PostgreSQL

• 账号：postgres
• 密码：123456

数据结构

PostgreSQL 是一个功能强大的开源关系型数据库系统，它支持多种数据类型和高级特性，包括数组类型、键值对存储（如 hstore）以及 JSON 和 JSONB 类型。

数组类型

在 PostgreSQL 中，你可以为几乎所有内置的数据类型创建数组。数组类型用一对花括号 {} 包围起来，例如一个整数数组可以表示为 {1, 2, 3}。

创建表时定义数组列：

CREATE TABLE products (
    id serial PRIMARY KEY,
    name text NOT NULL,
    dimensions integer[] -- 定义一个整数数组列
);

插入数据：

INSERT INTO products (name, dimensions) VALUES ('Widget', '{10, 20, 30}');

查询数据：

SELECT * FROM products WHERE dimensions[1] = 10; -- 查询第一个维度等于10的记录

键值对存储（hstore）

hstore 是一个特殊的 PostgreSQL 扩展模块，用于存储键值对。它非常适合用来存储配置信息或者标签等。

安装 hstore 扩展：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;

使用 hstore：

CREATE TABLE users (
    id serial PRIMARY KEY,
    name text NOT NULL,
    attributes hstore
);

INSERT INTO users (name, attributes) VALUES ('Alice', 'a=>1, b=>2');

SELECT * FROM users WHERE attributes ->> 'a' = '1'; -- 查询属性'a'等于1的记录

JSON 和 JSONB 类型

JSON 类型允许你在数据库中存储 JSON 文档。json 类型会保留文档的编码形式，而 jsonb 类型则会对文档进行二进制化处理，使得查询更快且支持索引。

创建表时定义 JSON 列：

CREATE TABLE settings (
    id serial PRIMARY KEY,
    config jsonb NOT NULL
);

插入 JSON 数据：

INSERT INTO settings (config) VALUES ('{"color": "blue", "size": "large"}');

查询 JSON 数据：

SELECT * FROM settings WHERE config->>'color' = 'blue'; -- 查询配置中颜色为蓝色的记录

使用 JSON 函数：

PostgreSQL 提供了许多用于处理 JSON 的函数，比如 jsonb_set 可以用来修改 JSON 文档中的值：

UPDATE settings SET config = jsonb_set(config, '{size}', '"small"', false);

以上就是 PostgreSQL 中关于数组、键值对存储以及 JSON 支持的基本介绍。根据你的具体需求，可以选择最适合你应用场景的数据类型。

MybatisPlus整合PgSQL

1. 引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-boot-starter -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.3.1</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.1.22</version>
        </dependency>
		<dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>

2. 配置yaml文件

spring:
  datasource:
    driver-class-name: org.postgresql.Driver
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/warmcp?currentSchema=test
    username: postgres
    password: 123456
    hikari: # 数据源配置,配置jdbc连接池
      maximum-pool-size: 10
      minimum-idle: 5
      idle-timeout: 30000
      max-lifetime: 1800000
      connection-timeout: 30000
      pool-name: okapi2
      leak-detection-threshold: 15000
      connection-test-query: SELECT 1
      validation-timeout: 5000

# 配置打印sql语句
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

高级应用

PGVector

利用 PostgreSQL 实现高效的向量存储与检索

PGVector: 利用 PostgreSQL 实现高效的向量存储与检索_postgresql vector-CSDN博客

查询向量存储

简单相似性搜索

results = vector_store.similarity_search(
    "kitty", k=10, filter={"id": {"$in": [1, 5, 2, 9]}} 
)
for doc in results:
    print(f"* {doc.page_content} [{doc.metadata}]")

参数解释

1. **"kitty"**：
   • 查询字符串。这是要搜索的关键字或短语。在这个例子中，"kitty" 是我们要搜索的内容。
2. **k=10**：
   • 指定返回结果的数量。这里设置为 10，意味着返回最多 10 个与查询 "kitty" 最相似的结果。

带分数的相似性搜索

results = vector_store.similarity_search_with_score(query="cats", k=1)
for doc, score in results:
    print(f"* [SIM={score:3f}] {doc.page_content} [{doc.metadata}]")

复杂过滤查询

PGVector 支持多种过滤操作,如 $eq, $ne, $lt, $gt, $in, $like 等。例如:

vector_store.similarity_search(
    "ducks",
    k=10,
    filter={
        "$and": [
            {"id": {"$in": [1, 5, 2, 9]}},
            {"location": {"$in": ["pond", "market"]}},
        ]
    },
)