITION BY 子句來建立個別的分割區。舉例來說：

CREATE TABLE measurement_y2006m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2006-02-01') TO ('2006-03-01')
    PARTITION BY RANGE (peaktemp);

在建立了 measurement_y__2006m02 資料表之後，所有新增到 measurement 資料表中符合分割規則而被派送到 measurementy_2006m02 的資料（或是符合條件的資料直接新增到 measurement_y2006m02），都會再進一步依據 peaktemp 欄位的內容轉存到它的子分割區。這個分割主鍵是可以和其父資料表分割主鍵有重疊的，不過要注意的是，指定子分割區的規則時，資料真的會分配到該子分割區，資料庫系統不會去檢查該分配是不是真的會發生。

1. 為每一個分割區資料表的分割主鍵建立索引。（這並不是一定要做的事，不過對大多數的情況是好的。如果你需要這些值俱備唯一性，那你應該建立唯一索引或是主鍵。）

   Copy

   CREATE INDEX ON measurement_y2006m02 (logdate);
   CREATE INDEX ON measurement_y2006m03 (logdate);
   ...
   CREATE INDEX ON measurement_y2007m11 (logdate);
   CREATE INDEX ON measurement_y2007m12 (logdate);
   CREATE INDEX ON measurement_y2008m01 (logdate);

2. 確定 postgresql.conf 中的 constrain_exclusion 設定並未被關閉。如果是關閉狀態的話，查詢最佳化就不會進行。

在上面的例子中，我們需要每個月建立一個分割區，所以如果能再有程序自動建立這些資料表就更好了。

5.10.2.2. 分割區管理

一般來說，分割區在初始建立時，會假設其會不斷地變動。通常會需要定期移除舊的分割區，然後為新的資料加入新的分割區。使用分割資料表時，其中一件很重要的事，就是要能夠很明確地做到這個管理動作，否則大量地實體資料變更，會嚴重拖累資料庫系統的效率。

最簡易移除資料的方式，就是移除分割區：

DROP TABLE measurement_y2006m02;

這可以非常快地移除數百萬筆資料，因為它並不是單獨去移除每一筆資料。注意到的是，這個動作需要父資料表取得 ACCESS EXCLUSIVE 的鎖定。

另一個方式也很常使用，就是把某個分割區從分割資料表中卸載，但仍然保存該分割區的資料表：

ALTER TABLE measurement DETACH PARTITION measurement_y2006m02;

這樣可以在資料被移除之前再進行一些其他的操作。舉例來說，很常見的使用情況是備份資料，利用 COPY 指令、pg_dump、或相關的工具；把資料以小單位進行彙總計算產生報表，也是很常用的方式。

接下來，要處理新的資料也是類似的動作，我們可以建立新的資料表，並宣告為分割區來使用，就如同先前我們介紹的設定方式一樣：

CREATE TABLE measurement_y2008m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2008-02-01') TO ('2008-03-01')
    TABLESPACE fasttablespace;

另一種更方便的方式是先建立新的資料表，然後再將它掛載為分割區。好處是這樣可以在掛載前先進行資料的載入、檢查和轉換：

CREATE TABLE measurement_y2008m02
  (LIKE measurement INCLUDING DEFAULTS INCLUDING CONSTRAINTS)
  TABLESPACE fasttablespace;

ALTER TABLE measurement_y2008m02 ADD CONSTRAINT y2008m02
   CHECK ( logdate >= DATE '2008-02-01' AND logdate < DATE '2008-03-01' );

\copy measurement_y2008m02 from 'measurement_y2008m02'
-- possibly some other data preparation work

ALTER TABLE measurement ATTACH PARTITION measurement_y2008m02
    FOR VALUES FROM ('2008-02-01') TO ('2008-03-01' );

在進行 ATTACH PARTITION 指令前，建議最好先設定 CHECK 限制條件，同分割資料表的條件，這樣的話，系統就會跳過隱含的資料檢查過程。如果沒有先設定限制條件的話，資料表會被 ACCESS EXCLUSIVE 鎖定，然後進行全資料掃描以檢查其合法性。最後我們在掛載分割區之後再移除該 CHECK 設定，因為它已經不再需要了。

5.10.2.3. 使用限制

使用分割資料表是會有下面的受限制的使用情況：

• 沒有方法可以自動在所有分割區建立需要的索引。每個分割區的索引都需要個別建立。這也代表了，沒有任何方式可以建立主鍵、唯一性限制條件、或其他跨分割區的限制條件需求；只能個別分割區自行維護。

• 因為分割資料表無法建立主鍵，所以外部鍵就無法支援了，無論是參考其他資料表或被參考，都不支援。

• 在分割資料表使用 ON CONFLICT 子句的話，會產生錯誤訊息，因為沒有唯一性及除外限制可以使用。目前不支援跨所有分割區的唯一性限制，也包含其他除外限制。

• 想要利用 UPDATE 改變欄位值，使資料移動到另一個分割區是行不通的。因為隱含的資料限制條件會造成其更新失敗。

• 資料列的事件觸發函數，必須定義在個別分割區的資料表中，而非分割資料表。

5.10.3. 使用繼承來分割資料表

使用內建的分割資料表，基本上適用於大多數的應用情境，也可以使用一些彈性的技巧會更有幫助。分割資料庫也可以用資料表繼承的方式來達成，好處是可以支援一些本來有限制的使用情況，例如：

• 分割資料表會強制使所有分割區都必須要與父資料表完全一樣的資料結構，但使用繼承的話，就可以允許分割區各自擁有額外的資料欄位。

• 資料表的繼承可以是多重繼承。

• 內建的分割資料表只支援列表（list）和範圍（range）兩種資料對應方式，而繼承則可以用自訂的方式來對應資料分區。（注意，如果你的資料對應方式無法適當地利用每個分割區的話，那麼查詢將會很沒有效率。）

• 內建的分割資料表相對於資料表繼承時，有一些操作需要較嚴格的資料鎖定（lock）。舉例來說，分割資料表在新增或移除分割區時，會使用 ACCESS EXCLUSIVE 等級的資料鎖定，但實際上在資料表繼承維護時，只需要 SHARE UPDATE EXCLUSIVE 等級即可。

5.10.3.1. 範例

以先前使用過的 measurement 資料表作為範例說明，我們要使用繼承功能來完成分割資料表。請參考下列步驟：

1. 建立主資料表（master），所有的分割區將會繼承它，而這個資料表不會儲存任何資料。請不要在這個資料表上定義任何限制條件，除非你希望每一個分割區都要有相等的限制條件。同樣地，也不要定義任何索引或唯一性限制。在這個例子裡，資料表 measurement 就如同先前一開始宣告的一樣。

2. 建立幾個子資料表（child），由主資料表繼承而得。一般來說，這些資料表並不增加額多的欄位。就如同內建的分割資料表一樣，這些子資料表就是一般的 PostgreSQL 資料表（或是外部資料表）。

   Copy

   CREATE TABLE measurement_y2006m02 () INHERITS (measurement);
   CREATE TABLE measurement_y2006m03 () INHERITS (measurement);
   ...
   CREATE TABLE measurement_y2007m11 () INHERITS (measurement);
   CREATE TABLE measurement_y2007m12 () INHERITS (measurement);
   CREATE TABLE measurement_y2008m01 () INHERITS (measurement);

3. 在每個子資料表（分割區）中，加入明確分隔的欄位值限制條件。

   典型的範例如下：

   Copy

   CHECK ( x = 1 )
   CHECK ( county IN ( 'Oxfordshire', 'Buckinghamshire', 'Warwickshire' ))
   CHECK ( outletID >= 100 AND outletID < 200 )

   請確認這些限制條件是明確的且彼此不會重疊的。下面是使用範圍分割時常見的錯誤：

   Copy

   CHECK ( outletID BETWEEN 100 AND 200 )
   CHECK ( outletID BETWEEN 200 AND 300 )

   這裡的錯誤來自於「200」同時符合兩個分割區的條件。

   下面是比較好的寫法：

   Copy

   CREATE TABLE measurement_y2006m02 (
       CHECK ( logdate >= DATE '2006-02-01' AND logdate < DATE '2006-03-01' )
   ) INHERITS (measurement);
   
   CREATE TABLE measurement_y2006m03 (
       CHECK ( logdate >= DATE '2006-03-01' AND logdate < DATE '2006-04-01' )
   ) INHERITS (measurement);
   
   ...
   CREATE TABLE measurement_y2007m11 (
       CHECK ( logdate >= DATE '2007-11-01' AND logdate < DATE '2007-12-01' )
   ) INHERITS (measurement);
   
   CREATE TABLE measurement_y2007m12 (
       CHECK ( logdate >= DATE '2007-12-01' AND logdate < DATE '2008-01-01' )
   ) INHERITS (measurement);
   
   CREATE TABLE measurement_y2008m01 (
       CHECK ( logdate >= DATE '2008-01-01' AND logdate < DATE '2008-02-01' )
   ) INHERITS (measurement);

4. 對每一個分割區，對分割主鍵欄位建立索引，就如同一般的索引建立一樣。

   Copy

   CREATE INDEX measurement_y2006m02_logdate ON measurement_y2006m02 (logdate);
   CREATE INDEX measurement_y2006m03_logdate ON measurement_y2006m03 (logdate);
   CREATE INDEX measurement_y2007m11_logdate ON measurement_y2007m11 (logdate);
   CREATE INDEX measurement_y2007m12_logdate ON measurement_y2007m12 (logdate);
   CREATE INDEX measurement_y2008m01_logdate ON measurement_y2008m01 (logdate);

5. 我們希望應用程式可以使用 INSERT INTO measurement ...的語法，資料則自動轉送到適當的資料表。我們可以在主資料表建立適當的 Trigger 來完成此事。如果資料都會被新增到最新的子資料表中，我們可以建立很簡單的事件觸發函數：

   Copy

   CREATE OR REPLACE FUNCTION measurement_insert_trigger()
   RETURNS TRIGGER AS $$
   BEGIN
       INSERT INTO measurement_y2008m01 VALUES (NEW.*);
       RETURN NULL;
   END;
   $$
   LANGUAGE plpgsql;

   建立這個函數之後，再建立 Trigger：

   Copy

   CREATE TRIGGER insert_measurement_trigger
       BEFORE INSERT ON measurement
       FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE measurement_insert_trigger();

   我們必須每個月都重新定義這個函數，使其都指向最新的分割區，但 Trigger 宣告並不需要更新。

   我們也可以在新增資料時，讓它們自動找到適當的分割區，那就需要宣告一個比較複雜的函數，如下：

   Copy

   CREATE OR REPLACE FUNCTION measurement_insert_trigger()
   RETURNS TRIGGER AS $$
   BEGIN
       IF ( NEW.logdate >= DATE '2006-02-01' AND
            NEW.logdate < DATE '2006-03-01' ) THEN
           INSERT INTO measurement_y2006m02 VALUES (NEW.*);
       ELSIF ( NEW.logdate >= DATE '2006-03-01' AND
               NEW.logdate < DATE '2006-04-01' ) THEN
           INSERT INTO measurement_y2006m03 VALUES (NEW.*);
       ...
       ELSIF ( NEW.logdate >= DATE '2008-01-01' AND
               NEW.logdate < DATE '2008-02-01' ) THEN
           INSERT INTO measurement_y2008m01 VALUES (NEW.*);
       ELSE
           RAISE EXCEPTION 'Date out of range.  Fix the measurement_insert_trigger() function!';
       END IF;
       RETURN NULL;
   END;
   $$
   LANGUAGE plpgsql;

