pg sql base64

时间: 2023-08-25 08:07:42 浏览: 35
在 PostgreSQL 中,可以使用内置的 `encode()` 和 `decode()` 函数来进行 Base64 编码和解码。 Base64 编码可以使用以下语法: ``` SELECT encode('your string', 'base64'); ``` 例如,将字符串 "hello world" 进行 Base64 编码: ``` SELECT encode('hello world', 'base64'); ``` 输出结果为: ``` aGVsbG8gd29ybGQ= ``` Base64 解码可以使用以下语法: ``` SELECT decode('your base64 encoded string', 'base64'); ``` 例如,将上面编码后的字符串进行解码: ``` SELECT decode('aGVsbG8gd29ybGQ=', 'base64'); ``` 输出结果为: ``` hello world ``` 需要注意的是,Base64 编码和解码时,第二个参数必须为字符串 "base64",否则会出现错误。
相关问题

pg数据库decode函数

PG数据库中的`decode`函数是用于将二进制数据解码为文本的函数。它的语法如下: ```sql decode(string text, format text) ``` 其中,`string`是要解码的二进制数据,`format`是指定解码的格式。常见的格式包括: - `'escape'`:表示使用C风格的反斜杠转义序列。 - `'base64'`:表示使用Base64编码。 以下是一个使用`decode`函数将Base64编码的字符串解码为文本的示例: ```sql SELECT decode('SGVsbG8gd29ybGQ=', 'base64'); ``` 这将返回结果`"Hello world"`,将Base64编码的字符串解码为文本。请注意,`decode`函数只能解码二进制数据,而不能解码其他类型的数据。

pg库查看实例

要查看 PostgreSQL 数据库中的实例,需要连接到数据库并使用适当的 SQL 查询。以下是一个示例 SQL 查询,用于列出数据库中的所有表和视图: ``` SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema='public' AND table_type='BASE TABLE' OR table_type='VIEW'; ``` 此查询将返回所有名称为“public”的模式中的所有表和视图的名称。您可以将其进一步修改以查看其他模式中的表和视图。 要连接到 PostgreSQL 数据库,请使用以下命令: ``` psql -h [hostname] -p [port] -U [username] -d [database_name] ``` 其中,[hostname] 是数据库服务器的主机名或 IP 地址,[port] 是连接端口,[username] 是要连接的用户名,[database_name] 是要连接的数据库名称。您需要提供正确的凭据才能连接到数据库。

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分布式存储引擎常用术语包括以下几个: 1. 分布式集群存储:将数据分布在多台存储节点上,提供大容量、高性能、高可用、高扩展的存储服务。 2. 分布式存储系统:通过文件、块、对象等方式存储非结构化数据。常见的分布式存储系统有Ceph、GFS、HDFS、Swift等。 3. Pool:在Ceph中,pool是存储数据时的逻辑分区,类似于命名空间的概念。每个pool包含一定数量的PG(Placement Group),PG里的对象被映射到不同的OSD(Object Storage Device)上。 4. 分布式数据库:通过表格来存储结构化数据,方便查找。常用的分布式数据库有MySQL Sharding、Microsoft SQL Azure、Google Spanner、Alibaba OceanBase等。 5. 分布式键值系统:通过键值对来存储半结构化数据。常用的分布式键值系统有Redis、Memcache等,可用作缓存系统。 这些术语在分布式存储引擎中被广泛使用,用于描述不同的存储方式和数据类型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [分布式数据存储系统:三要素](https://blog.csdn.net/weixin_38333368/article/details/122154472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Ceph分布式存储服务](https://blog.csdn.net/zhangkangren/article/details/130266653)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
json_array_elements()和json_array_elements_text()是用于展开JSON数组的函数。json_array_elements()函数将展开JSON数组中的每个元素,并返回一个包含这些元素的表。json_array_elements_text()函数与之类似,但是返回的是每个元素的文本值。这两个函数可以帮助我们在SQL中处理JSON数据。 另外,json_populate_record(base anyelement,from_json json)是一个函数,它可以将一个JSON对象的值填充到指定的表中的对应列中。这个函数通常与json_array_elements()函数一起使用,以便处理复杂的JSON数据结构并将其插入到表中。 综上所述,json_array_elements()和json_array_elements_text()是用于展开JSON数组的函数,而json_populate_record()是用于将JSON值填充到表中的函数。它们都是在处理JSON数据时非常有用的函数。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [PG常用操作笔记(一)](https://blog.csdn.net/wyj180/article/details/120632916)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [金仓数据库 KingbaseES SQL 语言参考手册 (8. 函数(六))](https://blog.csdn.net/arthemis_14/article/details/125928310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
SQLAlchemy 提供了全文检索的功能,可以通过使用其提供的 tsvector 和 tsquery 数据类型来实现。 首先需要安装 psycopg2 (PostgreSQL 的 Python 驱动)和 postgresql-contrib (PostgreSQL 的扩展): python pip install psycopg2 sudo apt-get install postgresql-contrib 然后在 PostgreSQL 数据库中创建一个全文检索的配置: sql CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION english ( COPY = pg_catalog.simple ); ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR hword, hword_part, word WITH english_stem; 接下来在 SQLAlchemy 中定义一个全文检索的列: python from sqlalchemy import Column, Integer, String, text from sqlalchemy.dialects.postgresql import TSVECTOR class MyTable(Base): __tablename__ = 'my_table' id = Column(Integer, primary_key=True) content = Column(String) search_vector = Column(TSVECTOR) __table_args__ = ( text("CREATE INDEX my_table_search_vector_idx ON my_table USING GIN(search_vector);"), ) 定义完后需要在 MyTable 类中添加一个 before_insert() 方法,用于在插入数据前更新 search_vector 列: python from sqlalchemy import text class MyTable(Base): ... def before_insert(self): self.search_vector = func.to_tsvector('english', self.content) __table_args__ = ( text("CREATE INDEX my_table_search_vector_idx ON my_table USING GIN(search_vector);"), ) 最后就可以使用 SQLAlchemy 的 text() 函数进行全文检索: python from sqlalchemy import text stmt = text("SELECT * FROM my_table WHERE search_vector @@ to_tsquery('english', :search_term)") results = session.execute(stmt, {'search_term': 'hello'}) 这个查询将会返回所有包含 hello 的记录。

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