摘  要： 介紹了PostgreSQL的整體架構(gòu)，著重針對(duì)其解析器模塊進(jìn)行底層研究，分析查詢請(qǐng)求在解析器模塊中的查詢處理過(guò)程和其內(nèi)部各種函數(shù)的調(diào)用關(guān)系，最后就其解析器模塊的開(kāi)源代碼做出的剖析以全面理解該模塊的運(yùn)作，并通過(guò)一個(gè)子查詢程序調(diào)試實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的查詢請(qǐng)求。
關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)庫(kù)；解析器；查詢處理；轉(zhuǎn)換處理

　PostgreSQL[1]始自于美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的數(shù)據(jù)庫(kù)研究計(jì)劃“Ingres項(xiàng)目”，最早被命名為Postgres。歷經(jīng)多年的改善和發(fā)展，于2006年成立了EnterpriseDB公司，其目的為了讓PostgreSQL能更好更方便地為企業(yè)級(jí)用戶服務(wù)。現(xiàn)在，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為當(dāng)今世界上特色最鮮明、功能最強(qiáng)大、內(nèi)容最豐富和開(kāi)發(fā)人員最多的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之一，是一種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(ORDBMS)。它的很多特性正是當(dāng)今許多商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的前身。
　PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持多版本并發(fā)控制，可以支持所有廣為使用的SQL結(jié)構(gòu)，并且兼容時(shí)下最流行的計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，如C、C++、Java、Perl等。與其他主流數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，PostgreSQL擁有諸多現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)特征，其特征特性涵蓋了SQL-2/SQL-92和SQL-3/SQL-99。作為一款開(kāi)源軟件，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不斷被完善，擁有如下諸多優(yōu)勢(shì)：
　(1)事務(wù)支持更徹底。對(duì)擁有海量存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，若一個(gè)查詢請(qǐng)求長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行無(wú)果，就很可能會(huì)導(dǎo)致阻礙表的更新。MySQL對(duì)于無(wú)事務(wù)的MyISAM表所采取的處理方式為“表鎖定”，而PostgreSQL則根本不存在這類問(wèn)題。
　(2)完美支持存儲(chǔ)過(guò)程。通過(guò)存儲(chǔ)過(guò)程，PostgreSQL便能輕松完成商業(yè)邏輯封裝，極大減少了服務(wù)器的運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷。獨(dú)有的內(nèi)在機(jī)制會(huì)自行優(yōu)化設(shè)計(jì)原存儲(chǔ)過(guò)程，最大限度地避免傳輸大量原始查詢語(yǔ)句，從而提高運(yùn)行效率。
　(3)支持子查詢和觸發(fā)器。使用子查詢語(yǔ)句使得PostgreSQL在高效運(yùn)行的同時(shí)，擁有更高的程序可讀性；而觸發(fā)器則更有利于其商業(yè)邏輯封裝，可減少應(yīng)用程序?qū)ν簧虡I(yè)邏輯的重復(fù)控制，從而保證數(shù)據(jù)的完整性。
　(4)支持多種特殊數(shù)據(jù)類型和自定義擴(kuò)展需求。一般來(lái)說(shuō)，特殊行業(yè)的數(shù)據(jù)會(huì)比商業(yè)數(shù)據(jù)更為復(fù)雜多變，而PostgreSQL將多維數(shù)據(jù)的集合體描述成一個(gè)對(duì)象類型，并作為屬性存儲(chǔ)在表中。這樣能保證用戶自定義數(shù)據(jù)類型與原有操作符運(yùn)算規(guī)則一致，并兼容現(xiàn)有數(shù)據(jù)類型。
　盡管PostgreSQL有著無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，但仍不可避免地存在缺點(diǎn)。如其穩(wěn)定性和效能上有待提高；欠缺一些高端數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)所需要的特性(如聯(lián)機(jī)熱備份、數(shù)據(jù)庫(kù)集群等)。
