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基本使用

Quber...大约 19 分钟数据库PostgreSQL

PostgreSQL 说明

本章，我们主要从数据库权限、数据库管理、表管理和常用 SQL 查询这几个方面进行介绍！

1、🍕 数据库权限

在 PostgreSQL 安装完成后，会自动创建一个名称为 postgres 的用户和数据库。

1、组角色

一个组角色可以看作一组数据库用户。组角色可以拥有数据库对象（比如表），并可以把这些对象上的权限赋予其他角色，以控制谁拥有访问哪些对象的权限。

SELECT * FROM pg_roles;

--注意：在创建角色有，会在用户表中同步创建同名的用户
CREATE ROLE testrole;

ALTER ROLE testrole RENAME TO testrole1;

--注意：在删除角色的时候，会将创建的同名用户一起删除
DROP ROLE testrole;

注意

  • 在创建角色有，会在用户表中同步创建同名的用户；

  • 在删除角色的时候，会将创建的同名用户一起删除。

2、角色权限

角色权限包含有登录、超级用户、创建数据库、创建角色和口令等。

CREATE ROLE testrole LOGIN;

--superuser超级用户拥有对数据库操作的最高权限，可以完成对数据库的所有权限进行检查
--注意：只有超级用户才能有权限创建超级用户
CREATE ROLE testrole SUPERUSER;

CREATE ROLE testrole CREATEDB;

CREATE ROLE testrole CREATEROLE;

--在客户认证方法要求与数据库建立连接时，需要口令权限。常见的认证方法包括：password、md5、crypt
CREATE ROLE testrole PASSWORD '123456';

注意

  • superuser 超级用户拥有对数据库操作的最高权限，可以完成对数据库的所有权限进行检查；

  • 只有超级用户才能有权限创建超级用户。

3、用户管理

我们可使用CREATE USER或CREATE ROLE命令来创建用户

SELECT * FROM pg_user;

--密码为123456，拥有创建数据库和创建角色的权限
CREATE USER testuser PASSWORD '123456' CREATEDB CREATEROLE;

ALTER USER testuser RENAME TO testuser1;

DROP USER testuser;

ALTER USER testuser PASSWORD '666666';
4、组角色和用户权限管理
ALTER ROLE testrole CREATEDB CREATEROLE;

ALTER USER testuser CREATEDB CREATEROLE;

ALTER ROLE testrole NOCREATEDB NOCREATEROLE;

ALTER USER testuser NOCREATEDB NOCREATEROLE;
5、数据库权限管理
ALTER DATABASE testdb OWNER TO testuser;

--注意：必须给用户testuser设置schema的使用权，否则会报错
GRANT USAGE ON SCHEMA PUBLIC TO testuser;

--将数据表testtb的UPDATE权限授权给用户testuser
GRANT UPDATE ON testtb TO testuser;

REVOKE ALL ON testdb FROM testuser;

REVOKE ALL ON SCHEMA PUBLIC FROM testuser;

权限

其中的权限包含有：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、REFERENCES、TRIGGER、CREATE、CONNECT、TEMPORARY、EXECUTE 、USAGE 和 ALL 等。

GRANT privilege
ON object
TO { PUBLIC | GROUP group | username };

说明：

  • privilege：权限类型，值可以是 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、REFERENCES、TRIGGER、CREATE、CONNECT、TEMPORARY、EXECUTE 、USAGE 和 ALL 等；

  • object：要授予访问权限的对象名称，可能的对象有：table、view、sequence 等；

  • PUBLIC：表示所有用户；

  • GROUP group：为用户组授予权限；

  • username：要授予权限的用户名，PUBLIC是代表所有用户的简短形式。

注意

使用 schema 的时候：

  • 需要用 postgres 授权指定的 schema 的使用（USAGE）权限给特定用户；

  • 然后授权 postgres 需要的权限到特定用户。

这两个缺一不可。

2、🍔 数据库管理

2.1、🍿 数据库创建

如下所示为创建名称为testdb的数据库 SQL 语句：

CREATE DATABASE testdb
    WITH
    OWNER = testuser
    ENCODING = 'UTF8'
    --TEMPLATE = postgres
    --ALLOW_CONNECTIONS = FALSE
    LC_COLLATE = 'Chinese (Simplified)_China.936'
    LC_CTYPE = 'Chinese (Simplified)_China.936'
    TABLESPACE = pg_default
    CONNECTION LIMIT = -1
    IS_TEMPLATE = False;

