《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于PostgreSQL解析器模塊的底層研究與分析
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第21期
曹 陽1,張 冰2
(1.同濟(jì)大學(xué) 電子信息與工程學(xué)院,上海 201804; 2.煤炭科學(xué)研究總院經(jīng)濟(jì)與信息研究分院,北
摘要: 介紹了PostgreSQL的整體架構(gòu),著重針對(duì)其解析器模塊進(jìn)行底層研究,分析查詢請(qǐng)求在解析器模塊中的查詢處理過程和其內(nèi)部各種函數(shù)的調(diào)用關(guān)系,最后就其解析器模塊的開源代碼做出的剖析以全面理解該模塊的運(yùn)作,并通過一個(gè)子查詢程序調(diào)試實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的查詢請(qǐng)求。
Abstract:
Key words :

摘  要: 介紹了PostgreSQL的整體架構(gòu),著重針對(duì)其解析器模塊進(jìn)行底層研究,分析查詢請(qǐng)求在解析器模塊中的查詢處理過程和其內(nèi)部各種函數(shù)的調(diào)用關(guān)系,最后就其解析器模塊的開源代碼做出的剖析以全面理解該模塊的運(yùn)作,并通過一個(gè)子查詢程序調(diào)試實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的查詢請(qǐng)求。
關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)庫;解析器;查詢處理;轉(zhuǎn)換處理

 PostgreSQL[1]始自于美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的數(shù)據(jù)庫研究計(jì)劃“Ingres項(xiàng)目”,最早被命名為Postgres。歷經(jīng)多年的改善和發(fā)展,于2006年成立了EnterpriseDB公司,其目的為了讓PostgreSQL能更好更方便地為企業(yè)級(jí)用戶服務(wù)。現(xiàn)在,PostgreSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為當(dāng)今世界上特色最鮮明、功能最強(qiáng)大、內(nèi)容最豐富和開發(fā)人員最多的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之一,是一種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(ORDBMS)。它的很多特性正是當(dāng)今許多商業(yè)數(shù)據(jù)庫的前身。
 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫支持多版本并發(fā)控制,可以支持所有廣為使用的SQL結(jié)構(gòu),并且兼容時(shí)下最流行的計(jì)算機(jī)開發(fā)語言,如C、C++、Java、Perl等。與其他主流數(shù)據(jù)庫一樣,PostgreSQL擁有諸多現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫特征,其特征特性涵蓋了SQL-2/SQL-92和SQL-3/SQL-99。作為一款開源軟件,PostgreSQL數(shù)據(jù)庫不斷被完善,擁有如下諸多優(yōu)勢(shì):
 (1)事務(wù)支持更徹底。對(duì)擁有海量存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫,若一個(gè)查詢請(qǐng)求長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行無果,就很可能會(huì)導(dǎo)致阻礙表的更新。MySQL對(duì)于無事務(wù)的MyISAM表所采取的處理方式為“表鎖定”,而PostgreSQL則根本不存在這類問題。
 (2)完美支持存儲(chǔ)過程。通過存儲(chǔ)過程,PostgreSQL便能輕松完成商業(yè)邏輯封裝,極大減少了服務(wù)器的運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷。獨(dú)有的內(nèi)在機(jī)制會(huì)自行優(yōu)化設(shè)計(jì)原存儲(chǔ)過程,最大限度地避免傳輸大量原始查詢語句,從而提高運(yùn)行效率。
