PostgreSQL 安全更新扩展项目启动与配置教程
2025-05-21 15:19:23作者:何举烈Damon
1. 项目目录结构及介绍
PostgreSQL 安全更新扩展项目(pg-safeupdate)的目录结构如下:
pg-safeupdate/
├── .clang-format
├── .gitignore
├── .rubocop.yml
├── LICENSE
├── Makefile
├── NEWS
├── README.md
├── safeupdate.c
└── test.rb
.clang-format:Clang格式化配置文件,用于统一代码风格。.gitignore:Git忽略文件列表,指定Git应该忽略的文件和目录。.rubocop.yml:RuboCop配置文件,用于Ruby代码风格检查和自动格式化。LICENSE:项目许可证文件,说明项目的开源协议。Makefile:制作文件,包含编译和安装项目的指令。NEWS:新闻文件,记录项目的版本更新和变更历史。README.md:项目自述文件,包含项目的描述、安装和使用说明。safeupdate.c:C语言源文件,包含PostgreSQL安全更新扩展的核心代码。test.rb:Ruby测试脚本,用于对扩展进行功能测试。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过编译和安装safeupdate.c源文件生成的PostgreSQL扩展模块。启动步骤如下:
- 使用
gmake命令编译源文件:gmake - 安装编译好的扩展模块:
gmake install
安装后,你可以在PostgreSQL会话中加载这个扩展:
load 'safeupdate';
或者,你可以在postgresql.conf配置文件中设置,使得这个扩展对所有数据库和连接都是强制性的:
shared_preload_libraries=safeupdate
或者,只为特定的数据库设置:
ALTER DATABASE mydb SET session_preload_libraries = 'safeupdate';
3. 项目的配置文件介绍
本项目的主要配置文件是Makefile和.rubocop.yml。
-
Makefile:这个文件包含了用于构建(编译)和安装PostgreSQL扩展的指令。你可以通过编辑这个文件来更改编译选项或安装路径。 -
.rubocop.yml:如果需要对Ruby代码进行风格检查和格式化,可以配置这个文件。它定义了代码风格规则和自动格式化的设置。由于本项目主要是C语言编写,该文件在此项目中不是必需的。
请注意,配置文件通常由有经验的开发者修改,以适应特定的项目需求或开发环境。在修改任何配置文件之前,建议充分理解其内容和影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
626
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
930
801
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
181
暂无简介
Dart
871
207
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160