PgREST 项目使用教程

PgREST 项目使用教程

pgrest enable REST in postgres pgrest 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pgrest

1. 项目介绍

PgREST 是一个在 PostgreSQL 内部运行的 JSON 文档存储系统,能够与现有的关系数据一起工作。它支持加载与 MongoLab 的 REST API 和 Firebase 的实时 API 兼容的 Node.js 模块。PgREST 的目标是提供一个简单易用的 RESTful API,使得开发者能够轻松地在 PostgreSQL 数据库上进行 CRUD 操作。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

  • PostgreSQL 9.0 及以上版本(推荐使用 9.2 或更高版本)
  • Node.js 0.10.x 及以上版本
  • plv8js 扩展:需要安装 PostgreSQL 的 plv8js 扩展。

2.2 安装步骤

  1. 安装 plv8js 扩展

    • 如果你使用的是 OS X 上的 Postgres.app,plv8js 已经预装。
    • 否则,请参考 plv8js 安装指南
    psql -U <user> -c "create extension plv8"
    

    如果遇到错误信息 Reason: image not found,请下载 9.2.4.3 版本之后的 PostgresApp。

  2. 安装 PgREST

    npm i -g pgrest
    

    如果你是从 Git 仓库安装,请确保在全局安装之前先运行 npm i

2.3 快速启动

  1. 创建数据库和表

    psql test
    test=# CREATE TABLE foo (_id int, info json, tags text[]);
    test=# INSERT INTO foo VALUES (1, '{"f1":1, "f2":true, "f3":"Hi I''m \"Daisy\""}', '{"foo", "bar"}');
    
  2. 启动 PgREST 服务

    pgrest --db test
    

    服务启动后,你可以通过 http://127.0.0.1:3000/collections 访问 test 数据库。

  3. 访问数据

    • 读取数据:

      curl http://127.0.0.1:3000/collections/foo/1
      curl -g 'http://127.0.0.1:3000/collections/foo?q=["_id":1]'
      curl -g 'http://127.0.0.1:3000/collections/foo?q=["tags":["$contains":"foo"]]'
      
    • 写入数据:

      echo '{"_id": 5, "info": {"counter":5} }' | curl -D - -H 'Content-Type: application/json' -X POST -d @- http://localhost:3000/collections/foo
      

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

  • 实时数据同步:PgREST 可以与 Firebase 的实时 API 兼容,适用于需要实时数据同步的应用场景,如在线协作工具、实时聊天系统等。
  • RESTful API 开发:对于需要快速开发 RESTful API 的项目,PgREST 提供了一个简单的方式来暴露 PostgreSQL 数据库的接口。

3.2 最佳实践

  • 安全性:在生产环境中使用 PgREST 时,务必配置适当的访问控制和安全策略,以防止未经授权的访问。
  • 性能优化:对于大规模数据操作,建议使用 PostgreSQL 的索引和分区功能来优化查询性能。

4. 典型生态项目

  • PostgreSQL:作为 PgREST 的基础数据库,PostgreSQL 提供了强大的数据存储和管理功能。
  • Node.js:PgREST 使用 Node.js 作为运行环境,适合构建高性能的 Web 应用。
  • plv8js:作为 PostgreSQL 的扩展,plv8js 允许在数据库内部运行 JavaScript 代码,增强了 PgREST 的功能。

通过本教程,你应该能够快速上手 PgREST 项目,并了解如何在实际项目中应用它。

pgrest enable REST in postgres pgrest 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pgrest

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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