 (3)支持子查詢和觸發(fā)器。使用子查詢語句使得PostgreSQL在高效運(yùn)行的同時(shí),擁有更高的程序可讀性;而觸發(fā)器則更有利于其商業(yè)邏輯封裝,可減少應(yīng)用程序?qū)ν簧虡I(yè)邏輯的重復(fù)控制,從而保證數(shù)據(jù)的完整性。
 (4)支持多種特殊數(shù)據(jù)類型和自定義擴(kuò)展需求。一般來說,特殊行業(yè)的數(shù)據(jù)會(huì)比商業(yè)數(shù)據(jù)更為復(fù)雜多變,而PostgreSQL將多維數(shù)據(jù)的集合體描述成一個(gè)對(duì)象類型,并作為屬性存儲(chǔ)在表中。這樣能保證用戶自定義數(shù)據(jù)類型與原有操作符運(yùn)算規(guī)則一致,并兼容現(xiàn)有數(shù)據(jù)類型。
 盡管PostgreSQL有著無可比擬的優(yōu)勢(shì),但仍不可避免地存在缺點(diǎn)。如其穩(wěn)定性和效能上有待提高;欠缺一些高端數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所需要的特性(如聯(lián)機(jī)熱備份、數(shù)據(jù)庫集群等)。
1 PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫的體系架構(gòu)
 就架構(gòu)技術(shù)而言,PostgreSQL數(shù)據(jù)庫采用了經(jīng)典的客戶端/服務(wù)器(Client/Server)模型,其客戶端進(jìn)程與服務(wù)器端進(jìn)程一一對(duì)應(yīng)。很多工作經(jīng)由客戶端處理后再提交給服務(wù)器,極大地提高了客戶端的響應(yīng)速度,從而充分發(fā)揮客戶端的處理能力。
 PostgreSQL查詢語句的執(zhí)行流程如圖1所示。當(dāng)出現(xiàn)查詢連接請(qǐng)求時(shí),主進(jìn)程(Main)派生一個(gè)服務(wù)器監(jiān)聽進(jìn)程(Postmaster),以等待從TCP/IP端口送入的連接請(qǐng)求??蛻魬?yīng)用端通過調(diào)用庫函數(shù)(Libpq)發(fā)出連接請(qǐng)求,并把用戶請(qǐng)求反饋給Postmaster,后者派生出后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程(Postgres),使其與客戶端進(jìn)程直接對(duì)接(Libpq僅支持一個(gè)客戶端進(jìn)程對(duì)接多個(gè)后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程)。隨后,客戶端進(jìn)程和后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程不通過Postmaster而直接通信。Postmaster和Postgres運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中,而客戶端應(yīng)用則可運(yùn)行在任何機(jī)器上。服務(wù)器進(jìn)程之間利用信號(hào)標(biāo)志和共享內(nèi)存進(jìn)行通信,確保并發(fā)數(shù)據(jù)訪問過程的數(shù)據(jù)完整性。一個(gè)查詢請(qǐng)求經(jīng)歷的完整過程可分為5個(gè)階段:

 (1)連接階段:客戶端向服務(wù)器發(fā)出查詢請(qǐng)求,通過Postmaster與Postgres建立通信對(duì)接。
 (2)解析階段:解析器分析查詢請(qǐng)求,核對(duì)語法無誤后創(chuàng)建一個(gè)查詢樹。
 (3)重寫階段:在系統(tǒng)目錄(pg_rewrite)中匹配重寫規(guī)則,重寫系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則體進(jìn)行重寫轉(zhuǎn)換,隨后創(chuàng)建解析樹作為結(jié)果輸出。
 (4)優(yōu)化階段:優(yōu)化器根據(jù)解析樹創(chuàng)建查詢規(guī)劃。首先確定同一查詢結(jié)果的所有查詢路徑,然后計(jì)算不同查詢路徑的執(zhí)行成本并選擇最優(yōu)路徑,最后將其拓展為完整查詢規(guī)劃樹。
 (5)執(zhí)行階段:執(zhí)行器對(duì)查詢規(guī)劃樹進(jìn)行遞歸掃描,按其指定的執(zhí)行方式檢索數(shù)據(jù)記錄。在掃描關(guān)系時(shí),使用存儲(chǔ)系統(tǒng)執(zhí)行排序和連接操作,計(jì)算條件后反饋?zhàn)罱K查詢結(jié)果[2]。
2 PostgreSQL解析器模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

 