   Trigger 本身的定義仍然是一樣的。要注意的是，每一個 IF 判斷式，都必須要完全符合 CHECK 限制條件的宣告。

   這個函數比前一個函數要複雜許多，但它就不需要時常更新了，只要分割區在需要前就被建立就好。

注意

實務上，最好是可以先檢查新建立的分割區，在它要掛載之前。簡化來看，我們在這個例子中使用事件觸發函數（Trigger）來處理這個動作。

另一個作法是在主要的資料表上設定規則，來取代事件觸發函數。例如：

CREATE RULE measurement_insert_y2006m02 AS
ON INSERT TO measurement WHERE
    ( logdate >= DATE '2006-02-01' AND logdate < DATE '2006-03-01' )j水
DO INSTEAD
    INSERT INTO measurement_y2006m02 VALUES (NEW.*);
...
CREATE RULE measurement_insert_y2008m01 AS
ON INSERT TO measurement WHERE
    ( logdate >= DATE '2008-01-01' AND logdate < DATE '2008-02-01' )
DO INSTEAD
    INSERT INTO measurement_y2008m01 VALUES (NEW.*);

基本上，設定規則對資料庫的負擔是比事件觸發函數更重一點，但其負擔是在於每一次查詢，而非每一個資料列，所以這個方式比較適合一次大量插入資料的情況。不過，在大多數的情況，事件觸發函數會有比較好的效能。

但要注意的是 COPY 指令會忽略規則。如果你要使用 COPY 來插入資料，你應該要從父資料表插入。而 COPY 會觸發事件觸發函數，所以你如果使用 Trigger 的話，那就像一般使用的方式使用就好了。

另一個使用 rule 的缺點是，沒有比較簡單的方法可以強制產生錯誤，如果設定的規則錯誤的話；那些出錯的資料，只會靜靜地留在父資料表中而已。

確認一下 postgresql.conf 中的 constraint_exclusion 並沒有被關閉。如果被關閉的話，查詢就不會最佳化處理。

就如同我們看到的，複雜的分割區結構，可能會需要相當數量的 DDL 宣告。在先前的例子，我們每個月建立一個新的分割區，所以比較聰明的作法是寫一小段程式來自動產生那些指令。

5.10.3.2. 分割區管理

要快速刪除舊資料，可以簡單地移除不再使用的分割區資料表即可：

DROP TABLE measurement_y2006m02;

將一個分割區從分割資料表中卸載，仍然留存該資料表：

ALTER TABLE measurement_y2006m02 NO INHERIT measurement;

要新增一個分割區來處理新的資料，建立一個空的分割區，就如同先前介紹的方式：

CREATE TABLE measurement_y2008m02 (
    CHECK ( logdate >= DATE '2008-02-01' AND logdate < DATE '2008-03-01' )
) INHERITS (measurement);

另一種更方便的方式是先建立新的資料表，然後再將它掛載為分割區。好處是這樣可以在掛載前先進行資料的載入、檢查和轉換：

CREATE TABLE measurement_y2008m02
  (LIKE measurement INCLUDING DEFAULTS INCLUDING CONSTRAINTS);
ALTER TABLE measurement_y2008m02 ADD CONSTRAINT y2008m02
   CHECK ( logdate >= DATE '2008-02-01' AND logdate < DATE '2008-03-01' );
\copy measurement_y2008m02 from 'measurement_y2008m02'
-- possibly some other data preparation work
ALTER TABLE measurement_y2008m02 INHERIT measurement;

5.10.3.3. 提醒

如果你使用繼承在實現分割資料表的話，請注意下列項目：

• 沒有任何自動的方式可以檢驗 CHECK 子句之間是否矛盾。比較建議的作法是程式化控制分割區的建立和維護，而非手動處理。

• 在這裡所展示的方法都是假設分割主鍵欄位不會改變，也不會需要把某個資料列在分割區間移動。如果你企圖使用 UPDATE 指令，而期待資料列自動移到另一個分割區的話，那將會得到失敗的結果，因為會先被 CHECK 限制條件擋下來。如果你需要做到這樣的效果，那麼你可以建立 UPDATE 事件的觸發函數，但這可能會造成你的資料庫管理更加複雜。

• 如果你手動執行 VACUUM 或 ANALYZE 指令，不要忘了你需要在每個分割區資料表分別執行。 例如：ANALYZE measurement;將只會在父資料表執行。

• INSERT 指令裡的 ON CONFLICT 子句將無法運作，因為它只能在父資料表產生作用，而不會到子資料表中執行。

• 事件觸發函數（Trigger）需要建立，負責把資料放在設計好的資料表中，除非應用程式很清楚分割區的結構。事件觸發函數可能會不太好寫，而且也會比使用內建的分割資料表時慢很多。

5.10.4. 分割資料表與除外限制（Constraint Exclusion）

除外限制（Constraint exclusion）是一種查詢最佳化的技術，用來改善分割資料表的效能。（包含內建分割資料表的方式，以及繼承式的分割資料表）舉個例子如下：

SET constraint_exclusion = on;
SELECT count(*) FROM measurement WHERE logdate >= DATE '2008-01-01';

如果沒有除外限制的話，上面的查詢語句將會掃描每一個 measurement 資料表的分割區。而開啓了除外限制的話，查詢前就會先測試限制條件，確認該分割區是否需要掃描，因為有些分割區可能完全沒有資料符合該條件。如果確實有不需要掃描的分割區，那麼它就會在實際查詢時排除在外。

你可以使用 EXPLAIN 指令來比較除外查詢開啓與否的差異。下面是未最佳化的例子：

SET constraint_exclusion = off;
EXPLAIN SELECT count(*) FROM measurement WHERE logdate >= DATE '2008-01-01';

                                          QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=158.66..158.68 rows=1 width=0)
   ->  Append  (cost=0.00..151.88 rows=2715 width=0)
         ->  Seq Scan on measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)
         ->  Seq Scan on measurement_y2006m02 measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)
         ->  Seq Scan on measurement_y2006m03 measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)
...
         ->  Seq Scan on measurement_y2007m12 measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)
         ->  Seq Scan on measurement_y2008m01 measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)

可以看到有些分割區可能會使用索引掃描來取代全資料表掃描，但這裡的重點是，有些分割區是完全不需要掃描的。當我們開啓除外限制時，很明顯可以得到一個更簡潔的查詢計畫：

SET constraint_exclusion = on;
EXPLAIN SELECT count(*) FROM measurement WHERE logdate >= DATE '2008-01-01';
                                          QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=63.47..63.48 rows=1 width=0)
   ->  Append  (cost=0.00..60.75 rows=1086 width=0)
         ->  Seq Scan on measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)
         ->  Seq Scan on measurement_y2008m01 measurement  (cost=0.00..30.38 rows=543 width=0)
               Filter: (logdate >= '2008-01-01'::date)

要注意的是，除外限制只檢查 CHECK 子句，而不是索引，所以不一定要對主鍵欄位定義索引。索引是否需要在分割區建立，是依據你希望查詢在該分割區大範圍或小範圍被查詢。索引的用處在後者會比較明顯，而不是前者。預設也是建議的選項不是 on 也不是 off，而是使用 partition 子句，讓查詢只在需要執行的分割區執行。設定除外限制為「on」的話，對於大範圍的查詢很有用，但簡單查詢就不見得有好處了。

下面還有幾點注意事項，繼承和分割資料表都適用：

• 除外限制只適用於 WHERE 子句是常數的條件（或外部引用的參數）。舉例來說，和一個不確定結果的函數比較的話，如 CURRENT_TIMESTAMP，那就無法最佳化，因為查詢計畫無法事先得知執行時的值。

• 保持分割區限制條件簡潔一些，否則查詢計畫無從查驗該分割區是否需要處理。請在列舉分割時，使用簡單的等式；或在範圍分割時使用簡單的比較式，就如同先前的例子一樣。一個好的規則是只包含分割主鍵的欄位，並且使用 B-tree 可以索引的運算子，也同時宣告在主資料表中，只允許適用於 B-tree 的欄位宣告為分割主鍵。（如果使用內建分割語法的話，這不會有什麼問題，因為系統會自動宣告適合查詢計畫的限制條件。）

• 由於除外限制會在查詢前檢查所有分割區的限制條件，所以大量的分割區可能會增加查詢計畫的時間。所謂的「大量」，通常幾百個分割區還是可以接受的範圍，但最好不要用於上千個分割區的情境中。

前面的章節解釋了如何建立資料表，如何填入資料以及如何操作這些資料。現在我們是時候討論如何從資料庫中檢索資料了。

表格是關連式資料庫結構裡的主要物件，因為它負責存放資料，但並不是資料庫中唯一的物件。還有許多其他種的物件存在，讓使用上更方便或管理更有效率。這些其他的物件並不在本章中討論，但我們先在這裡列出讓你知道：

• 視觀

• 函數與運算子

• 資料型別和領域

• 觸發事件和規則覆寫

關於這些物件的詳細說明安排在。

有時在修改資料列的操作過程中取得資料是很方便的。INSERT、UPDATE 和 DELETE 指令都有一個選擇性的RETURNING 子句來支持這個功能。使用 RETURNING 可以避免執行額外的資料庫查詢來收集資料，特別是在難以可靠地識別修改的資料列時尤其有用。

RETURNING 子句允許的語法與 SELECT 指令的輸出列表相同（詳見）。它可以包含命令目標資料表的欄位名稱，或者包含使用這些欄位的表示式。常用的簡寫形式是 RETURNING *，預設是資料表的所有欄位，且相同次序。

在 INSERT 中，可用於 RETURNING 的資料是新增的資料列。這在一般的資料新增中並不是很有用，因為它只會重複用戶端所提供的資料。但如果是計算過的預設值就會非常方便。 例如，當使用串列欄位（）提供唯一識別時，RETURNING 可以回傳分配給新資料列的 ID：

對於 INSERT ... SELECT，RETURNING 子句也非常有用。

在 UPDATE 中，可用於 RETURNING 的資料是被修改的資料列新內容。例如：

在 DELETE 中，可用於 RETURNING 的資料是已刪除資料列的內容。例如：

如果目標資料表上有觸發函數的話（），則可用於 RETURNING 的資料是由該觸發函數所修改的資料列。因此，由觸發函數計算檢查欄位是 RETURNING 的另一個常見用法。

資料型別是一種限制資料如何被儲存在表格中的方式。然而，對許多應用來說，這樣的限制還是不夠細膩。舉個例子，一個欄位包含了產品價格，當然它必須只能是正整數，但並沒有標準的資料型別可以只限制在正整數。另一個需求是，你可能想要限制的條件是依據其他的資料而定。舉例來說，在表格中的產品資訊，每一個產品編號都不能重覆。

所以，SQL 允許你在表格和欄位上定義額外的限制條件，它幫助你對資料有更多的控制能力。當某個使用者輸入資料時，違反了限制條件，錯誤訊息就會產生。這些限制條件也會限制預設值的設定。