1 PostgreSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的體系架構(gòu)
　就架構(gòu)技術(shù)而言，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用了經(jīng)典的客戶端/服務(wù)器(Client/Server)模型，其客戶端進(jìn)程與服務(wù)器端進(jìn)程一一對(duì)應(yīng)。很多工作經(jīng)由客戶端處理后再提交給服務(wù)器，極大地提高了客戶端的響應(yīng)速度，從而充分發(fā)揮客戶端的處理能力。
　PostgreSQL查詢語(yǔ)句的執(zhí)行流程如圖1所示。當(dāng)出現(xiàn)查詢連接請(qǐng)求時(shí)，主進(jìn)程(Main)派生一個(gè)服務(wù)器監(jiān)聽(tīng)進(jìn)程(Postmaster)，以等待從TCP/IP端口送入的連接請(qǐng)求。客戶應(yīng)用端通過(guò)調(diào)用庫(kù)函數(shù)(Libpq)發(fā)出連接請(qǐng)求，并把用戶請(qǐng)求反饋給Postmaster，后者派生出后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程(Postgres)，使其與客戶端進(jìn)程直接對(duì)接(Libpq僅支持一個(gè)客戶端進(jìn)程對(duì)接多個(gè)后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程)。隨后，客戶端進(jìn)程和后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程不通過(guò)Postmaster而直接通信。Postmaster和Postgres運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中，而客戶端應(yīng)用則可運(yùn)行在任何機(jī)器上。服務(wù)器進(jìn)程之間利用信號(hào)標(biāo)志和共享內(nèi)存進(jìn)行通信，確保并發(fā)數(shù)據(jù)訪問(wèn)過(guò)程的數(shù)據(jù)完整性。一個(gè)查詢請(qǐng)求經(jīng)歷的完整過(guò)程可分為5個(gè)階段：

　(1)連接階段：客戶端向服務(wù)器發(fā)出查詢請(qǐng)求，通過(guò)Postmaster與Postgres建立通信對(duì)接。
　(2)解析階段：解析器分析查詢請(qǐng)求，核對(duì)語(yǔ)法無(wú)誤后創(chuàng)建一個(gè)查詢樹(shù)。
　(3)重寫(xiě)階段：在系統(tǒng)目錄(pg_rewrite)中匹配重寫(xiě)規(guī)則，重寫(xiě)系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則體進(jìn)行重寫(xiě)轉(zhuǎn)換，隨后創(chuàng)建解析樹(shù)作為結(jié)果輸出。
　(4)優(yōu)化階段：優(yōu)化器根據(jù)解析樹(shù)創(chuàng)建查詢規(guī)劃。首先確定同一查詢結(jié)果的所有查詢路徑，然后計(jì)算不同查詢路徑的執(zhí)行成本并選擇最優(yōu)路徑，最后將其拓展為完整查詢規(guī)劃樹(shù)。
　(5)執(zhí)行階段：執(zhí)行器對(duì)查詢規(guī)劃樹(shù)進(jìn)行遞歸掃描，按其指定的執(zhí)行方式檢索數(shù)據(jù)記錄。在掃描關(guān)系時(shí)，使用存儲(chǔ)系統(tǒng)執(zhí)行排序和連接操作，計(jì)算條件后反饋?zhàn)罱K查詢結(jié)果[2]。
2 PostgreSQL解析器模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

　PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的解析器模塊由解析器和轉(zhuǎn)換處理器組成。解析器又分為詞法分析器和語(yǔ)法分析器兩部分，分別由lex和yacc創(chuàng)建，定義在scan.l和gram.y中。解析器生成原始解析樹(shù)(即為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))后，轉(zhuǎn)換處理器再對(duì)其進(jìn)行修正和增補(bǔ)，最終生成查尋樹(shù)。
　詞法分析器(yylex())的主要功能是做查詢語(yǔ)句詞法檢測(cè)，用來(lái)識(shí)別其中的標(biāo)識(shí)符、SQL關(guān)鍵字等。它對(duì)每個(gè)關(guān)鍵字或標(biāo)識(shí)符都會(huì)生成一個(gè)標(biāo)記符號(hào)并將該標(biāo)記結(jié)果反饋至語(yǔ)法分析器。語(yǔ)法分析器(yyparse())主要功能是對(duì)查詢語(yǔ)句做語(yǔ)法檢測(cè)。它由一套語(yǔ)法規(guī)則和觸發(fā)規(guī)則組成，當(dāng)任意一條規(guī)則被觸發(fā)時(shí)，兩者將被執(zhí)行。
