pg数据库python，pg数据库备份和恢复

Python中os.system登录postgres数据库时为什么不需要密码？

这是postgresql数据库的trust认证设计，即任意os用户无需密码就可以获得postgresql数据库管理员权限，不检查os用户名，用户组。这被很多程序员认为是PG数据库的一个安全漏洞。

可以通过配置pg_hba.conf和pg_ident.conf文件禁止os用户以trust认证方式登录。

相关问答

Q1: MySQL与PostgreSQL比较 哪个数据库更好

特性 MySQL PostgreSQL

实例 通过执行 MySQL 命令（mysqld）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库。一台服务器可以运行多个 mysqld 实例。一个实例管理器可以监视 mysqld 的各个实例。

通过执行 Postmaster 进程（pg_ctl）启动实例。一个实例可以管理一个或多个数据库，这些数据库组成一个集群。集群是磁盘上的一个区域，这个区域在安装时初始化并由一个目录组成，所有数据都存储在这个目录中。使用 initdb 创建第一个数据库。一台机器上可以启动多个实例。

数据库 数据库是命名的对象集合，是与实例中的其他数据库分离的实体。一个 MySQL 实例中的所有数据库共享同一个系统编目。 数据库是命名的对象集合，每个数据库是与其他数据库分离的实体。每个数据库有自己的系统编目，但是所有数据库共享 pg_databases。

数据缓冲区 通过 innodb_buffer_pool_size 配置参数设置数据缓冲区。这个参数是内存缓冲区的字节数，InnoDB 使用这个缓冲区来缓存表的数据和索引。在专用的数据库服务器上，这个参数最高可以设置为机器物理内存量的 80%。 Shared_buffers 缓存。在默认情况下分配 64 个缓冲区。默认的块大小是 8K。可以通过设置 postgresql.conf 文件中的 shared_buffers 参数来更新缓冲区缓存。

数据库连接 客户机使用 CONNECT 或 USE 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。 客户机使用 connect 语句连接数据库，这时要指定数据库名，还可以指定用户 id 和密码。使用角色管理数据库中的用户和用户组。

身份验证 MySQL 在数据库级管理身份验证。 基本只支持密码认证。 PostgreSQL 支持丰富的认证方法：信任认证、口令认证、Kerberos 认证、基于 Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证

加密 可以在表级指定密码来对数据进行加密。还可以使用 AES_ENCRYPT 和 AES_DECRYPT 函数对列数据进行加密和解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。 可以使用 pgcrypto 库中的函数对列进行加密/解密。可以通过 SSL 连接实现网络加密。

审计 可以对 querylog 执行 grep。 可以在表上使用 PL/pgSQL 触发器来进行审计。

查询解释 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。 使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。

备份、恢复和日志 InnoDB 使用写前（write-ahead）日志记录。支持在线和离线完全备份以及崩溃和事务恢复。需要第三方软件才能支持热备份。 在数据目录的一个子目录中维护写前日志。支持在线和离线完全备份以及崩溃、时间点和事务恢复。 可以支持热备份。

JDBC 驱动程序 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。 可以从 参考资料 下载 JDBC 驱动程序。

表类型 取决于存储引擎。例如，NDB 存储引擎支持分区表，内存引擎支持内存表。 支持临时表、常规表以及范围和列表类型的分区表。不支持哈希分区表。 由于PostgreSQL的表分区是通过表继承和规则系统完成了，所以可以实现更复杂的分区方式。

索引类型 取决于存储引擎。MyISAM：BTREE，InnoDB：BTREE。 支持 B-树、哈希、R-树和 Gist 索引。

约束 支持主键、外键、惟一和非空约束。对检查约束进行解析，但是不强制实施。 支持主键、外键、惟一、非空和检查约束。

存储过程和用户定义函数 支持 CREATE PROCEDURE 和 CREATE FUNCTION 语句。存储过程可以用 SQL 和 C++ 编写。用户定义函数可以用 SQL、C 和 C++ 编写。 没有单独的存储过程，都是通过函数实现的。用户定义函数可以用 PL/pgSQL（专用的过程语言）、PL/Tcl、PL/Perl、PL/Python 、SQL 和 C 编写。

触发器 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器语句用过程语言复合语句编写。 支持行前触发器、行后触发器和语句触发器，触发器过程用 C 编写。

