我创建索引的时候为什么有大小写的字段必须用引号引起来吗？
create index i_oms_opool on public.oms_orderpool("OrderId",RecvTime);
区分大小写
不加不区分大小写
你的字段以前定义的时候是不是用了大小写并且用了双引号
在PostgreSQL 中如何设置与vacuum freeze 操作相关的参数？
与vacuum freeze相关的参数主要有三个：
1. vacuum_freeze_min_age
2. vacuum_freeze_table_age
3. autovacuum_freeze_max_age
vacuum_freeze_min_age 表示表中每个元组需要freeze的最小年龄。这里值得一提的是每次表被freeze 之后，会更新pg_class 中的relfrozenxid 列为本次freeze的XID。表年龄就是当前的最新的XID 与relfrozenxid的差值，而元组年龄可以理解为每个元组的t_xmin与relfrozenxid的差值。所以，这个参数也可以被简单理解为每个元组两次被freeze之间的XID 差值的一个最小值。增大该参数可以避免一些无用的freeze 操作，减小该参数可以使得在表必须被强制清理之前保留更多的XID 空间。该参数最大值为20亿，最小值为2亿。
普通的vacuum 使用visibility map来快速定位哪些数据页需要被扫描，只会扫描那些脏页，其他的数据页即使其中元组对应的xmin非常旧也不会被扫描。而在freeze的过程中，我们是需要对所有可见且未被all-frozen的数据页进行扫描，这个扫描过程PostgreSQL 称为aggressive vacuum。每次vacuum都去扫描每个表所有符合条件的数据页显然是不现实的，所以我们要选择合理的aggressive vacuum周期。PostgreSQL 引入了参数vacuum_freeze_table_age来决定这个周期。
vacuum_freeze_table_age 表示表的年龄大于该值时，会进行aggressive vacuum，即扫描表中可见且未被all-frozen的数据页。该参数最大值为20亿，最小值为1.5亿。如果该值为0，则每次扫描表都进行aggressive vacuum。
直到这里，我们可以看出：
当表的年龄超过vacuum_freeze_table_age则会aggressive vacuum
当元组的年龄超过vacuum_freeze_min_age后可以进行freeze
为了保证整个数据库的最老最新事务差不能超过20亿的原则，两次aggressive vacuum之间的新老事务差不能超过20亿，即两次aggressive vacuum之间表的年龄增长（vacuum_freeze_table_age）不能超过20亿减去vacuum_freeze_min_age（只有元组年龄超过vacuum_freeze_min_age才会被freeze）。但是看上面的参数，很明显不能绝对保证这个约束，为了解决这个问题，PostgreSQL 引入了autovacuum_freeze_max_age 参数。
autovacuum_freeze_max_age 表示如果当前最新的XID 减去元组的t_xmin 大于等于autovacuum_freeze_max_age，则元组对应的表会强制进行autovacuum，即使PostgreSQL已经关闭了autovacuum。该参数最小值为2亿，最大值为20亿。
也就是说，在经过autovacuum_freeze_max_age-vacuum_freeze_min_age的XID 增长之后，这个表肯定会被强制地进行 一次freeze。因为autovacuum_freeze_max_age最大值为20亿，所以说在两次freeze之间，XID 的增长肯定不会超过20亿，这就保证了上文中整个数据库的最老最新事务差不能超过20亿的原则。
值得一提的是，vacuum_freeze_table_age设置的值如果比autovacuum_freeze_max_age要高，则每次vacuum_freeze_table_age生效地时候，autovacuum_freeze_max_age已经生效，起不到过滤减少数据页扫描的作用。所以默认的规则，vacuum_freeze_table_age要设置的比autovacuum_freeze_max_age小。但是也不能太小，太小的话会造成频繁的aggressive vacuum。
另外我们通过分析源码可知，vacuum_freeze_table_age在最后应用时，会去取min(vacuum_freeze_table_age,0.95 autovacuum_freeze_max_age)。所以官方文档推荐vacuum_freeze_table_age=0.95 autovacuum_freeze_max_age。
freeze 操作会消耗大量的IO，对于不经常更新的表，可以合理地增大autovacuum_freeze_max_age和vacuum_freeze_min_age的差值。
但是如果设置autovacuum_freeze_max_age 和vacuum_freeze_table_age过大，因为需要存储更多的事务提交信息，会造成pg_xact 和 pg_commit 目录占用更多的空间。例如，我们把autovacuum_freeze_max_age设置为最大值20亿，pg_xact大约占500MB，pg_commit_ts大约是20GB（一个事务的提交状态占2位）。如果是对存储比较敏感的用户，也要考虑这点影响。
而减小vacuum_freeze_min_age则会造成vacuum 做很多无用的工作，因为当数据库freeze 了符合条件的row后，这个row很可能接着会被改变。理想的状态就是，当该行不会被改变，才去freeze 这行。
大家有什么好的方法将excel中的数据导入到postgresql吗？
提供两种思路：
将Excel导出成CSV文件，然后通过COPY导入
通过Python等语言定义UDF，实现Excel文件的解析，自动创建表并导入数据
参考：https://stackoverflow.com/questions/20039856/import-excel-data-into-postgresql-9-3
目前来说,大众市场上用的基本都是MySQL的,那么MySQL如果想要搬迁到PostGresql上去,需要做哪些准备呢?目前有没有比较好用的迁移工具呢?
MYSQL迁移到PostgreSQL,可以参考使用阿里云数据库团队的开源项目rds_dbsync，其中MySQL -> PostgreSQL/Greenplum（binlog_minner binlog_loader）实现基于 MySQL binlog 解析的增量数据同步，其github地址为https://github.com/aliyun/rds_dbsync/blob/master/README.md
如何从MySQL 迁移数据 到PostgreSQL？
1. 导出mysql表定义（无数据）
2. --no-data [dbname] >dbdef.sql
3. 使用mysql2postgres把脚本转换为pgsql
4. 上面生成的脚本还不一定很完美，可以尝试导入pgsql，调试错误并手动修改之。我遇到的问题就只有一个，mysql列定义中的zerofill需要手工去掉。一些unsinged定义会生成constraint，如果不需要可以去掉。另外，trigger都有问题，只能后面手工重建
5. 导出mysql数据：
6. -v -nt --complete-insert=TRUE --compact --no-create-info --skip-quote-names [dbname] >dbdata.sql
老一些版本的pgsql如果不支持批量插入的话还需要加上--extended-insert=FALSE，这个性能损失巨大。
转义符
mysql默认字符串里的''是转义符，而pgsql默认不是，修改postgresql.conf:
backslash_quote = on
escape_string_warning = off
standard_conforming_strings = off
数据导入完成后可以改回默认值。
以上内容来自于《云数据库运维实战手册》电子书，可点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8198下载完整版，助力云运维能力更上一层楼！
