小编Phi*_*ord的帖子

我在服务器组中列出了大量已配置的连接，有没有办法保存它？不仅保存密码，还保存服务器组设置

是否有任何（基于 Linux 的）SQL 查询格式程序/插件/扩展？

我使用 PostgreSQL 和 MySQL，但也欢迎其他数据库。

我可以使用 VM 进行测试，但更喜欢基于 Linux (Ubuntu) 的解决方案。

我看过在线版本，但没有可安装的。

基于 Eclipse 的 IDE 也是一个加分项

例子：

select f1, f2, fname, lName from tblName where f1 = true and fname is not null order by lName asc

像

SELECT f1, f2, fname, lName
FROM tblName
WHERE f1 = true
AND fname IS NOT NULL
ORDER BY lName ASC

这是一个在线示例：

• http://www.dpriver.com/pp/sqlformat.htm

但我宁愿这是在本地环境中

有关的：

• /sf/ask/231713191/

更新：

看着这个：

• https://github.com/darold/pgFormatter

最终更新：

虽然这可能有点矫枉过正，但 Jet Brains 有一个新的数据库 IDE，它有一些很棒的重新格式化选项

• http://www.jetbrains.com/dbe/

使用 MS SQL 查询浏览器，我可以同时运行多个查询，并且每个结果集都将显示在它自己的窗口中。

PostgreSQL/pgAdmin 有这个功能吗？也许是插件？

我已经看到大量查询来列出主键和外键，但是如何查询缺少主键的表？

我有一个tickets表id，我需要将它关联到一个查找表，其中该数据的对应项是另一个id受外部源控制的表。

tickets
- id
- sutff

lookup
- outside_data_id
- ticket_id

我只需要知道关联是否存在（因此是lookup表）并且具有一对多的关系。我知道没有别的有关outside_data_id除了id本身和相关ticket_id。

此外，我不想更改tickets表格，因为这只会影响少量的ticket_id's。

例子

outside_data_id = 1234

可能与：

ticket_id = 321
ticket_id = 322
ticket_id = 900

下面的查找表结构会起作用还是有更好的方法？

CREATE TABLE lookup
(
   outside_data_id integer, 
   ticket_id integer
)

我不想知道所有数据类型，只想知道我的数据库中使用的所有数据类型。这个信息可以查询吗？

PostgreSQL 8.4 和 9.x 版本

我目前需要知道公共（和其他模式）中 200 多个表的所有数据类型

我正在从 PostgreSQL 9.1 转储并在 PostgreSQL 9.4 上恢复并收到此警告

pg_restore: WARNING:  column "foobar" has type "unknown"
DETAIL:  Proceeding with relation creation anyway.

但是在恢复之后，我可以验证列“foobar”类型是否已定义且正确。

什么可能导致此警告？

我已经将 PostgreSQL 与 PGAdmin III 一起使用了一段时间，但一直困扰着我，有一个插件菜单选项是空的。我在谷歌上搜索了一些并在这里和那里找到了一个插件，但我想知道是否有我错过的存储库？

如果您不知道 repo 但知道其他插件，请也让我知道它们。

除了手动搜索触发器/函数/存储过程中使用的所有 dblink() 之外，还有没有办法查询这些信息？

示例：触发器内部有一个 dblink，我可以从 postgres 模式中选择一些可以识别它的内容吗？

我认为这是手动操作，但只是为了确保我没有遗漏任何东西。

注意：我有一些日志记录，我也在寻找 dblink()

我可以从 JSON 数据类型创建 VIEW 但将其作为关系结构吗？

例子：

SELECT * 
FROM json_test;

结果

[
    {
        "name": "Roy",
        "Country": "USA",
        "hobby": "Swim",
        "address": "Church Street",
        "sex": "M"
    },
    {
        "name": "Roy",
        "Country": "USA",
        "hobby": "Cricket",
        "address": "Amsterdam",
        "sex": "F"
    },
    {
        "name": "Anam",
        "country": "Greece",
        "hobby": "Polo",
        "address": "MG Road",
        "sex": "M"
    }
]

然后创建 VIEW 将类似于（不确定是否/如何执行此操作）

CREATE VIEW normalized AS 
SELECT name, country, hobby, address, sex 
FROM JSON data 

然后我可以用这样的东西查询视图

SELECT * 
FROM normalized

结果集

name  | country | hobby   | address …

我有 400,000 条记录需要分区。记录将每年增加 100,000 条，这些新记录可能需要添加 1000 个新分区。

以下是我的一些担忧：

• 多少个分区太多
• 小分区是否坏（每个分区可能少于 150 条记录）
• 大分区将有 10,000 条或更多记录
• 分区是按字段创建的，而不是按日期创建的
• 新记录可以每天添加到较大的分区，但较小的分区可能是每月一次
• 可能需要合法地分离分区数据（某些情况但不是全部）

例子：

假设 100,000 条中的 10,000 条需要分成 100 条记录的分区，因此将创建 1000 个分区，并创建 9 个额外的分区，每个分区包含 10,000 条记录，总共 1009 个分区。

问题：

• 这种方法行得通吗
• 这是最好的方法吗，如果不是，还有什么其他想法

笔记：

• 大多数记录将落入更大的分区

我想比较结果集中的日期

例子：

SELECT * FROM tbl WHERE foo=bar

输出

id, datetime, name
1, 2014-01-01 18:13:45, test 1
2, 2014-01-01 19:01:32, test 2
3, 2014-01-01 20:34:44, test 3
4, 2014-01-03 04:45:22, test 4

我希望能够区分每条记录之间的时间差异是小于还是大于前一条记录的 24 小时。

例子：

1, 2014-01-01 18:13:45, test 1 <-- first record since the previous record
2, 2014-01-01 19:01:32, test 2 <-- second record was less than 24 hours since the previous record
3, 2014-01-01 20:34:44, test 3 <-- third record was less than 24 hours since the …