在该方法中,使用PostgreSQL的extract函数来获取从午夜开始的秒数。以下是一个示例: 代码语言:txt 复制 class ChangeColumnType < ActiveRecord::Migration[6.0] def change change_column :table_name, :column_name, 'integer USING EXTRACT(EPOCH FROM column_name)::integer' end ...
\d tblname 查看表结构 \di 查看索引 create database [数据库名] 创建数据库 drop database [数据库名] 删除数据库 alter table [表名A] rename to [表名B] 重命名一个表 drop table [表名] 删除一个表 alter table [表名] add column [字段名] [类型] 在已有的表里添加字段 alter table [表名...
RENAME INDEX old_index_name TO new_index_name alter命令原表就不支持给索引重命名,需要先drop再add,在pt-osc也一样。 但给字段重命名,千万不要drop-add,整列数据会丢失,使用change col1 col1_new type constraint(保持类型和约束一致,否则相当于修改 column type,不能online) 子句如果是add column并且定义...
#连库 $ psql -h <hostname or ip> -p <端口> [数据库名称] [用户名称] #连库并执行命令 $ psql -h <hostname or ip> -p <端口> -d [数据库名称] -U <用户名> -c "运行一个命令;" 备注: 可以将连接命令中的参数在环境变量中指定;比如环境变量中配置如下,那么执行psql等同于执行psql -h ...
这里要澄清的是,不是所有的PG 的 Alter Column type 操作都要进行重建表的操作(这里先不牵扯索引的事情) 这就是今天要进行测试的表,PG的版本 PG 12.2 测试如下 1 name 的类型从 char 变为 varchar 在变成 text 2 将上面的变化在变回来 将整形从小变大 从大变小,将日期类型进行变化 ...
CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ CONCURRENTLY ] [ [ IF NOT EXISTS ] name ] ON table_name [ USING method ] ( { column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ) ...
AND tablename NOT LIKE 'sql_%' ORDER BY tablename; 列出数据库名 \l 或 SELECT datname FROM pg_database; 切换数据库 \c 数据库名 1、通过命令行查询 \d 数据库 —— 得到所有表的名字 \d 表名 —— 得到表结构 2、通过SQL语句查询
Execute the below-given command to change the data type of the“team_rating”column from“integer”to“character”: ALTERTABLEteam_infoALTERCOLUMNteam_ratingTYPEVARCHAR(30); Step 5: Verify the Column Type Let’s run the“\d”command followed by table name to see the changes made to the sel...
INSERT INTO TABLE_NAME (column1, column2, column3,...columnN)VALUES (value1, value2, value3,...valueN); 例:insert into postgtest (title,content) values('title1','content1'); 执行结果INSERT 0 1 ( INSERT 0 # 插入多行返回的信息, # 为插入的行数。)检索 ...
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, BigIntegerfrom database import Baseclass Stock(Base):__tablename__ = "nasdaq_stocks"symbol = Column(String, primary_key=True)stockname = Column(String)lastsale = Column(String)netchange = Column(Float)percentchange = Column(String)marketcap...