Ограничения в postgresql


Содержание

Ограничения в Postgresql

Итак, у меня есть это упражнение, которое я пытаюсь решить. У меня есть база данных, и мне нужно добавить ограничение. Я не знаю, решил ли я это правильно, потому что я новичок в этом, и я пытаюсь научить себя, но после поиска я пришел к выводу, что это может быть связано с ограничением внешнего ключа.

Это соответствующие таблицы для этого вопроса в моем db:

Вот инструкции по созданию базы данных (также сделанные мной):

Я должен добавить следующее ограничение: название альбома должно быть названием одного из треков на этом альбоме, и этот трек должен быть уже опубликован как одиночный.

Поэтому я попытался решить этот путь:

Я должен сказать, что первый внешний ключ не кажется слишком хорошим, но, как я уже сказал, я новичок в этом.

Большое вам спасибо за любую помощь :)

С помощью этого набора определений таблиц SQL FK не подходит. Целью FK, которая вам нужна, является JOIN между Track и Single (чтобы выразить мнение о том, что название альбома должно быть названо дорожкой на этом альбоме и должно быть известно как одно).

Нет никакого способа сделать это в SQL, за исключением снижения уровня NF дизайна и введения избыточности (и даже тогда я не уверен, что этого будет достаточно в данном конкретном случае).

Вы говорите, что это книжное упражнение. Эта книга также охватывает ограничения CHECK? Если это так, цель упражнения, вероятно, заставит вас написать соответствующее контрольное ограничение. Если нет, я действительно не могу представить, какое решение автор имел в виду.

Обратите внимание: хотя стандарт SQL позволяет писать почти что угодно в ограничении CHECK, многие реализации предлагают только очень ограниченное подмножество полной «теоретической» функциональности, определенной стандартом.

Я не думаю, что внешний ключ — лучший способ утверждать это ограничение. Я бы определенно добавил для этого триггер.

первое, что вам нужно сделать, это получить уникальное ограничение, на которое вы можете ссылаться. Поскольку вы разрешаете дублировать заголовки для треков на компакт-диске, вам придется изменить это:

Надеюсь это поможет. Обратите внимание, что отложенный ключ будет применяться в момент фиксации, так как мы не будем знать, что это действительно до этой точки.

  • я бы позволил каждой таблице иметь однополевой (некомпозитный) первичный ключ. (это вызовет необходимость в другом ограничении: альбом или издание не могут содержать фрагменты от нескольких художников). Я также чувствую сильную привязанность, чтобы сделать эти суррогатные идентификаторы числовыми.
  • вы делаете имена уникальными для многих ваших сущностей. Это, вероятно, не будет выполнено («наибольшие хиты»)
  • некоторые имена: большинство людей настоятельно советуют против MixedCase в TableNames (это заставляет вас указывать идентификаторы каждый раз, и это труднее читать, это также может путать СУБД, что может быть или не быть значимым в зависимости от фазы луны )
  • больше имен: я звоню, что вы называете музыкой
  • Я бы назвал исполнителя тем, что вы называете MusicGroups
  • Я бы переименовал Track в нечто вроде «tracklist» или «album_toc» (или track_album_relation).
  • (возможно) Я бы объединил один и альбом в одну сущность («zrecord») и добавил тег типа, это также позволило бы синглам иметь flipsides, разрешить EP и т.д.
  • Я не знаю, в чем цель издания. Возможно, вам понадобится аналогичный механизм («версии», ремастеринг «) для отдельных дорожек.

Ограничения в postgresql

PostgreSQL — это свободно распространяемая объектно-реляционная система управления базами данных (ORDBMS), наиболее развитая из открытых СУБД в мире и являющаяся реальной альтернативой коммерческим базам данных.

История развития PostgreSQL

Краткую историю PostgreSQL можно прочитать в документации, распространяемой с дистрибутивом или на сайте. Также, есть перевод на русский язык. Из нее следует, что современный проект PostgreSQL ведет происхождение из проекта POSTGRES, который разрабатывался под руководством Майкла Стоунбрейкера (Michael Stonebraker), профессора Калифорнийского университета в Беркли (UCB). Мне захотелось несколько подробнее показать взаимосвязи родословных баз данных, чтобы лучше понять место PostgreSQL среди основных игроков современного рынка баз данных.

