2.5 Linux(Ubuntu18.04)安装数据库PostgreSQL

“卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。——每周日更新

本节主要内容：

• 创建一台database虚拟机（本章称为服务器）
• 安装PostgreSQL

2.5.1 创建Database服务器Ubuntu18.04server

• Hostname为database
• Username为busuanzi
• 静态IP地址为192.168.56.110

详细创建服务器步骤见第二章 Linux，关键步骤如下。

2.5.1 安装PostgreSQL

 sudo vim /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list
 ```

```sh
deb http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt/ bionic-pgdg main




<div class="se-preview-section-delimiter"></div>

wget --quiet -O - https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc | sudo apt-key add -
sudo apt update

sudo apt install postgresql-10

2.5.3 登录Postgresql、修改密码、创建新用户、新数据库

登录Postgresql

sudo -u postgres psql postgres

修改密码

ALTER ROLE postgres PASSWORD 'wxl1234' ;

创建新用户、新数据库

ALTER ROLE postgres PASSWORD 'wxl1234' ;

创建新用户、新数据库

CREATE ROLE busuanzi WITH PASSWORD 'wxl123' LOGIN ;
CREATE DATABASE busuanzidb OWNER 'busuanzi';

退出

2.5.4 允许远程登录

修改postgresql.conf

2.5.4 允许远程登录

修改postgresql.conf

sudo vim /etc/postgresql/10/main/postgresql.conf

修改内容如下

listen_addresses = '*'

修改pg_hba.conf

sudo vim /etc/postgresql/10/main/pg_hba.conf

修改内容如下

local   all             postgres                                md5

# TYPE  DATABASE        USER            ADDRESS                 METHOD

# "local" is for Unix domain socket connections only
local   all             all                                     md5
# IPv4 local connections:
host    all             all             127.0.0.1/32            md5
# IPv6 local connections:
host    all             all             ::1/128                 md5
host    all             all             192.168.56.0/0          md5
# Allow replication connections from localhost, by a user with the
# replication privilege.
local   replication     all                                     peer
host    replication     all             127.0.0.1/32            md5
host    replication     all             ::1/128                 md5

重启postgresql服务

sudo service postgresql restart

2.5.5 postgres安装、配置完毕，使用客户端即可连接数据库。

本节完成

长按关注从入门到精通

开源、源码获取 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data