В мануале есть всё. Но чтобы его целиком прочитать и осознать, можно потратить годы. Поэтому один из самых эффективных методов обучения новым возможностям Postrges — это посмотреть, как делают коллеги. На конкретных примерах. Эта статья может быть интересна тем, кто хочет глубже использовать возможности postgres или рассматривает переход на эту СУБД.
Пример 1
Предположим, надо получить строки из таблицы, которых нет в другой точно такой же таблице, причем с проверкой всех полей на идентичность.
Традиционно можно было бы написать так (предположим, в таблице 3 поля):
SELECT t1.* FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.field1 = t2.field1 AND t1.field2 = t2.field2 AND t1.field3 = t2.field3 WHERE t2.field1 IS NULL; Слишком многословно, на мой взгляд, и зависит от конкретных полей.
В посгресе же можно использовать тип Record. Получить его из таблицы можно используя само название таблицы.
postgres=# SELECT table1 FROM table1; table1 --------- (1,2,3) (2,3,4) (Выведет в скобочках)
Теперь, наконец отфильтруем строки с идентичными полями
SELECT table1.* FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1 = table2 WHERE table2 Is NULL; или чуть более читабельно:
SELECT * FROM table1 WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM table2 WHERE table2 = table1 ); Пример 2
Очень жизненная задача. Приходит письмо “Вставь, пожалуйста, для юзеров 100, 110, 153, 100500 такие-то данные”.
Т.е. надо вставить несколько строк, где id разные, а остальное одинаковое.
Можно вручную составить такую “портянку”:
INSERT INTO important_user_table (id, date_added, status_id) VALUES (100, '2015-01-01', 3), (110, '2015-01-01', 3), (153, '2015-01-01', 3), (100500, '2015-01-01', 3); Если id много, то это слегка напрягает. Кроме того, у меня аллергия на дублирование кода.
Для решения подобных проблем в посгресе есть тип данных “массив”, а также функция unnest, которая из массива делает строки с данными.
Например
postgres=# select unnest(array[1,2,3]) as id; id ---- 1 2 3 (3 rows) Т.е. в нашем примере мы можем написать так
INSERT INTO important_user_table (id, date_added_status_id) SELECT unnest(array[100, 110, 153, 100500]), '2015-01-01', 3; т.е. список id просто копипастим из письма. Очень удобно.
Кстати, если же вам наоборот нужен массив из запроса, то для этого есть функция, которая так и называется — array(). Например, select array(select id from important_user_table);
Пример 3
Для схожих целей можно использовать еще один трюк. Мало кто знает, что синтаксис
VALUES (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three') можно использовать не только в INSERT запросах, но и в SELECT, надо только в скобочки взять
SELECT * FROM ( VALUES (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three') ) as t (digit_number, string_number); digit_number | string_number --------------+--------------- 1 | one 2 | two 3 | three (3 rows) Очень удобно для обработки пар значений.
Пример 4
Допустим, вам нужно что-то вставить, проапдейтить, и получить id затронутых элементов. Чтобы сделать это, не обязательно делать много запросов и создавать временные таблицы. Достаточно всё это запихать в CTE.
WITH updated AS ( UPDATE table1 SET x = 5, y = 6 WHERE z > 7 RETURNING id ), inserted AS ( INSERT INTO table2 (x, y, z) VALUES (5, 7, 10) RETURNING id ) SELECT id FROM updated UNION SELECT id FROM inserted; Но будьте очень внимательны. Все подвыражения CTE выполняеются параллельно друг с другом, и их последовательность никак не определена. Более того, они используют одну и ту же версию (snapshot), т.е. если в одном подвыражении вы прибавили что-то к полю таблицы, в другом вычли, то возможно, что сработает что-то одно из них.
Пример 5
Допустим в какой-то таблице под названием stats есть данные только за один день:
postgres=# select * from stats; added_at | money ------------+-------- 2016-04-04 | 100.00 (1 row) А вам надо вывести стату за какой-то период, заменив отсутствующие данные нулями. Это можно сделать с помощью generate_series
SELECT gs.added_at, coalesce(stats.money, 0.00) as money FROM generate_series('2016-04-01'::date, '2016-04-07'::date , interval '1 day') as gs(added_at) LEFT JOIN stats ON stats.added_at = gs.added_at; added_at | money ------------------------+-------- 2016-04-01 00:00:00+03 | 0.00 2016-04-02 00:00:00+03 | 0.00 2016-04-03 00:00:00+03 | 0.00 2016-04-04 00:00:00+03 | 100.00 2016-04-05 00:00:00+03 | 0.00 2016-04-06 00:00:00+03 | 0.00 2016-04-07 00:00:00+03 | 0.00 (7 rows) Разумеется, этот трюк работает не только с датами, но и с числами. Причем можно использовать несколько generate_series в одном запросе:
teasernet_maindb=> select generate_series (1,10), generate_series(1,2); generate_series | generate_series -----------------+----------------- 1 | 1 2 | 2 3 | 1 4 | 2 5 | 1 6 | 2 7 | 1 8 | 2 9 | 1 10 | 2 (10 rows)
Пример n+1
Вообще, я пишу статьи на хабр, чтобы получить немного нового опыта из коментов )
Пожалуйста, напишите, что вы используете в повседневной работе. Что-нибудь такое, что возможно не для всех очевидно, особенно для людей, переехавших с других СУБД, например, с того же mysql?
ссылка на оригинал статьи https://habrahabr.ru/post/280912/
Добавить комментарий