PostgreSQL 笔记

约 4033 字大约 13 分钟

2025-08-23

一、PostgreSQL 简介

1.1 什么是 PostgreSQL？

PostgreSQL 是一款功能强大的开源对象关系型数据库系统，拥有超过 30 年的积极开发历史。它以可靠性、功能强大和性能优异著称，支持丰富的数据类型和高级功能，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务性 DDL 等。

1.2 PostgreSQL 核心特点

开源免费：完全开源，遵循 PostgreSQL 许可证
扩展性强：支持自定义函数、数据类型、操作符
ACID 合规：保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性
丰富的数据类型：支持 JSON、XML、数组、范围类型等
强大的扩展系统：可通过扩展添加新功能（如 PostGIS、pgvector）
高可用性：支持流复制、逻辑复制、连接池等
全文搜索：内置全文搜索功能

1.3 PostgreSQL 与 MySQL 对比

特性	PostgreSQL	MySQL
许可证	PostgreSQL 许可证（宽松开源）	GPL（社区版）
ACID 支持	完全支持	InnoDB 支持
JSON 支持	JSONB（二进制存储，可索引）	JSON（文本存储）
全文搜索	内置强大全文搜索	基本全文搜索
窗口函数	完整支持	8.0+ 支持
物化视图	支持	5.7+ 支持
扩展系统	丰富（PostGIS, pgvector 等）	有限
复制	流复制、逻辑复制	主从复制、组复制

1.4 典型应用场景

复杂查询应用：需要执行复杂分析和聚合的应用
地理信息系统：配合 PostGIS 扩展处理地理空间数据
JSON 数据处理：需要存储和查询 JSON 数据的场景
高可靠性系统：金融、电信等对数据完整性要求高的领域
数据仓库：作为 OLAP 系统的一部分

二、环境搭建

2.1 安装方法

Linux (Ubuntu)：

# 添加 PostgreSQL 仓库
sudo sh -c 'echo "deb http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt $(lsb_release -cs)-pgdg main" > /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list'
wget -qO- https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc | sudo apt-key add -
sudo apt update

# 安装最新版本
sudo apt install postgresql

Windows：

下载官方安装程序：https://www.postgresql.org/download/windows/
运行安装程序，按向导完成安装
设置超级用户密码和端口（默认 5432）

macOS：

# 使用 Homebrew
brew install postgresql
brew services start postgresql

2.2 基本配置

主要配置文件：postgresql.conf（通常位于 /etc/postgresql/版本/main/ 或安装目录的 data 文件夹）

常用配置项：

# 连接和认证
listen_addresses = '*'        # 监听所有IP
port = 5432                   # 端口号
max_connections = 100         # 最大连接数

# 资源使用
shared_buffers = 1GB          # 共享缓冲区大小（通常为内存的25%）
work_mem = 4MB                # 排序操作的工作内存
maintenance_work_mem = 256MB  # 维护操作的工作内存

# WAL 配置
wal_level = replica           # WAL日志级别
archive_mode = on             # 启用归档
archive_command = 'cp %p /path/to/archive/%f'  # 归档命令

# 查询优化
random_page_cost = 1.1       # 随机页面成本（SSD可降低）
effective_cache_size = 4GB    # 有效缓存大小

2.3 连接 PostgreSQL

命令行连接：

psql -h localhost -p 5432 -U postgres -d mydb

常用连接参数：

-h：服务器地址（默认 localhost）
-p：端口号（默认 5432）
-U：用户名
-d：数据库名

创建数据库和用户：

-- 创建用户
CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';

-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydb OWNER myuser;

-- 授予权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser;

三、基础概念

3.1 数据库对象层次

PostgreSQL 的对象层次结构：

服务器 (Server)
└── 数据库 (Database)
    └── 模式 (Schema)
        ├── 表 (Table)
        ├── 视图 (View)
        ├── 函数 (Function)
        └── 其他对象