Я попытался графически ( большая версия картинки откроется в новом окне) отобразить все наиболее заметные RDBMS и связи между ними и приблизительно привел даты их создания и конца. Пересечение объектов означает поглощение, при этом поглощаемый объект более бледен и не окантован. Знак доллара означает, что база данных является коммерческой. При этом, я основывался на информации, доступной в интернете, в частности в Wikipedia, в научных статьях, которые я читал и комментариях непосредственных пользователей БД, которые я получил после публикации этой картинки в интернете.

Надо сказать, что несмотря на то, что вся история реляционных баз данных насчитывает менее 4 десятков лет, многие факты из истории создания трактуются по-разному, даты не согласуются, а сами участники событий зачастую просто вольно трактуют прошлое.Здесь надо принимать во внимание тот факт, что базы данных — это большой бизнес, в котором развитие одних БД часто связано с концом других. Кроме того, БД в то время были предметом научных исследований, поэтому приоритетность работ является не последним аргументом при написании воспоминаний и интервью. Наверное, учитывая такую запутанность, премия ACM Software System Award #6 была присуждена одновременно двум соперничающим группам исследователей из IBM за работу над «System R» и Беркли — за INGRES, хотя Стоунбрейкер получил награду от ACM SIGMOD (сейчас это премия названа в честь Теда Кодда — автора реляционной теории баз данных) #1 в 1992 г., а Грей (James Gray, Microsoft) — #2 в 1993 году.

Итак, как следует из рисунка, видно две ветви развития баз данных — одна следует из «System R», которая разрабатывалась в IBM в начале 70-х, и другая из проекта «INGRES», которым руководил Стоунбрейкер приблизительно в тоже время. Эти два проекта начались как необходимость практического использования реляционной модели баз данных, разработанной Тедом Коддом (Ted Codd) из IBM в 1969,1970 годах. Надо помнить, что в то время имелось две альтернативные модели баз данных — сетевая и иерархическая, причем за ними стояли мощные силы — CODASYL Data Base Task Group (сетевая) и сама IBM с ее базой IMS (Information Management System с иерархической моделью данных). Немного в стороне стоит «Oracle», взлет которой во многом связан с коммерческим талантом Эллисона быть в нужном месте и в нужное время, как сказал Стоунбрейкер в своем интервью, хотя она вместе с IBM сыграла большую роль в создании и продвижении SQL.

«System R» сыграла большую роль в развитии реляционных баз данных, создании языка SQL (изначально SEQUEL, но из-за проблем с уже существующей торговой маркой пришлось выкинуть все гласные буквы). Из «System R» развилась SQL/DS и DB2. На самом деле, в IBM было еще несколько проектов, но они были чисто внутренними. Подробнее об этой ветви можно прочитать в весьма поучительном документе «The 1995 SQL Reunion: People, Projects, and Politics», русский перевод которого доступен по адресу www.citforum.ru/database/digest/sql1.shtml.

INGRES (или Ingres89), в отличие от «System R», вполне в духе Беркли развивалась как открытая база данных, коды которой распространялись на лентах практически бесплатно (оплачивались почтовые расходы и стоимость ленты). К 1980 году было распространено порядка 1000 копий. Название расшифровывается как «INteractive Graphics Retrieval System» и совершенно случайно связано с французским художником Jean Auguste Dominique Ingres. Отличительной особенностью этой системы являлось то, что она разрабатывалась для операционной системы UNIX, которая работала на распространенных тогда PDP 11, что и предопределило ее популярность, в то время как «System R» работала только на больших и дорогих mainframe. Был разработан язык запросов QUEL, который, как писал Стоунбрейкер, похож на SEQUEL в том отношении, что программист свободен от знания о структуре данных и алгоритмах, что способствует значительной степени независимости от данных. Доступность INGRES и очень либеральная лицензия BSD, а также творческая деятельность, способствовали появлению большого количества реляционных баз данных, как показано на рисунке.

Стоунбрейкер лично способствовал их появлению, так он конце 70-х он организовал компанию Ingres Corporation (как он сам объясняет, ему пришлось на это пойти, так как Аризонский университет, потребовал поддержки), которая выпустила коммерческую версию Ingres, в 1994 году она была куплена CA (Computer Associates) и которая в 2004 году стала открытой как Ingres r3.

«NonStop SQL» компании Tandem Computers являлась модифицированной версией Ingres, которая эффективно работала на параллельных компьютерах и с распределенными данными. Она умела выполнять запросы параллельно и масштабировалась почти линейно с количеством процессоров. Ее авторами были выпускники из Беркли. Впоследствии, Tandem Computers была куплена компанией Compaq (2000 г.), а затем компанией HP.

