無論你需要的東西簡單（如一個購物清單）亦或復雜（如色卡生成器） ，PostgreSQL 命令都能使它變得容易起來。-- Greg Pittman（作者）
在 PostgreSQL 入門 一文中, 我解釋了如何安裝、設置和開始使用這個開源數據庫軟件。不過，使用 PostgreSQL 中的命令可以做更多事情。
例如，我使用 Postgres 來跟蹤我的雜貨店購物清單。我的大多數雜貨店購物是在家里進行的，而且每周進行一次大批量的采購。我去幾個不同的地方購買清單上的東西，因為每家商店都提供特定的選品或質量，亦或更好的價格。最初，我制作了一個 html 表單頁面來管理我的購物清單，但這樣無法保存我的輸入內容。因此，在想到要購買的物品時我必須馬上列出全部清單，然后到采購時我常常會忘記一些我需要或想要的東西。
相反，使用 PostgreSQL，當我想到需要的物品時，我可以隨時輸入，并在購物前打印出來。你也可以這樣做。
創建一個簡單的購物清單
首先，輸入 psql 命令進入數據庫，然后用下面的命令創建一個表：
Create table groc (item varchar(20), comment varchar(10));
輸入如下命令在清單中加入商品：
insert into groc values ('milk', 'K');
insert into groc values ('bananas', 'KW');
括號中有兩個信息（逗號隔開）：前面是你需要買的東西，后面字母代表你要購買的地點以及哪些東西是你每周通常都要買的（W）。
因為 psql 有歷史記錄，你可以按向上鍵在括號內編輯信息，而無需輸入商品的整行信息。
在輸入一小部分商品后，輸入下面命令來檢查前面的輸入內容。
Select * from groc order by comment;
item | comment
----------------+---------
ground coffee | H
butter | K
chips | K
steak | K
milk | K
bananas | KW
raisin bran | KW
raclette | L
goat cheese | L
onion | P
oranges | P
potatoes | P
spinach | PW
broccoli | PW
asparagus | PW
cucumber | PW
sugarsnap peas | PW
salmon | S
(18 rows)
此命令按 comment 列對結果進行排序，以便按購買地點對商品進行分組，從而使你的購物更加方便。
使用 W 來指明你每周要買的東西，當你要清除表單為下周的列表做準備時，你可以將每周的商品保留在購物清單上。輸入：
delete from groc where comment not like '%W';
注意，在 PostgreSQL 中 % 表示通配符（而非星號）。所以，要保存輸入內容，需要輸入：
delete from groc where item like 'goat%';
不能使用 item = 'goat%'，這樣沒用。
在購物時，用以下命令輸出清單并打印或發送到你的手機：
o groclist.txt
select * from groc order by comment;
o
最后一個命令 o 后面沒有任何內容，將重置輸出到命令行。否則，所有的輸出會繼續輸出到你創建的雜貨店購物文件 groclist.txt 中。
分析復雜的表
這個逐項列表對于數據量小的表來說沒有問題，但是對于數據量大的表呢？幾年前，我幫 FreieFarbe.de 的團隊從 HLC 調色板中創建一個自由色的色樣冊。事實上，任何能想象到的打印色都可按色調、亮度、濃度（飽和度）來規定。最終結果是 HLC Color Atlas ，下面是我們如何實現的。
該團隊向我發送了具有顏色規范的文件，因此我可以編寫可與 Scribus 配合使用的 Python 腳本，以輕松生成色樣冊。一個例子像這樣開始：
HLC, C, M, Y, K
H010_L15_C010, 0.5, 49.1, 0.1, 84.5
H010_L15_C020, 0.0, 79.7, 15.1, 78.9
H010_L25_C010, 6.1, 38.3, 0.0, 72.5
H010_L25_C020, 0.0, 61.8, 10.6, 67.9
H010_L25_C030, 0.0, 79.5, 18.5, 62.7
H010_L25_C040, 0.4, 94.2, 17.3, 56.5
H010_L25_C050, 0.0, 100.0, 15.1, 50.6
H010_L35_C010, 6.1, 32.1, 0.0, 61.8
H010_L35_C020, 0.0, 51.7, 8.4, 57.5
H010_L35_C030, 0.0, 68.5, 17.1, 52.5
H010_L35_C040, 0.0, 81.2, 22.0, 46.2
H010_L35_C050, 0.0, 91.9, 20.4, 39.3
