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postgres用sql用户授权建表权限

时间: 2023-07-12 13:52:50 浏览: 271
要授权一个用户在PostgreSQL中建表的权限,可以使用`GRANT`命令。例如,以下命令将授予名为`username`的用户在数据库`mydatabase`中建表的权限: ``` GRANT CREATE ON DATABASE mydatabase TO username; ``` 这条命令会将`CREATE`权限授予给该用户,让其可以在指定数据库中创建表。如果你想让该用户在某个具体表上也有建表权限,可以使用以下命令: ``` GRANT CREATE ON TABLE mytable TO username; ``` 这会将`CREATE`权限授予给该用户,让其可以在指定表上创建新表。如果你想让该用户在所有数据库中都有建表权限,可以将`ON DATABASE`改为`ON ALL DATABASES`。如果你想让该用户在所有表上都有建表权限,可以将`ON TABLE`改为`ON ALL TABLES`。
相关问题

postgres用sql查看用户的建表权限

要通过SQL语句查看用户的建表权限,可以查询系统表`information_schema.table_privileges`。例如,以下查询将返回名为`username`的用户在所有数据库中的建表权限信息: ``` SELECT * FROM information_schema.table_privileges WHERE grantee = 'username' AND privilege_type = 'CREATE'; ``` 这条查询会列出该用户在所有表上的建表权限信息,如果该用户没有建表权限,则不会返回任何行。如果你想查看某个具体表的权限信息,可以在查询中添加一个`table_name`条件。例如,以下查询将返回名为`username`的用户在表`mytable`上的建表权限信息: ``` SELECT * FROM information_schema.table_privileges WHERE grantee = 'username' AND privilege_type = 'CREATE' AND table_name = 'mytable'; ```

PostGres数据库建库建表的思想

### PostgreSQL 数据库创建数据库和表格的设计理念 #### 创建数据库的理念 PostgreSQL 是一种强大且先进的开源对象关系型数据库管理系统。其设计理念强调灵活性、可靠性和性能优化。在创建新数据库时,系统会基于模板数据库 `template1` 进行初始化[^2]。这种设计允许用户自定义初始设置并继承到新的数据库实例中。 对于大规模应用而言,建议采用多租户架构或多数据库模式来隔离不同业务逻辑或客户数据。这有助于提高系统的可维护性和安全性,同时也便于资源分配与权限控制。 ```sql CREATE DATABASE mydatabase; ``` 此命令用于创建一个新的数据库名为 `mydatabase`。通过指定额外参数可以进一步配置字符集编码、校对规则等属性以满足特定应用场景的需求。 #### 表格设计方案的最佳实践 表结构设计应遵循第三范式 (3NF),即消除重复组、确保原子列值,并建立适当的关系约束条件。然而,在某些情况下为了提升读取效率可能会适度违反这一原则而采取反规范化策略[^1]。 - **选择合适的数据类型** 使用最精确且占用空间最小的数据类型表示字段内容。例如日期时间戳选用 `TIMESTAMP WITH TIME ZONE` 类型而非字符串存储;布尔值则直接使用 `BOOLEAN` 而不是整数模拟。 - **索引优化** 合理规划索引来加速查询操作至关重要。除了常见的 B-tree 索引外,PostgreSQL 支持多种特殊类型的索引如 GiST, SP-GiST 和 BRIN ,适用于不同的访问模式和数据分布特性。 - **分区表** 对于非常大的表可以通过水平分割成多个子表的方式实现物理上的分片存储——称为分区表(partitioned table) 。这样做的好处是可以显著减少单次扫描范围从而加快检索速度,同时简化了历史数据归档流程。 ```sql CREATE TABLE orders ( order_id SERIAL PRIMARY KEY, customer_id INT NOT NULL REFERENCES customers(customer_id), product_name VARCHAR(255), quantity INT CHECK(quantity > 0), created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` 上述 SQL 定义了一个订单记录表 `orders` ,其中包含了必要的字段及其约束条件。这里特别注意到了对外键参照完整性的设定(`REFERENCES`)以及默认当前时间戳的自动填充机制 (`DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP`)。
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off, on, or always# (change requires restart)archive_command = 'cp %p /data/postgresql/archive/%f' # command to use to archive a logfile segment#-----------------------------------------------------------------------------# REPLICATION#------------------------------------------------------------------------------max_wal_senders = 10 # max number of walsender processes 设置了可以最多有几个流复制的链接# (change requires restart)wal_keep_size = 1024 # in megabytes; 0 disablesmax_slot_wal_keep_size = 10 # in megabytes; -1 disableswal_sender_timeout = 120s # in milliseconds; 0 disables# - Standby Servers -hot_standby = on # "off" disallows queries during recovery#------------------------------------------------------------------------------# REPORTING AND LOGGING#------------------------------------------------------------------------------# - Where to Log -log_destination = 'stderr' # Valid values are combinations oflogging_collector = on # Enable capturing of stderr and csvloglog_directory = 'log' # directory where log files are written,# can be absolute or relative to PGDATAlog_filename = 'postgresql-%a.log' # log file name pattern,log_truncate_on_rotation = on # If on, an existing log file with thelog_rotation_age = 1d # Automatic rotation of logfiles willlog_rotation_size = 50MB # Automatic rotation of logfiles willlog_min_duration_statement = 2000 # 配置数据库慢查询时间,如果超过配置的时间,就会将查询的SQL语句记录到日志# - What to Log -log_connections = onlog_disconnections = onlog_line_prefix = '%m [%p] ' # special values:log_timezone = 'Asia/Shanghai'datestyle = 'iso, mdy'#intervalstyle = 'postgres'timezone = 'Asia/Shanghai'# These settings are initialized by initdb, but they can be changed.lc_messages = 'en_US.UTF-8' # locale for system error message# stringslc_monetary = 'en_US.UTF-8' # locale for monetary formattinglc_numeric = 'en_US.UTF-8' # locale for number formattinglc_time = 'en_US.UTF-8' # locale for time formatting# default configuration for text searchdefault_text_search_config = 'pg_catalog.english'shared_preload_libraries = '' # citus (change requires restart)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586启动服务,使配置生效,主节点设置完毕sudo systemctl start postgresql-13# 或sudo systemctl restart postgresql-13123设置从节点主从要保持一致,主要是 data 保持一致,我们可以直接将主节点data同步到从节点如果从节点没有关闭,可以先关闭 sudo systemctl stop postgresql-13去默认的data位置,删除所有文件

