一、概念
PostgreSQL是一種關系型數據庫管理系統 （RDBMS）。這意味着它是一種用於管理存儲在關系中的數據的系統。關系實際上是表的數學術語。 今天，把數據存儲在表里的概念已經快成了固有的常識了， 但是還有其它的一些方法用於組織數據庫。在類 Unix 操作系統上的文件和目錄就形成了一種層次數據庫的例子。 更現代的發展是面向對象數據庫。
每個表都是一個命名的行集合。一個給定表的每一行由同一組的命名列組成，而且每一列都有一個特定的數據類型。雖然列在每行里的順序是固定的， 但一定要記住 SQL 並不對行在表中的順序做任何保證（但你可以為了顯示的目的對它們進行顯式地排序）。
表被分組成數據庫，一個由單個PostgreSQL服務器實例管理的數據庫集合組成一個數據庫集簇。
二、創建一個新表
你可以通過指定表的名字和所有列的名字及其類型來創建表∶
CREATE TABLE weather (
city varchar(80),
temp_lo int, -- 最低溫度
temp_hi int, -- 最高溫度
prcp real, -- 濕度
date date
);
你可以在psql輸入這些命令以及換行符。psql可以識別該命令直到分號才結束。
你可以在 SQL 命令中自由使用空白（即空格、制表符和換行符）。 這就意味着你可以用和上面不同的對齊方式鍵入命令，或者將命令全部放在一行中。兩個划線（"--"）引入注釋。
任何跟在它后面直到行尾的東西都會被忽略。SQL 是對關鍵字和標識符大小寫不敏感的語言，只有在標識符用雙引號包圍時才能保留它們的大小寫（上例沒有這么做）。
varchar(80)指定了一個可以存儲最長 80 個字符的任意字符串的數據類型。int是普通的整數類型。real是一種用於存儲單精度浮點數的類型。date類型應該可以自解釋（沒錯，類型為date的列名字也是date。 這么做可能比較方便或者容易讓人混淆 — 你自己選擇）。
PostgreSQL支持標准的SQL類型int、smallint、real、double precision、char(N)、varchar(N)、date、time、timestamp和interval，還支持其他的通用功能的類型和豐富的幾何類型。PostgreSQL中可以定制任意數量的用戶定義數據類型。因而類型名並不是語法關鍵字，除了SQL標准要求支持的特例外。
第二個例子將保存城市和它們相關的地理位置：
CREATE TABLE cities (
name varchar(80),
location point
);
類型point就是一種PostgreSQL特有數據類型的例子。
最后，我們還要提到如果你不再需要某個表，或者你想以不同的形式重建它，那么你可以用下面的命令刪除它：
DROP TABLE tablename;
三、在表中 增加行
INSERT語句用於向表中添加行：
INSERT INTO weather VALUES ('San Francisco', 46, 50, 0.25, '1994-11-27');
請注意所有數據類型都使用了相當明了的輸入格式。那些不是簡單數字值的常量通常必需用單引號（'）包圍，就象在例子里一樣。date類型實際上對可接收的格式相當靈活，不過在本教程里，我們應該堅持使用這種清晰的格式。
point類型要求一個座標對作為輸入，如下：
INSERT INTO cities VALUES ('San Francisco', '(-194.0, 53.0)');
到目前為止使用的語法要求你記住列的順序。一個可選的語法允許你明確地列出列：
INSERT INTO weather (city, temp_lo, temp_hi, prcp, date)
VALUES ('San Francisco', 43, 57, 0.0, '1994-11-29');
如果你需要，你可以用另外一個順序列出列或者是忽略某些列， 比如說，我們不知道降水量：
INSERT INTO weather (date, city, temp_hi, temp_lo)
VALUES ('1994-11-29', 'Hayward', 54, 37);
許多開發人員認為明確列出列要比依賴隱含的順序是更好的風格。
請輸入上面顯示的所有命令，這樣你在隨后的各節中才有可用的數據。
你還可以使用COPY從文本文件中裝載大量數據。這種方式通常更快，因為COPY命令就是為這類應用優化的， 只是比 INSERT少一些靈活性。比如：
COPY weather FROM '/home/user/weather.txt';
這里源文件的文件名必須在運行后端進程的機器上是可用的， 而不是在客戶端上，因為后端進程將直接讀取該文件。
四、查詢一個表
要從一個表中檢索數據就是查詢這個表。SQL的SELECT語句就是做這個用途的。 該語句分為選擇列表（列出要返回的列）、表列表（列出從中檢索數據的表）以及可選的條件（指定任意的限制）。比如，要檢索表weather的所有行，鍵入：
SELECT * FROM weather;
這里*是"所有列"的縮寫。因此相同的結果應該這樣獲得：
SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date FROM weather;
你可以在選擇列表中寫任意表達式，而不僅僅是列的列表。比如，你可以：
