SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 73
Descargar para leer sin conexión
SQL Tricks


«А для чего нужны стигматы святой Терезе? Они ведь ей
                    тоже не нужны. Но они ей желанны»
                         В. Ерофеев, «Москва-Петушки»
Возможности Postgres
●   Views
●   Массивы
●   CTE
●   Индексы
●   Prepared statements
●   Котята! Котята! Курсоры
●   Разное
VIEW
●   Абстракция. В традиционных языках — процедуры,
    функции, классы и их методы, в SQL — представления.
    –   get_user_by_[id,name,email] returns user_type —
        не надо так
●   Реальные данные — отдельно, их представление —
    отдельно.
●   Триггеры на view
CREATE [ CONSTRAINT ] TRIGGER name { BEFORE | AFTER |
                   INSTEAD OF }
Пример: пользователи
●   Реально активно обычно 5-15% всех пользователей.
●   Обмен с диском идет постранично.
●   Один пользователь — одна страница
●   При сохранении в кеше тысячи пользователей они будут
    занимать тысячу страниц; конкретно строка пользователя
    будет занимать 1/8 — 1/200 страницы.
Пользователи
●   Таким образом, 1000 пользователей потребует 8М RAM, из
    которых будет реально использоваться только
    1000*200байт ≈ 20КБ RAM.
●   Кроме того, RAM будет использоваться еще и под индекс.
    –   Кстати, Postgres не работает мимо кеша ОС;
        следовательно, надо выделять или разумное
        количество памяти, или почти всю.
●   Сложим всех активных в секцию usr_active, а неактивных —
    в usr_dormant
Union all
●   select * from usr_active
    union all
    select * from usr_dormant
●   От неактивных пользователей в кеше останется только
    индекс.
●   Можно еще лучше — создать функцию.
create function usr_all(ns integer[]) returns table(n integer) as
$code$
declare
 v integer;
begin
  foreach v in array ns loop
     select a.n into usr_all.n from usr_active a where a.n=v;
     if found then
       return next;
     else
       select d.n into usr_all.n from usr_dormant d where d.n=v;
       if found then
          return next;
       end if;
     end if;
  end loop;
end;
$code$
language plpgsql
Сравнение
●   View — удобно; накладные расходы на индекс
●   Функция — неудобно (относительно); отсутствие накладных
    расходов на индекс.
●   Так ли уж это все надо?
    –   Скорее всего, нет. Но про страничный обмен
        забывать все же не стоит.
View с параметрами
●   Часто хотят view с параметрами
●   Например, для пользователей показывать, кто друг
    просматривающему; параметр — id просматривающего
    пользователя
●   Что делать?
●   Декартово произведение. Да, именно декартово
    произведение.
●   N*1=N. Таблица параметров должна возвращать
    единственную строку.
View с параметрами
create or replace view usr_cart as
select p.id as viewer_id,
       u.*,
       exists(select * from friend f
                          where f.usr_id=viewer_id
                            and f.friend_id=u.id)
         as isfriend
from usr u, usr p
●   Используем:
select   *
  from   usr_cart
 where   id in(...)
   and   viewer_id=$1
View с параметрами
●   А что делать, если надо и без viewer_id? Подставим
    несуществующий:
create or replace view usr_cart as
select p.id as viewer_id,
       u.*,
       exists(select * from friend f
                          where f.usr_id=viewer_id
                            and f.friend_id=u.id)
         as isfriend
from usr u, (select 0 as id
             union all
             select id from usr) as p
●   Используем:
select   *
  from   usr_cart
 where   id in(...)
   and   viewer_id=coalesce($1,0)
View & values или а теперь
             по-маленькому
●   Values:
    values('FCB','Facebook'),
          ('VK', 'Vkontakte'),
          ('TW','Twitter')
    ...
●   А если сделать view
●   Ну и зачем?
●   Быстро! А насколько? Почему?
Насколько быстро
●   pgbench — уже все готово
 create or replace view v_socnet(code, name) as
 values('FB','Facebook'),
         ('VK', 'Vkontakte'),
         ('TW','Twitter'),
         ('LJ','Livejournal'),
         ('OK','Odnoklassniki'),
         ('MM','Мой мир');
create table t_socnet as select * from v_socnet;
Смотрим
●   Скрипты:
set key   'LJ'
begin
select *   from generate_series(1,25) as gs(n),
t_socnet   where code=:key;
end;
set key   'LJ'
begin
select * from generate_series(1,25) as gs(n),
t_socnet where code=:key;
end;
Результаты
●   Опции pgbench:
-M prepared -U hl -t 5000 -n -j 2 -c 10 -f hl.pgb
work
●   Для t_socnet
    –   tps = 6779.707111
●   Для v_socnet
    –   tps = 7275.770835
●   Почему?
Выводы
●   А оно вообще надо?
    –   Скорее всего нет. Но...
●   А оно вообще удобно?
    –   Не очень. Но...
        ● Transactional DDL и триггеры — позволяют
          эмулировать обычную таблицу.
        ● Foreign key — не получится. Надо делать триггер. Но

          так ли уж это плохо?
●   Мораль? Всегда можно переключиться с одной реализации
    на другую — и обратно.
Массивы (Arrays)
●   text — text[], integer — integer[], record_type — record_type[]...
●   Конструкторы — array[1,2...] и array(<query>)
●   Ожидаемый набор функций и операторов
●   Массивы массивов
●   Массив можно использовать во from — unnest
●   Массив можно собрать агрегатом array_agg
Top N для M
●   Например, 10 последних постов из самых популярных тем.
    Или 10 последних покупок в категориях.
●   Очевидный запрос
select p.* from post p, topic t
 where p.id in (select p1.id
                  from post p1
                 where p1.topic_id=t.id
                 order by added desc
                 limit 10)
Top N для M
●   К сожалению, не работает. Точнее, работает, но для
    больших объемов неприемлемо медленно. Обманываем
    оптимизатор
select p.*
  from post p, topic t
 where p.id=any(array(select p1.id
                   from post p1
                  where p1.topic_id=t.id
                  order by added desc
                  limit 10)
                )
Top N для M
●   Насколько эффективно это работает?
●   Вообще говоря, вполне эффективно
●   Если миллионы элементов, то все не так здорово
Common Table Expression
with query_name as(
    select * from tbl
)
select * from query_name
Зачем надо?
●   Удобно: эдакое маленькое view в запросе
●   Как и всякое view, позволяет отдельно описывать отдельные
    логические понятия и не дублировать код.
●   Результаты живут в work_mem (или вытесняются на диск);
    по сути — временные таблицы.
●   И, наконец, рекурсия.
Recursive CTE
with recursive tq as(
    select 1 as n --1
    union all
    select n+1 from tq where n<10 --2
)
select * from tq
Что получилось
 N
----
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
 10
(10 строк)
Разворачиваем дерево
id      parent_id   name


