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最好不要做不同种数据类型的转换。如果不能由integer转varchar类型，那么可以新增一个字段，然后将要转字段的值转换后赋予新的字段，再删除原字段。
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一、索引的类型：
PostgreSQL提供了多种索引类型：B-Tree、Hash、GiST和GIN，由于它们使用了不同的算法，因此每种索引类型都有其适合的查询类型，缺省时，CREATE INDEX命令将创建B-Tree索引。
1. B-Tree:
CREATE TABLE test1 (
id integer,
content varchar
);
CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id);
B-Tree索引主要用于等于和范围查询，特别是当索引列包含操作符" 、=和"作为查询条件时，PostgreSQL的查询规划器都会考虑使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查询中，PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而对于基于模式匹配操作符的查询，如LIKE、ILIKE、~和 ~*，仅当模式存在一个常量，且该常量位于模式字符串的开头时，如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo'，索引才会生效，否则将会执行全表扫描，如：col LIKE '%bar'。
2. Hash：
CREATE INDEX name ON table USING hash (column);
散列(Hash)索引只能处理简单的等于比较。当索引列使用等于操作符进行比较时，查询规划器会考虑使用散列索引。
这里需要额外说明的是，PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引强，但是散列索引的尺寸和构造时间则更差。另外，由于散列索引操作目前没有记录WAL日志，因此一旦发生了数据库崩溃，我们将不得不用REINDEX重建散列索引。
3. GiST：
GiST索引不是一种单独的索引类型，而是一种架构，可以在该架构上实现很多不同的索引策略。从而可以使GiST索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。
4. GIN：
GIN索引是反转索引，它可以处理包含多个键的值(比如数组)。与GiST类似，GIN同样支持用户定义的索引策略，从而可以使GIN索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。作为示例，PostgreSQL的标准发布中包含了用于一维数组的GIN操作符类型，如：、=、等。
二、复合索引：
PostgreSQL中的索引可以定义在数据表的多个字段上，如：
CREATE TABLE test2 (
major int,
minor int,
name varchar
}
CREATE INDEX test2_mm_idx ON test2 (major, minor);
1. B-Tree类型的复合索引：
在B-Tree类型的复合索引中，该索引字段的任意子集均可用于查询条件，不过，只有当复合索引中的第一个索引字段(最左边)被包含其中时，才可以获得最高效率。
2. GiST类型的复合索引：
在GiST类型的复合索引中，只有当第一个索引字段被包含在查询条件中时，才能决定该查询会扫描多少索引数据，而其他索引字段上的条件只是会限制索引返回的条目。假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。
3. GIN类型的复合索引：
与B-Tree和GiST索引不同的是，GIN复合索引不会受到查询条件中使用了哪些索引字段子集的影响，无论是哪种组合，都会得到相同的效率。
使用复合索引应该谨慎。在大多数情况下，单一字段上的索引就已经足够了，并且还节约时间和空间。除非表的使用模式非常固定，否则超过三个字段的索引几乎没什么用处。
三、组合多个索引：
PostgreSQL可以在查询时组合多个索引(包括同一索引的多次使用)，来处理单个索引扫描不能实现的场合。与此同时，系统还可以在多个索引扫描之间组成AND和OR的条件。比如，一个类似WHERE x = 42 OR x = 47 OR x = 53 OR x = 99的查询，可以被分解成四个独立的基于x字段索引的扫描，每个扫描使用一个查询子句，之后再将这些扫描结果OR在一起并生成最终的结果。另外一个例子是，如果我们在x和y上分别存在独立的索引，那么一个类似WHERE x = 5 AND y = 6的查询，就会分别基于这两个字段的索引进行扫描，之后再将各自扫描的结果进行AND操作并生成最终的结果行。
