下面是现成的查询：

选择

'drop table if exists "' || tablename || '" cascade;' as pg_drop

FROM

pg_tables

哪里

schemaname='your schema';

您可以编写一个查询来生成SQL脚本，如下所示：

select 'drop table "' || tablename || '" cascade;' from pg_tables;

Or:

select 'drop table if exists "' || tablename || '" cascade;' from pg_tables;

如果某些表由于前一句中的级联选项而自动删除。

此外，如注释中所述，您可能需要按架构名称筛选要删除的表：

select 'drop table if exists "' || tablename || '" cascade;' 
  from pg_tables
 where schemaname = 'public'; -- or any other schema

然后运行它。

光荣的COPY+PASTE也将发挥作用。

将PSQL与\gexec一起使用

这是一个比迄今为止更全面的查询，因为它将处理特殊的表名。

SELECT FORMAT('DROP TABLE %I.%I.%I CASCADE;', table_catalog, table_schema, table_name)
FROM information_schema.tables
WHERE table_type = 'BASE TABLE'
  AND table_schema <> 'information_schema'
  AND table_schema NOT LIKE 'pg_%';

您可以预览要运行的命令，并且可以在psql中运行该查询后键入\gexec来执行该查询的输出。

注意：使用CASCADE将删除依赖于表的所有内容（如VIEW）

使用psql的基于终端的方法最适合我。我甚至创建了一个bash函数，因为它便于开发：

psqlDropTables() {
    PGPASSWORD=<your password>
    PGTABLE=<your table name>
    PGUSER=<your pg user name>
    PGPASSWORD=$PGPASSWORD psql -ah 127.0.0.1 $PGTABLE $PGUSER -c "
      SELECT
'DROP TABLE IF EXISTS \"' || tablename || '\" CASCADE;' from
pg_tables WHERE schemaname = 'public';" | grep DROP | awk 'NR>1{print $0}' | sed "s/\"/'/g" | PGPASSWORD=$PGPASSWORD xargs -i  psql -ah 127.0.0.1 $PGTABLE $PGUSER -c {}
}

它创建了此响应中所述的所有必需的放置表语句，将“替换为”并在DB上运行它们。

继Pablo和LenW之后，这里有一个单行程序，它既准备又执行：

psql-U$PGUSER$PGDB-t-c“从pg_tables中选择'drop table\”'||tablename||'\“cascade；'，其中schemaname='public'”|psql-U$PGUSER$PGDB

注意：设置$PGUSER和$PGDB或将其替换为所需的值

您可以使用

DO $$ DECLARE
    r RECORD;
BEGIN
    -- if the schema you operate on is not "current", you will want to
    -- replace current_schema() in query with 'schematodeletetablesfrom'
    -- *and* update the generate 'DROP...' accordingly.
    FOR r IN (SELECT tablename FROM pg_tables WHERE schemaname = current_schema()) LOOP
        EXECUTE 'DROP TABLE IF EXISTS ' || quote_ident(r.tablename) || ' CASCADE';
    END LOOP;
END $$;

IMO这比丢弃模式public要好，因为您不需要重新创建模式并恢复所有授权。

额外的好处是，这不需要外部脚本语言，也不需要将生成的SQL复制粘贴回解释器。