Navicat for PostgreSQL 因其穩定性和可擴展性而廣受青睞，為開發人員和數據管理員提供了許多有用的函數。在這些函數中，file_fdw_handler、file_fdw_validator、pg_stat_statements、pg_stat_statements_info 以及 pg_stat_statements_reset 是其中的重要函數，成為增強數據庫管理和性能優化的寶貴工具。今天的博客，我們一起學習如何使用這些函數以及 Navicat 是如何幫助我們使用這些函數的。

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文件函數

PostgreSQL 外部數據包裝器（FDW）功能可以將外部數據源無縫地集成到數據庫中。Xfile_fdw_handler 和 file_fdw_validator 函數是專為處理由文件支持的外部表而設計的。

file_fdw_handler 函數作為 PostgreSQL 和外部數據源之間的接口，使得可以對位于數據庫外部的文件執行 SQL 查詢。假設我們想要創建一個名為 external_data 的外部表，該表引用名為 data.csv 的 CSV 文件，我們可以這樣做：

CREATE SERVER file_server FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw;

CREATE FOREIGN TABLE external_data (
id INT,
name TEXT,
age INT
) SERVER file_server OPTIONS (filename '/path/to/data.csv');

與此同時，file_fdw_validator 函數確保在創建外部表時所提供的選項的完整性，它會驗證指定的文件是否存在且可訪問。例如：

SELECT file_fdw_validator('filename', '/path/to/data.csv');

統計函數

PostgreSQL 的 pg_stat_statements 組件為監控和分析查詢性能提供一組內置函數。其中，pg_stat_statements，pg_stat_statements_info 和 pg_stat_statements_reset 是識別瓶頸和優化數據庫性能必不可少的函數。

pg_stat_statements 組件是記錄服務器中執行的 SQL 語句的統計信息。它可跟蹤每個單獨查詢的詳細信息如執行次數，整體運行時間和資源占用情況。啟用 pg_stat_statements,你需要將其添加到 postgresql.conf 的配置參數 shared_preload_libraries 中：

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

重新啟動 PostgreSQL 服務器后，你可以使用以下語句查詢統計信息：

SELECT * FROM pg_stat_statements;

pg_stat_statements_info 提供關于 pg_stat_statements 組件的額外信息，比如版本號以及上次重置的時間。你可以通過一下語句進行查詢：

SELECT * FROM pg_stat_statements_info;

最后，pg_stat_statements_reset 用于重置由 pg_stat_statements 收集的統計信息，你就可以重新開始性能檢測。執行如下：

SELECT pg_stat_statements_reset();

在 Navicat 中使用 PostgreSQL 的內置函數

我們可以在 Navicat for PostgreSQL 或 Navicat Premium 16 的導航面板中展開“函數”部分，來查看上述所有函數:

執行一個函數，則在對象列表中單擊此函數并點擊“運行函數”按鈕：

它會彈出對話框，你可以在其中輸入參數值：

點擊“確定”按鈕執行函數并查看結果（或者點擊“取消”中止執行）：

PostgreSQL 的內置函數 file_fdw_handler, file_fdw_validator, pg_stat_statements, pg_stat_statements_info, 和 pg_stat_statements_reset，在增強數據庫管理和優化查詢性能方面發揮著關鍵作用。通過有效利用這些函數，開發人員和管理員可以簡化操作并確保最大化利用 PostgreSQL 的功能。

熱門數據庫管理工具：

DBeaver：全面支持JDBC的通用數據庫管理和SQL客戶端工具。

Navicat Premium：能同時連接多種數據庫，方便管理的工具。

SQL DBA Bundle：專為SQL Server數據庫開發設計的輔助工具包。

以上便是此次的推薦，用戶在選擇設計工具時，需要結合支持的數據庫引擎、DDL/SQL腳本生成能力、數據庫模型驗證、逆向工程，以及合作功能、用戶友好性、報告功能，以及質量的客戶支持服務等因素考量。

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