COMMENT ON DATABASE testdb
    IS '测试数据库';

说明：

  • testdb：要创建的数据库的名称；

  • OWNER：要创建的数据库所属的用户。如果没有指定，则默认属于执行该命令的用户；

  • ENCODING：用于描述新数据库的字符集编码，默认为 UTF8；

  • TEMPLATE：要创建的数据库所用的模版库，默认的模版库是 template1；

  • ALLOW_CONNECTIONS：是否可以连接该数据库，默认设置为 true。如果设置为 false，则任何用户都不能连接该数据库；

  • LC_COLLATE：要创建的数据库所使用的 collation 顺序。这会影响在 ORDER_BY 语法中字符串类型列的顺序，也会影响 text 类型列的索引顺序。如果没有指定，则默认使用其模版库的 collation 顺序；

  • LC_CTYPE：要创建的数据库所使用的字符分类。如大小写和数字。如果没有指定，则默认使用其模版库的字符分类；

  • TABLESPACE：表空间，用于定义新数据库的表空间名称，默认为模板数据库的表空间；

  • CONNECTION：该参数用于定义新数据库的最大并行连接数，默认为-1（无限制）；

  • IS_TEMPLATE：是否是模版库，默认设置为 false。如果设置为 true，则任何具有创建数据库权限的用户均可以用其复制新的数据库；如果设置为 false，则只有超级用户和该数据库的用户可以其复制新的数据库；

  • COMMENT ON DATABASE testdb IS '测试数据库'：修改数据库 testdb 的说明信息为“测试数据库”。

SELECT * FROM pg_database;

2.2、🥓 数据库修改

修改数据库名称：

ALTER DATABASE testdb RENAME TO testdb1;

修改数据库最大连接数：

ALTER DATABASE testdb CONNECTION LIMIT 100;

提示

如果要修改数据库的其他配置，可参考创建数据库中的相关配置进行修改。

2.3、🧇 数据库删除

删除数据库：

--注意：如果数据库testdb不存在，则在执行如下语句的时候会报错
DROP DATABASE testdb;

删除数据库：

--注意：如果数据库testdb不存在，则在执行如下语句的时候不会报错
DROP DATABASE IF EXISTS testdb;

注意

在删除某数据库时，如果数据库不存在，使用DROP DATABASE testdb;会报错，使用DROP DATABASE IF EXISTS testdb就不会报错了。

3、🍟 表管理

3.1、🥞 表创建

在创建数据表前，我们先创建一个名称为user_info的复合数据类型，以便于在创建数据表时某字段使用：

创建复合数据类型 user_info
--创建复合类型（对象）
CREATE TYPE user_info AS(
	UserName varchar(50),
	UserAge int4
)

如下所示为创建名称为testtb的表 SQL 语句：

CREATE TABLE "testtb" (
  "Id" int8 NOT NULL,
  "Name" varchar(50) NOT NULL,
  "Type" varchar(20) NOT NULL,
  "Age" int4 NOT NULL,
  "RoleIds" int8[] NOT NULL,
  "Note" varchar(200),
  "IsEnable" bool NOT NULL,
  "CreateTime" timestamp NOT NULL,
  "CreateDate" date,
  "Price" money,
  "Guid" uuid,
  "Json" json,
  "JsonB" jsonb,
  "Test" text,
  "UserInfo" user_info, --该字段为复合数据类型
  PRIMARY KEY ("Id")
);
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Id" IS '主键Id';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Name" IS '用户姓名';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Type" IS '用户性别';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Age" IS '用户年龄';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."RoleIds" IS '所属角色Id集合';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Note" IS '备注';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."IsEnable" IS '是否启用';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."CreateTime" IS '创建时间';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."CreateDate" IS '创建日期';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Price" IS '价格';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Guid" IS 'Guid';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Json" IS 'Json';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."JsonB" IS 'JsonB';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Test" IS 'Text';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."UserInfo" IS '用户信息，数据类型为自定义符合类型user_info';
COMMENT ON TABLE "testtb" IS '测试表';

查询所有表：

SELECT * FROM pg_tables;

SELECT * FROM pg_tables WHERE schemaname='public';

3.2、🍞 表修改

修改表名称：

ALTER TABLE testtb RENAME TO testtb1;

修改字段类型：

--注意：因为字段Name是PostgreSQL中的关键字，因此需要加双新号，非关键字可不加
ALTER TABLE testtb ALTER COLUMN "Name" TYPE TEXT;

