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1. 启动数据库服务器(posgres用户)：
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[postgres@localhost bin]$ postgres -D /opt/postgresql/data/ /opt/postgresql/log/pg_server.log 21
[1] 4508
当然如果设置了环境变量
PGDATA=/opt/postgresql/data
export PGDATA
后，可使用pg_ctl工具进行启动:
[postgres@localhost log]$ pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log
pg_ctl: another server might be running; trying to start server anyway
pg_ctl: could not start server
Examine the log output.
[postgres@localhost log]$
因为之前已经启动，所以打印“another server might be running”。此时，查看日志，有如下信息:
[postgres@localhost log]$ cat pg_server.log
FATAL: lock file "postmaster.pid" already exists
HINT: Is another postmaster (PID 4491) running in data directory "/opt/postgresql/data"?
[postgres@localhost log]$
当然，最简的.启动方式是：
[postgres@localhost ~]$ pg_ctl start
server starting
[postgres@localhost ~]$ LOG: database system was shut down at 2011-07-09 13:58:00 CST
LOG: autovacuum launcher started
LOG: database system is ready to accept connections
如果要在操作系统启动时就启动PG,可以在/etc/rc.d/rc.local 文件中加以下语句：
/opt/postgresql/bin/pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log -D /opt/postgresql/data
2.关闭服务器
最简单方法：
[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop
waiting for server to shut down.... done
server stopped
与Oracle相同，在关闭时也可采用不同的模式，简介如下：
SIGTERM
不再允许新的连接，但是允许所有活跃的会话正常完成他们的工作，只有在所有会话都结束任务后才关闭。这是智能关闭。
SIGINT
不再允许新的连接，向所有活跃服务器发送 SIGTERM(让它们立刻退出)，然后等待所有子进程退出并关闭数据库。这是快速关闭。
SIGQUIT
令 postgres 向所有子进程发送 SIGQUIT 并且立即退出(所有子进程也会立即退出)，而不会妥善地关闭数据库系统。这是立即关闭。这样做会导致下次启动时的恢复(通过重放 WAL 日志)。我们推荐只在紧急的时候使用这个方法。
SIGKILL
此选项尽量不要使用，这样会阻止服务器清理共享内存和信号灯资源，那样的话你只能在启动服务器之前自己手工做这件事。另外，SIGKILL 直接把 postgres 杀掉，而不会等它把信号中继给它的子进程，因此我们还需要手工杀掉每个独立子进程。
使用方法举例：
[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop -o SIGTERM
LOG: received smart shutdown request
LOG: autovacuum launcher shutting down
waiting for server to shut down....LOG: shutting down
LOG: database system is shut down
done
server stopped
[postgres@localhost ~]$
最快速关闭方法：kill postgres 进程
[postgres@localhost ~]$ kill -INT `head -1 /opt/postgresql/data/postmaster.pid`
[postgres@localhost ~]$ LOG: received fast shutdown request
LOG: aborting any active transactions
LOG: autovacuum launcher shutting down
LOG: shutting down
LOG: database system is shut down
附：postgre启动后的进程，如下:
[postgres@localhost ~]$ ps -ef|grep post
root 4609 4543 0 13:57 pts/2 00:00:00 su - postgres
postgres 4610 4609 0 13:57 pts/2 00:00:00 -bash
postgres 4724 1 0 14:08 pts/2 00:00:00 /opt/postgresql/bin/postgres
postgres 4726 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: writer process
postgres 4727 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: wal writer process
postgres 4728 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: autovacuum launcher process
postgres 4729 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: stats collector process
postgres 4752 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 ps -ef
postgres 4753 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 grep post
[postgres@localhost ~]$
码字不容易啊，望采纳。
ORACLE (甲骨文，美国)
优点：产品系列齐全，几乎囊括所有应用领域，大型，完善，安全，可以支持多个实例同时运行，功能强。能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
缺点：价格成本，服务费用，后期产品追加费用，管理维护相对麻烦，对硬件的要求高。
几乎匹配所有动态网页设计，性能优越。
SQLSERVER（微软，美国）
优点：简单，界面友好，上手容易，只能在WINDOWS平台下使用。一般用于.net 程序设计。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。
缺点：windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时。
网页设计多与C#（也是微软的）经典组合，不过也是几乎开放所有开发语言接口
MYSQL （被oracle收购，收购后的新版已出，市场反应一般）
优点：免费，功能不错,是开源的，体积小，并发执行的数据库,如今mysql逐渐体现出性价比高的优势。
缺点：稳定性有待考量，面对大量数据的处理能力有限，并发性处理的机制不健全。
网页开发mysql的应用还是很多的，应用比较广泛。
