CodeIgniter4 项目中使用 PostgreSQL 数据库的注意事项
在使用 CodeIgniter4 框架开发项目时,许多开发者会遇到数据库连接相关的问题,特别是当使用 PostgreSQL 作为后端数据库时。本文将深入分析一个典型问题场景,并提供完整的解决方案。
问题现象
在 FreeBSD 13 系统上运行 CodeIgniter4 4.4.7 版本的项目时,Web 界面能够正常连接 PostgreSQL 16 数据库并执行用户注册、登录等操作,但在使用命令行工具执行 spark migrate:status 时却出现错误提示:"Unable to connect to the database" 并指出 "call to undefined function pg_connect()"。
问题本质
这个问题的核心在于 PHP 运行环境的差异。虽然 Web 服务器环境已经正确配置了 PostgreSQL 扩展,但命令行环境(CLI)可能没有加载相同的扩展配置。
技术背景
PostgreSQL 数据库连接需要 PHP 的 pgsql 扩展支持。在大多数 Linux/Unix 系统中,PHP 的 Web 模块和 CLI 模块实际上是两个独立的运行环境,它们可能有不同的 php.ini 配置文件或加载不同的扩展。
解决方案
-
验证 PostgreSQL 扩展安装 首先确认系统是否已安装 PHP 的 PostgreSQL 扩展。可以通过以下命令检查:
php -m | grep pgsql -
安装缺失的扩展 如果扩展未安装,需要根据操作系统安装对应的包:
- 在 FreeBSD 上:
pkg install php83-pgsql
- 在 FreeBSD 上:
-
配置 CLI 环境 确保 CLI 环境的 php.ini 文件启用了 pgsql 扩展。通常 CLI 的 php.ini 文件位于:
/usr/local/etc/php.ini检查并确保包含以下行:
extension=pgsql -
验证 CLI 环境 安装配置完成后,再次运行:
php -m | grep pgsql应该能看到 pgsql 出现在已加载模块列表中。
最佳实践
-
环境一致性检查 建议开发者在部署前后使用以下命令检查 Web 和 CLI 环境的一致性:
# Web 环境检查 php -r 'phpinfo();' | grep pgsql # CLI 环境检查 php -i | grep pgsql -
自动化部署检查 在部署脚本中加入环境检查步骤,确保所有必要的扩展都已加载。
-
多环境测试 在开发、测试和生产环境中都应测试 CLI 工具的功能,避免只在 Web 界面测试数据库连接。
总结
CodeIgniter4 框架的数据库迁移工具依赖正确的 PHP 环境配置。当遇到数据库连接问题时,开发者需要全面检查 Web 和 CLI 两种运行环境下的扩展加载情况。特别是在使用 PostgreSQL 这类需要额外扩展的数据库时,确保环境一致性是解决问题的关键。通过系统化的环境检查和配置管理,可以避免类似问题的发生,保证项目的顺利开发和部署。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00