1         null      Адам


2          1        Каин


3          1        Авель


4          2        Енох
Способ №1 или линейная
                рекурсия
with recursive                      id | parent_id | name | parent_name
 tree(id, parent_id, name) as      ----+-----------+-------+-------------
 (values(1,null,'Адам'),             1 |           | Адам |
         (2,1,'Авель'),              3 |         1 | Каин | Адам
         (3,1,'Каин'),               2 |         1 | Авель | Адам
         (4,2,'Енох')                4 |         2 | Енох | Авель
 ),                                (4 строки)
 with_parent as(
   select *, null as parent_name
     from tree
    where parent_id is null
   union all
   select tree.*, wp.name
     from tree, with_parent wp
    where tree.parent_id=wp.id
 )
select * from with_parent
Ну и в чем разница?
with recursive tree(id,            id | parent_id | name | parent_name
parent_id, name) as               ----+-----------+-------+-------------
                                    1 |           | Адам |
(                                   3 |         1 | Каин | Адам
  values(1,null,'Адам'),            2 |         1 | Авель | Адам
        (2,1,'Авель'),              4 |         2 | Енох | Авель
        (3,1,'Каин'),             (4 строки)
        (4,2,'Енох')
)
select *,
    (select t.name
       from tree t
      where tree.parent_id=t.id
     ) as parent_name
from tree
А вот в чем
with recursive tree(id, parent_id, name)      id | parent_id | name | ancestors_names
as(                                          ----+-----------+-------+-----------------
  values(1,null,'Адам'),                       1 |           | Адам | Бог
         (2,1,'Авель'),                        3 |         1 | Каин | Бог,Адам
         (3,1,'Каин'),                         2 |         1 | Авель | Бог,Адам
         (4,2,'Енох')),                        4 |         2 | Енох | Бог,Адам,Авель
 with_parent as(                             (4 строки)
  select *, 'Бог' as ancestors_names
     from tree
    where parent_id is null
  union all
  select tree.*,
          wp.ancestors_names||','||wp.name
     from tree, with_parent wp
    where tree.parent_id=wp.id)


select * from with_parent
Нелинейная рекурсия
with recursive
tree(id, parent_id, name) as(
  values(1,null,'Адам'),
         (2,1,'Авель'),(3,1,'Каин'),
         (4,2,'Енох'), (5,null,'Ева'),
         (6,5,'Дочь Евы'),(7,4,'Ирад')),
expand_tree as(
   select id,parent_id,name from tree
   union(
     with expand_tree as(
       select * from expand_tree
     )
     select e1.id, e1.parent_id, e2.name
        from expand_tree e1,
             expand_tree e2
       where e2.parent_id=e1.id
   )
)
select * from expand_tree e where id=1
Нелинейная рекурсия-2
 id | parent_id | name
----+-----------+-------
  1 |           | Адам
  1 |           | Каин
  1 |           | Авель
  1 |           | Енох
  1 |           | Ирад
(5 строк)
Нелинейная рекурсия-3
     Как это, собственно, работает
●   ...where name='Ирад'
 id | parent_id | name
----+-----------+------
  7 |         4 | Ирад
  4 |         2 | Ирад
  2 |         1 | Ирад
  1 |           | Ирад
(4 строки)
Путь в циклическом графе
●   Создаем граф.
    –   Создаем вершины:
create table vertex as
  select n
    from generate_series(1,10000) as gs(n);
alter table vertex add constraint vertex_pk
    primary key (n);

    –   Создаем вершины:
create table edge(f,t) as   select distinct
(random()*10000)::integer   as from,
(random()*10000)::integer   as to from
generate_series(1,100000)   as gs(n);
create index edge_ft on edge(f,t);
Ищем путь
●   Весьма просто:
with recursive tq as(
   select 1 as pass, n, array[n] as path
     from vertex where n=1
   union all
    (with t as (select * from tq)
       select pass+1, v.n, t.path||v.n
         from vertex v, t, edge e
        where v.n=e.t and t.n=e.f
          and not (e.t=any(t.path))
          and pass<8
          and not exists(select * from t where n=5000)
     )
 )
select * from tq where n=5000
Ищем путь-2
 pass | n    |          path
------+------+------------------------
    5 | 5000 | {1,7000,6204,922,5000}
(1 строка)


"CTE Scan on tq (cost=1314.97..1321.74 rows=2
width=40) (actual time=115.405..132.329 rows=1
loops=1)"
Что дальше
●   CTE как конечный автомат. Со стеком! Разбор JSON'а.
    –   Как?
        ●   Сделать одним запросом? Реально, но громоздко.
        ●   plpgsql
        ●   C-libraries
    –   Уже встроенный тип
        ●Доступа почему-то нет
       ● Ждем 9.3 и lateral


●   Разбираем JSON. JSONPath навыворот
    –   Пример: $.users.[100].id
Разбор JSON
with recursive
  tokens as(
    select s[1] as token, row_number() over() as n
      from regexp_matches($JS$
  {
     "data": [
        {"name": "User1 User1", "id": "768709679"},
        {"name": "User2 User2","id": "10604454123"}
      ]
      "paging": {
        "next": "https://graph.facebook.com/10000223"
      }
  }
$JS$,
Разбор JSON
  $RE$(
   (?:[][}{])
   |
   (?:" (?:"|[^"])+ ")
   |
   w+
   |
   s+
   |
   [:,]
  )$RE$,
  'gx') as g(s)
  where s[1] !~ $RE$^[s:,s]+$$RE$
),
Разбор JSON. Промежуточный результат.
                token                 | n