为了组合多个索引，系统扫描每个需要的索引，然后在内存里组织一个BITMAP，它将给出索引扫描出的数据在数据表中的物理位置。然后，再根据查询的需要，把这些位图进行AND或者OR的操作并得出最终的BITMAP。最后，检索数据表并返回数据行。表的数据行是按照物理顺序进行访问的，因为这是位图的布局，这就意味着任何原来的索引的排序都将消失。如果查询中有ORDER BY子句，那么还将会有一个额外的排序步骤。因为这个原因，以及每个额外的索引扫描都会增加额外的时间，这样规划器有时候就会选择使用简单的索引扫描，即使有多个索引可用也会如此。
四、唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX name ON table (column [, ...]);
五、表达式索引：
表达式索引主要用于在查询条件中存在基于某个字段的函数或表达式的结果与其他值进行比较的情况，如：
SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';
此时，如果我们仅仅是在col1字段上建立索引，那么该查询在执行时一定不会使用该索引，而是直接进行全表扫描。如果该表的数据量较大，那么执行该查询也将会需要很长时间。解决该问题的办法非常简单，在test1表上建立基于col1字段的表达式索引，如：
CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));
SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';
和上面的例子一样，尽管我们可能会为first_name和last_name分别创建独立索引，或者是基于这两个字段的复合索引，在执行该查询语句时，这些索引均不会被使用，该查询能够使用的索引只有我们下面创建的表达式索引。
CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));
CREATE INDEX命令的语法通常要求在索引表达式周围书写圆括弧，就像我们在第二个例子里显示的那样。如果表达式只是一个函数调用，那么可以省略，就像我们在第一个例子里显示的那样。
从索引维护的角度来看，索引表达式要相对低效一些，因为在插入数据或者更新数据的时候，都必须为该行计算表达式的结果，并将该结果直接存储到索引里。然而在查询时，PostgreSQL就会把它们看做WHERE idxcol = 'constant'，因此搜索的速度等效于基于简单索引的查询。通常而言，我们只是应该在检索速度比插入和更新速度更重要的场景下使用表达式索引。
六、部分索引：
部分索引(partial index)是建立在一个表的子集上的索引，而该子集是由一个条件表达式定义的(叫做部分索引的谓词)。该索引只包含表中那些满足这个谓词的行。
由于不是在所有的情况下都需要更新索引，因此部分索引会提高数据插入和数据更新的效率。然而又因为部分索引比普通索引要小，因此可以更好的提高确实需要索引部分的查询效率。见以下三个示例：
1. 索引字段和谓词条件字段一致：
CREATE INDEX access_log_client_ip_ix ON access_log(client_ip)
WHERE NOT (client_ip inet '192.168.100.0' AND client_ip inet '192.168.100.255');
下面的查询将会用到该部分索引：
SELECT * FROM access_log WHERE url = '/index.html' AND client_ip = inet '212.78.10.32';
下面的查询将不会用该部分索引：
一个不能使用这个索引的查询可以是
SELECT * FROM access_log WHERE client_ip = inet '192.168.100.23';
2. 索引字段和谓词条件字段不一致：
PostgreSQL支持带任意谓词的部分索引，唯一的约束是谓词的字段也要来自于同样的数据表。注意，如果你希望你的查询语句能够用到部分索引，那么就要求该查询语句的条件部分必须和部分索引的谓词完全匹配。 准确说，只有在PostgreSQL能够识别出该查询的WHERE条件在数学上涵盖了该索引的谓词时，这个部分索引才能被用于该查询。
CREATE INDEX orders_unbilled_index ON orders(order_nr) WHERE billed is not true;
下面的查询一定会用到该部分索引：
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND order_nr 10000;
那么对于如下查询呢？
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND amount 5000.00;
这个查询将不像上面那个查询这么高效，毕竟查询的条件语句中没有用到索引字段，然而查询条件"billed is not true"却和部分索引的谓词完全匹配，因此PostgreSQL将扫描整个索引。这样只有在索引数据相对较少的情况下，该查询才能更有效一些。
下面的查询将不会用到部分索引。
SELECT * FROM orders WHERE order_nr = 3501;
3. 数据表子集的唯一性约束：
CREATE TABLE tests (
subject text,
target text,
success boolean,
...