5.3.1. 檢查

使用 CHECK 是最普遍的限制條件製定方式，它可以允許你指定某個欄位必須符合某個布林條件式的判斷。舉個例子，要滿足產品價格是正數的話，你可以使用這樣的語法：

如同你所看到的，限制條件會接在資料型別之後，就像是預設值的設定一樣。預設值和限制條件的設定，在語法撰寫上沒有先後次序。檢查限制條件使用關鍵字 CHECK，然後接著是一組以括號括起來的條件式。其條件式應該要包含被限制的欄位，不然就沒有任何意義。

你也可以讓該限制條件擁有另一個名稱，這樣的好處是，當錯誤訊息發生時，你可以明確得到是哪一個限制被違反了：

如上，給予這個限制條件一個名稱，使用關鍵字 CONSTRAINT，緊接著一個限制條件的定義。（如果你沒有自行命名，系統也會自動取一個名字）

一個限制條件可以參考多個欄位。例如你設定了標準價格和優惠價格，而你需要確保優惠價格一定是比標準價格要便宜的話：

前兩個限制條件和前述很類似，而第三個是新的語法。它並不是只參考某個特定的欄位，而是以逗號分隔列出所有需要遵守的條件。欄位的定義和限制條件的定義，撰寫上沒有規定次序。

我們會說前兩個是欄位的限制，而第三個是表格的限制，因為它是獨立於其他的欄位定義的。欄位限制也可以寫成表格的限制方式，不過反過來通常就不行，因為一個欄位的限制，指的就是只參考到語法上它所接續的欄位而已。（PostgreSQL 並沒有強制這樣做，但如果你的語法與其他資料庫共用的話，最好還是依這樣的語法避免混用。）上面的例子也可以改寫成如此：

或等同於：

都可以照你所喜愛的語法撰寫。

命名表格的限制條件和欄位限制條件的命名是一樣的：

應該要注意的是，檢查限制條件是否成立，端看條件表示式在運算後是真值（true）還是空值（null）。因為當有運算元是空值時，多數的運算結果都是空值，所以可能會有空值產生在想要限制條件的欄位之中。要確保欄位中不會出現空值的話，請參閱下一段的說明。

5.3.2. 限制無空值

限制無空值只要以下方的語法設定，就可以限制欄位不得存在空值的輸入：

限制無空值的語法，只能使用在欄位限制上。而限制無空值等效於以 CHECK 建立一個限制條件式為（IS NOT NULL），但在 PostgreSQL 明確使用 NOT NULL 語法的話，處理會更快速。只是它的缺點是你無法給予這樣的限制一個自訂的名稱。

當然，一個欄位可以有一個以上的限制條件。只要一個接著一個即可：

撰寫的次序沒有關係，也不需要去計較限制被檢查的次序。

NOT NULL 有一個相反的語法：NULL。這並非表示欄位裡只能是空值，如果這樣的話就完全沒用處了。其實這是一種簡化，將預設值設定為空值。NULL 語法並不是 SQL 標準的一部份，所以請不要用在可移植式的應用程式裡。（這僅是 PostgreSQL 為了相容其他資料庫而增加的功能）然而，有一些使用者喜歡使用它，因為在程序檔的撰寫上，很容易利用這個語法來切換限制條件。舉個例子，你可以先寫下：

然後在需要的時候再適時加入 NOT 關鍵字即可。

小技巧

在多數資料庫設計原則上，主要欄位都應該被標示為 NOT NULL。

5.3.3. 限制唯一性

限制唯一性，確保在某個欄位或某一群欄位的資料，是在該表格中獨一無二的。語法如下：

這是欄位限制的語法。而：

則是表格限制的寫法。

如果想要限制一群欄位的唯一性的話，請使用表格限制的語法，欄位名稱以逗號分隔：

這表示這些欄位所包含的內容組合，在整個表格中是具有唯一性的，但任何一個欄位本身並不一定具備唯一性。

你可以命名唯一性的限制條件，語法如下：

一般來說，唯一性被違反的情況是，所限制的欄位在表格中，有超過一列的資料是相等的。不過，空值並不會被計算在內。這表示說，即使設定了唯一性的限制，在被限制的欄位中，還是有可能會有多個列的資料是空值。這個設計源自 SQL 標準，但聽說有其他的 SQL 資料庫並不是這樣的規則。所以，如果要移植這個語法到其他資料庫的話，要注意這項設計有無差異。

5.3.4. 主鍵（Primary Keys）

主鍵的意思是，某一個欄位或某一群欄位，在整個表格中，其每一列的組合都是唯一的，且有宣告唯一性的限制條件，並且也包含了非空值的條件（UNIQUE 及 NOT NULL）。所以，下面的兩種語法對資料的意義相同：

主鍵也可以包含多個欄位，語法和宣告唯一限制條件類似：

加入主鍵時，會自動建立一個具唯一性的 B-tree 索引，範圍為 PRIMARY KEY 語法所定義的欄位，並且會強制將這些欄位設定為非空值（NOT NULL）。

一個表格只能有一個主鍵。（你可以使用 UNIQUE 及 NOT NULL 設定多個同樣的限制條件，在功能上幾乎是相同的，但只能有一組條件是由 PRIMARY KEY 所定義。）關連式資料庫的理論指出，每一個表格都必須要有一個主鍵。這個規則在 PostgreSQL 中並不是強制的，但通常建議最好遵循這個理論。

主鍵在用戶端文件式的資料處理上是很有用的。舉個例子，一個圖型化介面讓使用者可以修改資料，那麼可能就需要主鍵來確認每一列的唯一性，而不致於產生混淆。也有一些用途是在資料庫系統的管理上，例如，主鍵會用於外部鍵（Foreign Keys）的處理，使其可以處理表格與表格間的資料對應問題。

5.3.5. 外部鍵（Foreign Keys）

外部鍵指的是某個欄位或某一群欄位的內容，必須在另一個表格相對欄位之中，存在相同內容的資料。我們會說這樣的行為是在維護兩個表格之間的關連性。

就使用我們已經使用多次的產品表格吧：

讓我們假設你有一個表格用來儲存這些產品的訂單，我們要確保這些訂單內的產品確實存在。所以我們定義一個外部鍵來關連訂單的表格和產品的表格：

這樣的話，如果 product_no 沒有出現在產品表格的話，就無法建立資料了。

我們會說像這樣的情況是，訂單表格是引用表格（referencing table），而產品表格是參考表格（referenced table）。相對地，欄位也稱為引用欄位（referencing columns）及參考欄位（referenced columns）。

你可以將這個語法簡化為：

因為在參考表格中，不在主鍵欄位組合中的欄位，就是參考欄位。

外部鍵也可以參考一組欄位。一般來說，這樣要寫成表格限制條件形式，如下：

當然，組合外部鍵的欄位數量，彼此之間必須要相等。

你可以給外部鍵一個名稱，使用語法與限制條件相同。

一個表格可以有許多個外部鍵，這用於表格之間多對多的關係。例如你有一些表格記錄了很多產品和訂單，但現在你要讓每一筆訂單也可以訂購多項產品（這在先前的語法並不允許）。你也許可以試試這個表格宣告：

注意到這裡的主鍵和外部鍵是重覆的。

我們知道外部鍵不允許沒有關連到產品的訂單，但如果企圖移除一個有訂單的產品會如何呢？SQL 有幾個選項讓你直覺進行這項操作：

• 不允許移除被參考到的產品

• 同時也刪去訂單

• 其他？

要描繪這些情況，讓我們建立如上需求的多對多關連的結構：當某人要移除一個有訂單的產品（以 order_items 關連）時，我們不允許執行。而如果某人移除了一筆訂單，訂單內的項目也會同步被移除：

引用和同步刪除有兩個常見的作法。用「RESTRICT」防止參考的資料被刪除；「NO ACTION」表示當限制條件被違反時，引用欄位的資料仍會留存，然後回傳錯誤訊息，如果未指定處理方式的話，這會是預設的行為（這兩個語法根本上的不同是「NO ACTION」允許延遲檢查到交易事務的最後，而「RESTRICT」則不會。）；「CASCADE」指的是當參考的資料列被刪除時，引用的資料列也會同步被刪除。刪除時還有兩個其他的選項：SET NULL 和 SET DEFAULT，表示引用的資料會被更新為空值或其預設值。注意到，這並不是說你就可以違反限制條件。舉個例來說，如果使用了 SET DEFAULT，但預設值卻違反了外部鍵的限制，這個操作將會失敗。

類似的於 ON DELETE 的情況是 ON UPDATE，也就是在參考欄位的資料內容被更新時的情況。可以設定的動作關鍵字是相同的。在這個情況的 CASCADE 指的就是更新參考欄位的資料內容時，引用欄位的內容也會同步被更新為相同的內容。

一般來說，引用的資料列不需要滿足外部鍵的定義，如果其任一欄位內容為空值的話。而如果「MATCH FULL」加到宣告的語法之中的話，引用的資料列就必須要全部都是空值才不受外部鍵的限制（也就是部份空值的資料列就不受限制）。如果要避免空值使得外部鍵失效的話，就應該宣告相關欄位為 NOT NULL。

外部鍵所參考的欄位必須要是主鍵或是宣告其唯一性限制，這表示參考欄位會有索引存在，這使得檢查關連的過程會是很有效率的。因為在刪除或更新參考資料表時，需要檢查引用資料表的情況，所以在引用表格的欄位建立索引，也是常見的作法。因為這並不是一定需要，而還有許多的選擇在於如何索引，所以宣告外部鍵時並不會自行以引用欄位組合建立索引。

5.3.6. 除外宣告（Exclusion Constraints）

除外宣告要確保的是，如果任意兩個資料列在指定的欄位或表示式被比較時，用於特定的運算子，至少有一個比較會回傳假（false）或空值（null）。語法如下：

加入除外宣告時，將會自動建立相對應的索引。

將已經在資料庫中的資料做修改被稱為更新。您可以單獨更新某個資料列，或資料表中的所有資料列，或是部份資料列。每個欄位可以單獨更新，而不影響其他欄位。

要更新現有的資料列，請使用 指令。這需要三種資訊：

1. 要更新的資料表和欄位的名稱

2. 資料欄位新的內容

3. 哪些資料列要更新

回想一下，SQL 通常不提供資料列的唯一識別資訊。因此，直接指定要更新哪一行通常是不行的，而是指定該資料列必須符合哪些條件才能更新。只有你在資料表中有一個主鍵（決定於是否你有宣告過）之後，才能通過選擇與主鍵相匹配的條件來可靠地解決單個資料列的問題。圖形化的資料庫管理工具依賴這個方式才能允許你單獨更新指定的資料列。

例如，這個指令會將價格為 5 的所有產品更新為 10：

這結果可能是零個，一個或多個資料列被更新。嘗試更新卻沒有匹配到任何資料列，並不是一種錯誤。

我們來詳細看看這個命令。首先是關鍵字 UPDATE，然後是資料表的名稱。像往常一樣，資料表的名稱可以使用加上 schema 的完整路徑名稱，否則就會在搜尋路徑中尋找。接下來的關鍵字是 SET，後面接著欄位名稱，等號和新的欄位內容。新的欄位內容可以是任何的運算表示式，而不僅僅是一個常數。例如，如果要將所有產品的價格提高10％，則可以使用：