---------------------------------------+----
 {                                     | 1
 "data"                                | 2
 [                                     | 3
 {                                     | 4
 "name"                                | 5
 "User1 User1"                         | 6
 "id"                                  | 7
 "768709679"                           | 8
 }                                     | 9
 {                                     | 10
 "name"                                | 11
 "User2 User2"                         | 12
 "id"                                  | 13
 "10604454123"                         | 14
 }                                     | 15
 ]                                     | 16
 "paging"                              | 17
 {                                     | 18
 "next"                                | 19
 "https://graph.facebook.com/10000223" | 20
 }                                     | 21
 }                                     | 22
(22 строки)
parsed as(
                              Разбор JSON.
        select n,
               token as token,
               array[token] as stack,
               array['$']::text[] as path,
               '' as jsp,
               array[0]::integer[] as poses
          from tokens t where n=1
        union all
        select t.n,
               t.token as token,
               case when t.token in (']','}') then p.stack[1:array_upper(p.stack,1)-1]
                    when t.token in ('[','{') then p.stack || t.token
                    else p.stack
               end,
               case when t.token in ('[','{') then p.path ||
                          case when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='{'
                             then regexp_replace(p.token,'^"|"$','','g')
                             else '[' || (p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)::text ||
']'
                          end
                    when t.token in (']','}') then p.path[1:array_upper(p.path,1)-1]
                    else p.path
              end,
             case when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='{' then p.token
                   when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='[' then '[' ||
(p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)::text || ']'
                   else ''
             end,
             case when t.token in ('[','{') then p.poses[1:array_upper(p.poses,1)-
1]||(p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)||0
                   when t.token in (']','}') then p.poses[1:array_upper(p.poses,1)-1]
                   else p.poses[1:array_upper(p.poses,1)-1]||
(p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)
             end
       from parsed p, tokens t where t.n=p.n+1),
Разбор JSON.
                  Промежуточный результат.
 n |                  token                 |    stack    |     path     |                  jsp                  | poses
----+---------------------------------------+-------------+--------------+---------------------------------------+---------
  1 | {                                     | {"{"}       | {$}          |                                       | {0}
  2 | "data"                                | {"{"}       | {$}          | {                                     | {1}
  3 | [                                     | {"{",[}     | {$,data}     | "data"                                | {2,0}
  4 | {                                     | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | [1]                                   | {2,1,0}
  5 | "name"                                | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | {                                     | {2,1,1}
  6 | "User1 User1"                         | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "name"                                | {2,1,2}
  7 | "id"                                  | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "User1 User1"                         | {2,1,3}
  8 | "768709679"                           | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "id"                                  | {2,1,4}
  9 | }                                     | {"{",[}     | {$,data}     | "768709679"                           | {2,1}
 10 | {                                     | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | [2]                                   | {2,2,0}
 11 | "name"                                | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | {                                     | {2,2,1}
 12 | "User2 User2"                         | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "name"                                | {2,2,2}
 13 | "id"                                  | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "User2 User2"                         | {2,2,3}
 14 | "10604454123"                         | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "id"                                  | {2,2,4}
 15 | }                                     | {"{",[}     | {$,data}     | "10604454123"                         | {2,2}
 16 | ]                                     | {"{"}       | {$}          | [3]                                   | {2}
 17 | "paging"                              | {"{"}       | {$}          | ]                                     | {3}
 18 | {                                     | {"{","{"}   | {$,paging}   | "paging"                              | {4,0}
 19 | "next"                                | {"{","{"}   | {$,paging}   | {                                     | {4,1}
 20 | "https://graph.facebook.com/10000223" | {"{","{"}   | {$,paging}   | "next"                                | {4,2}
 21 | }                                     | {"{"}       | {$}          | "https://graph.facebook.com/10000223" | {4}
 22 | }                                     | {}          | {}           | }                                     | {}
(22 строки)
Разбор JSON.
res as(
   select *
   from parsed
  where (stack[array_upper(stack,1)]='['
      or (stack[array_upper(stack,1)]='{'
    and poses[array_upper(poses,1)]%2=0)
    )
       and token not in ('{','[','}',']')
)
select array_to_string(path,'.')||'.'||
          regexp_replace(jsp,'^"|"$','','g')
                 as json_path,
          regexp_replace(token,'^"|"$','','g')
                 as json_value
   from res
Результат
    json_path    |             json_value
-----------------+-------------------------------------
 $.data.[1].name | User1 User1
 $.data.[1].id   | 768709679
 $.data.[2].name | User2 User2
 $.data.[2].id   | 10604454123
 $.paging.next   | https://graph.facebook.com/10000223
(5 строк)
А зачем это надо?
●   Вообще полезно знать.
●   Иногда нет возможности установить что-то дополнительно
●   Не только JSON — что угодно с относительно несложным
    синтаксисом.
●   Можно предложить еще способ — например, строить
    дерево со ссылками на родителя, рекурсивно же разбирать
    аналог JSONPath и добираться до элементов.
    –   И не только JSON — пути в дереве вообще.
with recursive fs(id,pid,name) as(
  values
    (1,null,null),
    (2,1,'usr'),
    (3,2,'local'),
    (4,3,'postgres'),
    (5,4,'bin')
),
path as(
  select p, row_number() over() as n
    from    regexp_split_to_table('/usr/local/postgres/bin','/')
    as v(p)
),
parsed as(
   select id, name,p,n
     from fs, path where fs.pid is null and path.p=''
   union all
   select fs.id, fs.name, path.p, path.n
     from fs, path, parsed
    where fs.pid=parsed.id and fs.name=path.p
      and path.n=parsed.n+1
)
select * from parsed order by n desc limit 1
Что получилось
 id | name |    p   | n
----+------+-----+---
  5 | bin    | bin | 5
(1 строка)
Кстати: модули
●   pg_trgm — триграммы.
●   hstore — key-value
●   dblink — доступ к другому постгресу
    –   Кстати: fdw — foreign data wrappers
    –   Транзакции в dblink
●   earthdistance и PostGIS
●   И другие...
Prepared statements
●   Увеличивают производительность — не требуется каждый
    раз
    –   разбирать запрос
    –   Нагружать каталог на предмет существования
        таблиц, индексов и т. п.
    –   Проверять права доступа к объектам
    –   А в случае широкого использования view все
        может оказаться еще интереснее
●   prepare <sthname> as <real query>
●   execute <sthname>(par1,par2...parN)
Prepared statements & plpgsql
●   В plpgsql отсутствует аналог пакета DBMS_SQL — prepared
    statements недоступны.
    –   Каждый статический запрос компилируется один
        раз при обращении или перекомпилируется при
        изменении объектов
         ●   Внимание: ошибка, если объекты, на которые
             ссылается statement, в момент начала его
             выполнения еще существовали, но до обращения к
             ним были удалены.
         ●   Типичный пример: переименование таблицы при
             высокой OLAP-нагрузке
         ●   Что делать?
Advisory locks
●   Решение 1: рекомендательные блокировки
    –   pg_advisory_lock, pg_advisory_xact_lock, _shared,
         pg_try_
●   Решение 2: обычные блокировки. Таблица блокировок.
    select … for share.
Prepared statements
●   А точно ли недоступны prepared statements в plpgsql?
●   Конечно доступны: execute '….':
execute 'prepare sth1 for select 1';
execute 'execute sth1' into res;
●   Execute 'execute' — а вот параметры, увы, действительно
    недоступны. quote_literal(), quote_ident()
Prepared statements
●   Насколько это быстро?
    –   Кстати: функции времени: now() возвращает
        дату и время начала транзакции. Используйте
        clock_timestamp()
    –   Кстати - анонимные блоки:
        ●   do $$ code $$
    –   Кстати: $$-quoting:
        ●   $$, $RE$, $Im$, $ANYTHING_ELSE$
             –   select $Re$^("|[^"])+$Re$
Код
do $code$
declare
 i integer;
 ts1 timestamp with time zone;
 ts2 timestamp with time zone;
 res integer;
begin
   execute 'prepare sth1 as select 1';
   ts1:=clock_timestamp();
   for i in 1..100000 loop
--     execute 'execute sth1' into res;
--     select 1 into res;
-–     execute 'select 1' into res;
–- Реальная таблица: select 1 as n into stht
–-    execute 'prepare sth1 as select n from stht';
–-    select n into res from stht
–-    execute 'select n from stht' into res
   end loop;
   ts2:=clock_timestamp();
  raise notice 'diff=%', (ts2-ts1)::text;
end;
$code$
Результаты
                     execute 'execute...'   select .. into     execute 'select...'
select 1                    00:00:01.157        00:00:00.297         00:00:01.374
select n from stht          00:00:02.158        00:00:00.930         00:00:04.331
А зачем это, собственно, надо?
●   Разбор
●   Построение плана
●   Выполнение
●   Нередко построение плана > выполнение
●   С динамическим выполнением все идет каждый раз по
    новой
●   С prepared — только один раз
●   pg_prepared_statements
Prepared statements
●   Возвращаем резалтсет
    –   return query execute
    –   только обернув в функцию
●   Что еще?
    –   save_record('table_name',
            'column1_name','column2_value',
            'column2_name','column2_value'...
        )
        ●   plpgsql — функции с переменным числом параметров
Кстати: upsert и вставка в
           несколько таблиц
Подход в лоб:
with
 input as
  (select n from generate_series(1,10) as gs(n)),
  upd as(
    update ups set val=i.n from input i
     where ups.n=i.n returning i.n
  ),
  ins as(
     insert into ups select * from input i
      where not exists(select * from upd u
                        where i.n=u.n)
      returning ups.n
  )
  select (select count(*) from upd) as updates,
          (select count(*) from ins) as inserts
Upsert
●   Подход в лоб не работает — race condition: после
    обновления другой процесс может добавить новые строки,
    и при вставке возникнет ошибка.
●   Как правильно:
    –   Для каждой вставляемой строки
        ●   Попытаться обновить
        ●   Обновилась — хорошо, не обновилось — добавляем
        ●   При нарушении уникальности повторяем попытку
            добавления строки с самого начала
Кстати: plpgsql, savepoint и
               исключения
●   В plpgsql нет явных savepoint
●   В plpgsql при использовании исключения в блоке на входе в
    блок ставится неявный savepoint
●   При возникновении исключения в блоке происходит откат к
    нему
●   Пример:
Кстати: plpgsql, savepoint и
              исключения
do $code$                         ЗАМЕЧАНИЕ:   BEFORE exception
begin                             n=10
 create temporary table
    excdemo as select 1 as n;     ЗАМЕЧАНИЕ:   AFTER exception n=1
 begin
   update excdemo set n=10;

   raise notice
     'BEFORE exception n=%',
       (select n from excdemo);
   raise sqlstate
          'EX001';
 exception
   when sqlstate 'EX001' then
     raise notice
       'AFTER exception n=%',
       (select n from excdemo);
 end;
end;
$code$
Кстати: plpgsql, savepoint и
                исключения
●   Позволяет делать логгирование
    –   Не нужны автономные транзакции (ну, почти не
        нужны...)
●   Позволяет выполнять потенциально некорректный код!
    –   Это хорошо, а не плохо! Можно в живой боевой
        сервер на ходу добавлять код, не обваливая все
        по ошибке.
        ●   «Можно» - разумеется, не значит «нужно».
Курсоры
●   Задача — resultset из фунции
    –   funcname(..) returns table(colname coltype...)
    –   select * from funcname(...)
●   Задача расширилась — несколько resultset'ов из функции
●   Задача еще более расширилась — МНОГО resultset'ов
●   Причем переменное число
●   Что делать?
Курсоры
●   Курсоры существуют только в пределах транзакции
    –   Начало транзакции
    –   Вызов фунции
    –   Fetch all from <cursor name1>
    –   Fetch all from <cursor name2>
    –   …
    –   Fetch all from <cursor nameN>
    –   commit
Курсоры
●   refcursor
В сущности, курсор — это просто его имя; имя курсора —
строка
declare
 cursname1 refcursor;
...
begin
...
 open cursname1 for select ...
...
 return array[cursname1,cursname2...]
Зачем надо
                         Дата продажи                     Тип                 Сумма
                         2012-10-01           Пиво                                    100
                         2012-10-01           Квас                                    50
                         2012-10-02           Вино                                    45
                         ...                  ...                                      ...