);
CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests(subject, target) WHERE success;
该部分索引将只会对success字段值为true的数据进行唯一性约束。在实际的应用中，如果成功的数据较少，而不成功的数据较多时，该实现方法将会非常高效。
七、检查索引的使用：
见以下四条建议：
1. 总是先运行ANALYZE。
该命令将会收集表中数值分布状况的统计。在估算一个查询返回的行数时需要这个信息，而规划器则需要这个行数以便给每个可能的查询规划赋予真实的开销值。如果缺乏任何真实的统计信息，那么就会使用一些缺省数值，这样肯定是不准确的。因此，如果还没有运行ANALYZE就检查一个索引的使用状况，那将会是一次失败的检查。
2. 使用真实的数据做实验。
用测试数据填充数据表，那么该表的索引将只会基于测试数据来评估该如何使用索引，而不是对所有的数据都如此使用。比如从100000行中选1000行，规划器可能会考虑使用索引，那么如果从100行中选1行就很难说也会使用索引了。因为100行的数据很可能是存储在一个磁盘页面中，然而没有任何查询规划能比通过顺序访问一个磁盘页面更加高效了。与此同时，在模拟测试数据时也要注意，如果这些数据是非常相似的数据、完全随机的数据，或按照排序顺序插入的数据，都会令统计信息偏离实际数据应该具有的特征。
3. 如果索引没有得到使用，那么在测试中强制它的使用也许会有些价值。有一些运行时参数可以关闭各种各样的查询规划。
4. 强制使用索引用法将会导致两种可能：一是系统选择是正确的，使用索引实际上并不合适，二是查询计划的开销计算并不能反映现实情况。这样你就应该对使用和不使用索引的查询进行计时，这个时候EXPLAIN ANALYZE命令就很有用了。
好的学习方法对于你的学习至关重要，对于每一个刚开始学习Java的程序员新人来说，都希望有一种快速学习的方法，漫无目的和长时间的学习很容易消耗你的信息，最后学的混乱，也没有实质性的收获，以至于学习到最后越来越焦虑。
初学者想要快速学习Java技术的心情大家都可以理解，但是有一句话：欲速则不达。盲目的追求快并不能达到理想的学习效果，问题来了，那么作为Java新人如何快速的学习Java编程呢？
新人学习进步非常缓慢，是因为很多的Java难题自己都没有办法解决，身边没有懂技术的人，所以只能一直在网上苦苦查找答案，就算你找到了解答，但是也不一定能够保证是对的。
初学者如何快速学Java?
方法1：Java初学者可以加入一个比较好的Java学习交流群，或者论坛，群不需要加的太多，在群中提出问题，有时候其他人的只言片语也可以帮助你走出困境。多与技术好的人交流沟通，你的技术才能变得更好。比如我的这个技术交流群
我创建的Java自学交流裙，前面输入是：926中间是：452最后连起来：303，需要java最新录制视频教程及学习路线，开发工具，jar包。源码等都可以找我，有遇见任何问题都可以随时来交流，只有不断的碰撞和交流，我们才能发现解决自己的问题，以此取长补短。
方法2：对于初学者来说快速学Java，还有一个有效的办法就是收集有用代码和工具，一些代码是可以重复使用的，随着你Java代码的练习越来越多，你对Java代码编写越来越得心应手，你就会发现你之前搜集的有用的代码和工具，大大节省了你敲代码的时间，比如工具类的：StringUtils(字符串工具)，DBUtils(数据库工具)等等。
方法3：养成良好的记录笔记的习惯，因为在快速学习Java的过程中，记录显得尤为重要，比如在Java学习中，把你碰到的问题，或者突然间的奇思妙想记录下来，不时翻翻，你会很清楚你一路以来的学习历程是怎样的。
它不仅是你Java学习的成长日记，更是鼓励支持你坚持学Java的好法宝，还可以成为你Java学习的动力源泉。
好的学习方法再加上良好的习惯，你会发现学习Java也不是一件多么困难的事情。当然，以上这些方法适用于那些有足够时间学习，或者是有较强自控力的人，如果你面临的就业，面临着经济问题，很难有一颗平常心去好好学习。
总之，学好Java技术才你才能享受生活带来的乐趣，为了你的梦想，努力学习吧。
有哪些适合java初学者的项目？
20个当时初学时的Java 练手项目，结尾提供项目源码。
需要可以群文件自行下载
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1. 其实我不认为直接投资/ IoC是在Python。什么是却是直接投资/ IoC。
想想看：什么是一个DI容器呢？它可以让你
连线连成应用程序...
...在
我们有“接线合”及“
脚本
动态
所以，一个DI容器不过是一个解释的动态脚本语言。实际上，另一种方式是：一个典型的Java / .NET的DI容器不过是一个蹩脚的解释器一个非常糟糕的动态脚本语言与对接丑陋，往往基于XML的语法。
当你在Python程序，你为什么会想要一个丑陋的，坏的脚本语言，当你有一个美丽的 CodeGo.net，辉煌的脚本语言在您的处置？其实，这是一个更普遍的问题：当您在几乎任何语言进行编程，为什么你想，当你有Jython和IronPython的在您的处置一个丑陋的，坏的脚本语言？
因此，要概括一下：DI / IOC的做法是一样重要的在Python中，因为它是在Java中，对于完全相同的原因。该DI / IOC的但是，是建立在语言和经常如此轻巧的消失。 （这里有一个比喻：在组装，子程序调用是一个相当大的交易-你要保存你的局部变量和寄存器保存返回地址的指令指针更改为你所呼叫的子程序，安排它跳回你的子程序当它完成时，把那里的被叫方可以找到他们，等IOW：在组装，“子程序调用”是一种设计模式，和之前有类似的Fortran语言，其中有建于子程序调用，人们建立自己的自己的“子程序你会说，子程序调用是”在Python中，只是你不'子程序
BTW：对于什么样子采取DI其逻辑的例子来看看吉rad的Bracha的新话编程语言以及他的著作的主题：
构造函数是有害的
注入死刑
禁止对导入（续）
2.