系统配置文件 my.conf Postgresql.conf

数据库配置 my.conf Postgresql.conf

客户机连接文件 my.conf pg_hba.conf

XML 支持 有限的 XML 支持。 有限的 XML 支持。

数据访问和管理服务器 OPTIMIZE TABLE —— 回收未使用的空间并消除数据文件的碎片

myisamchk -analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据（MyISAM 存储引擎）

mysql —— 命令行工具

MySQL Administrator —— 客户机 GUI 工具 Vacuum —— 回收未使用的空间

Analyze —— 更新查询优化器所使用的统计数据

psql —— 命令行工具

pgAdmin —— 客户机 GUI 工具

并发控制 支持表级和行级锁。InnoDB 存储引擎支持 READ_COMMITTED、READ_UNCOMMITTED、REPEATABLE_READ 和 SERIALIZABLE。使用 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 语句在事务级设置隔离级别。 支持表级和行级锁。支持的 ANSI 隔离级别是 Read Committed（默认 —— 能看到查询启动时数据库的快照）和 Serialization（与 Repeatable Read 相似 —— 只能看到在事务启动之前提交的结果）。使用 SET TRANSACTION 语句在事务级设置隔离级别。使用 SET SESSION 在会话级进行设置。

MySQL相对于PostgreSQL的劣势：

MySQL

PostgreSQL

最重要的引擎InnoDB很早就由Oracle公司控制。目前整个MySQL数据库都由Oracle控制。

BSD协议，没有被大公司垄断。

对复杂查询的处理较弱，查询优化器不够成熟

很强大的查询优化器，支持很复杂的查询处理。

只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。

都支持

性能优化工具与度量信息不足

提供了一些性能视图，可以方便的看到发生在一个表和索引上的select、delete、update、insert统计信息，也可以看到cache命中率。网上有一个开源的pgstatspack工具。

InnoDB的表和索引都是按相同的方式存储。也就是说表都是索引组织表。这一般要求主键不能太长而且插入时的主键最好是按顺序递增，否则对性能有很大影响。

不存在这个问题。

大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下，会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。

不存在这个问题

表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。

表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表

存储过程与触发器的功能有限。可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱

除支持pl/pgsql写存储过程，还支持perl、python、Tcl类型的存储过程：pl/perl，pl/python，pl/tcl。

也支持用C语言写存储过程。

不支持Sequence。

支持

不支持函数索引，只能在创建基于具体列的索引。

不支持物化视图。

支持函数索引，同时还支持部分数据索引，通过规则系统可以实现物化视图的功能。

执行计划并不是全局共享的, 仅仅在连接内部是共享的。

执行计划共享

MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分。不支持递归查询、通用表表达式（Oracle的with 语句）或者窗口函数（分析函数）。

都 支持

不支持用户自定义类型或域(domain)

支持。

对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型

可以精确到秒以下。

身份验证功能是完全内置的，不支持操作系统认证、PAM认证，不支持LDAP以及其它类似的外部身份验证功能。

支持OS认证、Kerberos 认证 、Ident 的认证、LDAP 认证、PAM 认证

不支持database link。有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多

有dblink，同时还有一个dbi-link的东西，可以连接到oracle和mysql上。

Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异。开源的cluster软件较少。

复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性.例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master.

有丰富的开源cluster软件支持。

explain看执行计划的结果简单。

explain返回丰富的信息。

类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的.它们会提交未提交的事务，并且不能回滚也不能做灾难恢复

DDL也是有事务的。

PostgreSQL主要优势：

1. 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。而MySQL数据库虽然是开源的，但现在随着SUN被oracle公司收购，现在基本上被oracle公司控制，其实在SUN被收购之前，MySQL中最重要的InnoDB引擎也是被oracle公司控制的，而在MySQL中很多重要的数据都是放在InnoDB引擎中的，反正我们公司都是这样的。所以如果MySQL的市场范围与oracle数据库的市场范围冲突时，oracle公司必定会牺牲MySQL，这是毫无疑问的。

2. 与PostgreSQl配合的开源软件很多，有很多分布式集群软件，如pgpool、pgcluster、slony、plploxy等等，很容易做读写分离、负载均衡、数据水平拆分等方案，而这在MySQL下则比较困难。

3. PostgreSQL源代码写的很清晰，易读性比MySQL强太多了，怀疑MySQL的源代码被混淆过。所以很多公司都是基本PostgreSQL做二次开发的。

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。同时PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的，虽然并发不高时，MySQL处理速度快，但当并发高的时候，对于现在多核的单台机器上，MySQL的总体处理性能不如PostgreSQL，原因是MySQL的线程无法充分利用CPU的能力。

目前只想到这些，以后想到再添加，欢迎大家拍砖。

PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现的差别

PostgreSQL与oracle或InnoDB的多版本实现最大的区别在于最新版本和历史版本是否分离存储，PostgreSQL不分，而oracle和InnoDB分，而innodb也只是分离了数据,索引本身没有分开。