修改字段名称：

ALTER TABLE testtb RENAME "Name" TO Name1;

增加新字段：

ALTER TABLE testtb ADD COLUMN Name1 VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '测试内容';

删除字段：

ALTER TABLE testtb DROP Name1;

删除外键：

ALTER TABLE testtb DROP CONSTRAINT fk_name1;

注意

  • 在修改字段类型的时候，如果字段名称为 PostgreSQL 中的关键字（如Name），需要使用双引号将 Name 包含起来，否则在执行 Sql 的时候会报错；

  • 在数据表有数据的时候修改某字段的数据类型，需要特别注意。例如字段 A 中存储了大概有 100 长度的字符内容，这时候将字段 A 的类型修改为**VARCHAR(50)**就会报错；

  • 如果某表已经存在了数据，这时候新增某字段，并且这个字段约束条件为不为空，此时会报错，因此需要注意下。

3.3、🥐 表删除

删除表：

--注意：如果表testtb不存在，则在执行如下语句的时候会报错
DROP TABLE testtb;

删除表：

--注意：如果表testtb不存在，则在执行如下语句的时候不会报错
DROP TABLE IF EXISTS testtb;

注意

在删除某表时，如果表不存在，使用DROP TABLE testtb;会报错，使用DROP TABLE IF EXISTS testtb就不会报错了。

4、🌭 常用 SQL 查询

针对常用 SQL 查询，我们以创建数据表 testtb 为例来演示操作该表数据的各种操作。

4.1、🧀 添加数据 SQL

在上面的3.1、表创建章节中，我们使用 SQL 语句在数据库 testdb 创建了数据表testtb，如下所示：

表创建 SQL
CREATE TABLE "testtb" (
  "Id" int8 NOT NULL,
  "Name" varchar(50) NOT NULL,
  "Type" varchar(20) NOT NULL,
  "Age" int4 NOT NULL,
  "RoleIds" int8[] NOT NULL,
  "Note" varchar(200),
  "IsEnable" bool NOT NULL,
  "CreateTime" timestamp NOT NULL,
  "CreateDate" date,
  "Price" money,
  "Guid" uuid,
  "Json" json,
  "JsonB" jsonb,
  "Test" text,
  "UserInfo" user_info, --该字段为复合数据类型
  PRIMARY KEY ("Id")
);
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Id" IS '主键Id';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Name" IS '用户姓名';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Type" IS '用户性别';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Age" IS '用户年龄';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."RoleIds" IS '所属角色Id集合';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Note" IS '备注';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."IsEnable" IS '是否启用';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."CreateTime" IS '创建时间';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."CreateDate" IS '创建日期';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Price" IS '价格';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Guid" IS 'Guid';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Json" IS 'Json';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."JsonB" IS 'JsonB';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."Test" IS 'Text';
COMMENT ON COLUMN "testtb"."UserInfo" IS '用户信息，数据类型为自定义符合类型user_info';
COMMENT ON TABLE "testtb" IS '测试表';

接下来我们向该表中添加 4 条数据：

INSERT INTO testtb
VALUES(289480312365125,'张三','男',22,ARRAY[1,2,3],'备注1',true,NOW(),CURRENT_DATE,100.56,gen_random_uuid(),'{"Name":"张三","Detail":{"Email":"1@qq.com","Mobile":"13551111111","Count":100,"Items":[1,2]}}','{"Name":"张三","Detail":{"Email":"1@qq.com","Mobile":"13551111111","Count":100,"Items":[1,2]}}','text1',
ROW('Quber',32));
INSERT INTO testtb
VALUES(289480420171845,'李四','女',32,ARRAY[4,5,6],'备注2',true,NOW(),CURRENT_DATE,982.66,gen_random_uuid(),'{"Name":"李四","Detail":{"Email":"2@qq.com","Mobile":"13551111112","Count":200,"Items":[3,4]}}','{"Name":"李四","Detail":{"Email":"2@qq.com","Mobile":"13551111112","Count":200,"Items":[3,4]}}','text2',
ROW('Jack',29));
INSERT INTO testtb
VALUES(289480483520581,'王五','男',28,ARRAY[7,8,9],'备注3',true,NOW(),CURRENT_DATE,186.89,gen_random_uuid(),'{"Name":"王五","Detail":{"Email":"3@qq.com","Mobile":"13551111111","Count":150,"Items":[6,7,8,1]}}','{"Name":"王五","Detail":{"Email":"3@qq.com","Mobile":"13551111111","Count":150,"Items":[6,7,8,1]}}','text3',
ROW('Lili',18));
INSERT INTO testtb
VALUES(289480581697605,'赵六','女',18,ARRAY[10,11,12,15],'备注4',true,NOW(),CURRENT_DATE,222.88,gen_random_uuid(),'{"Name":"赵六","Detail":{"Email":"4@qq.com","Mobile":"13551111112","Count":266,"Items":[5,6,7]}}','{"Name":"赵六","Detail":{"Email":"4@qq.com","Mobile":"13551111112","Count":266,"Items":[5,6,7]}}','text4',
ROW('Maya',24));