　所謂語(yǔ)法語(yǔ)義解析，即將來(lái)自庫(kù)函數(shù)的SQL查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為解析樹(shù)，供優(yōu)化器/執(zhí)行器或指令集使用。在解析階段，當(dāng)以ASCII碼組成的查詢字符串到達(dá)解析器后，首先對(duì)其執(zhí)行詞法分析，將其轉(zhuǎn)換為解析器所能識(shí)別的關(guān)鍵字、標(biāo)識(shí)符和常量；再執(zhí)行語(yǔ)法分析，檢查該查詢字符串的語(yǔ)法的有效性，并生成命令形式的查詢結(jié)構(gòu)(即解析樹(shù))。若語(yǔ)法正確，解析器將會(huì)反饋生成的解析樹(shù)；若語(yǔ)法錯(cuò)誤，則返回一個(gè)錯(cuò)誤標(biāo)志或空值；隨后，解析樹(shù)被分離、檢查和傳送到指令集中的處理函數(shù)，或轉(zhuǎn)換為結(jié)點(diǎn)鏈表供優(yōu)化器/執(zhí)行器處理。
　在解析器階段，解析器只依據(jù)與SQL語(yǔ)法結(jié)構(gòu)相關(guān)的固定規(guī)則創(chuàng)建解析樹(shù)。由于自身不會(huì)自動(dòng)查詢?nèi)魏蜗到y(tǒng)目錄，因此就不能理解查詢語(yǔ)句的詳細(xì)語(yǔ)義。故查詢語(yǔ)句被轉(zhuǎn)換為解析樹(shù)后，轉(zhuǎn)換處理器將對(duì)其做進(jìn)一步處理，分析查詢語(yǔ)句所引用的表、函數(shù)和操作符的語(yǔ)義，然后生成查詢樹(shù)(Query Tree)，用來(lái)表示解析樹(shù)具體信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。把原始解析(僅包含查詢語(yǔ)句的原始信息)和語(yǔ)義分析分成兩個(gè)過(guò)程是因?yàn)橄到y(tǒng)目錄查詢操作只能在一個(gè)事務(wù)中執(zhí)行，并且無(wú)法在接收到查詢字符串后就立即發(fā)起一個(gè)事務(wù)。服務(wù)器一旦確認(rèn)正在處理一個(gè)查詢操作，那么就可以發(fā)起一個(gè)事務(wù)。此時(shí)，轉(zhuǎn)換處理器才能被順利調(diào)用。
　從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)換處理器生成的查詢樹(shù)與原始解析樹(shù)十分類似，但是結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)上仍有差異。例如：在一個(gè)解析樹(shù)中，一個(gè)FuncCall節(jié)點(diǎn)可能在語(yǔ)句構(gòu)成上被理解為函數(shù)調(diào)用功能，也可能根據(jù)引用名是普通函數(shù)還是聚合函數(shù)被轉(zhuǎn)換成FuncExpr節(jié)點(diǎn)或Aggref節(jié)點(diǎn)。類似地，查尋樹(shù)也可能添加了具體數(shù)據(jù)類型的信息(如相關(guān)字段或表達(dá)式)。本文以transformFuncCall調(diào)用為例：
　(1)對(duì)每一個(gè)參數(shù)調(diào)用transformExpr；
　(2)調(diào)用ParseFuncOrColumn：
　①調(diào)用ParseComplexProjection辨別Column Projection函數(shù)：關(guān)系型參數(shù)和復(fù)合類型參數(shù)。
　②調(diào)用func_get_detail(普通函數(shù))：
　調(diào)用FuncnameGetCandidates，在Cache PROCNAME-ARGSNSP中找到符合查詢條件的候選函數(shù)列表FuncCandidateList；
　返回?zé)o需做參數(shù)類型轉(zhuǎn)換的項(xiàng)；
　若只有一個(gè)參數(shù)，則嘗試對(duì)系統(tǒng)未定義的類型轉(zhuǎn)換型函數(shù)做二進(jìn)制兼容的強(qiáng)制轉(zhuǎn)換；
　若為一般函數(shù)，則在候選函數(shù)中找最匹配函數(shù)func_match_argtypes；
　嘗試解決存在的沖突調(diào)用func_select_candidate；
　返回值。
　③依據(jù)返回值采取相應(yīng)措施；
　④生成相應(yīng)節(jié)點(diǎn)并返回：FuncExpr節(jié)點(diǎn)或Aggref節(jié)點(diǎn)[1]。
3 PostgresSQL解析器模塊的源碼剖析
　PostgreSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的源代碼相對(duì)路徑為Postgresql\source\src\backend，其代碼整體編譯流程大致如下：PostgresSQL在exec_simple_query函數(shù)中處理與用戶交互的簡(jiǎn)單查詢請(qǐng)求，其查詢操作使用兩種協(xié)議：Simple query protocol和Extended query protocol。Extended query protocol包含Parse、Bind、Execute三個(gè)步驟，并定義了Prepared Statement和Portal兩種重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Prepared Statement用來(lái)表示詞法解析、查詢規(guī)劃等結(jié)果，Portal用來(lái)表示可以被執(zhí)行或已部分執(zhí)行完畢的語(yǔ)句。由于本文側(cè)重研究解析階段，故只對(duì)Simple query protocol協(xié)議進(jìn)行具體分析，第三步生成物理查詢規(guī)劃和第四步執(zhí)行物理規(guī)劃由于不是本文的側(cè)重點(diǎn)在此不贅述。
　(1)編譯查詢
　通過(guò)pg_parse_query函數(shù)返回一系列查詢解析樹(shù)，并生成列表文件parsetree_list。具體工作由raw_parse函數(shù)通過(guò)調(diào)用base_yyparse函數(shù)對(duì)查詢語(yǔ)句進(jìn)行詞法分析完成。
　(2)生成邏輯規(guī)劃與查詢重寫(xiě)(QueryRewrite)
　通過(guò)語(yǔ)義分析將已有解析樹(shù)轉(zhuǎn)化為所需查詢規(guī)劃，建立最優(yōu)查詢規(guī)劃。具體由pg_analyze_and_rewrite函數(shù)調(diào)用parse_analyze函數(shù)轉(zhuǎn)換完成。部分代碼如下：
foreach(parsetree_item，parsetree_list)
 {
 Node*parsetree=(Node*)lfirst
     (parsetree_item)；
 …
}
　再執(zhí)行parse_analyze函數(shù)中的query=transformStmt(pstate，parseTree)；最后，通過(guò)調(diào)用語(yǔ)句querytree_list= pg_rewrite_query(query)；完成查詢重寫(xiě)。pg_rewrite_query函數(shù)通過(guò)調(diào)用查詢重寫(xiě)器的入口函數(shù)QueryRewrite來(lái)完成操作，而查詢重寫(xiě)的作用就是根據(jù)系統(tǒng)或用戶自定義規(guī)則來(lái)重寫(xiě)規(guī)劃。
PostgreSQL解析器模塊所接受的查詢請(qǐng)求表現(xiàn)形式為查詢字符串，經(jīng)過(guò)解析生成原始解析樹(shù)，并返回列表文件(parsetree_list)，其每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)完整的語(yǔ)法解析樹(shù)。一個(gè)原始解析樹(shù)由多個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類型(由NodeTag定義)。PostgreSQL解析器模塊內(nèi)部函數(shù)調(diào)用關(guān)系如圖2所示。

　解析器模塊有3個(gè)主要函數(shù)，分別是：raw_parser()、free_parser()和filtered_base_yylex()，可以在.\Parser\Parser.c文件中找到其定義。下面就其主要源碼進(jìn)行剖析和理解：
(1)raw_parser()
raw_parser(const char *str)
    {
　Int yyresult；
　…
　return parsetree；
}
　輸入：為輸入的查詢字符串定義一個(gè)指向字符常數(shù)的指針。
　功能：掃描查詢字符串并返回相應(yīng)值。
　返回值：若無(wú)語(yǔ)法錯(cuò)誤，則建立解析樹(shù)(Parser Tree)，并將查詢語(yǔ)句存儲(chǔ)在該解析樹(shù)中；否則，向解析器返回空指針(NIL)。
　所調(diào)用函數(shù)：pool_memory_create()； scanner_init()； parser_init()； base_yyparse()
　(2)pg_parse_string_token()
pg_parse_string_token(const char *token)
{
　Int ctoken；
　…
　return base_yylval.str；
}
　輸入：為所給字符串定義一個(gè)指向字符常數(shù)的指針。
　功能：獲取所給字符串的值。
　返回值：base_yylval.str；
　調(diào)用函數(shù)：scanner_init()； base_yylex()； scanner_finish()。
　(3)filtered_base_yylex()
filtered_base_yylex(void)
{
 Int cur_token；
 …
 return cur_token；
}
　輸入：無(wú)輸入值。
　功能：作為解析器的中間件，對(duì)查詢語(yǔ)句執(zhí)行優(yōu)化處理，過(guò)濾部分累贅語(yǔ)句。例如：當(dāng)查詢語(yǔ)句存在多個(gè)空字符時(shí)，該函數(shù)會(huì)自動(dòng)將其合并。
