举例

假如当前在school数据库中有张student表，schema为st。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、创建表

create table  表名 (
  字段名  类型（长度）  约束,
  字段名  类型（长度）  约束,
  主键约束
);
权限sql;

示例：

create table st.student (
  student_id                serial                 not null,
  student_name              varchar(60)            null,
  student_sex               varchar(2)             null,
  constraint pk_student primary key (student_id)
);
grant all on schema st to st;
grant all on all tables in schema st to st;
grant all on all sequences  in schema st to st;

注：柚子发现一个小细节，以防外一，创建表前会先执行删除新表的sql语句~

二、删除表

drop table 表名;

示例：

drop table st.student;

三、增加表字段

alter table 表名 add column 字段名 字段类型;

示例：

alter table st.student add column student_age int4;

四、修改表字段名称和类型长度

alter table 表名 rename column 旧列名 to 新列名;
alter table 表名 add column 新列名 新字段类型长度;

示例：

alter table st.student rename column student_name to stu_name;
alter table st.student  add COLUMN stu_name varchar(60);

五、删除表字段

alter table 表名 drop column if exists 表字段;

示例：

alter table st.student drop column if exists stu_name;

六、修改字段的备注

COMMENT ON COLUMN 表名.字段名 IS 备注;

示例：

COMMENT ON COLUMN st.student.stu_name IS '学生姓名';

七、建立索引

1.单个字段索引

如下（示例）：

CREATE INDEX "idx_stu_stuId" ON "st"."student" USING btree (  
  "student_id" COLLATE "pg_catalog"."default" "pg_catalog"."int8_ops" ASC NULLS LAST  
);

注：
“student_id”：字段名
COLLATE “pg_catalog”.“default”：使用此列的默认值
“pg_catalog”.“int8_ops”：整数类型
ASC NULLS LAST：顺序，为空放最后

2.聚合索引

如下（示例）：

CREATE INDEX "idx_stu_stuId" ON "st"."student" USING btree (  
  "student_id" COLLATE "pg_catalog"."default" "pg_catalog"."int8_ops" ASC NULLS LAST,
  "student_name" COLLATE "pg_catalog"."default" "pg_catalog"."text_ops" ASC NULLS LAST,
  "student_sex" COLLATE "pg_catalog"."default" "pg_catalog"."text_ops" ASC NULLS LAST
);

注：那由于这里索引使用的是B树算法，只能从第一个字段student_id进行组合，如果同时有student_id和student_name为组合条件查询会走此索引，如果是student_name和student_sex为组合条件查询则不会走此索引。

八、删除索引

DROP INDEX "模块"."索引名字";

示例：

DROP INDEX "st"."idx_stu_stuId";

注：索引是在schema层面的

总结

柚子好奇为什么有的用mysql，有的却是pg，后来知道pg的产生晚于mysql，pg自己有些内部优化，因此会更好用些。

拓展（来自百度）：
B树特征：
（1）B树平衡：每个叶页面与根都由相同数量的内部页面分隔开。因此，搜索任何值都需要花费相同的时间。
（2）B树多分支：每个页面（通常为8KB）包含许多（数百个）ctid。因此，B树的深度很小，对于非常大的表，实际上可以达到4-5的深度。
（3）索引中的数据按非递减顺序排序（在页面之间和每个页面内部），并且同一级别的页面通过双向列表相互连接。因此，我们可以仅通过列表的一个方向或另一个方向获得有序数据集，而不必每次都返回到根。

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