 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的解析器模塊由解析器和轉(zhuǎn)換處理器組成。解析器又分為詞法分析器和語法分析器兩部分,分別由lex和yacc創(chuàng)建,定義在scan.l和gram.y中。解析器生成原始解析樹(即為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))后,轉(zhuǎn)換處理器再對(duì)其進(jìn)行修正和增補(bǔ),最終生成查尋樹。
 詞法分析器(yylex())的主要功能是做查詢語句詞法檢測(cè),用來識(shí)別其中的標(biāo)識(shí)符、SQL關(guān)鍵字等。它對(duì)每個(gè)關(guān)鍵字或標(biāo)識(shí)符都會(huì)生成一個(gè)標(biāo)記符號(hào)并將該標(biāo)記結(jié)果反饋至語法分析器。語法分析器(yyparse())主要功能是對(duì)查詢語句做語法檢測(cè)。它由一套語法規(guī)則和觸發(fā)規(guī)則組成,當(dāng)任意一條規(guī)則被觸發(fā)時(shí),兩者將被執(zhí)行。
 所謂語法語義解析,即將來自庫函數(shù)的SQL查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為解析樹,供優(yōu)化器/執(zhí)行器或指令集使用。在解析階段,當(dāng)以ASCII碼組成的查詢字符串到達(dá)解析器后,首先對(duì)其執(zhí)行詞法分析,將其轉(zhuǎn)換為解析器所能識(shí)別的關(guān)鍵字、標(biāo)識(shí)符和常量;再執(zhí)行語法分析,檢查該查詢字符串的語法的有效性,并生成命令形式的查詢結(jié)構(gòu)(即解析樹)。若語法正確,解析器將會(huì)反饋生成的解析樹;若語法錯(cuò)誤,則返回一個(gè)錯(cuò)誤標(biāo)志或空值;隨后,解析樹被分離、檢查和傳送到指令集中的處理函數(shù),或轉(zhuǎn)換為結(jié)點(diǎn)鏈表供優(yōu)化器/執(zhí)行器處理。
 在解析器階段,解析器只依據(jù)與SQL語法結(jié)構(gòu)相關(guān)的固定規(guī)則創(chuàng)建解析樹。由于自身不會(huì)自動(dòng)查詢?nèi)魏蜗到y(tǒng)目錄,因此就不能理解查詢語句的詳細(xì)語義。故查詢語句被轉(zhuǎn)換為解析樹后,轉(zhuǎn)換處理器將對(duì)其做進(jìn)一步處理,分析查詢語句所引用的表、函數(shù)和操作符的語義,然后生成查詢樹(Query Tree),用來表示解析樹具體信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。把原始解析(僅包含查詢語句的原始信息)和語義分析分成兩個(gè)過程是因?yàn)橄到y(tǒng)目錄查詢操作只能在一個(gè)事務(wù)中執(zhí)行,并且無法在接收到查詢字符串后就立即發(fā)起一個(gè)事務(wù)。服務(wù)器一旦確認(rèn)正在處理一個(gè)查詢操作,那么就可以發(fā)起一個(gè)事務(wù)。此時(shí),轉(zhuǎn)換處理器才能被順利調(diào)用。
 從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來說,轉(zhuǎn)換處理器生成的查詢樹與原始解析樹十分類似,但是結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)上仍有差異。例如:在一個(gè)解析樹中,一個(gè)FuncCall節(jié)點(diǎn)可能在語句構(gòu)成上被理解為函數(shù)調(diào)用功能,也可能根據(jù)引用名是普通函數(shù)還是聚合函數(shù)被轉(zhuǎn)換成FuncExpr節(jié)點(diǎn)或Aggref節(jié)點(diǎn)。類似地,查尋樹也可能添加了具體數(shù)據(jù)類型的信息(如相關(guān)字段或表達(dá)式)。本文以transformFuncCall調(diào)用為例:
 (1)對(duì)每一個(gè)參數(shù)調(diào)用transformExpr;
 (2)調(diào)用ParseFuncOrColumn:
 ①調(diào)用ParseComplexProjection辨別Column Projection函數(shù):關(guān)系型參數(shù)和復(fù)合類型參數(shù)。
?、谡{(diào)用func_get_detail(普通函數(shù)):
 調(diào)用FuncnameGetCandidates,在Cache PROCNAME-ARGSNSP中找到符合查詢條件的候選函數(shù)列表FuncCandidateList;
 返回?zé)o需做參數(shù)類型轉(zhuǎn)換的項(xiàng);