如你所見，欄位的表示式可以引用資料列中現有的內容。我們還遺漏了 WHERE 子句。如果省略的話，則意味著資料表中的所有資料列都會被更新。如果存在的話，則只有更新符合 WHERE 條件的那些資料列。請注意，SET 子句中的等號是一個賦值運算，而 WHERE 子句中的等號是比較運算，但這不會造成任何誤解。當然，WHERE 條件不一定是等號運算。 還有許多其他的運算子可以使用（詳見第 9 章）。但是表示式需要能產生為布林運算的結果。

您可以在使用 UPDATE 指令時，以 SET 子句中列出多個欄位賦值來更新多個欄位內容。例如：

兩個查詢的結果可以使用集合操作聯、交集和差集來組合。其語法為：

query1 UNION [ALL] query2
query1 INTERSECT [ALL] query2
query1 EXCEPT [ALL]query2

query1 和 query2 是到目前為止討論過的任何查詢功能。集合操作也可以巢狀也可以連接，例如：

query1 UNION query2 UNION query3

會如下方式執行：

(query1 UNION query2) UNION query3

UNION 將 query2 的結果有效率地附加到 query1 的結果中（但不能保證這是實際回傳資料列的次序）。此外，除非使用了UNION ALL，否則它將以與 DISTINCT相同的方式從結果中消除重複的資料列。

INTERSECT 返回 query1 的結果和 query2 的結果中所有共同的資料列。除非使用 INTERSECT ALL，否則會刪除重複的資料列。

EXCEPT 回傳 query1 的結果中但不包含在 query2 的結果中的所有資料列。（這有時被稱為兩個查詢之間的差集。）同樣地，除非使用 EXCEPT ALL，否則重複資料列將被刪除。

為了計算兩個查詢的聯集、交集或差集，兩個查詢必須是「union compatible」，這意味著它們回傳相同數量的欄位，相應的欄位具有相容的資料型別，如 10.5 節所述。

LIMIT 和 OFFSET 允許你只回傳由查詢生成的一部分資料列：

SELECT select_list
    FROM table_expression
    [ ORDER BY ... ]
    [ LIMIT { number | ALL } ] [ OFFSET number]

如果給了一個限制的數量，那麼只有那個數目的資料列會回傳（如果查詢本身產生較少的資料列，則可能會少一些）。LIMIT ALL 與省略 LIMIT 子句相同，也如同 LIMIT 的參數為 NULL。

OFFSET 指的是在開始回傳資料列之前跳過那麼多少資料列。OFFSET 0 與忽略 OFFSET 子句相同，就像使用 NULL 參數的 OFFSET 一樣。

如果同時出現 OFFSET 和 LIMIT，則在開始計算回傳的LIMIT 資料列之前，先跳過 OFFSET 數量的資料列。

使用 LIMIT 時，運用 ORDER BY 子句將結果資料列限制為唯一順序非常重要。否則，你會得到一個不可預知的查詢資料列的子集。你可能會查詢第十到第二十個資料列，但是第十到第二十個資料列是按什麼順序排列的？次序是未知的，除非你指定 ORDER BY。

查詢最佳化在產生查詢計劃時會將 LIMIT 考慮在內，所以根據你給的 LIMIT 和 OFFSET，你很可能會得到不同的計劃（產生不同的資料列順序）。因此，使用不同的 LIMIT / OFFSET 值來選擇查詢結果的不同子集將導致不一致的結果，除非使用 ORDER BY 強制執行可預測的結果排序。這不是一個錯誤；這是一種事實上的結果，即 SQL 不保證以任何特定順序傳遞查詢的結果，除非使用 ORDER BY 來約束順序。

由 OFFSET 子句跳過的資料列仍然需要在伺服器內計算。因此一個大的 OFFSET 可能是低效率的。

如前一節所述，SELECT 指令中的資料示表表示式透過各種可能地組合資料表、view、消除資料列、分組等來建構中介的虛擬資料表。這個資料表最終會被傳遞給資料列表的處理。資料列表確認中介資料表的哪些欄位是實際上要輸出的。

7.3.1. 資料列表項目

最簡單的選擇列表是*，它表示資料表表示式產生的所有欄位。否則，資料列表是逗號分隔的參數表示式列表（如第 4.2 節中所定義的）。例如，它可能是欄位名稱的列表：

SELECT a, b, c FROM ...

欄位名稱 a、b 和 c 是 FROM 子句中資料表的欄位的實際名稱，或者是由第 7.2.1.2 節中所賦予它們的別名。資料列表中可用的命名空間與 WHERE 子句中的命名空間相同，除非是使用分組查詢，在這種情況下，它與 HAVING 子句中的相同。

如果多個資料表具有相同名稱的欄位，則還必須加上資料表的名稱，如下所示：

SELECT tbl1.a, tbl2.a, tbl1.b FROM ...

處理多個資料表時，查詢特定資料表的所有欄位也是可以的：

SELECT tbl1.*, tbl2.a FROM ...

有關 table_name.* 表示法的更多信息，請參閱第 8.16.5 節。

如果在資料列表中使用任意值表示式，則概念上是它將新的虛擬欄位加到回傳的資料表中。參數表示式對每個結果資料列計算一次，將該資料列的值替換為任何欄位引用。但是資料列表中的表示式不必引用 FROM 子句的資料表表示式中的任何欄位；例如，它們可以是常數算術表示式。

7.3.2. 欄位命名標籤

資料列表中的項目可以被分配用於後續處理的名稱，例如在 ORDER BY 子句中使用或由用戶端應用程序顯示。 例如：

SELECT a AS value, b + c AS sum FROM ...

如果沒有使用 AS 指定輸出欄位的名稱，系統將分配一個預設的欄位名稱。對於簡單欄位的引用，就是引用欄位的名稱。對於函數呼叫，就是函數的名稱。對於複雜的表示式，系統將會產成一個通用的名稱。

AS 關鍵字是選用的，但前提是新的欄位名稱不為任何PostgreSQL 關鍵字（請參閱附錄C）。為避免與關鍵字意外撞名，你可以對欄位名稱使用雙引號。例如，VALUE 是一個關鍵字，所以就不能這樣使用：

SELECT a value, b + c AS sum FROM ...

但這樣就可以了：

SELECT a "value", b + c AS sum FROM ...

為了防止未來可能增加的關鍵字，建議你習慣使用 AS 或總是在欄位名稱使用雙引號。

注意

這裡輸出欄位的命名與 FROM 子句中的命名不同（參閱第 7.2.1.2 節）。可以重新命名相同的欄位兩次，但在資料列表中分配的名稱是將要回傳的名稱。

7.3.3. DISTINCT

在處理了資料列表之後，結果資料表可以選擇性地消除重複的資料列。 DISTINCT 關鍵字在 SELECT 之後直接寫入以指定這個動作：

SELECT DISTINCT select_list ...

（如果不是 DISTINCT，而是關鍵字 ALL，可用於指定保留所有資料列的預設行為。）

顯然，如果至少有一個欄位值不同，則兩個資料列就會被認為是不同的。 在這個比較中，空值（null）被認為是相等的。

或者，使用表示式可以指定資料列如何被認為是不同的：

SELECT DISTINCT ON (expression [, expression ...]) select_list ...

這裡表示式是一個任意的運算表示式，對所有資料列進行求值運算。所有表示式相等的一組資料列被認為是重複的，並且只有該組的第一個資料列會被保留在輸出中。請注意，集合中的「第一行」是不可預知的，除非查詢按足夠的欄位進行排序，以保證進到 DISTINCT 過濾器的資料列是唯一排序。（在 ORDER BY 排序後才進行 DISTINCT ON 處理。）

DISTINCT ON 子句不是SQL標準的一部分，有時被認為是不好的樣式，因為其結果有潛在的不確定性。透過在 FROM 中智慧地使用 GROUP BY 和子查詢，可以避免這種結構，但這卻往往是最方便的選擇。

PostgreSQL 內建一套豐富的資料型別供用戶使用。使用者也可以使用 CREATE TYPE 指令讓 PostgreSQL 增加新的資料型別。

Table 8.1 列出所有內建的通用資料型別。大多數列在「Aliases」中的替代名稱是由於在 PostgreSQL 內部使用的歷史因素。此外，還有一些內部使用或不建議使用的資料型別，但這裡並沒有列出。

Table 8.1. Data Types

相容性

以下資料型別（或其拼寫方式）是由 SQL 指定的：bigint,bit,bit varying,boolean,char,character varying,character,varchar,date,double precision,integer,interval,numeric,decimal,real,smallint,time(with or without time zone),timestamp(with or without time zone),xml.

每種資料型別都具有其明確的輸入和輸出功能外部表示法。許多內建的資料型別都有明顯的外部格式。但是，有幾種資料型別是 PostgreSQL 獨有的，比如幾何路徑，或者有幾種可能的格式，像是日期和時間型別。某些輸入和輸出功能是不可逆的，意即，與原始輸入相比，輸出功能的結果可能會失去一些精確度。

WITH 提供了一種撰寫用於更複雜查詢輔助語句的方法。這些通常被稱為公用資料表表示式或 CTE（Common Table Expressions） 的宣告可以被想成是定義僅存在於一個查詢中的臨時資料表。WITH子句中的每個輔助語句都可以是 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE；並且 WITH 子句本身附加到 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 的主語句。

7.8.1. SELECTinWITH

SELECT 中 WITH 的基本價值是將複雜的查詢分解為較為簡單的部分。一個例子是：

WITH regional_sales AS (
        SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
        FROM orders
        GROUP BY region
     ), top_regions AS (
        SELECT region
        FROM regional_sales
        WHERE total_sales > (SELECT SUM(total_sales)/10 FROM regional_sales)
     )
SELECT region,
       product,
       SUM(quantity) AS product_units,
       SUM(amount) AS product_sales
FROM orders
WHERE region IN (SELECT region FROM top_regions)
GROUP BY region, product;

其中僅顯示最上層銷售區域中的每個產品的銷售總計。WITH 子句定義了兩個名為 regional_sales 和 top_regions 的輔助語句，其中 top_size 使用 region_sales 的輸出，top_regions 的輸出在主 SELECT 語句中使用。這個例子本來可以不用 WITH 編寫，但是我們需要兩層的SELECT 子查詢。按照這種方式更容易一些。

選擇性的 RECURSIVE 修飾字將 WITH 從單純的語法便利性增加了標準 SQL 所無法實現的功能。使用 RECURSIVE，WITH 查詢可以引用它自己的輸出。一個非常簡單的例子是這個查詢來從 1 到 100 的整數求和：

WITH RECURSIVE t(n) AS (
    VALUES (1)
  UNION ALL
    SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100
)
SELECT sum(n) FROM t;

遞迴 WITH 查詢的一般形式始終是非遞迴子句，然後是 UNION（或 UNION ALL），然後是遞迴子句，其中只有遞迴子句可以包含對查詢自己的輸出引用。這樣的查詢執行如下：

執行遞迴查詢

1. 執行非遞迴子句。 對於 UNION（但不是 UNION ALL），丟棄重複的資料列。在遞迴查詢的結果中包含所有剩餘的資料列，並將它們放在臨時的工作資料表中。