数据表 testtb 的所有数据：

所有数据
所有数据

数据表 testtb 指定字段的所有数据：

所有数据
所有数据

说明

  1. RoleIds 字段：该字段的数据类型为int8[]，即 bigint 的数组类型，因此在写 SQL 添加语句的时候，需要用到 PostgreSQL 中的 ARRAY 函数作为转换，如：ARRAY[1,2,3]；

  2. IsEnable 字段：该字段的数据类型为bool，所以对应的值直接传true或false即可；

  3. CreateTime 字段：该字段的数据类型为timestamp，所以我们可以直接使用 PostgreSQL 自带的函数NOW()即可；

  4. CreateDate 字段：该字段的数据类型为date，所以我们可以直接使用 PostgreSQL 自带的属性CURRENT_DATE即可；

  5. Guid 字段：该字段的数据类型为uuid，所以我们可以直接使用 PostgreSQL 自带的函数gen_random_uuid()即可；

  6. Json 字段：该字段的数据类型为json，我们直接传字符串的 JSON 对象即可；

  7. JsonB 字段：该字段的数据类型为jsonb，我们直接传字符串的 JSON 对象即可；

  8. UserInfo 字段：该字段为的数据类型为复合数据类型，因此我们在创建表前需要先使用TYPE去创建对应的自定义复合数据类型，如上面的表中我们就创建了名称为user_info的复合数据类型，如下所示：

    --创建复合类型（对象）
CREATE TYPE user_info AS(
    UserName varchar(50),
    UserAge int4
)

--查询表testtb中复合类型字段UserInfo中所有的UserName，条件为UserInfo中的UserAge字段大于24
SELECT ("UserInfo").UserName 复合类型中的用户姓名 FROM testtb WHERE ("UserInfo").UserAge > 24;

4.2、🥗 对数组字段的操作

  1. 将数据表 testtb 中字段 RoleIds 中的第一个查询出来：

    SELECT "RoleIds"[1] FROM testtb;

    如果索引超过了数组的长度，则会返回 null。

    注意："RoleIds"[1]中的 1 就代表数组中的第一个值，而不是使用 0 作为第一个，即：使用 1 作为获取数组中的第一个值。

  2. 数组类型操作符：

    数组类型操作符
    操作符描述例子结果
    =等于SELECT ARRAY[1.1,2.1,3.1]::int[] = ARRAY[1,2,3] AS 结果;true
    <>不等于SELECT ARRAY[1,2,3] <> ARRAY[1,2,4] AS 结果;true
    <小于SELECT ARRAY[1,2,3] < ARRAY[1,2,4] AS 结果;true
    >大于SELECT ARRAY[1,4,3] > ARRAY[1,2,4] AS 结果;true
    <=小于或等于SELECT ARRAY[1,2,3] <= ARRAY[1,2,3] AS 结果;true
    >=大于或等于SELECT ARRAY[1,4,3] >= ARRAY[1,4,3] AS 结果;true
    @>包含SELECT ARRAY[1,4,3] @> ARRAY[3,1] AS 结果;true
    <@被包含于SELECT ARRAY[2,7] <@ ARRAY[1,7,4,2,6] AS 结果;true
    &&重叠（有共同元素）SELECT ARRAY[1,4,3] && ARRAY[2,1] AS 结果;true
    ||数组与数组连接SELECT ARRAY[1,2,3] || ARRAY[4,5,6] AS 结果;{1,2,3,4,5,6}
    ||数组与数组连接SELECT ARRAY[1,2,3] || ARRAY[[4,5,6],[7,8,9]] AS 结果;{\{1,2,3\},\{4,5,6\},\{7,8,9\}}
    ||元素与数组连接SELECT 3 || ARRAY[4,5,6] AS 结果;{3,4,5,6}
    ||数组与元素连接SELECT ARRAY[4,5,6] || 7 AS 结果;{4,5,6,7}