 若只有一個(gè)參數(shù),則嘗試對(duì)系統(tǒng)未定義的類型轉(zhuǎn)換型函數(shù)做二進(jìn)制兼容的強(qiáng)制轉(zhuǎn)換;
 若為一般函數(shù),則在候選函數(shù)中找最匹配函數(shù)func_match_argtypes;
 嘗試解決存在的沖突調(diào)用func_select_candidate;
 返回值。
?、垡罁?jù)返回值采取相應(yīng)措施;
?、苌上鄳?yīng)節(jié)點(diǎn)并返回:FuncExpr節(jié)點(diǎn)或Aggref節(jié)點(diǎn)[1]。
3 PostgresSQL解析器模塊的源碼剖析
 PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫的源代碼相對(duì)路徑為Postgresql\source\src\backend,其代碼整體編譯流程大致如下:PostgresSQL在exec_simple_query函數(shù)中處理與用戶交互的簡(jiǎn)單查詢請(qǐng)求,其查詢操作使用兩種協(xié)議:Simple query protocol和Extended query protocol。Extended query protocol包含Parse、Bind、Execute三個(gè)步驟,并定義了Prepared Statement和Portal兩種重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Prepared Statement用來表示詞法解析、查詢規(guī)劃等結(jié)果,Portal用來表示可以被執(zhí)行或已部分執(zhí)行完畢的語句。由于本文側(cè)重研究解析階段,故只對(duì)Simple query protocol協(xié)議進(jìn)行具體分析,第三步生成物理查詢規(guī)劃和第四步執(zhí)行物理規(guī)劃由于不是本文的側(cè)重點(diǎn)在此不贅述。
 (1)編譯查詢
 通過pg_parse_query函數(shù)返回一系列查詢解析樹,并生成列表文件parsetree_list。具體工作由raw_parse函數(shù)通過調(diào)用base_yyparse函數(shù)對(duì)查詢語句進(jìn)行詞法分析完成。
 (2)生成邏輯規(guī)劃與查詢重寫(QueryRewrite)
 通過語義分析將已有解析樹轉(zhuǎn)化為所需查詢規(guī)劃,建立最優(yōu)查詢規(guī)劃。具體由pg_analyze_and_rewrite函數(shù)調(diào)用parse_analyze函數(shù)轉(zhuǎn)換完成。部分代碼如下:
foreach(parsetree_item,parsetree_list)
 {
 Node*parsetree=(Node*)lfirst
     (parsetree_item);
 …
}
 再執(zhí)行parse_analyze函數(shù)中的query=transformStmt(pstate,parseTree);最后,通過調(diào)用語句querytree_list= pg_rewrite_query(query);完成查詢重寫。pg_rewrite_query函數(shù)通過調(diào)用查詢重寫器的入口函數(shù)QueryRewrite來完成操作,而查詢重寫的作用就是根據(jù)系統(tǒng)或用戶自定義規(guī)則來重寫規(guī)劃。
PostgreSQL解析器模塊所接受的查詢請(qǐng)求表現(xiàn)形式為查詢字符串,經(jīng)過解析生成原始解析樹,并返回列表文件(parsetree_list),其每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)完整的語法解析樹。一個(gè)原始解析樹由多個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類型(由NodeTag定義)。PostgreSQL解析器模塊內(nèi)部函數(shù)調(diào)用關(guān)系如圖2所示。


 解析器模塊有3個(gè)主要函數(shù),分別是:raw_parser()、free_parser()和filtered_base_yylex(),可以在.\Parser\Parser.c文件中找到其定義。下面就其主要源碼進(jìn)行剖析和理解:
(1)raw_parser()
raw_parser(const char *str)
    {
 Int yyresult;
 …
 return parsetree;
}
 輸入:為輸入的查詢字符串定義一個(gè)指向字符常數(shù)的指針。
 功能:掃描查詢字符串并返回相應(yīng)值。