2. 只要工作資料表不是空的，就重複這些步驟：

   1. 執行遞迴子句，將工作資料表的當下的內容替換為遞迴自我引用。對於 UNION（但不是 UNION ALL），將重複的資料列及和之前結果重覆的資料列都丟棄。在遞迴查詢的結果中包含所有剩餘的資料列，並將其放置在臨時中介資料表中。

   2. 將工作資料表的內容替換為中介資料表的內容，然後清空中介資料表。

注意

嚴格地說，這個過程仍然是疊代的而不是遞迴的，但是 RECURSIVE 是 SQL 標準委員會所選擇的用字。

在上面的例子中，工作資料表在每一步驟中只有一個資料列，並且在連續的步驟中從 1 取值到 100。在第 100 步時，由於 WHERE 子句而沒有輸出，因此結束查詢。

遞迴查詢通常用於處理分層或樹狀結構的資料。一個實用的例子是，這個查詢用來找到產品的所有直接和間接子部分，只產出一個顯示即時包含這些資訊的資料表：

WITH RECURSIVE included_parts(sub_part, part, quantity) AS (
    SELECT sub_part, part, quantity FROM parts WHERE part = 'our_product'
  UNION ALL
    SELECT p.sub_part, p.part, p.quantity
    FROM included_parts pr, parts p
    WHERE p.part = pr.sub_part
  )
SELECT sub_part, SUM(quantity) as total_quantity
FROM included_parts
GROUP BY sub_part

使用遞迴查詢時，務必確保查詢的遞迴部分最終不回傳資料列，否則查詢將會無限循環。有時，使用 UNION 而不是 UNION ALL 可以透過丟棄與先前輸出行重覆的資料列來達成此目的。但是，循環查詢通常不涉及完全重複的輸出資料列：可能需要檢查一個或幾個欄位，以查看是否在之前就已經達到相同的點。處理這種情況的標準方法是從已經訪問過的陣列中，計算其值。例如，以下查詢是，使用連接欄位搜尋資料表網路圖：

WITH RECURSIVE search_graph(id, link, data, depth) AS (
        SELECT g.id, g.link, g.data, 1
        FROM graph g
      UNION ALL
        SELECT g.id, g.link, g.data, sg.depth + 1
        FROM graph g, search_graph sg
        WHERE g.id = sg.link
)
SELECT * FROM search_graph;

如果連接關係包含循環，則此查詢將持續循環。因為我們需要一個「depth」輸出，只要將 UNION ALL 更改為 UNION 就不會停止循環。相反地，我們需要瞭解到，在遵循特定的連接路徑的情況下，我們是否再一次到達同樣的資料列。我們增加兩個欄位 path 和 cycle 到有循環傾向的查詢之中：

WITH RECURSIVE search_graph(id, link, data, depth, path, cycle) AS (
        SELECT g.id, g.link, g.data, 1,
          ARRAY[g.id],
          false
        FROM graph g
      UNION ALL
        SELECT g.id, g.link, g.data, sg.depth + 1,
          path || g.id,
          g.id = ANY(path)
        FROM graph g, search_graph sg
        WHERE g.id = sg.link AND NOT cycle
)
SELECT * FROM search_graph;

除了防止循環之外，陣列內容本身通常也是有用的，表示為達到任何特定資料列所採取的「path」。

在一般情況下，需要檢查多個欄位來識別是一個循環，請使用資料列陣列來處理。例如，如果我們需要比較欄位 f1 和 f2：

WITH RECURSIVE search_graph(id, link, data, depth, path, cycle) AS (
        SELECT g.id, g.link, g.data, 1,
          ARRAY[ROW(g.f1, g.f2)],
          false
        FROM graph g
      UNION ALL
        SELECT g.id, g.link, g.data, sg.depth + 1,
          path || ROW(g.f1, g.f2),
          ROW(g.f1, g.f2) = ANY(path)
        FROM graph g, search_graph sg
        WHERE g.id = sg.link AND NOT cycle
)
SELECT * FROM search_graph;

小技巧

在通常情況下，只需要檢查一個欄位來識別週期，就會省略 ROW() 語法。這可以使用簡單的陣列而不用複合型別的陣列，從而獲得效率。

小技巧

遞迴查詢評估演算法以廣度優先搜尋次序產生其輸出。你也可以按照深度優先的搜尋順序顯示結果，方法是以外部查詢 ORDER BY 「path」欄位。

當你不確定是否可能會形成循環時，測試查詢的一個有用的技巧是在父查詢中放置一個 LIMIT。例如，這個查詢沒有 LIMIT，將會無限循環：

WITH RECURSIVE t(n) AS (
    SELECT 1
  UNION ALL
    SELECT n+1 FROM t
)
SELECT n FROM t LIMIT 100;

這是有效的，因為 PostgreSQL 的實作的關係，看起來像是執行一個 WITH 查詢的許多行，但實際上是由父查詢獲取的。不建議在產品階段中使用這個技巧，因為其他系統的工作方式可能不同。此外，如果你以外部查詢對遞迴查詢的結果進行排序或將它們與某個其他資料表交叉查詢，則通常不可行，因為在這種情況下，外部的查詢通常會嘗試獲取所有 WITH 查詢的輸出。

WITH 查詢的一個有用的屬性是，每次執行父查詢時，它們只被評估一次，即使它們被父查詢或兄弟的 WITH 查詢引用多次。因此，在多個地方需要昂貴的計算可以放在 WITH 查詢中以避免重複的工作。另一個可能的應用是防止不必要多重評估的副作用。然而，如同硬幣有反面一樣，查詢優化器不太可能限制從父查詢向下推入的是 WITH 查詢而不是普通的子查詢。WITH 查詢通常會按其撰寫方式進行評估，而不會抑制父查詢之後可能丟棄的資料列。（但是，如上所述，如果查詢的引用只需要有限的資料列數量，評估可能會提前結束。）

上面的例子只說明 WITH 與 SELECT 一起使用，但是它也可以以同樣的方式附加到INSERT、UPDATE 或 DELETE。在每種情況下，它都有效地提供了可以在主查詢中可引用的臨時資料表。

7.8.2. WITH 中的資料修改語法

你可以在 WITH 中使用資料修改語法（INSERT、UPDATE 或 DELETE）。 這使你可以在同一個查詢中執行多個不同的操作。範例如下：

WITH moved_rows AS (
    DELETE FROM products
    WHERE "date" >= '2010-10-01' AND
          "date" < '2010-11-01'
    RETURNING *
) INSERT INTO products_log SELECT * FROM moved_rows;

這個查詢有效地將資料列從 products 搬移到products_log。WITH 中的 DELETE 從 products 中刪除指定的資料列，透過 RETURNING 子句回傳其內容；然後主查詢讀取該輸出並將其插入到 products_log 中。

上面例子的很好的一點是，WITH 子句被附加到 INSERT，而不是使用 INSERT 中的子查詢。這是必要的，因為資料修改語句只能在最上層語句的 WITH 子句中使用。但是，以一般的 WITH 變數可見性規則，可以從子查詢中引用 WITH 語句的輸出。

WITH 中的資料修改語句通常具有 RETURNING 子句（詳見第 6.4 節），如上例所示。它是 RETURNING 子句的輸出，而不是資料修改語句的目標資料表，它構成了查詢的其餘部分可以引用的臨時資料表。如果 WITH 中的資料修改語句沒有 RETURNING 子句，則它就不構成臨時資料表，並且不能在查詢的其餘部分引用。這樣的陳述將被執行。一個不是特別有用的例子是：

WITH t AS (
    DELETE FROM foo
) DELETE FROM bar;

這個例子將刪除 foo 和 bar 資料表中的所有資料列。報告給客戶端的受影響資料列的數量將只包括從 bar 中刪除的資料列。

資料修改語句中的遞迴的自我引用是不被允許的。在某些情況下，可以通過引用遞迴 WITH 的輸出來解決這個限制，例如：

WITH RECURSIVE included_parts(sub_part, part) AS (
    SELECT sub_part, part FROM parts WHERE part = 'our_product'
  UNION ALL
    SELECT p.sub_part, p.part
    FROM included_parts pr, parts p
    WHERE p.part = pr.sub_part
  )
DELETE FROM parts
  WHERE part IN (SELECT part FROM included_parts);

該查詢將刪除產品的所有直接和間接子部分。

WITH 中的資料修改語句只執行一次，並且一定會完成，與主查詢是否讀取其所有（或者甚至是任何）輸出無關。請注意，這與 SELECT 在 WITH 之中的規則不同：如前一節所述，僅在主要查詢要求其輸出的情況下執行 SELECT。

WITH 中的子語句會與主查詢平行執行。因此，在 WITH 中使用資料修改語句時，指定更新的實際發生順序是不可預知的。所有的語句都使用相同的快照執行（見第 13 章），所以它們不能在目標資料表上「看到」對方所產生的變更。 這減輕了資料列更新的實際順序時不可預測性的影響，並且意味著回傳資料是在不同 WITH 子語句和主查詢之間傳遞變化的唯一方式。 範例如下所示：

WITH t AS (
    UPDATE products SET price = price * 1.05
    RETURNING *
)
SELECT * FROM products;

外面的 SELECT 將會在 UPDATE 的執行之前就回傳原始價格

WITH t AS (
    UPDATE products SET price = price * 1.05
    RETURNING *
)
SELECT * FROM t;

外面的 SELECT 將會回傳更新後的資料。

企圖在單個語句中更新同一資料列兩次是不被允許的。只有一個修改會發生，但是要可靠地預測哪一個是不容易的（有時不可能）。 這也適用於刪除已在同一語句中更新的資料列：僅更新會被執行。因此，通常你應該避免企圖在單個語句中修改單個資料列兩次。特別注意避免在 WITH 子語句中使用可能會被主語句或其子查詢所影響的資料列。這種查詢語句的效果是不可預測的。

目前來說，在 WITH 中使用資料修改語句的目標資料表都不能有條件規則，也不能有 ALSO 規則，也不能有擴展為多個語句的 INSTEAD 規則。

在查詢產生了一個輸出資料表（處理了資料列表之後）之後，可以對其資料列進行排序。如果未選擇排序，則資料列將以未指定的順序回傳。在這種情況下的實際順序將取決於資料掃描和交叉查詢類型以及磁碟上的順序，但不能依賴它。只有明確選擇了排序方式，才能保證特定的輸出排序。

以 ORDER BY 子句指定排序順序：

排序表示式可以在查詢的資料列表中有效的任何表示式。 一個例子是：

當指定多個表示式時，後面的表示式用於前面表示式都相同的資料進行排序。每個表示式可以跟隨一個選擇性的 ASC 或 DESC 關鍵字來設定排序方向為升冪或降冪。 ASC 排序是預設的選項。升冪首先放置較小的值，其中「較小」是根據「<」運算元定義的。 同樣，降冪也是由「>」運算元決定的。

NULLS FIRST 和 NULLS LAST 選項可用於確定在排序順序中是否出現空值出現在非空值之前或之後。預設情況下，空值排序大於任何非空值；也就是 NULLS FIRST 是 DESC 選項的預設值，否則就是 NULLS LAST。

請注意，排序選項是針對每個排序欄位獨立考慮的。例如 ORDER BY x, y DESC 是指 ORDER BY x ASC, y DESC，它與 ORDER BY x DESC, y DESC 不同。