SELECT city, (temp_hi+temp_lo)/2 AS temp_avg, date FROM weather;
請注意這里的AS子句是如何給輸出列重新命名的（AS子句是可選的）。
一個查詢可以使用WHERE子句"修飾"，它指定需要哪些行。WHERE子句包含一個布爾（真值）表達式，只有那些使布爾表達式為真的行才會被返回。在條件中可以使用常用的布爾操作符（AND、OR和NOT）。 比如，下面的查詢檢索舊金山的下雨天的天氣：
SELECT * FROM weather
WHERE city = 'San Francisco' AND prcp > 0.0;
你可以要求返回的查詢結果是排好序的：
SELECT * FROM weather
ORDER BY city;
在這個例子里，排序的順序並未完全被指定，因此你可能看到屬於舊金山的行被隨機地排序。但是如果你使用下面的語句，那么就總是會得到上面的結果：
SELECT * FROM weather
ORDER BY city, temp_lo;
你可以要求在查詢的結果中消除重復的行：
SELECT DISTINCT city
FROM weather;
再次聲明，結果行的順序可能變化。你可以組合使用DISTINCT和ORDER BY來保證獲取一致的結果
SELECT DISTINCT city
FROM weather
ORDER BY city;
五、在表之間的連接
到目前為止，我們的查詢一次只訪問一個表。查詢可以一次訪問多個表，或者用這種方式訪問一個表而同時處理該表的多個行。 一個同時訪問同一個或者不同表的多個行的查詢叫連接查詢。舉例來說，比如你想列出所有天氣記錄以及相關的城市位置。要實現這個目標，我們需要拿 weather表每行的city列和cities表所有行的name列進行比較， 並選取那些在該值上相匹配的行對。
SELECT *
FROM weather, cities
WHERE city = name;
觀察結果集的兩個方面：
-
沒有城市Hayward的結果行。這是因為在cities表里面沒有Hayward的匹配行，所以連接忽略 weather表里的不匹配行。我們稍后將看到如何修補它。
-
有兩個列包含城市名字。這是正確的， 因為weather和cities表的列被串接在一起。不過，實際上我們不想要這些， 因此你將可能希望明確列出輸出列而不是使用*：
SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location FROM weather, cities WHERE city = name;這個語法並不象上文的那個那么常用，我們在這里寫出來是為了讓你更容易了解后面的主題。
現在我們將看看如何能把Hayward記錄找回來。我們想讓查詢干的事是掃描weather表， 並且對每一行都找出匹配的cities表行。如果我們沒有找到匹配的行，那么我們需要一些"空值"代替cities表的列。 這種類型的查詢叫外連接 （我們在此之前看到的連接都是內連接）。這樣的命令看起來象這樣：
SELECT * FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name); city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location ---------------+---------+---------+------+------------+---------------+----------- Hayward | 37 | 54 | | 1994-11-29 | | San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53) San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53) (3 rows)這個查詢是一個左外連接， 因為在連接操作符左部的表中的行在輸出中至少要出現一次， 而在右部的表的行只有在能找到匹配的左部表行是才被輸出。 如果輸出的左部表的行沒有對應匹配的右部表的行，那么右部表行的列將填充空值（null）。
還有右外連接和全外連接。
我們也可以把一個表和自己連接起來。這叫做自連接。 比如，假設我們想找出那些在其它天氣記錄的溫度范圍之外的天氣記錄。這樣我們就需要拿 weather表里每行的temp_lo和temp_hi列與weather表里其它行的temp_lo和temp_hi列進行比較。我們可以用下面的查詢實現這個目標：
SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
FROM weather W1, weather W2
WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;
city | low | high | city | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
San Francisco | 43 | 57 | San Francisco | 46 | 50
Hayward | 37 | 54 | San Francisco | 46 | 50
