postgre正则，grep正则表达

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pgsql中正则表达式可以和casewhen一起用吗

1、这两个结果是一样的：需要注意的一点是，Case函数只返回第一个限定值，其余的Case将被自动忽略。

2、在GP数据库中，截取最后一位可以使用SUBSTR函数和LENGTH函数来实现。

3、不能。根据查询相关公开信息显示，函数公式是incasewhen，in在case前面，后面不能加等于号。

Q1: postgresql不同模式下表名能重复吗

1、· * 表示重复前面的项零次或更多次。

2、可以。在PostgreSQL中，不同的schema下可以有相同名字的表、函数等对象，互相之间是不冲突的，所以只要有权限，每个schema的对象是可以互相调用的，可以联表操作。

3、PostgreSQL 模式 PostgreSQL 模式基本上是一个名空间：它包含有名的对象（表、数据类型、函数及运算符），其名可能会和其他模式的现有对象相同。模式名：创建的模式名。名不能以 pg_ 开头，因为这些名是保留给系统模式。

4、唯一键：使得索引独一无二，当创建索引以及每次添加数据时，系统检查表中的重复值（如果数据已经存在）。簇：CLUSTER 指示 PostgreSQL 簇，指定表名和索引名，索引必须已经被定义到表名。

5、PostgreSQL 出现重复键违反唯一约束的原因是因为你向具有唯一性约束的列中插入了一个已经在表中存在的值。当你尝试插入一个已经存在的唯一键时，PostgreSQL 会触发一个重复键错误。

6、如果想其它模式也添加在搜索路径中可通过如下命令来进行设置。设置完成后如果我们再访问tec模式下的对象，就不需要再使用模式名.对象名的方式了，直接使用对象名即可进行操作。

Q2: pgsql的主键存储方式

这一点MySQL就差很多，很多分析功能都不支持，腾讯内部的存储主要是 MySQL，但是数据分析主要是 Hadoop+ PgSQL。

pgsql在存储过程中运行一条SQL语句指定schema。pgsql在存储过程中，实际上可用的方法是通过运行一条SQL语句，将用户的searchpath设置为指定的schema。

PG序列的长度限制在6MB左右。这个限制是由PostgreSQL数据库内部的设计决定的。PG序列是PostgreSQL中用于生成唯一标识符的一种数据类型，通常用于自增主键或其他需要确保唯一性的字段。

Q3: PostgreSQL全文检索简介

1、数据类型：包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，3版本中内嵌 Tsearch2。

2、PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象－关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。

3、书名：PostgreSQL即学即用（第2版）作者：[美] Regina Obe 译者：丁奇鹏豆瓣评分：4 出版社：人民邮电出版社出版年份：2015-12 页数：224 内容简介：本书将帮助你理解和使用PostgreSQL 这一开源数据库系统。

4、简介：PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES，现在已经更名为PostgreSQL，版本 2为基础的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。

5、而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问，SQL语法内置正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用xml xpath。用PG的话，文档数据库都可以省了。

Q4: 看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

PostgreSQL pg_trgm插件自从1开始支持模糊查询使用索引，从3开始支持规则表达式查询使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑侦方面的能力。

你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。

减少数据读取量的最佳方案就是，建立一个类似字典一样的查找表，当我们找 username=wentao 的时候，可以列举出所有有 wentao 作为用户名的行的主键。然后拿这些主键去行存储(就是那个hashmap)里捞数据，就一捞一个准了。

推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。

如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。

云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。

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