摘要：但是，PostgreSQL 之所以强大，很大程度上因为它提供了一个极其丰富的“军火库”，里面有各种为特定场景量身打造的高级数据类型。用好它们，能极大地提升数据存储的效率、安全性和查询的便利性。
在第 4 章，我们已经学习了像 INT, VARCHAR, DATE 这样的基本数据类型。它们就像是工具箱里的螺丝刀和扳手，能解决大部分日常问题。
但是，PostgreSQL 之所以强大，很大程度上因为它提供了一个极其丰富的“军火库”，里面有各种为特定场景量身打造的高级数据类型。用好它们，能极大地提升数据存储的效率、安全性和查询的便利性。
这一章，我们就来认识几位重量级选手：
SERIAL: 实现自动增长的整数 ID。UUID: 全局唯一标识符，应对分布式系统的挑战。ARRAY: 在一个字段里存储多个值。JSON/JSONB: 在关系型数据库中优雅地处理半结构化数据。TIMESTAMPTZ: 带时区的时间戳，解决全球化应用的时间问题。在之前的例子中，我们为 id 列手动插入 1, 2, 3... 这样的值。这很麻烦，而且在多用户同时插入时，很容易产生冲突。
SERIAL 类型就是为了解决这个问题而生的。它并不是一个真正的数据类型，而是一个“语法糖”，一个快捷方式。
当你将一列定义为 SERIAL 时，Postgresql 会自动为你做三件事：
创建一个序列 (Sequence) 对象，这是一个专门用来生成不重复数字的计数器。将列的数据类型设置为 INTEGER。将列的默认值设置为从上面那个序列中获取下一个值。使用方法:
CREATE TABLE products ( product_id SERIAL PRIMARY KEY, -- 看这里！ product_name VARCHAR(100) NOT NULL);现在，当我们插入数据时，完全不需要为 product_id 提供值，数据库会自动为我们生成！
INSERT INTO products (product_name) VALUES ('笔记本电脑');INSERT INTO products (product_name) VALUES ('机械键盘');SELECT * FROM products;执行结果:
product_id | product_name+ 1 | 笔记本电脑 2 | 机械键盘(2 rows)product_id 被自动、安全地赋予了 1 和 2。
SERIAL: 对应 INTEGER，最大值约 21 亿。对于绝大多数应用都够用了。BIGSERIAL: 对应 BIGINT，最大值约 9 百京（9 x 10^18）。如果你的表可能会有天文数字级别的行数（比如日志、事件记录），请使用 BIGSERIAL。SERIAL 生成的 ID 在单台数据库内是唯一的，但如果你的系统是分布式的，有多台数据库都需要生成 ID，SERIAL 就可能产生冲突。
UUID (Universally Unique Identifier) 就是为解决这个问题而生的。它是一个 128 位的数字，通常表示为 32 个十六进制数的字符串，比如 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。
UUID 的值是通过算法生成的，它能保证在全世界的范围内，你生成的每一个 UUID 都是几乎不可能重复的。
使用方法:
首先，我们需要启用一个内置的扩展 uuid-ossp，它提供了生成 UUID 的函数。
然后，在建表时使用 UUID 类型，并设置默认值为 uuid_generate_v4 (生成版本 4 的随机 UUID)。
CREATE TABLE documents ( doc_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4, title TEXT);INSERT INTO documents (title) VALUES ('第一份机密文件');INSERT INTO documents (title) VALUES ('第二份机密文件');SELECT * FROM documents;执行结果:
doc_id | title+ a1b2c3d4-e5f6-4a7b-8c9d-0e1f2a3b4c5d | 第一份机密文件 b6c7d8e9-f0a1-4b2c-8d9e-1f2a3b4c5d6e | 第二份机密文件(2 rows)doc_id 被赋予了全局唯一的、无规律的 ID。
有时候，我们需要在一个字段里存储一组同类型的值，比如一篇文章的多个标签、一个用户的多个电话号码。
传统做法是再建一张关联表（比如 post_tags 表），但这对于简单的场景来说有点“杀鸡用牛刀”。PostgreSQL 的 ARRAY 类型提供了一个更直接的解决方案。
你可以创建任何基础数据类型的数组，比如 INTEGER, TEXT, DATE。
使用方法:
CREATE TABLE articles ( id SERIAL PRIMARY KEY, title TEXT, tags TEXT -- 文本类型的数组);INSERT INTO articles (title, tags)VALUES ('学习SQL', '{"sql", "database", "postgres"}');INSERT INTO articles (title, tags)VALUES ('学习python', ARRAY['python', 'programming']); -- 另一种语法SELECT * FROM articles;数组的值可以用 {} 大括号括起来的字符串表示，也可以用 ARRAY[...] 语法。查询数组:
PostgreSQL 提供了一系列强大的函数和操作符来查询数组。
这可能是 PostgreSQL 最强大的特性之一。它允许你在关系型数据库中，原生、高效地存储和查询 JSON 数据。
特性JSONJSONB存储纯文本，保留原始格式（空格、顺序、重复键）二进制，不保留格式，效率更高写入速度快 (因为只做格式检查)稍慢 (因为要解析和转换)索引支持有限非常强大 (支持 GIN 索引)黄金法则 ⭐：除非你有特殊需求要保留 JSON 的原始文本格式，否则永远优先使用 JSONB！
使用方法:
CREATE TABLE user_profiles ( user_id INT PRIMARY KEY, profile JSONB);INSERT INTO user_profiles (user_id, profile) VALUES(1, '{ "name": "张三", "contact": { "email": "zhangsan@example.com", "phones": ["138...", "139..."] }, "interests": ["reading", "coding"]}');-- 查询 JSON 内部的字段-- -> 操作符返回一个 JSON 对象，->> 操作符返回文本SELECT profile -> 'name' AS json_name, -- 返回 "张三" (带引号的JSON字符串) profile ->> 'name' AS text_name, -- 返回 张三 (纯文本) profile -> 'contact' ->> 'email' AS email -- 链式查询FROM user_profilesWHERE user_id = 1;-- 查询 JSON 数组中的元素SELECT profile -> 'interests' -> 0 FROM user_profiles; -- 返回 "reading"-- 检查是否存在某个键SELECT * FROM user_profiles WHERE profile ? 'name';TIMESTAMPTZ 的工作方式非常聪明：
当你插入一个时间值时，它会根据你当前数据库会话的时区设置，将这个时间转换成 UTC (协调世界时) 进行存储。当你查询这个值时，它又会根据你当前会话的时区设置，将存储的 UTC 时间转换回你本地的时区时间来显示。这意味着，无论你的用户和服务器在世界哪个角落，TIMESTAMPTZ 存储的都是一个绝对的、无歧义的时间点。
黄金法则 ⭐：只要你的应用需要处理不同时区的用户，或者服务器可能部署在不同时区，请始终使用 TIMESTAMPTZ！
你已经为你的数据表装备上了一批精良的“特种武器”！
为你的数据选择最合适的数据类型，是数据库设计的核心一环。一个好的设计，能让你的应用事半功倍。
从下一章开始，我们将进入第四部分：数据完整性与表设计。我们将学习如何通过各种“约束”来保证数据的质量和一致性，这是构建一个健壮、可靠的数据库系统的基石。我们下一章见！️
来源：linux运维菜