 返回值:若無語法錯(cuò)誤,則建立解析樹(Parser Tree),并將查詢語句存儲(chǔ)在該解析樹中;否則,向解析器返回空指針(NIL)。
 所調(diào)用函數(shù):pool_memory_create(); scanner_init(); parser_init(); base_yyparse()
 (2)pg_parse_string_token()
pg_parse_string_token(const char *token)
{
 Int ctoken;
 …
 return base_yylval.str;
}
 輸入:為所給字符串定義一個(gè)指向字符常數(shù)的指針。
 功能:獲取所給字符串的值。
 返回值:base_yylval.str;
 調(diào)用函數(shù):scanner_init(); base_yylex(); scanner_finish()。
 (3)filtered_base_yylex()
filtered_base_yylex(void)
{
 Int cur_token;
 …
 return cur_token;
}
 輸入:無輸入值。
 功能:作為解析器的中間件,對(duì)查詢語句執(zhí)行優(yōu)化處理,過濾部分累贅語句。例如:當(dāng)查詢語句存在多個(gè)空字符時(shí),該函數(shù)會(huì)自動(dòng)將其合并。
 返回值:無返回值。
 調(diào)用函數(shù):base_yylex()。
 (4)free_parser(void)
 輸入:無輸入值。
 功能:釋放已生成的語法解析樹所占用的內(nèi)存空間。
 返回值:無返回值。
 調(diào)用函數(shù):pool_memory_delete()。
 對(duì)查詢語句做轉(zhuǎn)換處理是為了把生成的解析樹都轉(zhuǎn)換成根為Query型節(jié)點(diǎn)的查尋樹。轉(zhuǎn)換處理工作在parse_analyze函數(shù)中進(jìn)行:首先定義ParseState *pstate函數(shù),用以記錄轉(zhuǎn)換處理過程中的狀態(tài)信息,然后調(diào)用transformStmt函數(shù)進(jìn)行正式的轉(zhuǎn)換處理工作,它會(huì)根據(jù)解析樹不同類型的根節(jié)點(diǎn)調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)。部分代碼如下:
SelectStmt*n=(SelectStmt*)parseTree;
 if(n->valuesLists)
  result=transformValuesClause(pstate,n);
  else if(n->op==SETOP_NONE)
  result=transformSelectStmt(pstate,n);
 else
  result=transformSetOperationStmt(pstate,n);
 Select statement分為簡(jiǎn)單型和復(fù)合型。復(fù)合型內(nèi)含集合操作符,在這種語法樹中,Select語句都處于葉節(jié)點(diǎn)位置,而內(nèi)部節(jié)點(diǎn)則表示集合操作符。簡(jiǎn)單型也可分為兩類:一類有VALUES,一類無VALUES。
把原始解析樹轉(zhuǎn)換處理到查尋樹的目標(biāo)就是為了從系統(tǒng)關(guān)系表中得到相關(guān)信息并據(jù)此進(jìn)行相關(guān)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換和信息添加。得到了查尋樹后,它將被執(zhí)行重寫、優(yōu)化、執(zhí)行等操作,至此完成了一次完整的查詢請(qǐng)求。
4 PostgreSQL子查詢調(diào)試
由于PostgreSQL是個(gè)開源數(shù)據(jù)庫,可以支持多種操作系統(tǒng)的編譯與執(zhí)行。本文選用以Linux為內(nèi)核的Ubuntu v11.04作為調(diào)試環(huán)境,其內(nèi)核版本為2.6.38-8-generic。操作系統(tǒng)加載的PostgreSQL版本為v8.4.8。搭建系統(tǒng)中,所選用的調(diào)試工具為DDD,其版本號(hào)為v3.3.12。所選用編譯器為gcc,其版本為v4.4.5,庫版本為GNU libc v2.12。
 執(zhí)行子查詢調(diào)試步驟如下:
 首先,在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中建立一張新表,表名為“film”,該表中存放電影相關(guān)信息字段:
Create table "film"
(
 "id" Serial NOT NULL UNIQUE,
 "filmname" Varchar(20)NOT NULL,
 "director" Varchar(10)NOT NULL,