PostgreSQL的主要优势在于：

1. PostgreSQL没有回滚段，而oracle与innodb有回滚段，oracle与Innodb都有回滚段。对于oracle与Innodb来说，回滚段是非常重要的，回滚段损坏，会导致数据丢失，甚至数据库无法启动的严重问题。另由于PostgreSQL没有回滚段，旧数据都是记录在原先的文件中，所以当数据库异常crash后，恢复时，不会象oracle与Innodb数据库那样进行那么复杂的恢复，因为oracle与Innodb恢复时同步需要redo和undo。所以PostgreSQL数据库在出现异常crash后，数据库起不来的几率要比oracle和mysql小一些。

2. 由于旧的数据是直接记录在数据文件中，而不是回滚段中，所以不会象oracle那样经常报ora-01555错误。

3. 回滚可以很快完成，因为回滚并不删除数据，而oracle与Innodb，回滚时很复杂，在事务回滚时必须清理该事务所进行的修改，插入的记录要删除，更新的记录要更新回来(见row_undo函数)，同时回滚的过程也会再次产生大量的redo日志。

4. WAL日志要比oracle和Innodb简单，对于oracle不仅需要记录数据文件的变化，还要记录回滚段的变化。

PostgreSQL的多版本的主要劣势在于：

1、最新版本和历史版本不分离存储，导致清理老旧版本需要作更多的扫描，代价比较大，但一般的数据库都有高峰期，如果我们合理安排VACUUM，这也不是很大的问题，而且在PostgreSQL9.0中VACUUM进一步被加强了。

2、由于索引中完全没有版本信息，不能实现Coverage index scan，即查询只扫描索引，直接从索引中返回所需的属性，还需要访问表。而oracle与Innodb则可以;

进程模式与线程模式的对比

PostgreSQL和oracle是进程模式，MySQL是线程模式。

进程模式对多CPU利用率比较高。

进程模式共享数据需要用到共享内存，而线程模式数据本身就是在进程空间内都是共享的，不同线程访问只需要控制好线程之间的同步。

线程模式对资源消耗比较少。

所以MySQL能支持远比oracle多的更多的连接。

对于PostgreSQL的来说，如果不使用连接池软件，也存在这个问题，但PostgreSQL中有优秀的连接池软件软件，如pgbouncer和pgpool，所以通过连接池也可以支持很多的连接。

Q2: odoo10.0可以在windows上运行吗

由于在开发中，需要使用QQ等工具进行沟通，特别是和客户沟通、远程协助，

还需要上网查资料，截屏，录音、录像等，加上大部分用户实际上都比较熟悉windows系统。

新手一般大致需要1-2个月的时间来熟悉Ubuntu系统，

虽然Macos系统上手可能要快一点，但书中的有些地方在Macos下也是不同的。

出于专注学习Odoo开发和降低一定的开发门槛的目的，

2017年3月7日开始我们尝试在Win下使用王步科发布的绿色版进行开发学习，

由于学生的基础不同，我们也并不一刀切，学生也可以提前学习Ubuntu后，在Ubuntu下进行开发学习。也可以在对odoo开发有了基础和信心后，再转到ubuntu系统下，这时候对命令行也有所熟悉了。

**意义：在windows下也可以用创建数据库，更新数据库，创建模块模板等命令了**

#### 第一步：设置Win环境变量路径：

假设我们的odoo10.0绿色版 位于C盘,绿色版的 路径为 C:\odoo;

c:\odoo 目录下 source 内 是odoo源码, runtime目录下 是odoo运行所需的环境.

在 : 鼠标右击计算机|属性|高级系统设置|高级|环境变量| 系统变量|path中增加：

```

C:\Odoo\runtime\pgsql\bin

C:\Odoo\runtime\python

C:\Odoo\runtime\win32\wkhtmltopdf

C:\Odoo\runtime\win32\nodejs

```

说明 : 从上到下，分别是pgsql的运行路径，python的运行路径，wkhtmltopdf用于打印pdf，nodejs的运行路径，

注意：上述路径均应修改为 **本地绿色版的** 实际路径，例子中的C:\Odoo 是绿色版所在的路径，仅供参考。

图：

确定之后，重启电脑， 然后cmd窗口下输入path 确认path是否生效

#### 第二步: 数据库设置-及初始化

进入cmd后

```

C:\Odoo\runtime\pgsql\set PGHOST=localhost

C:\Odoo\runtime\pgsql\set PGLIB=C:\Odoo\runtime\pgsql\lib

C:\Odoo\runtime\pgsql\set PGDATA=C:\Odoo\runtime\pgsql\data_biu

```

上面的命令应该是为了下面initdb做的，运行一次即可，以后重启不用再运行，注意我是进入到绿色版pgsql的路径后执行的，

由于设置了路径，因此上面3条命令，不进入目录应该也是可以执行的。

说明:set PGDATA=C:\Odoo\runtime\pgsql\data_xxx 推荐设置一个新的路径,

初始化数据库：

```

initdb -E UTF8 --locale=C

```

说明: -E UTF8 是使用UTF8 编码，initdb也是第一次做一下就好，以后重启不用重复。

#### 第三步：启动PG数据库以及使用命令启动Odoo服务

1. 启动PG数据库:

```

""pg_ctl -D "c:\Odoo\runtime\pgsql\data_biu" -l logfile start

```

注意 : 这里的 data_biu 是第二步中设置的 .路径大家可以替换为自己需要的.

