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    在PostgreSQL上安装并使用扩展模块的教程

    安装模块

    注意: 我的运行环境是 Ubuntu 10.04 和 PostgreSQL 8.4

    首先安装 postgresql-contrib 包并重启数据库服务器,然后检查 contrib 目录看是否包含一些可用模块:
     

    sudo apt-get install postgresql-contrib
    sudo /etc/init.d/postgresql-8.4 restart
    cd /usr/share/postgresql/8.4/contrib/
    ls
    

    然后我们创建一个名为 module_test 的数据库:
     

    su postgres
    createdb module_test
    

    然后我们将模块 chkpass, fuzzystrmatch, isn 和 hstore 应用到 module_test 数据库,执行下面命令即可:
     

    psql -d module_test -f chkpass.sql
    psql -d module_test -f fuzzystrmatch.sql
    psql -d module_test -f isn.sql
    psql -d module_test -f hstore.sql
    

    接下来,我们来看看每个模块是如何使用的。
     
    使用 chkpass

    chkpass 模块引入一个新的数据类型 “chkpass” 这个类型用来存储一个加密的字段,例如密码。使用方法可以从下面的 SQL 里看到,存入 chkpass 字段的字符串会自动进行加密:

     

    CREATE TABLE accounts (username varchar (100), password chkpass);
    INSERT INTO accounts(username, "password" ) VALUES ( 'user1' , 'pass1' );
    INSERT INTO accounts(username, "password" ) VALUES ( 'user2' , 'pass2' );
    

    然后我们可以通过下面的SQL进行身份认证:
     

    SELECT count (*) from accounts where username= 'user1' and password = 'pass1'
    

    其中 = 操作符使用了 eq(column_name, text) 方法,该方法由 chkpass 模块提供用于测试是否相等。chkpass 使用 Unix 的 crypt() 函数,因此加密效果比较弱,该函数只对字符串的前8位进行加密,只要前8位相同的字符串就被认为是相等的。因此不建议在实际生产环境中使用 chkpass 模块,建议使用 pgcrypto 模块。
     
    使用 fuzzystrmatch

    该模块提供的函数包括:soundx(), difference(), levenshtein() 和 metaphone() 。soundx() 和 metaphone() 是语音算法,将文本字符串转成基于发音的代码字符串。而 difference() 和 levenshtein() 则返回数值代表两个输入字符串的相似度。

    让我们先看看 levenshtein() 和 metaphone() 函数:
     

    SELECT levenshtein( 'foodlets' , 'booklets' );
    

    该查询返回 2,很显然。

    metaphone() 函数需要两个参数,一个是文本字符串,另外一个是输出代码的最大长度的:
     

    SELECT metaphone( 'foodlets' , 6);
    SELECT metaphone( 'fudlets' , 6);
    

    如果你试图获取两个字符串的 Levenshtein 距离,那将返回0:
     

    SELECT levenshtein( 'FTLTS' , 'FTLTS' );
    

    这意味着两个字符串发音类似。

    fuzzystrmatch 用在网站实现搜索功能上是非常有用的,而且可用于实现拼写检查和错误关键字纠正,相当于是 Google 上的“Did you mean...”

    使用 isn

    该模块提供了存储国际标准数值的数据类型,例如 International Standard Book Numbers (ISBN), International Standard Music Numbers (ISMN), International Standard Serial Numbers (ISSN), Universal Product Codes (UPC), 等等。同时提供了校验函数、类型转换函数等等。

    让我们来测试存储图书信息:
     

    CREATE TABLE books(number isbn13, title varchar (100))
    INSERT INTO books( "number" , title) VALUES ( '978-03' , 'Rework' );
    

    INSERT 语句将会执行错误,因为输入的字符串不是一个有效的 ISBN 号,而下面的语句就可以正确执行:
     

    INSERT INTO books( "number" , title) VALUES ( '978-0307463746' , 'Rework' )
    

    如果要将一个10位的 ISBN 转成 13 位的,可以使用 isbn13() 函数:

     

    INSERT INTO books( "number" , title) VALUES (isbn13( '0307463745' ), 'Rework' )
    

     
    使用 hstore

    你肯定已经听到很多关于 NoSQL 以及 key-value 数据库的介绍,使用 hstore 模块可以让 PostgreSQL 具备 key-value 存储的功能。

    想象你正在处理一个表格,你对表格力列头的名称和类型处理没有任何思路,而 hstore 就可以解决你的问题,hstore 将 key 和 value 都作为文本存储,值可以为 NULL,但 key 不允许。

    我们来创建一个使用 hstore 类型的表,并往表插入一些数据:
     

    CREATE TABLE kv_data( id integer , data hstore)
    INSERT into kv_data values
    (1, hstore( 'name' , 'amit' ) || hstore( 'city' , 'bangalore' )),
    (2, hstore( 'name' , 'raghu' ) || hstore( 'age' , '26' )),
    (3, hstore( 'name' , 'ram' ) || hstore( 'age' , '28' ));
    

    你可以创建你自己的 key ,例如 “height”, “favourite_book” 等等,而 || 运算符用于级联并列操作。

    现在我们已经有一个表和少量测试数据,接下来看看怎么做查询、更改和删除操作,假设我们要查询 city 为 bangalore 的数据,可以使用如下SQL语句:
     

    SELECT * from kv_data where data-> 'city' = 'bangalore'
    

    要获取表中的平均年龄可以使用如下语句:

     

    SELECT avg ((data-> 'age' ):: integer ) age from kv_data;
    

    这里的 ::integer 用于将文本数据转成整数,以便可以使用数学函数。

    要根据姓名进行排序,方法是:

     

    SELECT * from kv_data order by data-> 'name' desc
    

    将所有城市更改为 delhi :
     

    UPDATE kv_data SET data = data || ( 'city' => 'delhi' );
    

    然后删除 age 这个键:

     

    UPDATE kv_data set data = delete (data, 'age' )
    

    或者删除名为 amit 的记录:
     

    DELETE from kv_data where data-> 'name' = 'amit'
    

    虽然这不是一个真正的 key-value 存储服务器,但 hstore 还是提供了做为 NoSQL 数据库足够的灵活性。

    其他有用的模块

    这里还有几个你可能会用到的模块:

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