1.JSON类型    PostgreSQL支持JSON和JSONB.这两种类型在使用上几乎完全一致,主要区别是: (1)JSON类型把输入的数据原封不动的存放到数据库中.JSONB类型在存放时把JSON解析成二进制格式. (2)JSONB支持在其上建索引,而JSON不能,这是JSONB的一个很大的优点. (3)JSON中会保留多余的空格,保留重复的Key,保留Key的顺序.JSONB则完全相反,不保留多余的空格,不保留重复的Key,不保留Key的顺序. JSON类型与PostgreSQL数据库

PostgreSQL 9.5以上的版本中有了很多方便的操作符,使得操作 JSON 变得非常方便了. 一. -> 和 ->> : -> 表示获取一个JSON数组元素,支持下标值(下标从0开始).Key获取.->> 表示获取一个JSON对象字符串. 代码: SELECT '[{"a":1},{"b":2},{"c":3}]'::JSON -> 1; 结果: {"b":2} 以上,::JSO

PostgresQL 字符串隐式转换JSON脚本: -- 隐式将varchar转换为json CREATE OR REPLACE FUNCTION json_in_varchar(varchar) RETURNS json AS $$ SELECT json_in($1::cstring); $$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE; DROP CAST IF EXISTS (varchar as json); CREATE CAST (varchar AS json) WITH FU

PostGreSQL 从 9.2 开始增加对 JSON 的支持.9.5 已经支持多个 JSON 函数,见 http://www.postgres.cn/docs/9.5/functions-json.html 关于如何查询返回 JSON,这里 有例子,翻译如下: 一个简单的用法就是使用 row_to_json() 函数,它接受 “行值”并返回 JSON 对象: select row_to_json(tableName) from tableName; 上面查询语句返回结果类似如下: {"id&q

--string 转 json select '{"Items":[{"Id":1,"InitStartDate":"2018-07-01T00:00:00","InitEndDate":"2018-11-13T11:46:59.461722+08:00", "CurrentStartDate":"","ProcessPercent&qu

1.select array_to_json('{{1,5},{99,100}}'::int[])

JSON 可谓风靡互联网,在数据交换使用上,其优势特别明显,其结构简洁.可读易读.形式灵活.很多 API 接口的数据都采用 JSON 来表示. PostgreSQL 对 JSON 提供了良好的支持.具体的相关函数可参考:JSON类型和函数 从使用的角度而言,个人觉得常见的应用场景为: 读取单个 JSON 的属性值 遍历单个 JSON 的所有属性 遍历一个 JSON 数组 创建一个 JSON 作为返回值 之所以仅这些简单的场景,原因在于,在应用中使用高级语言处理 JSON 与在数据库中使用那些高级

标签:goldengate postgresql oracle json 测试环境说明 Oracle:Windows 8.1 + Oracle 12.2.0.1.0 + GoldenGate 12.3.0.1.2 for oracle IP:10.155.4.150 PostgreSQL:CentOS7 + postgresql 10.10-1 + Goldengate 12.2.0.1 for PostgreSQL IP: 10.155.5.178 源端 (因为Oracle的数据库和OGG安装

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.PostgreSQL简介 1.和MySQL的比较 PostgreSQL是一个功能强大的且开源关系型数据库系统,在网上PostgreSQL和MySQL一直有大量的对比分析.大多从性能,开源协议,SQL标准,开发难度等去比较,只要有比较就会有差距和差异,看看就好. 絮叨一句:编程世界里的对比是一直存在的,但是无论对比结果如何,当业务需要的时候,该用还是要用.MySQL和PostgreSQL对比很少占上风,但是MySQL在国内的使用依旧广泛

