В PostgreSQL есть два типа данных: JSON и JSONB. Первый формат является текстовым хранилищем, в котором json хранится "as is", второй — бинарным, в нем ключи отсортированы (сначала по длине ключа, а потом по его названию), дубликаты удалены, а пробелы удалены. Этот SQL-запрос иллюстрирует различие между JSON и JSONB:
Как сообщает telegram-канал Cross Join, в репозиторий Postgres упал комит, упрощающий работу с jsonb. Теперь можно обращаться к частям jsonb с помощью квадратных скобок, причем это работает как на чтение, так и на запись.
Прощай jsonb_set и прочие костыли типа data = data - 'a' || '{"a":5}'
Обновляем значение объекта по ключу. 25 здесь является числом, но взято в кавычки, потому что присваиваемое значение должно быть jsonb
-- (person_data имеет тип jsonb)
UPDATE users
SET person_data['age'] = '25'; TL; DR: JSONB может значительно упростить разработку схемы БД без ущерба производительности в запросах.
Приведем классический пример, наверное, одного из старейших вариантов использования в мире реляционных БД (база данных): у нас есть сущность, и необходимо сохранить определенные свойства (атрибуты) этой сущности. Но не все экземпляры могут имеют одинаковый набор свойств, к тому же в будущем, возможное добавление ещё свойств.
Самый простой путь решения этой проблемы – это создание столбца в таблице БД для каждого значение свойства, и просто заполнять те, которые нужны для определенного экземпляра сущности. Отлично! Проблема решена… до того момента, пока ваша таблица не содержит миллионы записей и у вас не возникнет необходимость добавить новую запись.
Рассмотрим паттерн EAV (Entity-Attribute-Value), он встречается достаточно часто. Одна таблица содержит сущности (записи), другая таблица содержит имена свойств (атрибутов), а третья таблица связывает сущности с их атрибутами и содержит значение этих атрибутов для текущей сущности. Это дает вам возможность иметь разные наборы свойств для разных объектов, а также добавлять свойства “на лету”, не изменяя структуры БД.
Продолжая тему новый возможностей грядущего релиза PostgreSQL 11 (предыдущие посты: раз, два, три), я хотел бы рассказать об одном небольшом, но важном изменении. Изменение это касается кастинга одних типов в другие. И, конечно же, оно касается JSONB, потому что в PostgresPro мы его очень любим! Читать полностью »
В предыдущих постах вы могли прочитать про INCLUDE-индексы и встроенный веб-поиск. Эти фичи появятся в PostgreSQL 11, релиз которого, напомню, планируется в октябре. Сегодня мне хотелось бы продолжить обзор новых фичей грядущего релиза, рассказав про JSONB-трансформы для языков PL/Python (3f44e3db) и PL/Perl (341e1661). Оба патча написаны Антоном Быковым. Читать полностью »
PostgreSQL 9.5 представил новый функционал, связанный с JSONB, значительно усиливающий его уже имеющиеся NoSQL характеристики. С добавлением новых операторов и функций, теперь стало возможно с легкостью изменять данные, хранящиеся в JSONB формате. В этой статье будут представлены эти новые операторы с примерами, как им можно использовать.
С добавлением типа данных JSON в версии 9.2, PostgreSQL наконец-то начал поддерживать JSON нативно. Несмотря на то что с выходом этой версии стало возможно использовать PostgreSQL как «NoSQL» базу данных, не так много можно было сделать на самом деле в то время из-за нехватки операторов и интересных функций. С момента выхода 9.2 версии, поддержка JSON значительно улучшалась в каждой следующей версии PostgreSQL, выливаясь сегодня в полное преодоление изначальных ограничений.
Читать полностью »
Что это и зачем нужно?
Предположим у вас есть крупное новостное издание, у которого много разных типов материалов.
Для каждого типа материала существует своя модель: Topics::Article, Topics::Online, Topics::NewsItem и так далее. У них будут одинаковыми большинство полей, такие как заголовок, обложка, текст, авторы. Различие только в нескольких специфичных полях, уникальных для каждого типа топика.
Поэтому вам не хочется раскладывать их по отдельным таблицам. Кроме нежелания создавать почти полностью повторяющиеся таблицы, для этого могут быть и несколько других причин. Необходимость сложных выборок с разными комбинациями этих типов, водопады UNION и полиморфизм подключающихся моделей в том числе.
Под катом опыт организации похожих моделей внутри Postgresql, с итогом в виде миграции на наследование таблиц. Стрельба в ногу серебряной пулей тоже присутствует, куда же без нее.
As such, there’s really no “standard” benchmark that will inform you about the best technology to use for your application. Only your requirements, your data, and your infrastructure can tell you what you need to know.
Для начала немного философии. NoSql окружает и от этого никуда не убежать (хотя не очень то и хотелось). Оставим вопросы о глубинных причинах за рамками данного текста, отметим лишь, что этот тренд отражается не только в появлении новых NoSql решений и развитии старых. Еще одна грань — смешение противоположностей, а именно поддержка хранения schema-less данных в традиционных реляционных базах. В этой серой области на стыке реляционной модели хранения данных и всего остального кроется головокружительное количество возможностей. Но, как и всегда, нужно уметь найти баланс, который подходит именно для ваших данных. Это бывает трудно, в первую очередь из-за того, что приходится сравнивать мало сравнимые вещи, например, производительность NoSql решения с традиционной базой данных. В этой небольшой заметке будет предложена такая попытка и приведено сравнение производительности работы с jsonb в PostgreSQL с json в Mysql и с bson в Mongodb.
Читать полностью »