 "actor" Varchar(10)NOT NULL,
 "production" Varchar(40)NOT NULL,
 "description" Varchar(255),
 UNIQUE(filmname),
 PRIMARY KEY("id")
);
 Create index "film_index" on "film" using btree("id","filmname");
 然后,再在數(shù)據(jù)庫中建立第二張表,表名為“cinema”,該表中存放有某一部電影的放映信息:
Create table "cinema"
(
 "id" Serial NOT NULL UNIQUE,
 "cinema" Varchar(40)NOT NULL,
 "releasedate" Timestamp Default now(),
 UNIQUE (cinema),
 PRIMARY KEY ("id")
);
 Create index "cinema_index" on "cinema" using btree ("id","cinema");
 在所建的兩張表中,同時(shí)建立了B-tree類型的索引。B-tree索引主要處理那些按照某種順序存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)查詢,它能為索引的每個(gè)列(字段)聲明一個(gè)操作符表。PostgreSQL的create index語句一般都默認(rèn)使用B-tree索引類型。
 最后,再新建一張鏈接表,表名為“announcement”。該表通過建立外部關(guān)鍵字(foreign key)鏈接生成,主要用來顯示所需要查詢的某部電影的相關(guān)信息:
Create table "announcement"
(
"id" Serial NOT NULL UNIQUE,
"fid" integer NOT NULL Default 0,
"cid" integer NOT NULL Default 0,
PRIMARY KEY ("id")
);
 Alter table "announcement" add foreign key("fid")references "film"("id")on update restrict on delete restrict;
 Alter table "announcement" add foreign key("cid")references "cinema"("id")on update restrict on delete restrict;
 在更改好表“announcement”中的相關(guān)字段屬性后,通過新建視圖表來完成所查詢請(qǐng)求,并顯示相關(guān)結(jié)果:

 該結(jié)果中,字段fid即為表“film”中的id字段,每一個(gè)id字段值對(duì)應(yīng)唯一一部電影;字段cid即為表“cinema”中的id字段,每一個(gè)字段值所對(duì)應(yīng)的電影都被標(biāo)示著相應(yīng)的放映信息。在本次查詢請(qǐng)求的建立表中,表“cinema”中的字段id=1所對(duì)應(yīng)的cinema=Wanda,即表示所進(jìn)行的查詢請(qǐng)求就是顯示所有在萬達(dá)影城播放的電影信息。更多具體電影和放映信息在表中略去,但通過增加字段來完整顯示即可。
 PostgresSQL開源數(shù)據(jù)庫目前已被成功應(yīng)用于包括醫(yī)療、電子商務(wù)等在內(nèi)的廣闊領(lǐng)域中。經(jīng)過二十多年的快速發(fā)展,PostgreSQL的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作機(jī)制已經(jīng)相當(dāng)成熟,直到今天依然在全球眾多開源程序員的努力中不斷地被改進(jìn)和優(yōu)化。
 本文主要對(duì)PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫的解析器做了底層研究并對(duì)該模塊的源碼做了一定分析,并通過一個(gè)子查詢調(diào)試實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的查詢請(qǐng)求。針對(duì)PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫的源碼分析在國(guó)內(nèi)尚處起步階段,而源碼分析對(duì)深入理解PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫的開發(fā)思想有著里程碑的意義。
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