postgreSQL从入门到专家推荐书籍

时间: 2023-07-30 12:05:26 浏览: 84
如果你想要学习 PostgreSQL,以下是一些从入门到专家级别的推荐书籍: 1.《PostgreSQL从入门到精通》 这本书是一本面向初学者的 PostgreSQL 入门书籍。它涵盖了 PostgreSQL 的基础知识和应用,如表的创建、数据类型、查询等。此外,它还包含了一些实用的技巧和最佳实践,可以帮助读者更好地理解和使用 PostgreSQL。 2.《PostgreSQL开发指南》 这本书是一本面向开发人员的 PostgreSQL 实用指南。它详细介绍了 PostgreSQL 的各种开发技巧和应用场景,如存储过程、触发器、索引等。此外,它还涵盖了一些高级主题,如并发控制、性能调优等。 3.《PostgreSQL权威指南》 这本书是一本较为全面的 PostgreSQL 书籍,详细介绍了 PostgreSQL 的各种高级功能和应用场景,如并发控制、备份和恢复、高可用性等。它还包含了一些实用的技巧和最佳实践,可以帮助读者更好地使用 PostgreSQL。 4.《PostgreSQL高级应用与性能优化》 这本书是一本面向专家级别的 PostgreSQL 书籍,涵盖了 PostgreSQL 的高级特性和性能优化技巧。它不仅介绍了 PostgreSQL 数据库的基本原理和应用,还深入讲解了 PostgreSQL 的高级特性和性能优化技巧。 这些书籍都是非常优秀的 PostgreSQL 学习资料,希望能对你有所帮助。
相关问题

postgresql 入门

PostgreSQL 是一种开源关系型数据库管理系统(RDBMS),具有高度的可靠性、可扩展性和数据完整性。它支持大量的数据类型,包括整数、浮点数、字符串、日期和时间等。 以下是 PostgreSQL 的入门步骤: 1. 安装 PostgreSQL:你可以在官网上下载 PostgreSQL,并按照安装向导进行安装。在安装过程中需要设置一个数据库管理员的用户名和密码。 2. 连接到 PostgreSQL:安装成功后,你可以通过命令行或 GUI 工具连接到 PostgreSQL 数据库。常用的命令行工具有 psql 和 pgAdmin,GUI 工具有 Navicat 和 DBeaver 等。 3. 创建数据库:在连接到 PostgreSQL 后,你需要创建一个数据库。可以使用 CREATE DATABASE 命令来创建数据库,例如: ``` CREATE DATABASE mydb; ``` 4. 创建表:在创建了数据库之后,你需要为其创建表格。表格是用来存储数据的结构。可以使用 CREATE TABLE 命令来创建表格,例如: ``` CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50) ); ``` 这个示例代码创建了一个名为 users 的表格,包含 id、name 和 email 三个字段。其中 id 是主键,使用了 SERIAL 类型,表示自动递增的整数。 5. 插入数据:在创建表格后,你需要向其中插入数据。可以使用 INSERT INTO 命令来插入数据,例如: ``` INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John Doe', 'john@example.com'); ``` 这个示例代码向 users 表格中插入了一条记录,包含 name 和 email 两个字段的值。 6. 查询数据:在插入了数据后,你可以使用 SELECT 命令来查询数据,例如: ``` SELECT * FROM users; ``` 这个示例代码查询了 users 表格中的所有记录,并返回了 id、name 和 email 三个字段的值。 这些是 PostgreSQL 的基本入门步骤,你可以继续深入学习 PostgreSQL 的高级功能,如索引、触发器、视图等。

postgresql 快速入门 教程

好的,我可以回答这个问题。PostgreSQL 是一种开源的关系型数据库管理系统,它具有高度的可扩展性和可靠性。如果你想学习 PostgreSQL,可以先了解其基本概念和语法,然后通过实践来深入学习。有很多在线教程和文档可以帮助你快速入门。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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