pgsql 分区的脚本

我可以为你提供一些有关 PostgreSQL 分区脚本的建议。你可以使用 "ALTER TABLE" 语句来修改表，"CREATE TABLE" 语句来创建新表，以及 "CREATE PARTITION" 语句来创建新分区。

相关问题

pgsql查看分区键、主键

在PostgreSQL（pgsql）中，查看表的分区键（Partition Key）和主键通常涉及查询系统信息模式下的特定系统视图。以下是如何进行的：

**1. 查看分区键（Partition Key）**：
PostgreSQL并不直接支持查看分区键，因为分区不是通过特定字段来定义的，而是通过`CREATE TABLE AS ... WITH (PARTITION BY ...)`这样的语法创建时指定的。如果你想了解某个表是否被分区以及如何被分区，你需要查阅创建该表的SQL脚本，查看`PARTITION BY`子句。如果没有明确的`PARTITION BY`，则该表可能未被分区。

**2. 查看主键（Primary Key）**：
你可以使用`PRAGMA table_info(table_name);`命令来检查表的信息，其中包含主键信息。这个命令会返回一个元组列表，每个元组包括列名（如果它是主键的一部分）、数据类型、是否允许NULL值等。如果列名为`"oid"`（对于内建表）或`"id"`（常见的人工指定的主键），那么它通常是主键。

例如，运行下面的SQL（替换`table_name`为你感兴趣的表名）：

\c your_database_name;
SELECT column_name, is_nullable
FROM information_schema.table.constraint_column_usage
WHERE table_name = 'your_table_name'
AND constraint_type = 'PRIMARY KEY';

这将显示主键列及其是否允许NULL值。

datax t同步pg数据到hive分区表json脚本怎么写

下面是一个将 PG 数据库中的数据同步到 Hive 分区表的 DataX Job 的 json 脚本示例：

{
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": "3"
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "pgsqlreader",
          "parameter": {
            "column": [
              "id",
              "name",
              "age",
              "gender"
            ],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "jdbc:postgresql://localhost:5432/test",
                "table": "(select * from test_table) as t",
                "username": "username",
                "password": "password"
              }
            ],
            "splitPk": "id",
            "where": ""
          }
        },
        "writer": {
          "name": "hdfswriter",
          "parameter": {
            "column": [
              "id",
              "name",
              "age",
              "gender"
            ],
            "fieldDelimiter": "\t",
            "fileType": "text",
            "path": "/user/hive/warehouse/test.db/test_table",
            "fileName": "",
            "writeMode": "append",
            "compress": "NONE",
            "dateFormat": "yyyy-MM-dd",
            "encoding": "UTF-8",
            "nullFormat": "\\N",
            "header": "false",
            "footer": "false",
            "mergeSmallFiles": "false",
            "partition": [
              {
                "name": "dt",
                "type": "string",
                "format": "yyyyMMdd",
                "value": "${date}"
              }
            ],
            "hiveConf": [
              {
                "name": "hive.exec.dynamic.partition.mode",
                "value": "nonstrict"
              }
            ],
            "preSql": "",
            "postSql": ""
          }
        },
        "transformer": {
          "name": "dt",
          "parameter": {
            "column": [
              "id",
              "name",
              "age",
              "gender"
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

在这个示例中，我们使用 PGSQL Reader 读取 test_table 表中的数据，并使用 Hive Writer 将数据写入到 Hive 分区表 test_table 中。在 Hive Writer 中，我们指定了数据的分区字段为 dt，格式为 yyyyMMdd，并且指定了 Hive 表的路径为 /user/hive/warehouse/test.db/test_table。在 partition 中，我们使用了 ${date} 变量来动态指定数据的分区。

注意：在运行这个 DataX Job 之前，需要先创建好 Hive 表，并且在 Hive 中添加好对应的分区。