robotframework给spark-shell写测试用例,spark-shell的开启方式为: (1)cd /opt/module/ume/spark/bin (2)./spark-shell --master local --conf spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://local:19083 spark-shell的建表语句为: import org.apache.iceberg.Schema; import org.apache.iceberg.types.Types; //创建schema val schema = new Schema( Types.NestedField.required(1, "level", Types.StringType.get()), Types.NestedField.required(2, "event_time", Types.TimestampType.withoutZone()), //without Zone Types.NestedField.required(3, "message", Types.StringType.get()), Types.NestedField.required(4, "count", Types.IntegerType.get()) ); import org.apache.iceberg.PartitionSpec; //创建分区 val spec = PartitionSpec.builderFor(schema).hour("event_time").gpHash("level", 2).build(); import org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog; //创建catalog val catalog = new HiveCatalog(); catalog.setConf(spark.sparkContext.hadoopConfiguration); val properties = Map("warehouse"->"hdfs://node199:9000/user/spark","uri"->"thrift://localhost:19083"); import collection.JavaConversions._ catalog.initialize("hive",mapAsJavaMap(properties)); // 创建数据库,如果spark中此数据库已经存在则可以忽略 import org.apache.iceberg.catalog.Namespace val namespace = Namespace.of("postgres"); import org.apache.iceberg.relocated.com.google.common.collect.ImmutableMap catalog.createNamespace(namespace, ImmutableMap.of()); //创建数据表 import org.apache.iceberg.Table; import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier; val name = TableIdentifier.of("postgres", "test_ts_without_zone"); val table = catalog.createTable(name, schema, spec); 核心是通过robotframework,通过SSHLibrary库的write语句,要解决robotframework与spark-shell的交互问题

quartz.sql 的内容是以下: DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CRON_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_BLOB_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_JOB_DETAILS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CALENDARS; -- ---------------------------- -- 1、存储每一个已配置的 jobDetail 的详细信息 -- ---------------------------- USE ry-vue; create table QRTZ_JOB_DETAILS ( sched_name varchar(120) not null comment '调度名称', job_name varchar(200) not null comment '任务名称', job_group varchar(200) not null comment '任务组名', description varchar(250) null comment '相关介绍', job_class_name varchar(250) not null comment '执行任务类名称', is_durable varchar(1) not null comment '是否持久化', is_nonconcurrent varchar(1) not null comment '是否并发', is_update_data varchar(1) not null comment '是否更新数据', requests_recovery varchar(1) not null comment '是否接受恢复执行', job_data blob null comment '存放持久化job对象', primary key (sched_name, job_name, job_group) ) engine=innodb comment = '任务详细信息表'; -- ---------------------------- -- 2、 存储已配置的 Trigger 的信息 -- ---------------------------- create table QRTZ_TRIGGERS ( sched_name varchar(120) not null comment '调度名称', trigger_name varchar(200) not null comment '触发器的名字', trigger_group varchar(200) not null comment '触发器所属组的名字', job_name varchar(200) not null comment 'qrtz_job_details表job_name的外键', job_group varchar(200) not null co

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