在Windows和Mac OS X上安装PostgreSQL

PostgreSQL是一个开源的轻量级关系数据库管理系统(RDBMS)。它在开发人员中广泛流行, 并已为业界所接受。本教程将向你展示如何在Windows或Mac上安装特定版本的PostgreSQL。本教程将包括-

• 在Windows上安装PostgreSQL
• 在Windows上测试PostgreSQL安装
• 在Mac OS X上安装PostgreSQL
• 在Mac OSX上测试PostgreSQL安装

在Windows上安装PostgreSQL

PostgreSQL提供了一个不错的图形安装程序来安装它。这可能是安装PostgreSQL的最简单方法。要在Windows上安装PostgreSQL, 请先转到https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres-postgresql-downloads, 然后应为你提供一个表, 其中包含针对不同平台的PostgreSQL的不同发行版-

PostgreSQL不需要任何花哨的要求, 它主要在各种商用计算机上运行。因此, 系统需求的问题不应该存在。

假设你使用的是Windows(32位版本)平台, 并且要安装9.4.21版本的PostgreSQL, 则可以单击下图所示的按钮-

导航到图形安装程序的下载位置, 然后双击它。取决于用户的管理方案, 它可能因用户而异。你可能必须以管理员身份运行安装程序。假设你已经是管理员, 则双击安装文件将提示你一个对话框。该对话框仅询问你是否允许在计算机上安装PostgreSQL。单击是。

然后, 你将获得类似的内容-

单击下一步。系统将提示你指定要在其中安装PostgreSQL的目标文件夹的路径。

指定路径, 然后单击下一步。

接下来, 你将看到一个对话框, 要求你指定PostgreSQL的数据目录。建议将其保持原样-

现在将要求你输入密码以保护PostgreSQL数据库系统。强烈建议你提供一个-

PostgreSQL的服务在端口号5432上运行。但是PostgreSQL还允许你在输入并确认密码后指定它-

建议你保持5432不变。

然后将要求你提供数据库的语言环境。最好将其保留为默认值, 如下图所示, 然后单击下一步-

PostgreSQL现在终于可以在Windows计算机上安装了。然后, 你只需单击一下(在下一步上)-

你的PostgreSQL安装现在应该已经开始。不会花很多时间。在安装过程即将结束时, 系统将提示你选中/取消选中以启动StackBuilder。你可以取消选中它, 然后单击完成。

在Windows上测试PostgreSQL安装

在完成PostgreSQL的安装后, 你可以验证安装是否正确。为此, 只需按键盘上的Windows按钮, 然后键入psql。选择显示SQL Shell(psql)的选项。 PostgreSQL的SQL Shell看起来像命令提示符-

如果在安装PostgreSQL时遵循所有默认设置, 请按Enter键四次。否则, 你将必须手动指定psql所需的所有值。最后, 输入你在安装过程中提供的密码, 然后按Enter。如果收到postgres =＃提示符, 则说明安装正确。

现在, 你将看到如何在Mac计算机上安装相同版本的PostgreSQL。

在Mac OS X上安装PostgreSQL

要在Mac计算机上安装PostgreSQL, 请转到https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres-postgresql-downloads, 然后单击下图所示的按钮(版本9.4.21)-

现在, 导航到安装程序的下载位置。

双击安装程序文件。然后, 你将获得另一个包含两个文件的文件夹-

双击该文件-

系统将要求你取消或进一步打开。为了继续安装, 请单击打开。

然后将提示你输入Mac OS X的密码。

输入密码后, 单击确定。然后, 你会看到类似这样的内容-

只需单击下一步。

现在, 一切与Windows的安装步骤完全相同。安装完PostgreSQL之后, 你可以测试它是否正确。

在Mac OS X上测试PostgreSQL安装

要测试安装, 只需单击启动板并键入psql。如果这样做, 你应该获得以下内容：

点击它, 然后你会得到如下提示-

系统将要求你输入详细信息, 并且各个用户的值可能会有所不同。如果你遵循默认安装而在安装过程中未更改任何值, 则只需按Enter键四次, 然后输入在安装过程中提供的密码。

如果收到psql提示, 即postgres =＃, 则说明安装正确。

更进一步

现在你知道了如何在计算机上安装PostgreSQL。如果你希望使用PostgreSQL磨练你的SQL技能, 那么以下一些资源可能会对你有所帮助-

• SQL for Data Science简介
• 在SQL中联接数据
• 用于探索性数据分析的SQL