zip 包含许多文件:
inflating: DATA_SRC.txt
inflating: DATSRCLN.txt
inflating: DERIV_CD.txt
inflating: FD_GROUP.txt
inflating: FOOD_DES.txt
inflating: FOOTNOTE.txt
inflating: LANGDESC.txt
inflating: LANGUAL.txt
inflating: NUT_DATA.txt
inflating: NUTR_DEF.txt
inflating: sr26_doc.pdf
inflating: SRC_CD.txt
inflating: WEIGHT.txt
其中每一个似乎都是一种奇怪的几乎类似于 CSV 的格式,例如NUTR_DEF.txt:
~287~^~g~^~GALS~^~Galactose~^~2~^~2100~
~291~^~g~^~FIBTG~^~Fiber, total dietary~^~1~^~1200~
加上sr26_doc.pdf,文档。
创建表定义
因此,您需要在此处为数据库创建 SQL 表定义 - 每个输入文件使用一个表。为此,您需要 CREATE TABLE 命令;请参阅 PostgreSQL 文档。
PDF 的第 35 页应该对您有所帮助 - “图 1。美国农业部国家营养数据库标准参考文件之间的关系”。以下页面描述了文件格式,告诉您每列的含义。你可以根据这个描述写CREATE TABLE语句。
这是一个示例,FOOD_DES.txt(食物描述),第一个条目。
CREATE TABLE food_des (
"NDB_No" varchar(5) NOT NULL PRIMARY KEY,
"FdGrp_Cd" varchar(4) NOT NULL,
"Long_Desc" varchar(200) NOT NULL,
"Shrt_Desc" varchar(60) NOT NULL,
"ComName" varchar(100),
"ManufacName" varchar(65),
"Survey" varchar(1),
"Ref_desc" varchar(135),
"Refuse" smallint,
"SciName" varchar(65),
"N_Factor" NUMERIC(4,2),
"Pro_Factor" NUMERIC(4,2),
"Fat_Factor" NUMERIC(4,2),
"CHO_Factor" NUMERIC(4,2)
);
这是描述的相当字面的副本。这不是我设计桌子的方式
我使用NUMERIC 任意精度十进制浮点类型来确保非整数数值类型的准确性。如果性能比准确性更重要,您可以改用float4。
对于关系,您使用 FOREIGN KEY 约束 - 只需 colname coltype REFERENCES othertable(othercol) 就足以创建一个。
重要提示:我将列名双引号以保留与定义中相同的名称。这意味着您在引用它们时必须始终双引号,例如SELECT "NDB_No" FROM food_des; 。如果您不想这样,只需去掉双引号 - 或选择不同的名称。你不必拘泥于他们使用的笨拙的缩写列名,写起来也很合理:
CREATE TABLE food_description (
ndb_no varchar(5) NOT NULL PRIMARY KEY,
foodgroup_code varchar(4) NOT NULL,
long_description varchar(200) NOT NULL,
short_description varchar(60) NOT NULL,
common_name varchar(100),
manufacturer_name varchar(65),
等等。同样,如果您正在使用 Rails,则可以转换表定义以遵循 Rails 的约定,特别是如果您打算通过 Rails 进行数据加载。
加载数据
如果这些文件是合理的、合理的分隔文件,那么您可以使用psql 命令\copy 或PgAdmin-III 的“导入”选项加载每个表。
它实际上是 CSV,他们刚刚决定使用完全奇怪的分隔符和引号字符。通过psql 导入:
\copy food_des FROM 'FOOD_DES.txt' (FORMAT CSV, DELIMITER '^', QUOTE '~');
或您用来与 PostgreSQL 对话的任何工具中的等价物。
结果是一个看起来很合理的表格:
craig=> select * from food_des limit 2;
NDB_No | FdGrp_Cd | Long_Desc | Shrt_Desc | ComName | ManufacName | Survey | Ref_desc | Refuse | SciName | N_Factor | Pro_Factor | Fat_Factor | CHO_Factor
--------+----------+----------------------------+--------------------------+---------+-------------+--------+----------+--------+---------+----------+------------+------------+------------
01001 | 0100 | Butter, salted | BUTTER,WITH SALT | | | Y | | 0 | | 6.38 | 4.27 | 8.79 | 3.87
01002 | 0100 | Butter, whipped, with salt | BUTTER,WHIPPED,WITH SALT | | | Y | | 0 | | 6.38 | 4.27 | 8.79 | 3.87
(2 rows)
同样,如果使用 Rails,您可以使用任何您想要的 Rails CSV 库并批量加载到模型中。