        I         II           III     IV      V           VI         VII     VIII    IX     X      XI     XII
Пиво    100        80          100     100     120         150        160     150     120    100     90     80
Квас        ...        ...       ...    ...         ...         ...     ...     ...    ...    ...    ...     ...
Вино        ...        ...       ...    ...         ...         ...     ...     ...    ...    ...    ...    …
Кефир       ...        ...       ...    ...         ...         ...     ...     ...    ...    ...    ...     ...
Курсоры
●   Требуется поддержка на клиенте
●   Для курсоров она реализуется несложно — в perl или php
    достаточно рекурсивно обойти resultset и посмотреть типы
    колонок.
●   В Java — используя декоратор, создать класс,
    возвращающий ResultSet (как именно его создавать —
    отдельная история)
●   Для json можно поступить аналогично
    –   Отличть json от text на клиенте малореально.
        Хак: можно сделать domain для text и смотреть
        длину.
generic_cursor
CREATE OR REPLACE FUNCTION generic_cursor(IN sql text, VARIADIC param text[]
DEFAULT ARRAY[]::text[])
  RETURNS refcursor AS $BODY$
declare rv refcursor;
sthhash text := 'GENCURS'||md5(sql);
exec     text := 'execute ' || sthhash ||
         case when array_length(param,1) is null then ''
              else '('||(select
string_agg(coalesce(quote_literal(pv),'NULL'),',') from unnest(param) as u(pv))
||')' end;
begin
  begin
      open rv for execute exec;
      exception
         when sqlstate '26000' -- prepared statement does not exist
           or sqlstate '0A000' -- table definition had changed
           or sqlstate '42703' --- -/-
           or sqlstate '42P11'
         then
          if sqlstate='0A000' or sqlstate='42703' then
            execute 'deallocate '||sthhash;
          end if;
          execute 'prepare '||sthhash|| coalesce((select '('||
string_agg('text',',') || ')' from unnest(param) as u(pv)),'') ||' as '||sql;
          open rv for execute exec;
  end;
  return rv;
end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql
generic_exec
CREATE OR REPLACE FUNCTION generic_exec(
     IN sql text,
     VARIADIC param text[] DEFAULT
                           ARRAY[]::text[])
RETURNS SETOF record AS $BODY$
declare
 cr refcursor:=
        generic_cursor(sql, variadic param);
begin
     return query execute 'fetch all from '||
                          quote_ident(cr::text);
end;
$BODY$ LANGUAGE plpgsql
Используем
select *
from
generic_exec('select n from
              generate_series(1,$1::integer)
              as gs(n)',
             20::text) as ge(n integer)
do $code$
declare
 rv tt;
 s1 timestamp;                 А оно надо? Да!
 s2 timestamp;
 s3 timestamp;
 i integer;
begin
 s1:=clock_timestamp();
 for i in 1..1000 loop
      execute 'select t1.* from tt t1, tt t2, tt t3, tt t4, tt t5, tt t7, tt t8
    where t1.id=t2.id and t2.id=t3.id and t3.id=t4.id and t1.id=t5.id and t5.id=t7.id
and t5.id=t8.id and t8.id=9999
    and t1.id between 1 and 10000 and t4.id between 9999 and 200000 and t3.id>9000
and exists(select * from tt t6 where t6.id=t5.id)
    and t4.cnt=49 order by t4.cnt' into rv;
 end loop;

 s2:=clock_timestamp();
 for i in 1..1000 loop
    select * into rv from generic_exec('select t1.* from tt t1, tt t2, tt t3, tt t4,
tt t5, tt t7, tt t8
    where t1.id=t2.id and t2.id=t3.id and t3.id=t4.id and t1.id=t5.id and t5.id=t7.id
and t5.id=t8.id and t8.id=9999
    and t1.id between 1 and 10000 and t4.id between 9999 and 200000 and t3.id>9000
and exists(select * from tt t6 where t6.id=t5.id)
    and t4.cnt=49 order by t4.cnt') as ge(n integer, cnt bigint);
 end loop;
 s3:=clock_timestamp();
 raise notice 'Run 1=%',s2-s1;
 raise notice 'Run 2=%',s3-s2;
end; $code$
Результат
ЗАМЕЧАНИЕ:   Run 1=00:00:04.867
ЗАМЕЧАНИЕ:   Run 2=00:00:00.207
То же самое, но многопоточно
$ pgbench -M prepared -U postgres -t 500 -n -j 2 -c 10 -f
generic_exec.pgb work
number of clients: 10
number of threads: 2
number of transactions per client: 500
number of transactions actually processed: 5000/5000
tps = 2340.001464 (including connections establishing)
tps = 2508.521577 (excluding connections establishing)
$ pgbench -M prepared -U postgres -t 500 -n -j 2 -c 10 -f
plain_execute.pgb work
query mode: prepared
number of clients: 10
number of threads: 2
number of transactions per client: 500
number of transactions actually processed: 5000/5000
tps = 146.373869 (including connections establishing)
tps = 147.008750 (excluding connections establishing)
Альтернатива
●   JSON — в 9.2 row_to_json, array_to_json
    –   select
          array_to_json(
             array(
               select row_to_json(c.*)
                 from pg_class c
                  )
           )
●   В предыдущих версиях легко можно написать и
    самостоятельно, используя, например, hstore
●   Можно просто возвращать массив hstore и разбирать на
    клиенте
Заключение
●   И снова: а зачем все это, собственно, надо?
●   Производительность
●   Переносимость
●   Вычурность
●   Пробуйте!
●   Вопросы?

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

0. основы r
0. основы r0. основы r
0. основы r
msuteam
 

La actualidad más candente (20)

Лекция 12. Быстрее, Python, ещё быстрее.
Лекция 12. Быстрее, Python, ещё быстрее.Лекция 12. Быстрее, Python, ещё быстрее.
Лекция 12. Быстрее, Python, ещё быстрее.
 
Быстрые конструкции в Python - Олег Шидловский, Python Meetup 26.09.2014
Быстрые конструкции в Python - Олег Шидловский, Python Meetup 26.09.2014Быстрые конструкции в Python - Олег Шидловский, Python Meetup 26.09.2014
Быстрые конструкции в Python - Олег Шидловский, Python Meetup 26.09.2014
 
Лекция 4. Строки, байты, файлы и ввод/вывод.
 Лекция 4. Строки, байты, файлы и ввод/вывод. Лекция 4. Строки, байты, файлы и ввод/вывод.
Лекция 4. Строки, байты, файлы и ввод/вывод.
 
Лекция 1. Начало.
Лекция 1. Начало.Лекция 1. Начало.
Лекция 1. Начало.
 
Лекция 3. Декораторы и модуль functools.
Лекция 3. Декораторы и модуль functools.Лекция 3. Декораторы и модуль functools.
Лекция 3. Декораторы и модуль functools.
 
Лекция 9. Модули, пакеты и система импорта.
Лекция 9. Модули, пакеты и система импорта.Лекция 9. Модули, пакеты и система импорта.
Лекция 9. Модули, пакеты и система импорта.
 
Лекция 8. Итераторы, генераторы и модуль itertools.
 Лекция 8. Итераторы, генераторы и модуль itertools. Лекция 8. Итераторы, генераторы и модуль itertools.
Лекция 8. Итераторы, генераторы и модуль itertools.
 