关键概念：

数据库：独立的数据集合，不同数据库间完全隔离
模式：数据库中的命名空间，用于组织数据库对象
表：数据的存储单元
列：表中的字段

3.2 常用数据类型

类别	类型	描述	示例
整数类型
`SMALLINT`	2字节	-32,768 到 32,767
`INTEGER`	4字节	-2,147,483,648 到 2,147,483,647
`BIGINT`	8字节	-9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807
浮点类型
`REAL`	4字节	单精度浮点数
`DOUBLE PRECISION`	8字节	双精度浮点数
`NUMERIC(p,s)`	可变	精确小数，p=精度，s=小数位	`NUMERIC(10,2)`
字符串类型
`VARCHAR(n)`	可变	变长字符串	`VARCHAR(255)`
`TEXT`	可变	无长度限制的字符串
`CHAR(n)`	固定	定长字符串	`CHAR(10)`
日期时间类型
`DATE`	4字节	日期	`2023-08-15`
`TIME`	8字节	时间	`14:30:00`
`TIMESTAMP`	8字节	日期时间	`2023-08-15 14:30:00`
`TIMESTAMPTZ`	8字节	带时区的日期时间
`INTERVAL`	16字节	时间间隔	`1 day 2 hours`
特殊类型
`UUID`	16字节	通用唯一标识符	`a0eebc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9bd380a11`
`JSON/JSONB`	可变	JSON 数据	`{"name": "John", "age": 30}`
`ARRAY`	可变	数组	`{1,2,3}`
`HSTORE`	可变	键值对	`"k1"=>"v1", "k2"=>"v2"`

3.3 约束

-- 主键约束
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    ...
);

-- 唯一约束
CREATE TABLE users (
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    ...
);

-- 非空约束
CREATE TABLE users (
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    ...
);

-- 检查约束
CREATE TABLE products (
    price NUMERIC CHECK (price > 0),
    ...
);

-- 外键约束
CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
);

四、SQL 基础操作

4.1 数据库与模式操作

-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydb;

-- 创建模式
CREATE SCHEMA myschema;

-- 切换搜索路径（设置默认模式）
SET search_path TO myschema, public;

-- 删除模式（级联删除对象）
DROP SCHEMA myschema CASCADE;

4.2 表操作

-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 查看表结构
\d users

-- 修改表（添加列）
ALTER TABLE users ADD COLUMN age SMALLINT;

-- 修改表（修改列）
ALTER TABLE users ALTER COLUMN age TYPE INTEGER;

-- 修改表（删除列）
ALTER TABLE users DROP COLUMN age;

-- 删除表
DROP TABLE users;

4.3 插入数据

-- 插入单条记录
INSERT INTO users (username, email, password) 
VALUES ('john', 'john@example.com', 'password123');

-- 插入多条记录
INSERT INTO users (username, email, password)
VALUES 
('alice', 'alice@example.com', 'password123'),
('bob', 'bob@example.com', 'password123');

-- 插入查询结果
INSERT INTO active_users (user_id, username)
SELECT id, username FROM users WHERE status = 'active';

-- 返回插入的记录
INSERT INTO users (username, email, password)
VALUES ('charlie', 'charlie@example.com', 'password123')
RETURNING id, created_at;

4.4 查询数据

-- 基本查询
SELECT * FROM users;
SELECT id, username, email FROM users;

-- 条件查询
SELECT * FROM users WHERE username = 'john';
SELECT * FROM users WHERE age > 18 AND status = 'active';

-- 排序
SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC;
SELECT * FROM users ORDER BY age ASC, username DESC;

-- 限制结果
SELECT * FROM users LIMIT 10;          -- 前10条
SELECT * FROM users OFFSET 5 LIMIT 10;  -- 从第6条开始，取10条（分页）

4.5 更新数据

-- 更新单条记录
UPDATE users SET email = 'new@example.com' WHERE id = 1;

-- 更新多条记录
UPDATE users SET status = 'inactive' WHERE last_login < '2022-01-01';

-- 更新时使用表达式
UPDATE products SET price = price * 0.9 WHERE category = 'sale';

-- 返回更新的记录
UPDATE users SET last_login = CURRENT_TIMESTAMP 
WHERE id = 1 
RETURNING *;

4.6 删除数据

-- 删除特定记录
DELETE FROM users WHERE id = 1;

-- 删除多条记录
DELETE FROM users WHERE last_login < '2022-01-01';

-- 返回删除的记录
DELETE FROM users WHERE id = 1 RETURNING *;

五、高级查询

5.1 聚合函数

-- 计数
SELECT COUNT(*) AS total_users FROM users;

-- 求和
SELECT SUM(amount) AS total_sales FROM orders;

-- 平均值
SELECT AVG(age) AS average_age FROM users;

-- 最大值/最小值
SELECT MAX(created_at) AS latest_user, MIN(created_at) AS earliest_user 
FROM users;

-- 分组统计
SELECT status, COUNT(*) AS count 
FROM users 
GROUP BY status;

5.2 分组查询

-- 基本分组
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;

-- 分组过滤（HAVING）
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000;