排序表示式也可以是輸出欄位的欄位標籤或編號，如下所示：

兩者都按第一個輸出欄位排序。請注意，輸出欄位名稱必須獨立，也就是說，不能在表示式中使用 - 例如，這樣是不正確的：

這種限制是為了減少歧義。 即使 ORDER BY 項目是一個簡單的名字，可以匹配輸出欄位名稱或者資料表表示式中的一項，這仍然是會混淆的。在這種情況下請使用輸出欄位。如果您使用 AS 來重新命名輸出欄位以匹配其他資料表欄位的名稱，只會導致混淆。

可以將 ORDER BY 應用於 UNION、INTERSECT 或 EXCEPT 組合的結果，但在這種情況下，只允許按輸出欄位名稱或數字進行排序，而不能使用表示式進行排序。

貨幣型別儲存具有固定小數精確度的貨幣數量；詳見表 8.3。 小數精確度視資料庫的 設定而定。表中顯示的範圍假設有兩個小數位。有許多可以接受的格式，包括整數和浮點數字，以及典型的貨幣格式，例如如「$1,000.00」。 輸出時通常採用後者的形式，但取決於語言環境（locale）。

Table 8.3. Monetary Types

由於此資料型別的輸出是與區域設定有關的，因此可能無法將貨幣資料載入到不同 lc_monetary 設定的資料庫中。為避免出現問題，在將轉換恢復到新的資料庫之前，請確保 lc_monetary 與轉換的資料庫中的設定值相容。

numberic、int 和 bigint 資料型別的值可以轉換為 money。從 real 和 double precision 資料型別轉換會先轉為 numeric 來完成，例如：

但是，並不推薦這樣做。由於四捨五入誤差的可能性，不應該使用浮點數來處理貨幣。

money 型別的數值可以轉換為 numeric 而不會損失精確度。轉換為其他型別可能會失去精確性，而且還必須分兩步驟完成：

當貨幣數值除以另一貨幣數值時，結果會是 double precision（即純數，而不是貨幣）；貨幣單位會相互抵消。

VALUES 提供了一種產生「靜態資料表」的方法，可以在查詢中使用，而不必實際創建和寫入磁碟上的資料表。其語法是

每個括號內的表示式列表在資料表中生成一個資料列。列表必須具有相同數量的元素（即資料表中的欄位數），並且每個列表中的對應條目必須具有兼容的資料型別。 分配給結果中每個欄位的實際資料型別，使用與 UNION 相同的規則來給定（請參閱）。

如下範例所示：

將回傳一個兩個欄位三個資料列的資料表。這實際上相當於：

預設情況下，PostgreSQL 會將名稱 column1、column2 等分配給 VALUES 資料表的欄位。欄位名稱並不是由 SQL 標準規定的，不同的資料庫系統會以不同的方式賦予，所以通常以資料表別名列表覆寫預設名稱會比較好，如下所示：

在語法上，VALUES 接在表示式列表之後被視為等同於：

並可以出現在任何一個 SELECT 可以使用的地方。例如，你可以將其用作為 UNION 的一部分，或者為其增加排序規則（ORDER BY、LIMIT 和 OFFSET）。在 INSERT 命令中，VALUES 最常來作為資料源，其次最常在子查詢。

bytea 資料型別允許儲存位元組字串；詳見 。

Table 8.6. Binary Data Types

位元組字串是位元組的序列。位元組字串以兩種方式與字串區分開來。首先，位元組字串特別允許儲存零值的位元組和其他「不可列印」位元組（通常是在 32 到 126 範圍之外的位元組）。字串不允許全為零位元組，並且還禁止資料庫選擇無效的字元集編碼序列。其次，對位元組字串的操作處理實際的位元組，而字串的處理取決於區域設定。簡而言之，位元組字串適合於儲存程式設計師認為是「raw bytes」的資料，而字串適合於儲存文字。

bytea 型別支援兩種輸入和輸出的外部格式：PostgreSQL 既有的「escape」格式和「十六進位」格式，輸入時始終接受這兩個。輸出格式取決於組態參數 ；預設值為十六進位。（注意，在 PostgreSQL 9.0 中引入了十六進位格式；早期版本和一些工具並無法解譯它。）

SQL 標準定義了一種不同的位元組字串型別，稱為 BLOB 或 BINARY LARGE OBJECT。輸入格式與 bytea 不同，但提供的函數和運算子大致相同。

8.4.1. bytea 十六進位格式

「十六進位」格式將二進位資料編碼為每個位元組為 2 個十六進位數字，儲存不反轉。整個字符串前面是序列 \x（以區別於轉譯格式）。在某些情況下，初始倒斜線可能需要透過加倍來進行轉譯，在相同的情況下，倒斜線必須以轉譯格式加倍；細節如下。十六進位數字可以是大寫或小寫，並且在數字組之間允許空格（但不在數字組內，也不在起始 \x 序列中）。十六進位格式與各種外部應用程序和協議相容，並且轉換速度往往比轉譯格式更快，因此偏好使用它。

例如：

8.4.2. bytea 轉譯（escape）格式

「轉義」格式是 bytea 型別的傳統 PostgreSQL 格式。它採用將位元組字串表示為 ASCII 字元序列的方法，同時將那些不能表示為 ASCII 字元的位元組轉換為特殊的轉譯序列。如果從應用程序的角度來看，將位元組表示為字元是有意義的，那麼這種表示可以很方便。但實際上它通常會令人困惑，因為它模糊了位元組字串和字串之間的區別，而且所選擇的特定轉譯機制也有點笨拙。因此，對於大多數新的應用程序，應該避免使用此格式。

以轉譯格式輸入 bytea 值時，必須轉譯某些值的位元組，也同時可以轉譯所有位元組值。通常，要轉譯位元組，請將其轉換為三位數的八進位值，並在其前面加一個倒斜線（或兩個倒斜線，如果要使用轉譯字串語法將值寫為文字的話）。倒斜線本身（位元組 92）也可以用雙倒斜線表示。 列出了必須轉譯的字元，並在適合的情況下提供了備用轉譯序列。

Table 8.7. bytea Literal Escaped Octets

Table 8.8. bytea Output Escaped Octets

根據您使用的 PostgreSQL 的前端，在轉譯和未轉譯 bytea 字串方面可能還有其他工作要做。例如，如果您的界面會自動轉譯這些，您可能還必須轉譯換行符號和回行首符號。

數字型別由兩位數，四位數和八位數整數，四位元組和八位元組的浮點數以及可調式精確度的小數組成。列出了可用的類型。

Table 8.2. Numeric Types

描述了數字型別常數的語法。 數字型別有一整套相應的算術運算元和函數。有關更多訊息，請參閱第 9 章。 以下各節將詳細介紹這些型別。

8.1.1. 整數型別（Integer Types）

smallint、integer 和 bigint 型別儲存整數，即不包含小數部分的各種範圍的數字。嘗試儲存在允許的範圍之外的數值將會導致錯誤。

「integer」型別是常見的選擇，因為它提供了數值範圍、儲存空間及效能之間的最佳平衡。「smallint」 列別通常只在磁碟空間不足的情況下使用。「bigint」 型別被設計用於整數型別的範圍不足時。

SQL僅指定整數型別 integer（或 int）、smallint 和 bigint。 型別名稱 int2、int4 和 int8 則是延伸型別，也有一些其他 SQL 資料庫系統使用。

8.1.2. 可調式精確度數值型別（NUMERIC Type）

數字型別可以儲存很多位數的數字。特別建議使用在要求正確性的地方，像是儲存貨幣金額或其他數量。使用數值的計算在可能需要的情況下得到確切的結果，例如 加法、減法、乘法。但是，與整數型別或下一節中介紹的浮點型別相比，對數值的計算速度非常緩慢。

我們使用下面的術語：數字的「scale」是小數點右邊的小數部分，也就是小數的位數。數字的「precision」是整數中有效位數的總數，即小數點兩邊的位數總合。所以 23.5141 的 precision 是 6，scale 是 4。整數可以被認為是 scale 為 0。

可以配置數字欄位的最大 precision 和最大 scale。要宣告數字型別的欄位，請使用以下語法：

precision 必須是正值，scale 為零或正值。或是：

選擇 0 為 scale。這樣使用：

沒有任何 precision 或 scale 的話，就會建立一個欄位，其欄位中可以儲存任何 precision 和 scale 的數字值，直到達到 precision 的極限。這種型別的欄位不會將輸入值強制轉為任何特定的 scale，其中具有聲明比例的數字欄位會將輸入值強制為該 scale。 （SQL 標準需要預設 scale 為 0，即強制為整數精度，我們發現這樣做有點無用。如果你擔心可移植性，請務必明確指定 precision 和 scale。

注意

在型別宣告中明確指定時允許的最大 precision 為 1000；沒有指定 precision 的NUMERIC 為 Table 8.2 中所述的限制。

如果要儲存的小數位數大於欄位所宣告的 scale，則係統會將值四捨五入到宣告所指定的小數位數。然後，如果小數點左邊的位數超過宣告的 precise 減去聲明的 scale 的話，則會產生錯誤。

數字內容的實體儲存不會有任何額外的前導位數或補零。因此，欄位宣告的 precise 和 scale 是最大值，而不是固定的分配。（在這個意義上，數字型別更像是 varchar(n) 而不是 char(n)。） 實際儲存的要求是每四個十進制數字組加兩個位元組，再加上三到八個位元組的額外配置。

除了普通的數值之外，數字型別還允許特殊值 NaN，意思是「不是一個數字」。 NaN 的任何操作都會產生另一個 NaN。在 SQL 指令中將此值作為常數寫入時，必須在其中使用單引號，例如 UPDATE table SET x = 'NaN'。 在輸入時，字串 NaN 識別是不區分大小寫的。

注意

「非數字」的概念在大多數實作中，NaN 不被視為等於任何其他數值（包括 NaN）。為了允許數值在樹狀索引中排序和使用，PostgreSQL 將 NaN 值視為相等或大於所有的非 NaN 值。

decimal 和 numeric 的型別是相同的。 這兩種型別都是 SQL 標準的一部分。

當需要四捨五入時，數字型別會往離零較遠的值調整，而（在大多數機器上）實數和雙精度型別會調整到最接近的偶數。 例如：

8.1.3. 浮點數型別（Floating-Point Types）

資料型別中 real 和 double 是非精確的、可變精確度的數字型別。在實務上，這些型別通常是針對二進制浮點數運算（分別為單精度和雙精度）的IEEE 754標準的實作，需要底層的中央處理器、作業系統和編譯器支持。

非精確意味著某些值不能完全轉換為內部格式，並以近似值儲存，因此儲存和檢索值可能會表現出輕微的差異。管理這些誤差以及它們如何計算傳遞是數學和計算機科學分支的主題，除了以下幾點之外，這裡不再討論：