DB2 （IBM 美国）
优点：优点很多啦，与oracle一样是大型以及超大型的数据库，能力当然很好啦，企业解决方案很牛X，在金融和电信方运用DB2的很多，最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%。不过与oracle相比db2的应用相对较窄，一是价钱很贵，二是主要面向大型企业，市场份额还是oracle最高，所以db2专家较少，很吃香的。
以db2的优质能力相对海量并发的web服务和访问比较轻松啦。
Access（微软，美国）：
优点：操作简洁、方便，不用依赖Server也可以对数据进行操作。
缺点：安全性不够，如果做为服务器的话，对服务器要求很高，否则容易造成 MDB 损坏，高强度操作适应性差，不能将 VBA 代码开发的软件系统直接编译成 EXE 可执行文件，不能脱离 ACCESS 或者 ACCESS RUNTIME 环境，该环境相对其他软件体积较大（50M左右），每个数据库文件最大限制只有2G，对于大型网站显然不能够胜任。
我接触的access应用比较少啦，关于开发的不了解了。
Sybase（Sybase 美国）：
优点：操作简单，管理相对容易，对新手很好理解，上手快，曾经的sybase还是挺辉煌的，sybase 数据仓库还是挺不错，大数据的解决方案也不错，与oracle，db2齐名，但是之后似乎难以追随市场的脚步了。
缺点：Sybase使用的编程接口不是开放的，没有使用SQL92等相关的标准，因此编制存储程序和触发器所用的Transact-SQL也是它们自己专用的。 优化器(OPTIMIZER)不能有效的支持复杂的查询(ComplexQueries)。应用程序中稍微复杂一些的SQL语句，Sybase的优化器就无法妥善优化处理。已经退出主流数据库市场，市场份额缩水严重，被SAP收购后前途待观望。
web应用还是比较广泛的啦。
informix（被IBM收购）：
优点：如今被IBM定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统，使用不是很广泛，IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。
缺点：INFORMIX是以小型数据库起家，所以其产品设计到目前为止仍有许多小型数据库的限制。许多用户都曾遇到INFORMIX在数据存储、日志管理、备份、恢复等方面的问题。Informix的扩展并行选项在支持多用户并发访问时存在困难。INFORMIX由于缺乏对大量数据的管理经验，所以其优化器技术也不能针对大量数据做优化。 小型企业可以尝试使用。
postgresql（美国）：
优点：轻盈好用的数据库，有点很多，如优化排序性能，内存占用更少；表继承（很强），提高加锁效率和并发度；创建索引过程中允许INSERT/UPDATE/DELETE等等。
缺点：不足之处就是大数量的场景有待市场检验，目前触及海量数据的案例较少。
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《PostgreSQL即学即用（第2版）》（[美] Regina Obe）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
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提取码：rst3
书名：PostgreSQL即学即用（第2版）
作者：[美] Regina Obe
译者：丁奇鹏
豆瓣评分：8.4
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。你不仅会学到版本9.2、9.3 和9.4中的企业级特性，还会发现PostgreSQL 不只是个数据库系统，也是一个出色的应用平台。本书通过示例展示了如何实现在其他数据库中难以或无法完成的任务。这一版内容覆盖了LATERAL 查询、增强的JSON 支持、物化视图和其他关键话题。
作者简介：Regina Obe
是数据库咨询公司Paragon的负责人之一，在编程语言和数据库系统方面有15年以上的专业经验。她是PostGIS指导委员会成员，也是PostGIS核心开发团队的成员。PostGIS in Action一书的合著者。
Leo Hsu
也是Paragon公司的负责人之一，曾为大大小小的组织开发过数据库，有15年以上的专业经验。PostGIS in Action一书的合著者。
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能，对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的，而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
PG的全文检索操作符是 @@ ，当一个 tsvector (文档)和 tsquery (条件)匹配时返回 true ，并且前后顺序无影响:
和普通的SQL查询一样，只要在 WHERE 条件中使用这个符号就代表使用全文检索条件筛选文档了。如:
@@ 操作符支持隐式转换，对于 text 类型可以无需强类型转换( ::tsvector 或 to_tsvector(config_name, text) )，所以这个操作符实际支持的参数类型是这样的:
tsquery 查询条件并不是简单的正则，而是一组搜索术语，使用并且使用布尔操作符 （AND）、 | （OR）和 ! （NOT）来组合它们，还有短语搜索操作符 - （FOLLOWED BY）。更详细的语法参见 此文档 。
此外，PostgreSQL还提供了两个相对简化的版本 plainto_tsquery 和 phraseto_tsquery 。
plainto_tsquery ( plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )用户将未格式化的 text 经过分词之后，插入 符号转为 tsquery :
phraseto_tsquery ( phraseto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )行为和 plainto_tsquery 行为类似，但是分词之后不是插入 而是 - (FOLLOWED BY):
使用索引可以加快全文检索的速度。对于全文检索来说，可选的索引类型是 GIN (通用倒排索引)和 GIST (通用搜索树)，官方文档更推荐使用 GIN索引 。创建一个 GIN 索引的范例:
也可以是一个连接列:
还可以单独创建一个 tsvector 列，为这个列创建索引:
除了普通的 ORDER BY 条件之外，PostgreSQL为全文检索提供了两个可选的排序函数 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 和 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 ，以便实现基于 权重 的排序。
此外，对于PostgreSQL 9.6以上的版本还可以使用 RUM index 排序。(注意，这个是扩展，默认不包含)。
PostgreSQL默认的分词字典中并不包含中文分词字典，因此我们必须手工引入。目前一个比较好的项目是 zhparser ，同时这个插件也是阿里云的RDS默认包含的。安装和启用没什么好说的。值得一提的是分词配置参数。
在 CREATE EXTENSION 之后，必须配置分词参数才能正确进行分词和查找，否则什么都查不到。官方文档提供的一个配置策略是:
n,v,a,i,e,l 这几个字母分别表示一种token策略，只启用了这几种token mapping，其余则被屏蔽。具体支持的参数和含义可以用 \dFp+ zhparser 显示:
WITH simple 表示词典使用的是内置的simple词典，即仅做小写转换。根据需要可以灵活定义词典和token映射，以实现屏蔽词和同义词归并等功能。
比如我们看下面这个例子:
可以看到 江淮 这个词组在查询的时候被忽略了，我们启用 j (abbreviation,简称)再看看结果:
所以实际使用中要设置合理的token types，过少将导致搜索结果不准确，过多将导致性能下降。此外，还有一些诸如 短词复合: zhparser.multi_short = f 这一类的控制分词结果的选项，根据实际使用酌情开启。