-- 多列分组
SELECT department, position, COUNT(*) AS count
FROM employees
GROUP BY department, position;

5.3 多表连接查询

-- 内连接（INNER JOIN）
SELECT users.username, orders.order_id
FROM users
INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

-- 左连接（LEFT JOIN）
SELECT users.username, orders.order_id
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

-- 右连接（RIGHT JOIN）
SELECT users.username, orders.order_id
FROM users
RIGHT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

-- 全连接（FULL JOIN）
SELECT users.username, orders.order_id
FROM users
FULL JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

-- 多表连接
SELECT users.username, orders.order_id, products.name
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
JOIN order_items ON orders.id = order_items.order_id
JOIN products ON order_items.product_id = products.id;

5.4 子查询

-- WHERE 子句中的子查询
SELECT * FROM users
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 1000);

-- FROM 子句中的子查询
SELECT u.username, o.total_orders
FROM users u
JOIN (
    SELECT user_id, COUNT(*) AS total_orders
    FROM orders
    GROUP BY user_id
) o ON u.id = o.user_id;

-- SELECT 子句中的子查询
SELECT 
    username,
    (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = users.id) AS order_count
FROM users;

5.5 窗口函数

-- 排名函数
SELECT 
    username, 
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

-- 分区排名
SELECT 
    department,
    username,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank
FROM employees;

-- 累计求和
SELECT 
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sales
FROM orders;

-- 前后行访问
SELECT 
    order_date,
    amount,
    LAG(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY order_date) AS prev_amount,
    LEAD(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY order_date) AS next_amount
FROM daily_sales;

六、JSONB 与全文搜索

6.1 JSONB 数据类型

-- 创建包含 JSONB 字段的表
CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    attributes JSONB
);

-- 插入 JSONB 数据
INSERT INTO products (name, attributes)
VALUES ('Laptop', '{"color": "silver", "ram": "16GB", "storage": "512GB"}');

-- 查询 JSONB 字段
SELECT * FROM products 
WHERE attributes->>'color' = 'silver';

-- 使用 JSONB 操作符
SELECT * FROM products 
WHERE attributes @> '{"ram": "16GB"}';  -- 包含操作符

-- 更新 JSONB 字段
UPDATE products 
SET attributes = jsonb_set(attributes, '{price}', '999.99')
WHERE id = 1;

-- 创建 JSONB 索引
CREATE INDEX idx_products_attributes ON products USING GIN (attributes);

6.2 全文搜索

-- 创建包含文本搜索字段的表
CREATE TABLE articles (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    content TEXT,
    ts_vector TSVECTOR
);

-- 创建 tsvector 字段
UPDATE articles SET ts_vector = to_tsvector('english', coalesce(title,'') || ' ' || coalesce(content,''));

-- 创建全文搜索索引
CREATE INDEX idx_articles_tsvector ON articles USING GIN(ts_vector);

-- 执行全文搜索
SELECT id, title 
FROM articles
WHERE ts_vector @@ to_tsquery('english', 'database & performance');

-- 带权重的全文搜索
SELECT id, title, 
       ts_rank(ts_vector, query) AS rank
FROM articles, 
     to_tsquery('english', 'database & performance') query
WHERE ts_vector @@ query
ORDER BY rank DESC;

-- 高亮显示匹配内容
SELECT id, title,
       ts_headline('english', content, query, 'StartSel=<b>, StopSel=</b>') AS highlight
FROM articles,
     to_tsquery('english', 'database & performance') query
WHERE ts_vector @@ query;

七、索引与性能优化

7.1 常见索引类型

类型	描述	适用场景
B-tree	默认索引类型	等值查询、范围查询、排序
Hash	哈希索引	等值查询（不支持范围查询）
GIN	通用 inverted index	JSONB、数组、全文搜索
GiST	通用搜索树	地理空间数据、全文搜索
BRIN	块范围索引	大型表，数据有序

7.2 索引操作

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);

-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);

-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_name_status ON users(username, status);

-- 创建部分索引
CREATE INDEX idx_active_users ON users(username) WHERE status = 'active';

-- 创建 JSONB 索引
CREATE INDEX idx_products_attributes ON products USING GIN (attributes);

-- 删除索引
DROP INDEX idx_username;

7.3 查询优化技巧

**避免 SELECT ***

-- 不推荐
SELECT * FROM users;

-- 推荐
SELECT id, username, email FROM users;

合理使用 LIMIT

-- 分页查询优化
SELECT * FROM large_table ORDER BY id LIMIT 10000, 20;
-- 优化为
SELECT * FROM large_table WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 20;