部分原因是模块系统工作在Python的方式。你可以得到一种“单身”free的，只是从一个模块中导入它。定义一个对象的实际实例中的一个模块，然后任何客户端端代码可以导入并真正得到一个工作，全面构建/填充对象。
这是相对于Java的，在那里你不导入对象的实际情况。你总是有自己实例化它们，（排序的IoC / DI样式的方法）。您可以减轻不必自己所拥有的静态（或实际工厂类）实例化一切的trouble，但你仍然招致实际创建新的每项资源开销
3.
使得Django的控制反转的。例如，数据库服务器被选中的配置文件，然后提供相应的数据库封装实例的数据库客户端端。
不同的是，Python有一流的类型。数据类型，包括类，都是自己的对象。如果你想要一个特定的类，只是这个类。例如：
if config_dbms_name == 'postgresql':
import psycopg
self.database_interface = psycopg
elif config_dbms_name == 'mysql':
...
再后来的代码可以通过书面表单创建一个数据库接口：
my_db_connection = self.database_interface()
# Do stuff with database.
取而代之的样板工厂的函数，Java和C ++的需要，Python做它与普通的代码一行或两行。这是函数性命令式编程的力量。
4.
在我看来，这样的事情依赖注入是一个刚性的，当代码过于沉重的主体轻易改变，你会发现自己不得不挑了小部分，定义接口为他们，然后让人们改变行为症状通过该插入这些接口的对象。这一切都很好，但最好避免在首位那种。
这也是一个静态类型语言的症状。当你要表达抽象的唯一工具是继承，那么这就是几乎什么无处不在。话虽如此，C ++是非常类似的，但从来没有拿起迷恋建设者和接口无处不在的Java开发人员做了。这是很容易得到过度旺盛能够以灵活且可扩展的，很少真正的好处写了太多的通用代码的成本的梦想。我认为这是一个文化的东西。
通常情况下，我认为Python的人来选择合适的工具来完成工作，这是一个连贯的和简单的整体，而不是一个真正的工具（一个可能的插件），可以做什么，但提供了可能的配置排列让人眼花缭乱。还是有可互换的零件在必要时，但不需要定义固定接口，由于鸭打字和语言的相对简单的灵活性大表单主义。
5.
避风港'的Python在好几年，但我会说，它更多的是与它是一个动态类型的语言比什么都重要。举个简单的例子，在Java中，如果我想测试写信给标准输出适当地我DI和传递任何的PrintStream捕捉写入的文字并进行验证。当我在Ruby中我的工作，但是，我可以动态替换“看跌期权”的方法在标准输出做验证，留出来的图片。如果我创建一个抽象的唯一原因是测试类，“它（认为文件系统操作或Java中的时钟），那么直接投资/ IoC创建的解决方案。
6.
我回来“约尔格・W米塔格”回答：“DI / IOC的Python是如此轻巧的消失”。
要备份此看一看在Martin Fowler的例子移植从Java到Python：Python的：Design_Patterns：Inversion_of_Control
正如您可以从上面的链接，一个“容器”在Python中看到可以写成8行代码：
class Container:
def __init__(self, system_data):
for component_name, component_class, component_args in system_data:
if type(component_class) == types.ClassType:
args = [self.__dict__[arg] for arg in component_args]
self.__dict__[component_name] = component_class(*args)
else:
self.__dict__[component_name] = component_class
7.
IoC和ruby，这是我的想法，为什么它没有被广泛流传
更新：
我不支持那个网站了，链接不工作，但可以在这里阅读
8.
其实，这是很容易写出足够干净的代码与DI（我不知道，会不会被/ Python的停留，然后，但无论如何:)），例如我其实perefer这样编码：
def polite(name_str):
return "dear " + name_str
def rude(a):
return name_str + ", you, moron"
def greet(name_str, call=polite):
print "Hello, " + call(name_str) + "!"
_
greet("Peter")
Hello, dear Peter!
greet("Jack", rude)
Hello, Jack, you, moron!
是的，这可以看作是函数/类只是一个简单的表单，但它确实工作。所以，也许Python的默认附带的电池足够在这里了。
P.S.我也贴这种幼稚的做法一个更大的示例在动态评估在Python简单的布尔逻辑。