  3. 函数（内容修改）

    函数（内容修改）

    这部分函数主要是针对数组类型的返回结果进行处理。

    函数说明语句结果
    array_append向数组的末尾添加元素SELECT array_append(ARRAY[1,2], 3) AS 结果;{1,2,3}
    array_prepend向数组的开头添加函数SELECT array_prepend(1, ARRAY[2,3]) AS 结果;{1,2,3}
    array_cat连接两个数组SELECT array_cat(ARRAY[1,2,3], ARRAY[4,5]) AS 结果;{1,2,3,4,5}
    array_replace用新值替换每个等于给定值的数组元素SELECT array_replace(ARRAY[1,2,5,4], 5, 3) AS 结果;{1,2,3,4}
    [start:end][2:4]，取出数组中第二个到第四个的值SELECT (ARRAY[1,2,3,4,5])[2:4] AS 结果;{2,3,4}

  4. 函数（信息查询）

    函数（信息查询）

    这部分函数主要是对数组数据的源数据进行查询。

    函数说明语句结果
    array_dims返回数组维数的文本表示SELECT array_dims(ARRAY[[1,2,3], [4,5,6]]) AS 结果;[1:2][1:3]
    array_lower返回数组维数的下界SELECT array_lower('[0:2]={1,2,3}'::int[], 1) AS 结果;0
    array_upper返回数组维数的上界SELECT array_upper(ARRAY[1,8,3,7], 1) AS 结果;4
    array_ndims返回数组的维数SELECT array_ndims(ARRAY[[1,2,3], [4,5,6]]) AS 结果;2
    array_length返回数组维度的长度SELECT array_length(array[1,2,3], 1) AS 结果;3
    array_position数组中指定元素出现的位置SELECT array_position(ARRAY[1,8,3,7], 8) AS 结果;2
    cardinality返回数组中的总元素数量，或者如果数组是空的则为 0SELECT cardinality(ARRAY[1,2,3,5]) AS 结果;4

  5. 函数（转换）

    函数（转换）

    这里面的函数提供了数组和字符串的转换，在实际应用中，这部分的逻辑使用的会比较多。很多时候一些查询中我们数据类型是个字符串，但是符合数组的结构特征，我们希望以数组的特性去操作这个字符串，这里面的函数无疑是必要的。

    函数说明语句结果
    array_to_string将数组转换为字符串，使用分隔符和 null 字符串连接数组元素SELECT array_to_string(ARRAY[1, 2, 3, NULL, 5], ',', 'N') AS 结果;1,2,3,N,5
    string_to_array使用指定的分隔符和 null 字符串把字符串分裂成数组元素SELECT string_to_array('A,B,C,D',',') AS 结果;{A,B,C,D}

  6. 函数（结果转换）

    函数（结果转换）

    这部分的函数，会将数组结果进行合并和展开。

    函数说明语句结果
    array_agg把多个值合并到一个数组中SELECT "Type",array_agg("Age" ORDER BY "Age") AS 结果 FROM testtb GROUP BY "Type";男 {22,28}
    女 {18,32}
    unnest扩大一个数组为一组行SELECT unnest(ARRAY[1,2,3,4]) AS 结果;1
    2
    3
    4

4.3、🥙 对 JSON 字段的操作

主要针对队数据类型为 JSON 和 JSONB 进行各项操作。

JSON 和 JSONB 目的都是用于存储 JSON 数据，不同点在于：

  • JSON 类型会存储原始完整的 JSON 格式，包括空格和换行等；

  • JSONB 类型会存储为二进制格式；

  • JSON 类型在写入的时候效率高于 JSONB；

  • JSONB 类型在读取数据的时候效率高于 JSON；

  • JSONB 支持的操作函数更多。

  1. 将数据表 testtb 中的字段 JsonB 中的所有 Name 查询出来：

    SELECT "JsonB" ->> 'Name' 姓名 FROM testtb;
    4.3.1
    4.3.1

  2. 将数据表 testtb 中的字段 JsonB 中的所有 Detail 中的 Email 查询出来：

    SELECT "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Email' 邮箱 FROM testtb;
    4.3.2
    4.3.2