　返回值：無(wú)返回值。
　調(diào)用函數(shù)：base_yylex()。
　(4)free_parser(void)
　輸入：無(wú)輸入值。
　功能：釋放已生成的語(yǔ)法解析樹(shù)所占用的內(nèi)存空間。
　返回值：無(wú)返回值。
　調(diào)用函數(shù)：pool_memory_delete()。
　對(duì)查詢語(yǔ)句做轉(zhuǎn)換處理是為了把生成的解析樹(shù)都轉(zhuǎn)換成根為Query型節(jié)點(diǎn)的查尋樹(shù)。轉(zhuǎn)換處理工作在parse_analyze函數(shù)中進(jìn)行：首先定義ParseState *pstate函數(shù)，用以記錄轉(zhuǎn)換處理過(guò)程中的狀態(tài)信息，然后調(diào)用transformStmt函數(shù)進(jìn)行正式的轉(zhuǎn)換處理工作，它會(huì)根據(jù)解析樹(shù)不同類型的根節(jié)點(diǎn)調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)。部分代碼如下：
SelectStmt*n=(SelectStmt*)parseTree；
 if(n->valuesLists)
　 result=transformValuesClause(pstate，n)；
　 else if(n->op==SETOP_NONE)
  result=transformSelectStmt(pstate，n)；
 else
　 result=transformSetOperationStmt(pstate，n)；
　Select statement分為簡(jiǎn)單型和復(fù)合型。復(fù)合型內(nèi)含集合操作符，在這種語(yǔ)法樹(shù)中，Select語(yǔ)句都處于葉節(jié)點(diǎn)位置，而內(nèi)部節(jié)點(diǎn)則表示集合操作符。簡(jiǎn)單型也可分為兩類：一類有VALUES，一類無(wú)VALUES。
把原始解析樹(shù)轉(zhuǎn)換處理到查尋樹(shù)的目標(biāo)就是為了從系統(tǒng)關(guān)系表中得到相關(guān)信息并據(jù)此進(jìn)行相關(guān)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換和信息添加。得到了查尋樹(shù)后，它將被執(zhí)行重寫(xiě)、優(yōu)化、執(zhí)行等操作，至此完成了一次完整的查詢請(qǐng)求。
4 PostgreSQL子查詢調(diào)試
由于PostgreSQL是個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，可以支持多種操作系統(tǒng)的編譯與執(zhí)行。本文選用以Linux為內(nèi)核的Ubuntu v11.04作為調(diào)試環(huán)境，其內(nèi)核版本為2.6.38-8-generic。操作系統(tǒng)加載的PostgreSQL版本為v8.4.8。搭建系統(tǒng)中，所選用的調(diào)試工具為DDD，其版本號(hào)為v3.3.12。所選用編譯器為gcc，其版本為v4.4.5，庫(kù)版本為GNU libc v2.12。
　執(zhí)行子查詢調(diào)試步驟如下：
　首先，在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中建立一張新表，表名為“film”，該表中存放電影相關(guān)信息字段：
Create table "film"
(
 "id" Serial NOT NULL UNIQUE，
 "filmname" Varchar(20)NOT NULL，
 "director" Varchar(10)NOT NULL，
 "actor" Varchar(10)NOT NULL，
 "production" Varchar(40)NOT NULL，
 "description" Varchar(255)，
 UNIQUE(filmname)，
 PRIMARY KEY("id")
)；
　Create index "film_index" on "film" using btree("id"，"filmname")；
　然后，再在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立第二張表，表名為“cinema”，該表中存放有某一部電影的放映信息：
Create table "cinema"
(
　"id" Serial NOT NULL UNIQUE，
　"cinema" Varchar(40)NOT NULL，
　"releasedate" Timestamp Default now()，
　UNIQUE (cinema)，
　PRIMARY KEY ("id")
)；
　Create index "cinema_index" on "cinema" using btree ("id"，"cinema")；
