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?
Автор: varanio