H010_L35_C060, 0.1, 100.0, 17.3, 31.5
H010_L45_C010, 4.3, 27.4, 0.1, 51.3
這與原始數據相比，稍有修改，原始數據用制表符分隔。我將其轉換成 CSV 格式（用逗號分割值），我更喜歡其與 Python 一起使用（CSV 文也很有用，因為它可輕松導入到電子表格程序中）。
在每一行中，第一項是顏色名稱，其后是其 C、M、Y 和 K 顏色值。 該文件包含 1,793 種顏色，我想要一種分析信息的方法，以了解這些值的范圍。這就是 PostgreSQL 發揮作用的地方。我不想手動輸入所有數據 —— 我認為輸入過程中我不可能不出錯，而且令人頭痛。幸運的是，PostgreSQL 為此提供了一個命令。
首先用以下命令創建數據庫：
Create table hlc_cmyk (color varchar(40), c decimal, m decimal, y decimal, k decimal);
然后通過以下命令引入數據：
copy hlc_cmyk from '/home/gregp/HLC_Atlas_CMYK_SampleData.csv' with (header, format CSV);
開頭有反斜杠，是因為使用純 copy 命令的權限僅限于 root 用戶和 Postgres 的超級用戶。在括號中，header 表示第一行包含標題，應忽略，CSV 表示文件格式為 CSV。請注意，在此方法中，顏色名稱不需要用括號括起來。
如果操作成功，會看到 COPY NNNN，其中 N 表示插入到表中的行數。
最后，可以用下列命令查詢：
select * from hlc_cmyk;
color | c | m | y | k
---------------+-------+-------+-------+------
H010_L15_C010 | 0.5 | 49.1 | 0.1 | 84.5
H010_L15_C020 | 0.0 | 79.7 | 15.1 | 78.9
H010_L25_C010 | 6.1 | 38.3 | 0.0 | 72.5
H010_L25_C020 | 0.0 | 61.8 | 10.6 | 67.9
H010_L25_C030 | 0.0 | 79.5 | 18.5 | 62.7
H010_L25_C040 | 0.4 | 94.2 | 17.3 | 56.5
H010_L25_C050 | 0.0 | 100.0 | 15.1 | 50.6
H010_L35_C010 | 6.1 | 32.1 | 0.0 | 61.8
H010_L35_C020 | 0.0 | 51.7 | 8.4 | 57.5
H010_L35_C030 | 0.0 | 68.5 | 17.1 | 52.5
所有的 1,793 行數據都是這樣的。回想起來，我不能說此查詢對于 HLC 和 Scribus 任務是絕對必要的，但是它減輕了我對該項目的一些擔憂。
為了生成 HLC 色譜，我使用 Scribus 為色板頁面中的 13,000 多種顏色自動創建了顏色圖表。
我可以使用 copy 命令輸出數據：
copy hlc_cmyk to '/home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv' with (header, format CSV);
我還可以使用 where 子句根據某些值來限制輸出。
例如，以下命令將僅發送以 H10 開頭的色調值。
copy hlc_cmyk to '/home/gregp/hlc_cmyk_backup.csv' with (header, format CSV) where color like 'H10%';
備份或傳輸數據庫或表
我在此要提到的最后一個命令是 pg_dump，它用于備份 PostgreSQL 數據庫，并在 psql 控制臺之外運行。 例如：
pg_dump gregp -t hlc_cmyk > hlc.out
pg_dump gregp > dball.out
第一行是導出 hlc_cmyk 表及其結構。第二行將轉儲 gregp 數據庫中的所有表。這對于備份或傳輸數據庫或表非常有用。
要將數據庫或表傳輸到另一臺電腦（查看 PostgreSQL 入門 那篇文章獲取詳細信息），首先在要轉入的電腦上創建一個數據庫，然后執行相反的操作。
psql -d gregp -f dball.out
一步創建所有表并輸入數據。
總結
在本文中，我們了解了如何使用 WHERE 參數限制操作，以及如何使用 PostgreSQL 通配符 ％。我們還了解了如何將大批量數據加載到表中，然后將部分或全部表數據輸出到文件，甚至是將整個數據庫及其所有單個表輸出。
via: https://opensource.com/article/20/2/postgresql-commands
作者： Greg Pittman 選題： lujun9972 譯者： Morisun029 校對： wxy
本文由 LCTT 原創編譯， linux中國 榮譽推出