　在所建的兩張表中，同時(shí)建立了B-tree類型的索引。B-tree索引主要處理那些按照某種順序存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)查詢，它能為索引的每個(gè)列(字段)聲明一個(gè)操作符表。PostgreSQL的create index語(yǔ)句一般都默認(rèn)使用B-tree索引類型。
　最后，再新建一張鏈接表，表名為“announcement”。該表通過(guò)建立外部關(guān)鍵字(foreign key)鏈接生成，主要用來(lái)顯示所需要查詢的某部電影的相關(guān)信息：
Create table "announcement"
(
"id" Serial NOT NULL UNIQUE，
"fid" integer NOT NULL Default 0，
"cid" integer NOT NULL Default 0，
PRIMARY KEY ("id")
)；
　Alter table "announcement" add foreign key("fid")references "film"("id")on update restrict on delete restrict；
　Alter table "announcement" add foreign key("cid")references "cinema"("id")on update restrict on delete restrict；
　在更改好表“announcement”中的相關(guān)字段屬性后，通過(guò)新建視圖表來(lái)完成所查詢請(qǐng)求，并顯示相關(guān)結(jié)果：

　該結(jié)果中，字段fid即為表“film”中的id字段，每一個(gè)id字段值對(duì)應(yīng)唯一一部電影；字段cid即為表“cinema”中的id字段，每一個(gè)字段值所對(duì)應(yīng)的電影都被標(biāo)示著相應(yīng)的放映信息。在本次查詢請(qǐng)求的建立表中，表“cinema”中的字段id=1所對(duì)應(yīng)的cinema=Wanda，即表示所進(jìn)行的查詢請(qǐng)求就是顯示所有在萬(wàn)達(dá)影城播放的電影信息。更多具體電影和放映信息在表中略去，但通過(guò)增加字段來(lái)完整顯示即可。
　PostgresSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)目前已被成功應(yīng)用于包括醫(yī)療、電子商務(wù)等在內(nèi)的廣闊領(lǐng)域中。經(jīng)過(guò)二十多年的快速發(fā)展，PostgreSQL的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作機(jī)制已經(jīng)相當(dāng)成熟，直到今天依然在全球眾多開(kāi)源程序員的努力中不斷地被改進(jìn)和優(yōu)化。
　本文主要對(duì)PostgreSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的解析器做了底層研究并對(duì)該模塊的源碼做了一定分析，并通過(guò)一個(gè)子查詢調(diào)試實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基本的查詢請(qǐng)求。針對(duì)PostgreSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的源碼分析在國(guó)內(nèi)尚處起步階段，而源碼分析對(duì)深入理解PostgreSQL開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)思想有著里程碑的意義。
參考文獻(xiàn)
[1] PostgreSQL中文之家. [2010-05].http：//www.pgsqldb.org.
[2] The PostgreSQL Global development Group. PostgreSQL 8.4.8 documentation[S/OL].(2010-05-17)[2011-04-02].  http：//www.postgresql.org/docs/8.4/static/index.html.
[3] 陳景峰.PostgreSQL實(shí)用實(shí)例參考[R/OL](2004-5-20). [2011-04-20].
[4] 郭龍江，李金寶.PostgreSQL分析器的研究[J].黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2001，18(4)：49-52.
[5] DOUGLAS K， DOUGLAS S. PostgreSQL： the comprehensive guide to building， programming， and administering PostgreSQL databases， second edition[M]. [S.l.]： Sams Publishing，2005.
[6] 陳文星，付繼宗.Linux下數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL分析與應(yīng)用[J].電腦開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，2006，19(11)：56-57.