Лекция 13. Многопоточность и GIL
Лекция 13. Многопоточность и GILЛекция 13. Многопоточность и GIL
Лекция 13. Многопоточность и GIL
 
Лекция 5. Встроенные коллекции и модуль collections.
Лекция 5. Встроенные коллекции и модуль collections.Лекция 5. Встроенные коллекции и модуль collections.
Лекция 5. Встроенные коллекции и модуль collections.
 
Нейронные сети и Keras. Часть 2
Нейронные сети и Keras. Часть 2Нейронные сети и Keras. Часть 2
Нейронные сети и Keras. Часть 2
 
Оптимизация производительности Python
Оптимизация производительности PythonОптимизация производительности Python
Оптимизация производительности Python
 
Лекция 11. Тестирование.
Лекция 11. Тестирование.Лекция 11. Тестирование.
Лекция 11. Тестирование.
 
Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1Нейронные сети и Keras. Часть 1
Нейронные сети и Keras. Часть 1
 
0. основы r
0. основы r0. основы r
0. основы r
 
C++ Базовый. Занятие 06.
C++ Базовый. Занятие 06.C++ Базовый. Занятие 06.
C++ Базовый. Занятие 06.
 
Decorators' recipes
Decorators' recipesDecorators' recipes
Decorators' recipes
 
Лекция 4. Префиксные деревья (Tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (Tries, prefix trees)Лекция 4. Префиксные деревья (Tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (Tries, prefix trees)
 
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
 
C#. От основ к эффективному коду
C#. От основ к эффективному кодуC#. От основ к эффективному коду
C#. От основ к эффективному коду
 
Лекция 9. Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree)
Лекция 9. Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree)Лекция 9. Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree)
Лекция 9. Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree)
 

Similar a SQL Tricky (Иван Фролков)

PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
pgdayrussia
 
Python
PythonPython
Python
pelid
 
Web осень 2013 лекция 6
Web осень 2013 лекция 6Web осень 2013 лекция 6
Web осень 2013 лекция 6
Technopark
 
C++ осень 2012 лекция 9
C++ осень 2012 лекция 9C++ осень 2012 лекция 9
C++ осень 2012 лекция 9
Technopark
 
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-CШкола-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
Глеб Тарасов
 

Similar a SQL Tricky (Иван Фролков) (20)

PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
PG Day'14 Russia, PostgreSQL как платформа для разработки приложений, часть 2...
 
Функциональное программирование на F#
Функциональное программирование на F#Функциональное программирование на F#
Функциональное программирование на F#
 
Present saint-per3-by-pavel-vlasov
Present saint-per3-by-pavel-vlasovPresent saint-per3-by-pavel-vlasov
Present saint-per3-by-pavel-vlasov
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
Рекурсия. Поиск
Рекурсия. ПоискРекурсия. Поиск
Рекурсия. Поиск
 
Внешние языки DSL на funcparserlib
Внешние языки DSL на funcparserlibВнешние языки DSL на funcparserlib
Внешние языки DSL на funcparserlib
 
Server optimization
Server optimizationServer optimization
Server optimization
 
DSLs in Lisp and Clojure
DSLs in Lisp and ClojureDSLs in Lisp and Clojure
DSLs in Lisp and Clojure
 
Groovy presentation.
Groovy presentation.Groovy presentation.
Groovy presentation.
 
Лекция о языке программирования Haskell
Лекция о языке программирования HaskellЛекция о языке программирования Haskell
Лекция о языке программирования Haskell
 
Зачем нужна Scala?
Зачем нужна Scala?Зачем нужна Scala?
Зачем нужна Scala?
 
Python
PythonPython
Python
 
MongoDB@addconf
MongoDB@addconfMongoDB@addconf
MongoDB@addconf
 
C++ refelection and cats
C++ refelection and catsC++ refelection and cats
C++ refelection and cats
 
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
Руслан Гроховецкий "Как Python стал делать погоду в Яндексе"
 
Web осень 2013 лекция 6
Web осень 2013 лекция 6Web осень 2013 лекция 6
Web осень 2013 лекция 6
 
C++ осень 2012 лекция 9
C++ осень 2012 лекция 9C++ осень 2012 лекция 9
C++ осень 2012 лекция 9
 
ПВТ - осень 2014 - Лекция 4 - Стандарт POSIX Threads. Реентерабельность. Сигн...
ПВТ - осень 2014 - Лекция 4 - Стандарт POSIX Threads. Реентерабельность. Сигн...ПВТ - осень 2014 - Лекция 4 - Стандарт POSIX Threads. Реентерабельность. Сигн...
ПВТ - осень 2014 - Лекция 4 - Стандарт POSIX Threads. Реентерабельность. Сигн...
 
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-CШкола-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
Школа-студия разработки приложений для iOS. Лекция 1. Objective-C
 

Más de Ontico

Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Ontico
 

Más de Ontico (20)

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
 

SQL Tricky (Иван Фролков)