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

本文针对目前最新版9.5.1,若非说明,文中所说文档即指官方文档.本人刚接触PostgreSQL不久,文中不免错漏,请大家指正:随着了解深入,本文[可能]会不定期更新补足. JSON PostgreSQL支持Json格式数据,有两种类型:json和jsonb.两者在效率上有所区别,而这是因为jsonb存储的是格式化后的二进制数据,所以在写入时,json类型比较快,而在检索时(注意这里说的检索不是简单的读取整个数据,而是比如检索json数据中某个键的值的场景),jsonb效率较高.一般情况下,使用

以前为了不在游戏逻辑(对象属性)变更时修改数据库,就弄了个varchar字段来表示json,由服务器逻辑(读取到内存)去操作它. 但这对运维相当不友好,也不能做一些此Json数据里查询. 所以后面就用了下ssdb,然而就在前几天才了解到postgresql支持json了(其实早在两年前就行了吧···) 就这点差不多就可以算当作mongodb用了,不过还是不支持redis的高级数据结构. 于是我就想模拟(实现)下redis(的数据结构). 就抽空看了下它的c api库:libpq,发现其请求-等待

文章来自:https://yq.aliyun.com/articles/59251?spm=5176.100239.bloglist.95.5S5P9S 德哥博客新地址:https://billtian.github.io/digoal.blog/ 德哥介绍:周正中,网名德哥 ( digoal ),目前就职于阿里云.PostgreSQL 中国社区发起人之一,PostgreSQL 象牙塔发起人之一,DBA+社群联合发起人之一,DBGeeK社区专家组成员. 德哥:看完并理解这些文章,相信你会和我一样

PostgreSQL 优势 2016-10-20 21:36 686人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MYSQL数据库(5)  PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),功能很强大.包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持,比如 IP 类型和几何类型等等. 发现很多读者都问过这样一个问题:如果打算为项目选择一款免费.开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定.针对这个问题,我们采访到了即将在Postgres中国用户20

原文Saturday morning hacks: Building an Analytics App with Flask - 由orangleliu友情翻译 ,主要是通过埋点技术来实现web网页的统计分析需求 几年前我曾今写过一篇 使用Cassandra构建分析服务 当时只是为了好玩写的,实际上 Cassandra 根本不适合我真正的需求,所以我决定写些简单的东西. 我很高兴宣布新的统计应用在过去的5个月非常稳定的运行,并且只消耗了 20M 内存.这篇文章我会展示怎样使用 Flask 来构建

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

MySQL的开发周期 在比较之前,首先提一下MySQL的开发周期. MySQL一个大版本的开发,大致经历如下几个阶段: Feature Development Feature Testing Performance Testing Lab Releases Development Milestone Releases General Availability Release(GA) Feature Development 也即是所谓的特性开发阶段.这个阶段是常规的功能点确定,代码开发,完成CR以

0. 写在前面 1. 建立运行环境 2. 添加实体和映射数据库 1. 准备工作 2. Data Annotations 3. Fluent Api 3. 包含和排除实体类型 1. Data Annotations [NotMapped] 排除实体和属性 2. Fluent API [Ignore] 排除实体和属性 4. 列名称和类型映射 1. Data Annotations 5. 主键 1. Data Annotations [Key] 2. Fluent API [HasKey] 6. 备用

Querying查询 Attributes To select only some attributes, you can use the attributes option. Most often, you pass an array: 为了收集一些属性,可以使用attributes选项: Model.findAll({ attributes: ['foo', 'bar'] }); //等价于 SELECT foo, bar ... Attributes can be renamed usin

原文链接   Deepgreen DB 全称 Vitesse Deepgreen DB,它是一个可扩展的大规模并行(通常称为MPP)数据仓库解决方案,起源于开源数据仓库项目Greenplum DB(通常称为GP或GPDB).所以已经熟悉了GP的朋友,可以无缝切换到Deepgreen.   它几乎拥有GP的所有功能,在保有GP所有优势的基础上,Deepgreen对原查询处理引擎进行了优化,新一代查询处理引擎扩展了: 优越的连接和聚合算法 新的溢出处理子系统 基于JIT的查询优化.矢量扫描和数据路径