  3. 将数据表 testtb 中的字段 JsonB 中的所有 Detail 中的 Items 中的第二个值查询出来：

    SELECT "JsonB" -> 'Detail' -> 'Items' ->> 1 结果 FROM testtb;
    4.3.3
    4.3.3

  4. 将数据表 testtb 中的字段 JsonB 中的所有 Name 查询出来，在 Where 中使用 JSON 查询：

    --查询条件为字段JsonB中的Detail中的Mobile = '13551111111'
SELECT "JsonB" ->> 'Name' 姓名
FROM testtb
WHERE "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Mobile' = '13551111111';
    4.3.4-1
    4.3.4-1
    --查询条件为字段JsonB中的Detail中的Count >= 200
SELECT "JsonB" ->> 'Name' 姓名
FROM testtb
WHERE CAST("JsonB" -> 'Detail' ->> 'Count' AS INTEGER) >= 200;
    4.3.4-2
    4.3.4-2

    此处用到了 PostgreSQL 中的CAST函数对Count进行转换。

  5. 聚合查询，查询字段 JsonB 中的 Detail 中的 Count 的最小值、最大值、总和和平均值：

    SELECT
MIN( CAST ( "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Count' AS INTEGER ) ) AS 最小值,
MAX( CAST ( "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Count' AS INTEGER ) ) AS 最大值,
SUM( CAST ( "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Count' AS INTEGER ) ) AS 总和,
AVG( CAST ( "JsonB" -> 'Detail' ->> 'Count' AS INTEGER ) ) AS 平均值
FROM testtb;
    4.3.5
    4.3.5

  6. 查询字段 JsonB 中的 Detail 中的 Count 的数据类型：

    SELECT jsonb_typeof("JsonB" -> 'Detail' -> 'Count') AS 数据类型
FROM testtb;
    4.3.6
    4.3.6

  7. JSON 和 JSONB 操作符

    JSON 和 JSONB 操作符右操作数类型描述例子结果
    ->int获取 json 数组的元素SELECT '[{"a":"foo"},{"b":"bar"}]'::json -> 1 AS 结果;
    ->text通过 key 值获取 json 对象字段SELECT '{"a": {"b":"foo"}}'::json -> 'a' AS 结果;
    ->>int获取 json 数组元素为字符串SELECT '[1,2,3]'::json ->> 2 AS 结果;3
    ->>text获取 json 对象字段为字符串SELECT '{"a":1,"b":2}'::json ->> 'b' AS 结果;2
    #>text[]在指定路径下获取 json 对象SELECT '{"a": {"b":{"c": "foo"}}}'::json #> '{a,b}' AS 结果;
    #>>text[]在指定路径下获得 json 对象为字符串SELECT '{"a":[1,2,3],"b":[4,5,6]}'::json #>> '{a,2}' AS 结果;3
    JSONB 操作符右操作数类型描述例子结果
    @>jsonb在顶层，左边的 json 值包含右边的 json 值SELECT '{"a":1, "b":2}'::jsonb @> '{"b":2}'::jsonb AS 结果;true
    <@jsonb在顶层，右边的 json 值包含左边的 json 值SELECT '{"b":2}'::jsonb <@ '{"a":1, "b":2}'::jsonb AS 结果;true
    ||jsonb将两个 jsonb 值连接成一个新 jsonb 值SELECT '["a", "b"]'::jsonb || '["c", "d"]'::jsonb AS 结果;["a", "b", "c", "d"]
    ?text判断字符串是否是该 json 的顶级键SELECT '{"a":1, "b":2}'::jsonb ? 'b' AS 结果;true
    ?|text[]判断数组字符串中的任何一个是否作为该 json 的顶级键SELECT '{"a":1, "b":2, "c":3}'::jsonb ?| array['b', 'c'] AS 结果;true
    ?&text[]判断所有的数组字符串是否都作为该 json 顶级键SELECT '["a", "b"]'::jsonb ?& array['a', 'b'] AS 结果;true
    -text从左操作数中删除键/值对或字符串元素SELECT '{"a": "b"}'::jsonb - 'a' AS 结果;{}
    -text[]从左操作数中删除多个键/值对或字符串元素SELECT '{"a": "b", "c": "d"}'::jsonb - '{a,c}'::text[] AS 结果;{}
    -integer删除具有指定索引的数组元素（末尾为负整数)SELECT '["a", "b"]'::jsonb - 1 AS 结果;["a"]
    #-text[]删除具有指定路径的字段或元素SELECT '["a", {"b":1}]'::jsonb #- '{1,b}' AS 结果;["a", {}]