启动后可以使用 netstat -ano 来观察5432 端口是否 使用,

使用 ""pg_ctl -D "c:\Odoo\runtime\pgsql\data_biu" -l logfile stop 可以停止pg数据库

停止后 可以再使用 netstat -ano 来观测 5432 端口是否使用.

2.使用命令启动Odoo

```

C:\Odoo\runtime\python\python-oe C:\Odoo\source\odoo-bin

```

至此,odoo开发书籍中提到的许多命令都可以在windows下使用了

我们还可以执行 C:\Odoo\runtime\python\python-oe C:\Odoo\source\odoo-bin --help 来观察命令帮助，以及命令和配置文件中参数的对比。

下图是步骤二 初始化后,启动pg数据库服务器,

然后使用pg命令创建了demo数据库,

再使用 odoo-bin -d demo 使用odoo再初始化此demo 数据库,

实际上, 直接使用 odoo-bin -d demo 如果demo数据库不存在,也会创建demo数据库.

这里是为了说明,在cmd窗口中 的 pg数据库启动后,是可以使用一些pg命令的.

注意,图片中的 Odoo绿色版 位于c盘,Godoo10, 而odoo10的源码位于 C:\Godoo10\odoo10 中.

###　以后进系统后：

1: 需要重新启动 数据库 ：

```

""pg_ctl -D "c:\Odoo\runtime\pgsql\data_biu" -l logfile start

```

注意路径替换为初始化时对应的，

2: 然后 进入 odoo-bin所在的目录 运行odoo,

```

python-oe odoo-bin

```

当然也可以 好好理解下开发书籍(Odoo Development Essential)中的各种命令及参数. 比如 书中提到加上 --addons = xxx的 参数, 还提到 可以 加上 --save 的参数,在运行后,讲当前 的参数保存到 默认配置文件中.

注意，crtl+c 后数据库也会中止，需要再启动一下

最后:依然十分感谢Odoo社区的朋友们,也感谢我的同事和朋友们,很高兴认识你们.

文档中 不排除依然存在错误和优化的地方,也希望大家不吝赐教.

Q3: 对python来说mysql和postgresql哪个好

python操作数据库PostgreSQL

1.简述

python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前

项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。

2.数据库操作插件的选择

PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。

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。

3.PsyCopg的下载

官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：

本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址：

4.PsyCopg的安装

直接exe，根据提示安装即可.

5.PsyCopg的使用

py文件代码：

__author__ = 'qiongmiaoer'

import psycopg2

# 数据库连接参数

conn = psycopg2.connect(database="platoon", user="postgres", password="postgres", host="192.168.10.80", port="5432")

cur = conn.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE test(id serial PRIMARY KEY, num integer,data varchar);")

# insert one item

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (1, 'aaa'))

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (2, 'bbb'))

cur.execute("INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)", (3, 'ccc'))

cur.execute("SELECT * FROM test;")

rows = cur.fetchall() # all rows in table

print(rows)

for i in rows:

print(i)

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

可参考psycopg官方文档，介绍postgresql的使用

6. 输出结果　

"C:\Program Files (x86)\Python275\python.exe" E:/PycharmProjects/psycopgPyCharm/xiaoyu/temp.py

[(1, 1, 'aaa'), (2, 2, 'bbb'), (3, 3, 'ccc')]

(1, 1, 'aaa')

(2, 2, 'bbb')

(3, 3, 'ccc')

Process finished with exit code 0

7.分析

在插件psyCopg安装后，在python命令下import

psycopg2，即可使用psycopg2中的方法对数据库，根据测试结果的输出可以看到我们成功地连接到了数据库，创建了名为test的table，

添加了三条数据，并成功读取和输出数据，最后将查询到的数据输出print出来。

ps:

项目环境

windows8

python2.7.5

pyCharm2.7.3(开发环境)

psycopg2-2.4.2（插件）

Q4: Python学哪个数据库

主流的关系型数据库：

1. MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库：

非关系型数据库也被称为nosql，作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。

常见的非关系型数据库类型有键值存储数据库和面向文档数据库。

键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询、性能高，优势在于简单、易部署、高并发，主要产品有：

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

Q5: PG数据库用python操作，插入数据values中怎么填变量？

你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。

DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口 。

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

关于pg数据库python和pg数据库备份和恢复的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。