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数据表（Table）

数据表是所有数据库开发者打交道最多的数据管理层级，它的原理非常简单，就是用表格的形式，描述数据。

Table

在这里，我们应当对如下的几个术语建立基本的了解，他们是未来我们深入于原理与内核的重要基础：

  • 关系（Relation）
    代表整张数据表（Table）
  • 元组（Tuble）
    数据表中的一行（Rows）
  • 属性（Attribute）
    数据表中的一列（Column）

而后面所介绍的各种 SQL 语句，自逻辑上看，就是对于数据表的操作（在这里，你可以想象你是在使用代码，而不是鼠标在帮你使用 Excel 软件）。

创建数据表​

一般而言，想要创建一张数据表，则需要使用 CREATE TABLE 语句，让我们继续发挥我们的想象力，假定我们需要存储一组书籍的名称，作者与价格，数据表的名称为“book”，则可以使用如下的语句：

CREATE TABLE book (
    name TEXT, /* 书籍的名称 */
    author TEXT, /* 作者的姓名 */
    price INTEGER /* 书籍的价格 */
);

而如果我们希望描述一款数据库软件的基本情况（如 PostgreSQL），那么我们可以尝试使用如下的语句：

CREATE TABLE database_soft (
    name TEXT, /* 数据库软件的名称 */
    author TEXT, /* 数据库软件的作者 */
    describle TEXT /* 数据库软件的简介 */
);

而在创建之后，我们可以尝试观察数据表的结构，这里我们假定你正在使用 psql 工具，则使用 \d 指令，可以查看到这两张表的情况：

Observing-the-structure

可以发现，psql 反馈给我们的是：

# 可以思考为什么反馈信息里面没有包含“数据表所存放的数据库”
# 答案：因为我们使用 psql 连接 PostgreSQL 的时候，就已经指定了数据库

Table "数据表所对应的数据模式.数据表名称"
|列名称|该列所存储的数据类型|排序规则|是否可以为空|默认值|

其中，在当下的阶段，我们只需要关心前面的两项内容（即数据列的名称与数据类型）即可，而后面的三项（排序规则，是否可以为空，默认值），则留待后面阐述。

PostgreSQL 中的数据类型简介​

在前面的案例当中，我们可以发现，CREATE TABLE 实际上就是一条对于数据表内部属性的描述语句，而根据不同场景下面的不同数据，我们会设计不同的结构加以描述，而具体将其分解为怎样的属性，则取决于我们的经验与应用的需求（这是一个时间、耐心与积累的问题）。

而对 PostgreSQL 当中的数据类型建立了解，可以更好地帮助我们去了解怎样去描述一个数据对象，进而简化我们的工作，对于当下阶段的我们而言，首先需要了解到一件重要的事情：

提示

记住所有的数据类型没有必要
PostgreSQL 的拓展系统对于引入新的数据类型保持着良好的支持，加之当前的发行版本中已经设立了大量的数据类型，因此如果尝试去记住当前所有的数据类型的话，一方面工作量大，消耗时间，而另一方面也容易遗忘，且难以适应新数据类型加入的情况（在 PostgreSQL 中引入新数据类型是非常常见的事情），因此即用即查，具体情况具体分析才是正途。

在这个基础上，让我们来对 PostgreSQL 的数据类型做一个大体的审视，我将其归纳为如下的几个类别：

  • 数字类型
    数字类型被用于描述数据对象的某一项可以使用数字表达的属性，如书籍的价格，股票的价格等，而在这个基础上，它又可以划分为整数与浮点数两类，具体则可以对应到如下的类型：
    • INTEGER
      在 PostgreSQL 中最常见的表示整数的数据类型
    • DOUBLE PRECISION
      在绝大多数场景中可用于表达小数
  • 字符串类型
    字符串类型用于描述字符串，可以对应到如下的类型：
    • TEXT
      PostgreSQL 中最适合的通用字符串数据类型，对于长文本存储提供了非常好的支持
  • 复合类型
    复合类型实际上就是对于前面两者的二次整合，它实际上就是一张数据表
  • 具有某种特定格式的类型
    这种数据类型为某一类格式的数据而设定，如 PostgreSQL 的 json 类型就为符合 json 格式的字符串而设置，进而便利了管理 json 文档的工作（同样也适用于 xml 类型，其为 xml 文档而提供支持），以及为管理时间数据而设立的 timestamp 等时间数据类型。
    学习他们最好的办法就是即用即查。

而在实践中，复合类型与为某种特定格式数据而服务的类型常常混合出现，因此很多情况下其实难以对数据类型进行直观的分类，我们将在后续的文档里面对几个具体的场景展开分析，进而加强对于这方面的理解。

删除数据表​

对于希望删除的数据表，使用 DROP TABLE 就可以完成我们的工作，参考如下的代码：

CREATE TABLE example (id INTEGER);
DROP TABLE example;