避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作

-- 不推荐（无法使用索引）
SELECT * FROM users WHERE EXTRACT(YEAR FROM created_at) = 2023;

-- 推荐
SELECT * FROM users 
WHERE created_at >= '2023-01-01' AND created_at < '2024-01-01';

使用 EXPLAIN 分析查询

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE username = 'john';

利用覆盖索引

-- 创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_covering ON users(username, email);

-- 查询只使用索引中的字段
SELECT username, email FROM users WHERE username = 'john';

八、事务与锁

8.1 事务基础

事务是什么：事务是一系列操作的集合，这些操作要么全部成功，要么全部失败。

ACID 特性：

Atomicity（原子性）：事务是一个不可分割的工作单位
Consistency（一致性）：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态
Isolation（隔离性）：并发事务之间的操作互不干扰
Durability（持久性）：事务一旦提交，它对数据库的改变是永久的

8.2 事务控制语句

-- 开始事务
BEGIN;

-- 提交事务
COMMIT;

-- 回滚事务
ROLLBACK;

-- 保存点
SAVEPOINT point1;
-- 回滚到保存点
ROLLBACK TO point1;

8.3 事务隔离级别

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	说明
READ UNCOMMITTED	✓	✓	✓	最低隔离级别，性能最好
READ COMMITTED	✗	✓	✓	PostgreSQL 默认级别
REPEATABLE READ	✗	✗	✓	避免不可重复读
SERIALIZABLE	✗	✗	✗	最高隔离级别，性能最差

设置隔离级别：

-- 查看当前隔离级别
SHOW transaction_isolation;

-- 设置会话级别隔离级别
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

-- 设置事务隔离级别
BEGIN TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
-- 执行操作
COMMIT;

8.4 锁机制

-- 显示当前锁
SELECT * FROM pg_locks;

-- 查看锁等待
SELECT blocked_locks.pid     AS blocked_pid,
       blocking_locks.pid    AS blocking_pid,
       blocked_activity.usename  AS blocked_user,
       blocking_activity.usename AS blocking_user,
       blocked_activity.query    AS blocked_statement,
       blocking_activity.query   AS current_statement_in_blocking_process
FROM  pg_catalog.pg_locks         blocked_locks
JOIN pg_catalog.pg_stat_activity blocked_activity  ON blocked_activity.pid = blocked_locks.pid
JOIN pg_catalog.pg_locks         blocking_locks 
    ON blocking_locks.locktype = blocked_locks.locktype
    AND blocking_locks.DATABASE IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.DATABASE
    AND blocking_locks.relation IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.relation
    AND blocking_locks.page IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.page
    AND blocking_locks.tuple IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.tuple
    AND blocking_locks.virtualxid IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.virtualxid
    AND blocking_locks.transactionid IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.transactionid
    AND blocking_locks.classid IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.classid
    AND blocking_locks.objid IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.objid
    AND blocking_locks.objsubid IS NOT DISTINCT FROM blocked_locks.objsubid
    AND blocking_locks.pid != blocked_locks.pid
JOIN pg_catalog.pg_stat_activity blocking_activity ON blocking_activity.pid = blocking_locks.pid
WHERE NOT blocked_locks.GRANTED;

九、常用函数

9.1 字符串函数

-- 字符串拼接
SELECT 'Hello' || ' ' || 'PostgreSQL'; -- 'Hello PostgreSQL'

-- 大小写转换
SELECT UPPER('hello'); -- 'HELLO'
SELECT LOWER('HELLO'); -- 'hello'

-- 字符串长度
SELECT LENGTH('PostgreSQL'); -- 10
SELECT CHAR_LENGTH('你好'); -- 2

-- 子字符串
SELECT SUBSTRING('Hello PostgreSQL' FROM 1 FOR 5); -- 'Hello'

-- 填充
SELECT LPAD('1', 3, '0'); -- '001'
SELECT RPAD('1', 3, '0'); -- '100'

-- 去除空格
SELECT TRIM('  PostgreSQL  '); -- 'PostgreSQL'

-- 正则表达式
SELECT REGEXP_REPLACE('123-456-7890', '[^0-9]', '', 'g'); -- '1234567890'