Компания Sybase тоже была организована человеком из Беркли (Роберт Эпстейн) и на основе Ingres. Известно, что база данных компании Мaйкрософт «SQL Server» — это не что иное как база данных Sybase, которая была лицензирована для Windows NT. С 1993 года пути Sybase и Mirosoft разошлись и уже в 1995 году Sybase переименовывает свою базу данных в ASE (Adaptive Server Enterprise), а Microsoft стала продолжать развивать MS SQL.

Informix тоже возник из Ingres, но на это раз людьми не из Беркли, хотя Стоунбрейкер все-таки поработал в ней CEO после того, как Informix купила в 1995 году компанию Ilustra, чтобы прибавить себе объектно-реляционности и расширяемости (DataBlade), которую организовал все тот же Майкл Стоунбрейкер как результат коммерциализации Postgres в 1992 году. В 2001 году она была куплена IBM, которая приобретала немалое количество пользователей Informix и технологию. Таким образом, DB2 также приобрела немного объектно-реляционности.

Проект Postgres возник как результат осмысления ошибок Ingres и желания преодолеть ограниченность типов данных, за счет возможности определения новых типов данных. Работа над проектом началась в 1985 и в период 1985-1988 было опубликовано несколько статей, описывающих модель данных, язык запросов POSTQUEL, и хранилище Postgres.

Еще при проектировании оригинальной версии POSTGRES основное внимание было уделено расширяемости и объектно-ориентированным возможностям. Уже тогда было ясна необходимость расширения функциональности DMBS от управления данными (data management) в сторону управления объектами (object management) и знаниями (knowledge management). При этом объектная функциональность позволит эффективно хранить и манипулировать нетрадиционными типами данных, а управление знаниями позволяет хранить и обеспечивать выполнения коллекции правил (rules), которые несут семантику приложения. Стоунбрейкер так и определил основную задачу POSTGRES как «обеспечить поддержку приложений, которые требуют службы управления данными, объектами и знаниями«.

Одним из фундаментальным понятием POSTGRES является class. Class есть именованная коллекция экземпляров (instances) объектов. Каждый экземпляр имеет коллекцию именованных атрибутов и каждый атрибут имеет определенный тип. Классы могут быть трех типов — это основной класс, чьи экземпляры хранятся в базе данных, виртуальный (view), чьи экземпляры материализуются только при запросе (они поддерживаются системой управления правилами), и может быть версией другого (parent) класса.

Первая версия была выпущена в 1989 году, затем последовало еще несколько переписываний системы правил (rule system). Отметим, что коды Ingres и Postgres не имели ничего общего ! В 1992 году была образована компания Illustra, а сам проект был закрыт в 1993 году выпуcком версии 4.2. Однако, несмотря на официальное закрытие проекта, открытый код и BSD лицензия сподвигли выпускников Беркли Andrew Yu и Jolly Chen в 1994 году взяться за его дальнейшее развитие. В 1995 году они заменили язык запросов POSTQUEL на общепринятый SQL, проект получил название Postgres95, изменилась нумерация версий, был создан веб сайт проекта и появились много новых пользователей (среди которых был и автор).

К 1996 году стало ясно, что название «Postgres95» не выдержит испытанием временем и было выбрано новое имя — «PostgreSQL», которое отражает связь с оригинальным проектом POSTGRES и приобретением SQL. Также, вернули старую нумерацию версий, таким образом новая версия стартовала как 6.0. В 1997 был предложен слон в качестве логотипа, сохранилось письмо в архивах рассылки -hackers за 3 марта 1997 года и последующая дискуссия. Слон был предложен Дэвидом Янгом в честь романа Агаты Кристи «Elephants can remember» (Слоны могут вспоминать). До этого, логотипом был бегущий леопард (ягуар). Проект стал большой и управление на себя взяла небольшая вначале группа инициативных пользователей и разработчиков, которая и получила название PGDG (PostgreSQL Global Development Group). Дальнейшее развитие проекта полностью документировано в документации и отражено в архивах списка рассылки -hackers.

Что есть PostgreSQL сегодня ?