  • 1. SQL Tricks «А для чего нужны стигматы святой Терезе? Они ведь ей тоже не нужны. Но они ей желанны» В. Ерофеев, «Москва-Петушки»
  • 2. Возможности Postgres ● Views ● Массивы ● CTE ● Индексы ● Prepared statements ● Котята! Котята! Курсоры ● Разное
  • 3. VIEW ● Абстракция. В традиционных языках — процедуры, функции, классы и их методы, в SQL — представления. – get_user_by_[id,name,email] returns user_type — не надо так ● Реальные данные — отдельно, их представление — отдельно. ● Триггеры на view CREATE [ CONSTRAINT ] TRIGGER name { BEFORE | AFTER | INSTEAD OF }
  • 4. Пример: пользователи ● Реально активно обычно 5-15% всех пользователей. ● Обмен с диском идет постранично. ● Один пользователь — одна страница ● При сохранении в кеше тысячи пользователей они будут занимать тысячу страниц; конкретно строка пользователя будет занимать 1/8 — 1/200 страницы.
  • 5. Пользователи ● Таким образом, 1000 пользователей потребует 8М RAM, из которых будет реально использоваться только 1000*200байт ≈ 20КБ RAM. ● Кроме того, RAM будет использоваться еще и под индекс. – Кстати, Postgres не работает мимо кеша ОС; следовательно, надо выделять или разумное количество памяти, или почти всю. ● Сложим всех активных в секцию usr_active, а неактивных — в usr_dormant
  • 6. Union all ● select * from usr_active union all select * from usr_dormant ● От неактивных пользователей в кеше останется только индекс. ● Можно еще лучше — создать функцию.
  • 7. create function usr_all(ns integer[]) returns table(n integer) as $code$ declare v integer; begin foreach v in array ns loop select a.n into usr_all.n from usr_active a where a.n=v; if found then return next; else select d.n into usr_all.n from usr_dormant d where d.n=v; if found then return next; end if; end if; end loop; end; $code$ language plpgsql
  • 8. Сравнение ● View — удобно; накладные расходы на индекс ● Функция — неудобно (относительно); отсутствие накладных расходов на индекс. ● Так ли уж это все надо? – Скорее всего, нет. Но про страничный обмен забывать все же не стоит.
  • 9. View с параметрами ● Часто хотят view с параметрами ● Например, для пользователей показывать, кто друг просматривающему; параметр — id просматривающего пользователя ● Что делать? ● Декартово произведение. Да, именно декартово произведение. ● N*1=N. Таблица параметров должна возвращать единственную строку.
  • 10. View с параметрами create or replace view usr_cart as select p.id as viewer_id, u.*, exists(select * from friend f where f.usr_id=viewer_id and f.friend_id=u.id) as isfriend from usr u, usr p ● Используем: select * from usr_cart where id in(...) and viewer_id=$1
  • 11. View с параметрами ● А что делать, если надо и без viewer_id? Подставим несуществующий: create or replace view usr_cart as select p.id as viewer_id, u.*, exists(select * from friend f where f.usr_id=viewer_id and f.friend_id=u.id) as isfriend from usr u, (select 0 as id union all select id from usr) as p ● Используем: select * from usr_cart where id in(...) and viewer_id=coalesce($1,0)
  • 12. View & values или а теперь по-маленькому ● Values: values('FCB','Facebook'), ('VK', 'Vkontakte'), ('TW','Twitter') ... ● А если сделать view ● Ну и зачем? ● Быстро! А насколько? Почему?
  • 13. Насколько быстро ● pgbench — уже все готово create or replace view v_socnet(code, name) as values('FB','Facebook'), ('VK', 'Vkontakte'), ('TW','Twitter'), ('LJ','Livejournal'), ('OK','Odnoklassniki'), ('MM','Мой мир'); create table t_socnet as select * from v_socnet;
  • 14. Смотрим ● Скрипты: set key 'LJ' begin select * from generate_series(1,25) as gs(n), t_socnet where code=:key; end; set key 'LJ' begin select * from generate_series(1,25) as gs(n), t_socnet where code=:key; end;
  • 15. Результаты ● Опции pgbench: -M prepared -U hl -t 5000 -n -j 2 -c 10 -f hl.pgb work ● Для t_socnet – tps = 6779.707111 ● Для v_socnet – tps = 7275.770835 ● Почему?
  • 16. Выводы ● А оно вообще надо? – Скорее всего нет. Но... ● А оно вообще удобно? – Не очень. Но... ● Transactional DDL и триггеры — позволяют эмулировать обычную таблицу. ● Foreign key — не получится. Надо делать триггер. Но так ли уж это плохо? ● Мораль? Всегда можно переключиться с одной реализации на другую — и обратно.
  • 17. Массивы (Arrays) ● text — text[], integer — integer[], record_type — record_type[]... ● Конструкторы — array[1,2...] и array(<query>) ● Ожидаемый набор функций и операторов ● Массивы массивов ● Массив можно использовать во from — unnest ● Массив можно собрать агрегатом array_agg
  • 18. Top N для M ● Например, 10 последних постов из самых популярных тем. Или 10 последних покупок в категориях. ● Очевидный запрос select p.* from post p, topic t where p.id in (select p1.id from post p1 where p1.topic_id=t.id order by added desc limit 10)
  • 19. Top N для M ● К сожалению, не работает. Точнее, работает, но для больших объемов неприемлемо медленно. Обманываем оптимизатор select p.* from post p, topic t where p.id=any(array(select p1.id from post p1 where p1.topic_id=t.id order by added desc limit 10) )
  • 20. Top N для M ● Насколько эффективно это работает? ● Вообще говоря, вполне эффективно ● Если миллионы элементов, то все не так здорово
  • 21. Common Table Expression with query_name as( select * from tbl ) select * from query_name
  • 22. Зачем надо? ● Удобно: эдакое маленькое view в запросе ● Как и всякое view, позволяет отдельно описывать отдельные логические понятия и не дублировать код. ● Результаты живут в work_mem (или вытесняются на диск); по сути — временные таблицы. ● И, наконец, рекурсия.
  • 23. Recursive CTE with recursive tq as( select 1 as n --1 union all select n+1 from tq where n<10 --2 ) select * from tq
  • 24. Что получилось N ---- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (10 строк)
  • 25. Разворачиваем дерево id parent_id name 1 null Адам 2 1 Каин 3 1 Авель 4 2 Енох
  • 26. Способ №1 или линейная рекурсия with recursive id | parent_id | name | parent_name tree(id, parent_id, name) as ----+-----------+-------+------------- (values(1,null,'Адам'), 1 | | Адам | (2,1,'Авель'), 3 | 1 | Каин | Адам (3,1,'Каин'), 2 | 1 | Авель | Адам (4,2,'Енох') 4 | 2 | Енох | Авель ), (4 строки) with_parent as( select *, null as parent_name from tree where parent_id is null union all select tree.*, wp.name from tree, with_parent wp where tree.parent_id=wp.id ) select * from with_parent
  • 27. Ну и в чем разница? with recursive tree(id, id | parent_id | name | parent_name parent_id, name) as ----+-----------+-------+------------- 1 | | Адам | ( 3 | 1 | Каин | Адам values(1,null,'Адам'), 2 | 1 | Авель | Адам (2,1,'Авель'), 4 | 2 | Енох | Авель (3,1,'Каин'), (4 строки) (4,2,'Енох') ) select *, (select t.name from tree t where tree.parent_id=t.id ) as parent_name from tree
  • 28. А вот в чем with recursive tree(id, parent_id, name) id | parent_id | name | ancestors_names as( ----+-----------+-------+----------------- values(1,null,'Адам'), 1 | | Адам | Бог (2,1,'Авель'), 3 | 1 | Каин | Бог,Адам (3,1,'Каин'), 2 | 1 | Авель | Бог,Адам (4,2,'Енох')), 4 | 2 | Енох | Бог,Адам,Авель with_parent as( (4 строки) select *, 'Бог' as ancestors_names from tree where parent_id is null union all select tree.*, wp.ancestors_names||','||wp.name from tree, with_parent wp where tree.parent_id=wp.id) select * from with_parent
  • 29. Нелинейная рекурсия with recursive tree(id, parent_id, name) as( values(1,null,'Адам'), (2,1,'Авель'),(3,1,'Каин'), (4,2,'Енох'), (5,null,'Ева'), (6,5,'Дочь Евы'),(7,4,'Ирад')), expand_tree as( select id,parent_id,name from tree union( with expand_tree as( select * from expand_tree ) select e1.id, e1.parent_id, e2.name from expand_tree e1, expand_tree e2 where e2.parent_id=e1.id ) ) select * from expand_tree e where id=1
  • 30. Нелинейная рекурсия-2 id | parent_id | name ----+-----------+------- 1 | | Адам 1 | | Каин 1 | | Авель 1 | | Енох 1 | | Ирад (5 строк)
  • 31. Нелинейная рекурсия-3 Как это, собственно, работает ● ...where name='Ирад' id | parent_id | name ----+-----------+------ 7 | 4 | Ирад 4 | 2 | Ирад 2 | 1 | Ирад 1 | | Ирад (4 строки)