(2 rows)
在這里我們把weather表重新標記為W1和W2以區分連接的左部和右部。你還可以用這樣的別名在其它查詢里節約一些敲鍵，比如：
SELECT *
FROM weather w, cities c
WHERE w.city = c.name;
六、聚集函數
和大多數其它關系數據庫產品一樣，PostgreSQL支持聚集函數。 一個聚集函數從多個輸入行中計算出一個結果。 比如，我們有在一個行集合上計算count（計數）、sum（和）、avg（均值）、max（最大值）和min（最小值）的函數。
比如，我們可以用下面的語句找出所有記錄中最低溫度中的最高溫度：
SELECT max(temp_lo) FROM weather; max ----- 46 (1 row)
如果我們想知道該讀數發生在哪個城市，我們可以用：
SELECT city FROM weather WHERE temp_lo = max(temp_lo); 錯誤
不過這個方法不能運轉，因為聚集max不能被用於WHERE子句中（存在這個限制是因為WHERE子句決定哪些行可以被聚集計算包括；因此顯然它必需在聚集函數之前被計算）。 不過，我們通常都可以用其它方法實現我們的目的；這里我們就可以使用子查詢：
SELECT city FROM weather
WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);
city
---------------
San Francisco
(1 row)
這樣做是 OK 的，因為子查詢是一次獨立的計算，它獨立於外層的查詢計算出自己的聚集。
聚集同樣也常用於和GROUP BY子句組合。比如，我們可以獲取每個城市觀測到的最低溫度的最高值：
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
GROUP BY city;
city | max
---------------+-----
Hayward | 37
San Francisco | 46
(2 rows)
這樣給我們每個城市一個輸出。每個聚集結果都是在匹配該城市的表行上面計算的。我們可以用HAVING 過濾這些被分組的行：
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
GROUP BY city
HAVING max(temp_lo) < 40;
city | max
---------+-----
Hayward | 37
(1 row)
這樣就只給出那些所有temp_lo值曾都低於 40的城市。最后，如果我們只關心那些名字以"S"開頭的城市，我們可以用：
SELECT city, max(temp_lo)
FROM weather
WHERE city LIKE 'S%'
GROUP BY city
HAVING max(temp_lo) < 40;
LIKE操作符進行模式匹配
理解聚集和SQL的WHERE以及HAVING子句之間的關系對我們非常重要。WHERE和HAVING的基本區別如下：WHERE在分組和聚集計算之前選取輸入行（因此，它控制哪些行進入聚集計算）， 而HAVING在分組和聚集之后選取分組行。因此，WHERE子句不能包含聚集函數； 因為試圖用聚集函數判斷哪些行應輸入給聚集運算是沒有意義的。相反，HAVING子句總是包含聚集函數（嚴格說來，你可以寫不使用聚集的HAVING子句， 但這樣做很少有用。同樣的條件用在WHERE階段會更有效）。
在前面的例子里，我們可以在WHERE里應用城市名稱限制，因為它不需要聚集。這樣比放在HAVING里更加高效，因為可以避免那些未通過 WHERE檢查的行參與到分組和聚集計算中。
七、更新
你可以用UPDATE命令更新現有的行。假設你發現所有 11 月 28 日以后的溫度讀數都低了兩度，那么你就可以用下面的方式改正數據：
UPDATE weather
SET temp_hi = temp_hi - 2, temp_lo = temp_lo - 2
WHERE date > '1994-11-28';
看看數據的新狀態：
SELECT * FROM weather;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date
---------------+---------+---------+------+------------
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27
San Francisco | 41 | 55 | 0 | 1994-11-29
Hayward | 35 | 52 | | 1994-11-29
(3 rows)
八、刪除
數據行可以用DELETE命令從表中刪除。假設你對Hayward的天氣不再感興趣，那么你可以用下面的方法把那些行從表中刪除：
DELETE FROM weather WHERE city = 'Hayward';
所有屬於Hayward的天氣記錄都被刪除。
我們用下面形式的語句的時候一定要小心
DELETE FROM tablename;
如果沒有一個限制，DELETE將從指定表中刪除所有行，把它清空。做這些之前系統不會請求你確認！