9.2 数值函数

-- 向上取整
SELECT CEIL(1.1); -- 2

-- 向下取整
SELECT FLOOR(1.9); -- 1

-- 四舍五入
SELECT ROUND(2.344, 2); -- 2.34

-- 随机数
SELECT RANDOM(); -- 0到1之间的随机数

-- 绝对值
SELECT ABS(-10); -- 10

-- 幂运算
SELECT POWER(2, 3); -- 8

-- 对数
SELECT LN(10); -- 2.302585092994046

9.3 日期函数

-- 当前日期时间
SELECT NOW(); -- '2023-08-15 14:30:00.123456+08'

-- 当前日期
SELECT CURRENT_DATE; -- '2023-08-15'

-- 当前时间
SELECT CURRENT_TIME; -- '14:30:00.123456+08'

-- 日期格式化
SELECT TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'); -- '2023-08-15 14:30:00'

-- 日期加减
SELECT NOW() + INTERVAL '1 day'; -- 明天
SELECT NOW() - INTERVAL '1 month'; -- 上个月

-- 日期差
SELECT AGE('2023-12-31', '2023-01-01'); -- '11 mons 30 days'

9.4 JSON 函数

-- 创建 JSON 对象
SELECT JSON_BUILD_OBJECT('name', 'John', 'age', 30); 
-- {"name": "John", "age": 30}

-- 创建 JSON 数组
SELECT JSON_BUILD_ARRAY('a', 'b', 1, 2); 
-- ["a", "b", 1, 2]

-- JSON 转换
SELECT JSONB_SET('{"name": "John"}', '{age}', '30'); 
-- {"name": "John", "age": 30}

-- JSON 查询
SELECT '{"name": "John", "age": 30}'::jsonb->>'name'; -- 'John'
SELECT '{"name": "John", "age": 30}'::jsonb->'age'; -- 30

十、最佳实践

10.1 表设计规范

命名规范
- 数据库名、表名、字段名使用小写字母
- 使用下划线分隔单词（如 user_info）
- 避免使用 PostgreSQL 保留字
字段选择
- 选择合适的数据类型，优先选择更小的数据类型
- 为字段设置合适的长度
- 为经常查询的字段建立索引
- 为外键字段建立索引
主键设计
- 每个表都应该有一个主键
- 优先考虑使用 SERIAL 或 BIGSERIAL
- 避免使用业务相关的字段作为主键

UUID 主键

-- 需要先创建扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";

CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuid_generate_v4(),
    ...
);

10.2 查询优化技巧

索引使用原则
- 为 WHERE 子句中的条件字段创建索引
- 为 ORDER BY 和 GROUP BY 字段创建索引
- 避免在索引列上使用函数或表达式
- 选择性高的列更适合创建索引
避免全表扫描
- 确保查询条件能有效利用索引
- 限制返回的字段数量
- 合理使用 LIMIT
优化 JOIN 操作
- 确保 JOIN 条件字段有索引
- 小表驱动大表
- 避免多表 JOIN

使用物化视图

-- 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW user_summary AS
SELECT department, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY department;

-- 刷新物化视图
REFRESH MATERIALIZED VIEW user_summary;

10.3 安全注意事项

权限管理
- 为不同应用创建不同的数据库用户
- 遵循最小权限原则
- 定期审查用户权限
防止 SQL 注入
- 使用参数化查询
- 避免拼接 SQL 语句
- 对用户输入进行验证和过滤
备份策略
- 定期进行全量备份（pg_dump）
- 结合 WAL 归档进行增量备份
- 测试备份恢复流程

十一、扩展与集成

11.1 常用扩展

-- 创建 UUID 扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";

-- 创建 pgcrypto 扩展（加密函数）
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto";

-- 创建 PostGIS 扩展（地理空间数据）
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "postgis";

-- 创建 pgvector 扩展（向量搜索）
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "vector";

11.2 与应用程序集成

Java (JDBC)：

String url = "jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb";
String user = "myuser";
String password = "mypass";

try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {
    String sql = "SELECT * FROM users WHERE username = ?";
    try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
        pstmt.setString(1, "john");
        try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getString("email"));
            }
        }
    }
}

Python (psycopg2)：

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    database="mydb",
    user="myuser",
    password="mypass"
)

cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM users WHERE username = %s", ("john",))
rows = cur.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

cur.close()
conn.close()

Node.js (pg)：

const { Pool } = require('pg');

const pool = new Pool({
  user: 'myuser',
  host: 'localhost',
  database: 'mydb',
  password: 'mypass',
  port: 5432,
});

async function getUsers() {
  const client = await pool.connect();
  try {
    const res = await client.query('SELECT * FROM users WHERE username = $1', ['john']);
    console.log(res.rows);
  } finally {
    client.release();
  }
}

getUsers();