  • 32. Путь в циклическом графе ● Создаем граф. – Создаем вершины: create table vertex as select n from generate_series(1,10000) as gs(n); alter table vertex add constraint vertex_pk primary key (n); – Создаем вершины: create table edge(f,t) as select distinct (random()*10000)::integer as from, (random()*10000)::integer as to from generate_series(1,100000) as gs(n); create index edge_ft on edge(f,t);
  • 33. Ищем путь ● Весьма просто: with recursive tq as( select 1 as pass, n, array[n] as path from vertex where n=1 union all (with t as (select * from tq) select pass+1, v.n, t.path||v.n from vertex v, t, edge e where v.n=e.t and t.n=e.f and not (e.t=any(t.path)) and pass<8 and not exists(select * from t where n=5000) ) ) select * from tq where n=5000
  • 34. Ищем путь-2 pass | n | path ------+------+------------------------ 5 | 5000 | {1,7000,6204,922,5000} (1 строка) "CTE Scan on tq (cost=1314.97..1321.74 rows=2 width=40) (actual time=115.405..132.329 rows=1 loops=1)"
  • 35. Что дальше ● CTE как конечный автомат. Со стеком! Разбор JSON'а. – Как? ● Сделать одним запросом? Реально, но громоздко. ● plpgsql ● C-libraries – Уже встроенный тип ●Доступа почему-то нет ● Ждем 9.3 и lateral ● Разбираем JSON. JSONPath навыворот – Пример: $.users.[100].id
  • 36. Разбор JSON with recursive tokens as( select s[1] as token, row_number() over() as n from regexp_matches($JS$ { "data": [ {"name": "User1 User1", "id": "768709679"}, {"name": "User2 User2","id": "10604454123"} ] "paging": { "next": "https://graph.facebook.com/10000223" } } $JS$,
  • 37. Разбор JSON $RE$( (?:[][}{]) | (?:" (?:"|[^"])+ ") | w+ | s+ | [:,] )$RE$, 'gx') as g(s) where s[1] !~ $RE$^[s:,s]+$$RE$ ),
  • 38. Разбор JSON. Промежуточный результат. token | n ---------------------------------------+---- { | 1 "data" | 2 [ | 3 { | 4 "name" | 5 "User1 User1" | 6 "id" | 7 "768709679" | 8 } | 9 { | 10 "name" | 11 "User2 User2" | 12 "id" | 13 "10604454123" | 14 } | 15 ] | 16 "paging" | 17 { | 18 "next" | 19 "https://graph.facebook.com/10000223" | 20 } | 21 } | 22 (22 строки)
  • 39. parsed as( Разбор JSON. select n, token as token, array[token] as stack, array['$']::text[] as path, '' as jsp, array[0]::integer[] as poses from tokens t where n=1 union all select t.n, t.token as token, case when t.token in (']','}') then p.stack[1:array_upper(p.stack,1)-1] when t.token in ('[','{') then p.stack || t.token else p.stack end, case when t.token in ('[','{') then p.path || case when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='{' then regexp_replace(p.token,'^"|"$','','g') else '[' || (p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)::text || ']' end when t.token in (']','}') then p.path[1:array_upper(p.path,1)-1] else p.path end, case when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='{' then p.token when p.stack[array_upper(p.stack,1)]='[' then '[' || (p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)::text || ']' else '' end, case when t.token in ('[','{') then p.poses[1:array_upper(p.poses,1)- 1]||(p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1)||0 when t.token in (']','}') then p.poses[1:array_upper(p.poses,1)-1] else p.poses[1:array_upper(p.poses,1)-1]|| (p.poses[array_upper(p.poses,1)]+1) end from parsed p, tokens t where t.n=p.n+1),
  • 40. Разбор JSON. Промежуточный результат. n | token | stack | path | jsp | poses ----+---------------------------------------+-------------+--------------+---------------------------------------+--------- 1 | { | {"{"} | {$} | | {0} 2 | "data" | {"{"} | {$} | { | {1} 3 | [ | {"{",[} | {$,data} | "data" | {2,0} 4 | { | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | [1] | {2,1,0} 5 | "name" | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | { | {2,1,1} 6 | "User1 User1" | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "name" | {2,1,2} 7 | "id" | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "User1 User1" | {2,1,3} 8 | "768709679" | {"{",[,"{"} | {$,data,[1]} | "id" | {2,1,4} 9 | } | {"{",[} | {$,data} | "768709679" | {2,1} 10 | { | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | [2] | {2,2,0} 11 | "name" | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | { | {2,2,1} 12 | "User2 User2" | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "name" | {2,2,2} 13 | "id" | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "User2 User2" | {2,2,3} 14 | "10604454123" | {"{",[,"{"} | {$,data,[2]} | "id" | {2,2,4} 15 | } | {"{",[} | {$,data} | "10604454123" | {2,2} 16 | ] | {"{"} | {$} | [3] | {2} 17 | "paging" | {"{"} | {$} | ] | {3} 18 | { | {"{","{"} | {$,paging} | "paging" | {4,0} 19 | "next" | {"{","{"} | {$,paging} | { | {4,1} 20 | "https://graph.facebook.com/10000223" | {"{","{"} | {$,paging} | "next" | {4,2} 21 | } | {"{"} | {$} | "https://graph.facebook.com/10000223" | {4} 22 | } | {} | {} | } | {} (22 строки)
  • 41. Разбор JSON. res as( select * from parsed where (stack[array_upper(stack,1)]='[' or (stack[array_upper(stack,1)]='{' and poses[array_upper(poses,1)]%2=0) ) and token not in ('{','[','}',']') ) select array_to_string(path,'.')||'.'|| regexp_replace(jsp,'^"|"$','','g') as json_path, regexp_replace(token,'^"|"$','','g') as json_value from res
  • 42. Результат json_path | json_value -----------------+------------------------------------- $.data.[1].name | User1 User1 $.data.[1].id | 768709679 $.data.[2].name | User2 User2 $.data.[2].id | 10604454123 $.paging.next | https://graph.facebook.com/10000223 (5 строк)
  • 43. А зачем это надо? ● Вообще полезно знать. ● Иногда нет возможности установить что-то дополнительно ● Не только JSON — что угодно с относительно несложным синтаксисом. ● Можно предложить еще способ — например, строить дерево со ссылками на родителя, рекурсивно же разбирать аналог JSONPath и добираться до элементов. – И не только JSON — пути в дереве вообще.
  • 44. with recursive fs(id,pid,name) as( values (1,null,null), (2,1,'usr'), (3,2,'local'), (4,3,'postgres'), (5,4,'bin') ), path as( select p, row_number() over() as n from regexp_split_to_table('/usr/local/postgres/bin','/') as v(p) ), parsed as( select id, name,p,n from fs, path where fs.pid is null and path.p='' union all select fs.id, fs.name, path.p, path.n from fs, path, parsed where fs.pid=parsed.id and fs.name=path.p and path.n=parsed.n+1 ) select * from parsed order by n desc limit 1
  • 45. Что получилось id | name | p | n ----+------+-----+--- 5 | bin | bin | 5 (1 строка)
  • 46. Кстати: модули ● pg_trgm — триграммы. ● hstore — key-value ● dblink — доступ к другому постгресу – Кстати: fdw — foreign data wrappers – Транзакции в dblink ● earthdistance и PostGIS ● И другие...
  • 47. Prepared statements ● Увеличивают производительность — не требуется каждый раз – разбирать запрос – Нагружать каталог на предмет существования таблиц, индексов и т. п. – Проверять права доступа к объектам – А в случае широкого использования view все может оказаться еще интереснее ● prepare <sthname> as <real query> ● execute <sthname>(par1,par2...parN)
  • 48. Prepared statements & plpgsql ● В plpgsql отсутствует аналог пакета DBMS_SQL — prepared statements недоступны. – Каждый статический запрос компилируется один раз при обращении или перекомпилируется при изменении объектов ● Внимание: ошибка, если объекты, на которые ссылается statement, в момент начала его выполнения еще существовали, но до обращения к ним были удалены. ● Типичный пример: переименование таблицы при высокой OLAP-нагрузке ● Что делать?
  • 49. Advisory locks ● Решение 1: рекомендательные блокировки – pg_advisory_lock, pg_advisory_xact_lock, _shared, pg_try_ ● Решение 2: обычные блокировки. Таблица блокировок. select … for share.
  • 50. Prepared statements ● А точно ли недоступны prepared statements в plpgsql? ● Конечно доступны: execute '….': execute 'prepare sth1 for select 1'; execute 'execute sth1' into res; ● Execute 'execute' — а вот параметры, увы, действительно недоступны. quote_literal(), quote_ident()
  • 51. Prepared statements ● Насколько это быстро? – Кстати: функции времени: now() возвращает дату и время начала транзакции. Используйте clock_timestamp() – Кстати - анонимные блоки: ● do $$ code $$ – Кстати: $$-quoting: ● $$, $RE$, $Im$, $ANYTHING_ELSE$ – select $Re$^("|[^"])+$Re$