На сегодняшний день выпущена версия PostgreSQL v8 (19 января 2005 года), которая является значительным событием в мире баз данных, так как количество новых возможностей добавленных в этой версии, позволяет говорить о возникновении интереса крупного бизнеса как в использовании, так и его продвижении. Так, крупнейшая компания в мире, Fujitsu поддержала работы над версией 8, выпустила коммерческий модуль Extended Storage Management. Либеральная BSD-лицензия позволяет коммерческим компаниям выпускать свои версии PostgreSQL под своим именем и осуществлять коммерческую поддержку. Например, компания Pervasive объявила о выпуске Pervasive Postgres.

PostgreSQL поддерживается на всех современных Unix системах (34 платформы), включая наиболее распространенные, такие как Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD, SunOS, Solaris, DUX, а также под Mac OS X. Начиная с версии 8.X PostgreSQL работает в «native» режиме под MS Windows NT, Win2000, WinXP, Win2003. Известно, что есть успешные попытки работать с PostgreSQL под Novell Netware 6 и OS2.

Основные возможности и функциональность

На рисунке приведена ER диаграмма системного каталога PostgreSQL, в котором заложены все сведения об объектах системы, операторах и методах доступа к ним. При инициализации PostgreSQL кластера (команда initdb) создаются две базы данных — template0 и template1, которые содержат предопределенный по умолчанию набор функциональностей. Любая другая база данных наследует template1, таким образом, часто используемые объекты и методы можно добавить в системный каталог template1.

PostgreSQL предоставляет командный интерфейс для работы с системным каталогом, с помощью которого можно не только получать информацию об объектах системы, но и создавать новые. Например, создавать базы данных с помощью CREATE DATABASE, новый домен — CREATE DOMAIN, оператор — CREATE OPERATOR, тип данных — CREATE TYPE.

Для создания нового типа данных и индексных методов доступа достаточно:

  • Написать функции ввода/вывода и зарегистрировать их в системном каталоге с помощью CREATE FUNCTION
  • Определить тип в системном каталоге с помощью CREATE TYPE
  • Создать операторы для этого типа данных с помощью CREATE OPERATOR
  • Написать функции сравнения и зарегистрировать их в системном каталоге с помощью CREATE FUNCTION
  • Создать оператор по умолчанию, который будет использоваться для создания индекса по primary keyCREATE OPERATOR CLASS

Описанный сценарий использует существующих вид индекса. Для создания новых индексов надо использовать GiST.

Одной из примечательных особенностью PostgreSQL является обобщенное поисковое дерево или GiST (домашняя страница проекта), которое дает возможность специалистам в конкретной области знаний создавать специализированные типы данных и обеспечивает индексный доступ к ним не будучи экспертами в области баз данных. Аналогом GiST является технология DataBlade, которой сейчас владеет IBM (см. историческую справку выше). Идея GiST была придумана профессором Беркли Джозефом Хеллерстейном(Joseph M. Hellerstein) и опубликована в статье Generalized Search Trees for Database Systems. Оригинальная версия GiST была разработана в Беркли как патч к POSTGRES и позднее была инкорпорирована в PostgreSQL. Позже, в 2001 году код был сильно модифицирован для поддержки ключей переменной длины, много-атрибутных индексов и безопасной работы с NULL, также были исправлено несколько ошибок. К настоящему времени написано довольно много интересных расширений на основе GiST, в том числе:

  • модуль полнотекстового поиска tsearch2
  • модуль для работы с иерархическими данными (tree-like) ltree
  • модуль для работы с массивами целых чисел intarray

Дистрибутив PostgreSQL в поддиректории contrib/ содержит большое количество (около 80) так называемых контриб-модулей, реализующих разнообразную дополнительную функциональность, такую как, полнотекстовый поиск, работа с xml, функции математической статистики, поиск с ошибками, криптографические модули и т.д. Также, есть утилиты, облегчающие миграцию с mysql, oracle, для административных работ.