• 如果你需要精確的儲存和計算（例如貨幣金額），請改為使用 numeric 型別。

• 如果你想對這些型別做任何重要的複雜計算，特別是如果你依賴邊界情況下的某些行為（極大極小值或超過上下限），你應該仔細評估實作方式。

• 比較兩個相等的浮點數值可能並不總是按預期中直覺的方式運作。

在大多數平台上，real 型別的範圍至少為 1E-37 至 1E + 37，精確度至少為 6 位數十進制數字。double 型別的範圍通常在 1E-307 至 1E + 308 之間，精確度至少為 15 位數。數值太大或太小都會導致錯誤。如果輸入數字的精確度太高，四捨五入的情況則可能會發生。數字太接近於零，卻不能表示為零的話，將導致 underflow 超過下限的錯誤。

注意

除了普通的數值之外，浮點型別還有幾個特殊的值：

Infinity -Infinity NaN

這些分別代表 IEEE 754 特殊值「無限大」、「負無限大」和「非數字」。（在浮點數計算不符合 IEEE 754 標準的機器上，這些值可能無法如期運作。）在 SQL 指令中將這些值作為常數寫入時，必須在其放入單引號中，例如 UPDATE table SET x = '-Infinity'。 在輸入時，這些字串識別是不區分大小寫的。

注意

IEEE 754 規定 NaN 不應與任何其他浮點數值（包括NaN）相等。為了允許浮點值在樹狀索引中排序和使用，PostgreSQL 將 NaN 視為相等或大於所有非 NaN 的數值。

PostgreSQL 也支援 SQL 標準的 float 和 float(p) 來表示非精確的數字型別。這裡，p 指的是二進位數字的最小可接受的精確度。PostgreSQL 接受 float(1) 到 float(24) 選擇視為 real 型別，而 float(25) 到 float(53) 則視為 double。p 超出允許範圍的話會產生錯誤。沒有指定精確度的浮點數意味著 double。

注意

假設 real 和 double 的尾數分別為 24 位和 53 位，以 IEEE 標準浮點數實作而言是正確的。在非 IEEE 平台上，它可能會有一些小問題，但為了簡單起見，最好在所有平台上都使用相同的 p 範圍。

8.1.4. 序列型別（Serial Types）

注意

資料型別 smallserial、serial 和 bigserial 都不是真正的型別，而僅僅是建立唯一識別欄位（類似於某些其他資料庫所支援的 AUTO_INCREMENT 屬性）的方便型別語法。以目前的實作方式，請使用：

相當於以下的指令：

因此，我們建立了一個整數欄位，並將其預設值設定為序列數字產生器。使用 NOT NULL 限制條件來確保無法插入空值。（在大多數情況下，你還需要附加一個 UNIQUE 或 PRIMARY KEY 限制條件來防止偶然插入重複值，但這不是自動的。） 最後，這個序列被標記為「owned by」欄位，以便在欄位或資料表被刪除時一併被刪除。

注意

要將序列的下一個值插入到序列欄位中，請指定序列欄位應被分配其預設值。這可以透過從 INSERT 語句中欄位列表中排除欄位或使用DEFAULT關鍵字來完成。

型別名稱 serial 和 serial4 是等價的：都是建立整數（integer）欄位。型別名稱 bigserial 和 serial8 也以相同的方式作用，差別是他們建立一個 bigint 的欄位。如果你預期在資料表的整個生命週期中使用超過 2^31 個標識符，則應使用 bigserial。型別名稱 smallserial 和 serial2 也是以相同的，而除了它們是建立一個 smallint 欄位。

當擁有的欄位被刪除時，為序列欄位創建的序列也將自動刪除。但你可以刪除序列而不刪除欄位，這會強制刪除欄位的預設表示式。

PostgreSQL 支援完整的 SQL 日期和時間格式，如表 8.9 所示。對於這些資料型態能使用的操作，將會在說明。

Table 8.9. 日期/時間型態

注意

SQL 標準中要求 timestamp 的效果等同於 timestamp without time zone，對此 PostgreSQL 尊重這個行為。同時 PostgreSQL 額外擴充了 timestamptz 作為 timestamp with time zone 的縮寫。

time、timestamp 和 interval 接受 p 作為非必須的精度參數，可指定秒的欄位保留的小數位數。預設情況下，精度沒有明確的界限。其中 p 允許的範圍是 0 到 6。

interval 型態有個額外的選項，可以寫下下列其中一個詞組來限制存放的欄位：

需注意若是 fields 和 p 同時指定時，fields 必須要包含 SECOND。這是因為精度只會套用在秒上。

time with time zone 型態是由 SQL 標準所定義的，但是在定義中展示的屬性會導致對有用性產生疑問。在多數狀況下，date、time、timestamp without time zone 和 timestamp with time zone 的組合應該就能提供任何應用程式需要的完整日期/時間功能。

abstime 和 reltime 型態是較低精度的內部用型態，並不建議將這些型態用在應用程式中；這些內部型態也可能在未來的釋出中消失。

8.5.1. 日期/時間輸入

其中 p 是非必須的精度設定，用來指定秒欄位的小數位數。精度可以用來指定 time、timestamp 和 interval 型態，可指定範圍為 0 到 6。如果沒有指定精度時，預設將以字面數值的精度為準（但最多不超過 6 位）。

8.5.1.1. 日期

表 8.10. 日期輸入

8.5.1.2. 時間

time-of-day 格式包含 time [ (p) ] without time zone和time [ (_p_\) \] with time zone，其中 time 單獨出現時等同於 time without time zone。

表 8.11. 時間輸入

表 8.12. 時區輸入

8.5.1.3. 時間戳記

時間戳記型態的合法輸入，依序包含了日期、時間、非必須的時區、以及非必須的 AD 或者 BC。 （其中，AD 或者 BC 也可以寫在時區前面，但這並非推薦的格式。）因此：

以及：

都是遵循 ISO 8601 標準的合法值。除此之外，常見的格式：

也有支援。

SQL 標準中，timestamp without time zone 和 timestamp with time zone 字面可以在時間後面加上 “+” 或 “-” 符號和時差來做區別，因此根據這個標準，

是 timestamp without time zone 型態，而

則是 timestamp with time zone 型態。PostgreSQL 從不會在識別型態前就解析字面的內容，因此會將上述兩種值都視為 timestamp without time zone 型態。如要確保字面會被視為 timestamp with time zone，請給它正確而明確的型態：

在一個已被確定為沒有時區的時間戳記的字串中，PostgreSQL 將默默地忽略任何時區指示。也就是說，結果值是從輸入值中的日期/時間字串產生的，而不針對時區進行調整。

沒有時區的時間戳記和帶時區的時間戳記之間的轉換通常假定應該採用沒有時區值的時間戳記或本地時間所給予的時區。可以使用 AT TIME ZONE 為指定轉換不同的時區。

8.5.1.4. 特殊值

為方便起見，PostgreSQL 支援幾個特殊的日期/時間輸入值，如 Table 8.13 所示。infinaity 和 -infinity 值在系統內部有特別的表示，但不會顯示；而其他的只是符號縮寫，在閱讀時會轉換為普通的日期/時間值。（特別是，now 和相關的字串一旦被讀取就會被轉換為特定的時間值。）當在 SQL 命令中要作為常數使用時，所有這些值都需要用單引號括起來。

Table 8.13. Special Date/Time Inputs

8.5.2. Date/Time Output

Table 8.14. Date/Time Output Styles

Note

ISO 8601 specifies the use of uppercase letter T to separate the date and time. PostgreSQLaccepts that format on input, but on output it uses a space rather than T, as shown above. This is for readability and for consistency with RFC 3339 as well as some other database systems.

Table 8.15. Date Order Conventions

8.5.3. Time Zones

Time zones, and time-zone conventions, are influenced by political decisions, not just earth geometry. Time zones around the world became somewhat standardized during the 1900s, but continue to be prone to arbitrary changes, particularly with respect to daylight-savings rules. PostgreSQL uses the widely-used IANA (Olson) time zone database for information about historical time zone rules. For times in the future, the assumption is that the latest known rules for a given time zone will continue to be observed indefinitely far into the future.

PostgreSQL endeavors to be compatible with the SQL standard definitions for typical usage. However, the SQL standard has an odd mix of date and time types and capabilities. Two obvious problems are:

• Although the date type cannot have an associated time zone, the time type can. Time zones in the real world have little meaning unless associated with a date as well as a time, since the offset can vary through the year with daylight-saving time boundaries.

• The default time zone is specified as a constant numeric offset from UTC. It is therefore impossible to adapt to daylight-saving time when doing date/time arithmetic across DST boundaries.

To address these difficulties, we recommend using date/time types that contain both date and time when using time zones. We do not recommend using the type time with time zone (though it is supported by PostgreSQL for legacy applications and for compliance with the SQL standard). PostgreSQL assumes your local time zone for any type containing only date or time.

PostgreSQL allows you to specify time zones in three different forms:

• In addition to the timezone names and abbreviations, PostgreSQL will accept POSIX-style time zone specifications of the form STDoffset or STDoffsetDST, where STD is a zone abbreviation, offset is a numeric offset in hours west from UTC, and DST is an optional daylight-savings zone abbreviation, assumed to stand for one hour ahead of the given offset. For example, if EST5EDT were not already a recognized zone name, it would be accepted and would be functionally equivalent to United States East Coast time. In this syntax, a zone abbreviation can be a string of letters, or an arbitrary string surrounded by angle brackets (<>). When a daylight-savings zone abbreviation is present, it is assumed to be used according to the same daylight-savings transition rules used in the IANA time zone database's posixrules entry. In a standard PostgreSQL installation, posixrules is the same as US/Eastern, so that POSIX-style time zone specifications follow USA daylight-savings rules. If needed, you can adjust this behavior by replacing the posixrules file.

In short, this is the difference between abbreviations and full names: abbreviations represent a specific offset from UTC, whereas many of the full names imply a local daylight-savings time rule, and so have two possible UTC offsets. As an example, 2014-06-04 12:00 America/New_York represents noon local time in New York, which for this particular date was Eastern Daylight Time (UTC-4). So 2014-06-04 12:00 EDT specifies that same time instant. But 2014-06-04 12:00 EST specifies noon Eastern Standard Time (UTC-5), regardless of whether daylight savings was nominally in effect on that date.

To complicate matters, some jurisdictions have used the same timezone abbreviation to mean different UTC offsets at different times; for example, in Moscow MSK has meant UTC+3 in some years and UTC+4 in others. PostgreSQLinterprets such abbreviations according to whatever they meant (or had most recently meant) on the specified date; but, as with the EST example above, this is not necessarily the same as local civil time on that date.

One should be wary that the POSIX-style time zone feature can lead to silently accepting bogus input, since there is no check on the reasonableness of the zone abbreviations. For example, SET TIMEZONE TO FOOBAR0 will work, leaving the system effectively using a rather peculiar abbreviation for UTC. Another issue to keep in mind is that in POSIX time zone names, positive offsets are used for locations west of Greenwich. Everywhere else, PostgreSQLfollows the ISO-8601 convention that positive timezone offsets are east of Greenwich.

In all cases, timezone names and abbreviations are recognized case-insensitively. (This is a change from PostgreSQL versions prior to 8.2, which were case-sensitive in some contexts but not others.)

• The SQL command SET TIME ZONE sets the time zone for the session. This is an alternative spelling of SET TIMEZONE TO with a more SQL-spec-compatible syntax.

• The PGTZ environment variable is used by libpq clients to send a SET TIME ZONE command to the server upon connection.