  • 52. Код do $code$ declare i integer; ts1 timestamp with time zone; ts2 timestamp with time zone; res integer; begin execute 'prepare sth1 as select 1'; ts1:=clock_timestamp(); for i in 1..100000 loop -- execute 'execute sth1' into res; -- select 1 into res; -– execute 'select 1' into res; –- Реальная таблица: select 1 as n into stht –- execute 'prepare sth1 as select n from stht'; –- select n into res from stht –- execute 'select n from stht' into res end loop; ts2:=clock_timestamp(); raise notice 'diff=%', (ts2-ts1)::text; end; $code$
  • 53. Результаты execute 'execute...' select .. into execute 'select...' select 1 00:00:01.157 00:00:00.297 00:00:01.374 select n from stht 00:00:02.158 00:00:00.930 00:00:04.331
  • 54. А зачем это, собственно, надо? ● Разбор ● Построение плана ● Выполнение ● Нередко построение плана > выполнение ● С динамическим выполнением все идет каждый раз по новой ● С prepared — только один раз ● pg_prepared_statements
  • 55. Prepared statements ● Возвращаем резалтсет – return query execute – только обернув в функцию ● Что еще? – save_record('table_name', 'column1_name','column2_value', 'column2_name','column2_value'... ) ● plpgsql — функции с переменным числом параметров
  • 56. Кстати: upsert и вставка в несколько таблиц Подход в лоб: with input as (select n from generate_series(1,10) as gs(n)), upd as( update ups set val=i.n from input i where ups.n=i.n returning i.n ), ins as( insert into ups select * from input i where not exists(select * from upd u where i.n=u.n) returning ups.n ) select (select count(*) from upd) as updates, (select count(*) from ins) as inserts
  • 57. Upsert ● Подход в лоб не работает — race condition: после обновления другой процесс может добавить новые строки, и при вставке возникнет ошибка. ● Как правильно: – Для каждой вставляемой строки ● Попытаться обновить ● Обновилась — хорошо, не обновилось — добавляем ● При нарушении уникальности повторяем попытку добавления строки с самого начала
  • 58. Кстати: plpgsql, savepoint и исключения ● В plpgsql нет явных savepoint ● В plpgsql при использовании исключения в блоке на входе в блок ставится неявный savepoint ● При возникновении исключения в блоке происходит откат к нему ● Пример:
  • 59. Кстати: plpgsql, savepoint и исключения do $code$ ЗАМЕЧАНИЕ: BEFORE exception begin n=10 create temporary table excdemo as select 1 as n; ЗАМЕЧАНИЕ: AFTER exception n=1 begin update excdemo set n=10; raise notice 'BEFORE exception n=%', (select n from excdemo); raise sqlstate 'EX001'; exception when sqlstate 'EX001' then raise notice 'AFTER exception n=%', (select n from excdemo); end; end; $code$
  • 60. Кстати: plpgsql, savepoint и исключения ● Позволяет делать логгирование – Не нужны автономные транзакции (ну, почти не нужны...) ● Позволяет выполнять потенциально некорректный код! – Это хорошо, а не плохо! Можно в живой боевой сервер на ходу добавлять код, не обваливая все по ошибке. ● «Можно» - разумеется, не значит «нужно».
  • 61. Курсоры ● Задача — resultset из фунции – funcname(..) returns table(colname coltype...) – select * from funcname(...) ● Задача расширилась — несколько resultset'ов из функции ● Задача еще более расширилась — МНОГО resultset'ов ● Причем переменное число ● Что делать?
  • 62. Курсоры ● Курсоры существуют только в пределах транзакции – Начало транзакции – Вызов фунции – Fetch all from <cursor name1> – Fetch all from <cursor name2> – … – Fetch all from <cursor nameN> – commit
  • 63. Курсоры ● refcursor В сущности, курсор — это просто его имя; имя курсора — строка declare cursname1 refcursor; ... begin ... open cursname1 for select ... ... return array[cursname1,cursname2...]
  • 64. Зачем надо Дата продажи Тип Сумма 2012-10-01 Пиво 100 2012-10-01 Квас 50 2012-10-02 Вино 45 ... ... ... I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Пиво 100 80 100 100 120 150 160 150 120 100 90 80 Квас ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Вино ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... … Кефир ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
  • 65. Курсоры ● Требуется поддержка на клиенте ● Для курсоров она реализуется несложно — в perl или php достаточно рекурсивно обойти resultset и посмотреть типы колонок. ● В Java — используя декоратор, создать класс, возвращающий ResultSet (как именно его создавать — отдельная история) ● Для json можно поступить аналогично – Отличть json от text на клиенте малореально. Хак: можно сделать domain для text и смотреть длину.
  • 66. generic_cursor CREATE OR REPLACE FUNCTION generic_cursor(IN sql text, VARIADIC param text[] DEFAULT ARRAY[]::text[]) RETURNS refcursor AS $BODY$ declare rv refcursor; sthhash text := 'GENCURS'||md5(sql); exec text := 'execute ' || sthhash || case when array_length(param,1) is null then '' else '('||(select string_agg(coalesce(quote_literal(pv),'NULL'),',') from unnest(param) as u(pv)) ||')' end; begin begin open rv for execute exec; exception when sqlstate '26000' -- prepared statement does not exist or sqlstate '0A000' -- table definition had changed or sqlstate '42703' --- -/- or sqlstate '42P11' then if sqlstate='0A000' or sqlstate='42703' then execute 'deallocate '||sthhash; end if; execute 'prepare '||sthhash|| coalesce((select '('|| string_agg('text',',') || ')' from unnest(param) as u(pv)),'') ||' as '||sql; open rv for execute exec; end; return rv; end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql
  • 67. generic_exec CREATE OR REPLACE FUNCTION generic_exec( IN sql text, VARIADIC param text[] DEFAULT ARRAY[]::text[]) RETURNS SETOF record AS $BODY$ declare cr refcursor:= generic_cursor(sql, variadic param); begin return query execute 'fetch all from '|| quote_ident(cr::text); end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql
  • 68. Используем select * from generic_exec('select n from generate_series(1,$1::integer) as gs(n)', 20::text) as ge(n integer)
  • 69. do $code$ declare rv tt; s1 timestamp; А оно надо? Да! s2 timestamp; s3 timestamp; i integer; begin s1:=clock_timestamp(); for i in 1..1000 loop execute 'select t1.* from tt t1, tt t2, tt t3, tt t4, tt t5, tt t7, tt t8 where t1.id=t2.id and t2.id=t3.id and t3.id=t4.id and t1.id=t5.id and t5.id=t7.id and t5.id=t8.id and t8.id=9999 and t1.id between 1 and 10000 and t4.id between 9999 and 200000 and t3.id>9000 and exists(select * from tt t6 where t6.id=t5.id) and t4.cnt=49 order by t4.cnt' into rv; end loop; s2:=clock_timestamp(); for i in 1..1000 loop select * into rv from generic_exec('select t1.* from tt t1, tt t2, tt t3, tt t4, tt t5, tt t7, tt t8 where t1.id=t2.id and t2.id=t3.id and t3.id=t4.id and t1.id=t5.id and t5.id=t7.id and t5.id=t8.id and t8.id=9999 and t1.id between 1 and 10000 and t4.id between 9999 and 200000 and t3.id>9000 and exists(select * from tt t6 where t6.id=t5.id) and t4.cnt=49 order by t4.cnt') as ge(n integer, cnt bigint); end loop; s3:=clock_timestamp(); raise notice 'Run 1=%',s2-s1; raise notice 'Run 2=%',s3-s2; end; $code$
  • 70. Результат ЗАМЕЧАНИЕ: Run 1=00:00:04.867 ЗАМЕЧАНИЕ: Run 2=00:00:00.207
  • 71. То же самое, но многопоточно $ pgbench -M prepared -U postgres -t 500 -n -j 2 -c 10 -f generic_exec.pgb work number of clients: 10 number of threads: 2 number of transactions per client: 500 number of transactions actually processed: 5000/5000 tps = 2340.001464 (including connections establishing) tps = 2508.521577 (excluding connections establishing) $ pgbench -M prepared -U postgres -t 500 -n -j 2 -c 10 -f plain_execute.pgb work query mode: prepared number of clients: 10 number of threads: 2 number of transactions per client: 500 number of transactions actually processed: 5000/5000 tps = 146.373869 (including connections establishing) tps = 147.008750 (excluding connections establishing)
  • 72. Альтернатива ● JSON — в 9.2 row_to_json, array_to_json – select array_to_json( array( select row_to_json(c.*) from pg_class c ) ) ● В предыдущих версиях легко можно написать и самостоятельно, используя, например, hstore ● Можно просто возвращать массив hstore и разбирать на клиенте
  • 73. Заключение ● И снова: а зачем все это, собственно, надо? ● Производительность ● Переносимость ● Вычурность ● Пробуйте! ● Вопросы?