  • Поддержка SQL, кроме основных возможностей, присущих любой SQL базе данных, PostgreSQL поддерживает:
    • Очень высокий уровень соответствия ANSI SQL 92, ANSI SQL 99 и ANSI SQL 2003. Подробнее можно прочитать в документации.
    • Схемы, которые обеспечивают пространство имен на уровне SQL. Схемы содержат таблицы, в них можно определять типы данных, функции и операторы. Используя полное имя объекта можно одновременно работать с несколькими схемами. Схемы позволяют организовать базы данных совокупность нескольких логических частей, каждая их которых имеет свою политику доступа, типы данных. Для приложений, которые создают новые объекты в базе данных удобно и безопасно создавать отдельную схему (и включать ее в SEARCH_PATH) с тем, чтобы избежать возможной коллизии с именами объектов и удобством обновления приложения.
    • Subqueries — подзапросы (subselects), полная поддержка SQL92. Подзапросы делают язык SQL более гибким и зачастую более эффективным.
    • Outer Joins — внешние связки (LEFT,RIGHT, FULL)
    • Rules — правила, согласно которым модифицируется исходный запрос. Главное отличие от триггеров состоит в том, что rule работает на уровне запроса и перед исполнением запроса, а триггер — это реакция системы на изменение данных, т.е. триггер запускается в процессе исполнения запроса для каждой измененной записи (PER ROW). Правила используются для указания системе, какие действия надо произвести при попытке обновления view.
    • Views — представления, виртуальные таблицы. Реальных экземпляров этих таблиц не существуют, они материализуются только при запросе. Одним из основных предназначений ‘view’ является разделение прав доступа к родительским таблицам и к ‘view, а также обеспечение постоянства пользовательского интерфейса при изменении родительских таблиц. Обновление ‘view’ (материализация) возможно в PostgreSQL с помощью pl/pgsql.
    • Cursors — курсоры, позволяют уменьшить трафик между клиентом и сервером, а также память на клиенте, если требуется получить не весь результат запроса, а только его часть.
    • Table Inheritance — наследование таблиц, позволяющее создавать объекты, которые наследуют структуру родительского объекта и добавлять свои специфические атрибуты. При этом наследуются значения атрибутов по умолчанию (DEFAULTS) и ограничение целостности (CONSTRAINTS). Поиск по родительской таблице автоматически включает поиск по дочерним объектам, при этом сохраняется возможность поиска только по ней (only). Наследование можно использовать для работы с очень большими таблицами для эмуляции partitioning.
    • Prepared Statements (преподготовленные запросы) — это объекты, живущие на стороне сервера, которые представляют собой оригинальный запрос после команды PREPARE, который уже прошел стадии разбора запроса (parser), модификации запроса (rewriting rules) и создания плана выполнения запроса (planner), в результате чего, можно использовать команду EXECUTE, которая уже не требует прохождения этих стадий. Для сложных запросов это может быть большим выигрышем.
    • Stored Procedures — серверные (хранимые) процедуры позволяют реализовывать бизнес логику приложения на стороне сервера. Кроме того, они позволяют сильно уменьшить трафик между клиентом и сервером.
    • Savepoints(nested transactions) — в отличие от «плоских транзакций», которые не имеют промежуточных точек фиксации, использование savepoints позволяет отменять работу части транзакции, например вследствии ошибочно введенной команды, без влияния на оставшуюся часть транзакции. Это бывает очень полезно для транзакций, которые работают с большими объемами данных.
    • Права доступа к объектам системы на основе системы привилегий. Владелец объекта или суперюзер может как разрешать доступ (GRANT), так и отменять (REVOKE).
    • Система обмена сообщениями между процессами — LISTEN и NOTIFY позволяют организовывать событийную модель взаимодействия между клиентом и сервером (клиенту передается название события, назначенное командой notify и P >
      Название Значение Максимальный размер БД Unlimited Максимальный размер таблицы 32 TB Максимальная длина записи 1.6 TB Максимальный длина атрибута 1 GB Максимальное количество записей в таблице Unlimited Максимальное количество атрибутов в таблице 250 — 1600 в зависимости от типа атрибута Максимальное количество индексов на таблицу Unlimited


    Сводная таблица основных реляционных баз данных

    За основу взяты данные из Wikipedia

    Название ASE DB2 FireBird InterBase MS SQL MySQL Oracle PostgreSQL
    ACID Yes Yes Yes Yes Yes Depends 1 Yes Yes
    Referential integrity Yes Yes Yes Yes Yes Depends 1 Yes Yes
    Transaction Yes Yes Yes Yes Yes Depends 1 Yes Yes
    Unicode Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
    Schema Yes Yes Yes Yes Yes No Yes Yes
    Temporary table No Yes No Yes Yes Yes Yes Yes
    View Yes Yes Yes Yes Yes No Yes Yes
    Materialized view No Yes No No No No Yes No 3
    Expression index No No No No No No Yes Yes
    Partial index No No No No No No No Yes
    Inverted index No No No No No Yes No No
    Bitmap index No Yes No No No No Yes No
    Domain No No Yes Yes No No Yes Yes
    Cursor Yes Yes Yes Yes Yes No Yes Yes
    User Defined Functions Yes Yes Yes Yes Yes No 4 Yes Yes
    Trigger Yes Yes Yes Yes Yes No 4 Yes Yes
    Stored procedure Yes Yes Yes Yes Yes No 4 Yes Yes
    Tablespace Yes Yes No ? Yes No 1 Yes Yes
    Название ASE DB2 FireBird InterBase MS SQL MySQL Oracle PostgreSQL

