python查询postgre，python查询省会

postgresql+python更新操作问题

1、首先PostgreSQL是一款开源的数据库管理系统。其次取消之前的更新操作需要关闭PostgreSQL。最后找到设置，在设置里取消之前的更新操作即可。

2、数据清理：使用PGDELETE可以清理数据库中不再需要的数据行。例如，删除过期的订单、无效的用户等。 数据更新：PGDELETE可以删除需要更新的数据行，为后续的数据更新操作腾出空间。

3、使用postgresql的returning语句。

4、今天打算写一个定时写入数据库的Python测试程序，采用的数据库是postgresql，因此需要安装psycopg2。

相关问答

Q1: 如何向postgreSQL中添加bytea类型的大对象数据

1、PostgreSQL的二进制数据类型为bytea，可最多保存2G的数据。在ADO、ODBC等接口，可通过带参数化的插入SQL语句上传二进制。

2、插入bytea数据后可以使用SELECT语句获取它。如下所示：SELECT content FROM table1；在命令控制台中，我们会看到以输入时的字符串格式输出二进制数据，这是PostgreSQL做的转换。

3、在SQL SERVER企业管理器中的Tools（工具）菜单上，选择Data Transformation 2Services（数据转换服务），然后选择 czdImport Data（导入数据）。

4、PostgreSQL的稳定性极强，Innodb等索引在崩溃，断电之类的灾难场景下 抗击打能力有了长足进步，然而很多 MqSQL用户 都遇到过 Server级的数据库丢失的场景 -- MySQL系统库是 MyISAM，相比之下，PG数据库这方面要更好一些。

5、PostGIS在对象关系型数据库PostgreSQL上增加了存储管理空间数据的能力，相当于Oracle的spatial部分。PostGIS最大的特点是符合并且实现了OpenGIS的一些规范，是最著名的开源GIS数据库。

Q2: 为什么我在postgresql的json数据中查询,速度会比mysql慢很多_百度知...

1、JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。

2、这个在开发环境上是好的，而在运营中慢的话。而且你的描述中说明服务器的性能是好的，那么一般就是你的这个表的数据分布不均匀。

3、PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

4、PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。很多组织喜欢使用PostgreSQL，因为它的可靠性好，在保护数据方面很擅长，而且是个社区项目，不会陷入厂商的牢笼之中。

Q3: 有用PostgreSQL的吗,哪个package好用一些

PostgreSQL完全免费，而且是BSD协议，如果你把PostgreSQL改一改，然后再拿去卖钱，也没有人管你，这一点很重要，这表明了PostgreSQL数据库不会被其它公司控制。oracle数据库不用说了，是商业数据库，不开放。

版的好用。并行：并行应该是这个版本中最大的卖点：这个期待良久的功能，将会出现在用户的许多场景中，在PostgreSQL之前的版本中，即便拥有很多的空闲处理器，数据库的单个查询只能利用单个cpu的计算能力。

对一些商业性质的数据库销售商来说，超许可数量的软件使用是第一位的问题。而使用PostgreSQL，因为没有任何授权的费用是，也就没有任何人可以起诉您违反授权协议违规使用软件。

PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声 明即可。可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用。

推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。

Q4: 若要玩转大数据,在什么应用场景使用Hadoop,PostgreSQL

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。

大数据应用场景 金融行业 在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。

简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

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