8.5.4. Interval Input

interval values can be written using the following verbose syntax:

Quantities of days, hours, minutes, and seconds can be specified without explicit unit markings. For example, '1 12:59:10' is read the same as '1 day 12 hours 59 min 10 sec'. Also, a combination of years and months can be specified with a dash; for example '200-10' is read the same as '200 years 10 months'. (These shorter forms are in fact the only ones allowed by the SQL standard, and are used for output when IntervalStyle is set to sql_standard.)

Interval values can also be written as ISO 8601 time intervals, using either the “format with designators” of the standard's section 4.4.3.2 or the “alternative format” of section 4.4.3.3. The format with designators looks like this:

Table 8.16. ISO 8601 Interval Unit Abbreviations

In the alternative format:

the string must begin with P, and a T separates the date and time parts of the interval. The values are given as numbers similar to ISO 8601 dates.

When writing an interval constant with a fields specification, or when assigning a string to an interval column that was defined with a fields specification, the interpretation of unmarked quantities depends on the fields. For example INTERVAL '1' YEAR is read as 1 year, whereas INTERVAL '1' means 1 second. Also, field values “to the right” of the least significant field allowed by the fields specification are silently discarded. For example, writing INTERVAL '1 day 2:03:04' HOUR TO MINUTE results in dropping the seconds field, but not the day field.

According to the SQL standard all fields of an interval value must have the same sign, so a leading negative sign applies to all fields; for example the negative sign in the interval literal '-1 2:03:04' applies to both the days and hour/minute/second parts. PostgreSQL allows the fields to have different signs, and traditionally treats each field in the textual representation as independently signed, so that the hour/minute/second part is considered positive in this example. If IntervalStyle is set to sql_standard then a leading sign is considered to apply to all fields (but only if no additional signs appear). Otherwise the traditional PostgreSQL interpretation is used. To avoid ambiguity, it's recommended to attach an explicit sign to each field if any field is negative.

Internally interval values are stored as months, days, and seconds. This is done because the number of days in a month varies, and a day can have 23 or 25 hours if a daylight savings time adjustment is involved. The months and days fields are integers while the seconds field can store fractions. Because intervals are usually created from constant strings or timestamp subtraction, this storage method works well in most cases. Functions justify_days and justify_hours are available for adjusting days and hours that overflow their normal ranges.

In the verbose input format, and in some fields of the more compact input formats, field values can have fractional parts; for example '1.5 week' or '01:02:03.45'. Such input is converted to the appropriate number of months, days, and seconds for storage. When this would result in a fractional number of months or days, the fraction is added to the lower-order fields using the conversion factors 1 month = 30 days and 1 day = 24 hours. For example,'1.5 month' becomes 1 month and 15 days. Only seconds will ever be shown as fractional on output.

Table 8.17. Interval Input

8.5.5. Interval Output

The sql_standard style produces output that conforms to the SQL standard's specification for interval literal strings, if the interval value meets the standard's restrictions (either year-month only or day-time only, with no mixing of positive and negative components). Otherwise the output looks like a standard year-month literal string followed by a day-time literal string, with explicit signs added to disambiguate mixed-sign intervals.

The output of the postgres_verbose style matches the output of PostgreSQL releases prior to 8.4 when the DateStyle parameter was set to non-ISO output.

The output of the iso_8601 style matches the “format with designators” described in section 4.4.3.2 of the ISO 8601 standard.

Table 8.18. Interval Output Style Examples

Table 8.4. Character Types

Table 8.4 列出了 PostgreSQL 中可用的通用字串型別。

SQL 定義了兩種主要字串型別：character varying(n) 和 character(n)，其中 n 是正整數。這兩種型別都可以儲存長度最多為 n 個字元（不是位元組）的字串。嘗試將較長的字串儲存到這些型別的欄位中將産生錯誤，除非多餘的字元都是空格，在這種情況下，字串將被截斷為最大長度。（這個有點奇怪的異常是 SQL 標準所要求的。）如果要儲存的字串比宣告的長度短，則 character 型別的值將被空格填充；character varying 的值將只儲存較短的字串。

如果明確地將值轉換為 character varying(n) 或 character(n)，則超長值將被截斷為 n 個字元而不會引發錯誤。（這也是 SQL 標準所要求的。）

型別 varchar(n) 和 char(n) 分別是 character varying(n) 和 character(n) 的別名。沒有長度的 character 等同於 character(1)。如果在沒有長度的情況下使用 character varying，則該型別接受任何長度的字串。後者是 PostgreSQL 延伸功能。

另外，PostgreSQL 提供了 text 型別，它儲存任意長度的字串。雖然型別 text 不在 SQL 標準中，但是其他幾個 SQL 資料庫管理系統也支援它。

character 的值用空格填充到指定的長度 n，並以這種方式儲存和顯示。但是，在比較兩個型別字串時，尾隨空格在語義上無關緊要會被忽略。在空格很重要的排序規則中，這種行為會產生意想不到的結果; 例如 SELECT 'a '::CHAR(2) collate "C"<E'a\n'::CHAR(2) 會回傳 true，即使 C 語言環境會認為空格大於換行符。將字串轉換為其他字串型別之一時，將刪除尾隨的空格。請注意，尾隨空格在 character varying 和 text 方面具有語義重要性，尤其在使用樣式匹配時，即 LIKE 和正規表示式。

短字串（126 個位元組以下）的儲存要求是 1 個位元組加上實際字串，其中包括字串空間填充。較長的字串有 4 個位元組的開銷而不是 1。長字串由系統自動壓縮，因此磁碟上的物理需求可能更少。非常長的值也儲存在後台的資料表中，這樣它們就不會干擾對較短欄位的快速存取。在任何情況下，可儲存的最長字串大約為 1 GB。（資料型別宣告中 n 允許的最大值小於此值。更改此值沒有用，因為使用多位元組字串編碼時，位元組數和字元數可能完全不同。如果您希望儲存沒有特定上限的長字串，使用不帶長度的 text 或 character varying，而不是隨便設定長度限制。）

小提醒

這三種型別之間並沒有效能差異，除了使用空白填充類型時增加的儲存空間之外，以及一些額外的 CPU 週期來檢查儲存長度與欄位中的長度。雖然 character(n) 在其他一些資料庫系統中具有效能優勢，但 PostgreSQL 中並沒有這樣的優勢；事實上，由於額外的儲存成本，character(n) 通常是三者中最慢的。在大多數情況下，應使用 text 或 character varying。

有關字串文字語法的資訊，請參閱；有關可用運算子和函數的資訊，請參閱。資料庫字元集決定用於儲存文字的字元集；有關字元集支援的更多訊息，請參閱。

Example 8.1. Using the Character Types

PostgreSQL 中還有另外兩種固定長度的字串型別，如 Table 8.5 所示。name 型別僅用於在內部系統目錄中儲存指標，並非供一般使用者使用。它的長度目前定義為 64 個位元組（63 個可用字元加結尾符號），但應視 C 原始碼中的常數 NAMEDATALEN 而定。長度在編譯時設定（因此可以根據特殊用途進行調整）; 預設的最大長度可能會在將來的版本中變更。型別「“char”」（注意雙引號）與 char(1) 的不同之處在於它僅使用一個位元組的儲存空間。它在系統目錄中作為簡單內部使用的列舉型別。

Table 8.5. Special Character Types

PostgreSQL 支援標準 SQL 的布林型別，如表 [Table 8-19]("DATATYPE-BOOLEAN-TABLE") 所示。布林型別有幾種狀態: "true"、"false"，和第三種狀態 "unknown"，"unknown" 會用 SQL 的 null 值表示。

Table 8-19. 布林型別的資料型態描述

以下的字詞都可以代表 "true" 狀態:

"false" 狀態則可以用以下的字詞表示:

開頭和結尾的空白都會被忽略，也不分大小寫。 為了符合 SQL 用法，建議使用關鍵字 "TRUE" 和 "FALSE"。

[Example 8-2]("DATATYPE-BOOLEAN-EXAMPLE") 使用字母 t 和 f，來顯示布林型別的輸出。

Bit strings are strings of 1's and 0's. They can be used to store or visualize bit masks. There are two SQL bit types:bit(n)andbit varying(n), wherenis a positive integer.

bittype data must match the lengthnexactly; it is an error to attempt to store shorter or longer bit strings.bit varyingdata is of variable length up to the maximum lengthn; longer strings will be rejected. Writingbitwithout a length is equivalent tobit(1), whilebit varyingwithout a length specification means unlimited length.

Note:If one explicitly casts a bit-string value tobit(n), it will be truncated or zero-padded on the right to be exactlynbits, without raising an error. Similarly, if one explicitly casts a bit-string value tobit varying(n), it will be truncated on the right if it is more thannbits.

Refer tofor information about the syntax of bit string constants. Bit-logical operators and string manipulation functions are available; see.

Example 8-3. Using the Bit String Types

A bit string value requires 1 byte for each group of 8 bits, plus 5 or 8 bytes overhead depending on the length of the string (but long values may be compressed or moved out-of-line, as explained infor character strings).

Geometric data types represent two-dimensional spatial objects. shows the geometric types available in PostgreSQL.

Table 8.20. Geometric Types

A rich set of functions and operators is available to perform various geometric operations such as scaling, translation, rotation, and determining intersections. They are explained in .

8.8.1. Points

Points are the fundamental two-dimensional building block for geometric types. Values of type point are specified using either of the following syntaxes:

where x and y are the respective coordinates, as floating-point numbers.

Points are output using the first syntax.

8.8.2. Lines

Lines are represented by the linear equation Ax + By + C = 0, where A and B are not both zero. Values of type line are input and output in the following form:

Alternatively, any of the following forms can be used for input:

where (x1,y1) and (x2,y2) are two different points on the line.

8.8.3. Line Segments

Line segments are represented by pairs of points that are the endpoints of the segment. Values of type lseg are specified using any of the following syntaxes:

where (x1,y1) and (x2,y2) are the end points of the line segment.

Line segments are output using the first syntax.

8.8.4. Boxes

Boxes are represented by pairs of points that are opposite corners of the box. Values of type box are specified using any of the following syntaxes:

where (x1,y1) and (x2,y2) are any two opposite corners of the box.

Boxes are output using the second syntax.

Any two opposite corners can be supplied on input, but the values will be reordered as needed to store the upper right and lower left corners, in that order.

8.8.5. Paths

Paths are represented by lists of connected points. Paths can be open, where the first and last points in the list are considered not connected, or closed, where the first and last points are considered connected.

Values of type path are specified using any of the following syntaxes:

where the points are the end points of the line segments comprising the path. Square brackets ([]) indicate an open path, while parentheses (()) indicate a closed path. When the outermost parentheses are omitted, as in the third through fifth syntaxes, a closed path is assumed.

Paths are output using the first or second syntax, as appropriate.

8.8.6. Polygons

Polygons are represented by lists of points (the vertexes of the polygon). Polygons are very similar to closed paths, but are stored differently and have their own set of support routines.

Values of type polygon are specified using any of the following syntaxes:

where the points are the end points of the line segments comprising the boundary of the polygon.

Polygons are output using the first syntax.

8.8.7. Circles

Circles are represented by a center point and radius. Values of type circle are specified using any of the following syntaxes:

where (x,y) is the center point and r is the radius of the circle.

Circles are output using the first syntax.