    Замечания:

    • 1 — для поддержки транзакций и ссылочной целостности требуется InnoDB (не является типом таблицы по умолчанию)
    • 3 — Materialized view (обновляемые представления) могут быть эмулированы на PL/pgSQL
    • 4 — только в MySQL 5.0, которая является экспериментальной версией

    Что ожидается в будущих версиях

    PGDG — PostgreSQL Global Development Group

    PostgreSQL развивается силами международной группы разработчиков (PGDG), в которую входят как непосредственно программисты, так и те, кто отвечают за продвижение PostgreSQL (Public Relation), за поддержание серверов и сервисов, написание и перевод документации, всего на 2005 год насчитывается около 200 человек. Другими словами, PGDG — это сложившийся коллектив, который полностью самодостаточен и устойчив. Проект развивается по общепринятой среди открытых проектов схеме, когда приоритеты определяются реальными нуждами и возможностями. При этом, практикуется публичное обсуждение всех вопросов в списке рассылке, что практически исключает возможность неправильных и несогласованных решений.

    Это относится и к тем предложениям, которые уже имеют или рассчитывают на финансовую поддержку коммерческих компаний.

    Цикл разработки

    Цикл работой над новой версией обычно длится 10-12 месяцев (сейчас ведется дискуссия о более коротком цикле 2-3 месяца) и состоит из нескольких этапов (упрощенная версия):

    • Обсуждение предложений в списке -hackers. На собственном опыте могу заверить, что это очень непростой процесс и плохо подготовленный proposal не пройдет. Учитываются много факторов — алгоритмы, структуры данных, совместимость с существующей архитектурой, совместимость с SQL и так далее.
    • После принятия решения о работе над новой версией в CVS открывается новая ветка и с этого момента все изменения, касающиеся новых возможностей, вносятся туда. Также, анализируются патчи, которые присылаются в список -patches. Все изменения протоколируются и доступны любому для рассмотрения (anonymous CVS, -commiters лист рассылки или через веб-интерфейс к CVS). Иногда, в процессе работы над новой версией вскрываются или исправляются старые ошибки, в этом случае, наиболее критические исправляются и в предыдущих версиях (backporting). По мере накопления таких исправлений принимается решение о выпуске новой стабильной версии, которая совместима со старой и не требует обновления хранилища. Например, 7.4.7 — является bugfix-ом стабильной версии 7.4.
    • В некоторый момент объявляется этап code freeze(замораживания кода), после которого в CVS не допускается новая функциональность, а только исправление или улучшение кода. Граница между новой функциональностью и улучшением кода не описана и иногда возникают разногласия на этот счет, к документации и расширениям (contribution modules в поддиректории contrib/) обычно относятся более либерально. Замечу, что все это время все CVS версия проходит непрерывное тестирование на большом количестве машин, под разными архитектурами, операционными системами и компиляторами. Все это стало возможно благодаря проекту pgbuildfarm, который является распределенной системой тестирования, объединяющая добровольцев, которые предоставляют свои машины для тестирования. Проверяется не только корректность сборки, но и, благодаря обширному набору тестов (regression test), и правильность работы. Время от времени, проект OSDB помогает в обнаружении систематических изменений производительности (в обе стороны), иногда такие обнаружения приводят к необходимости «размораживания кода».
    • После внутреннего тестирования «собирается» дистрибутив и объявляется выход бета версии, на тестирование и исправление ошибок отводится 1-3 месяца. Бета версия не рекомендуется для использования в продакшн проектах (production), но практика показала хорошее качество таких версий и многие начинают ее использовать ради апробирования новой функциональности. Как правило, окончательная версия совместима с бета-версией и не требует обновления хранилища. По мере исправления замеченных ошибок выпускаются новые бета-версии.
    • После исправления всех замеченных ошибок, выпускается релиз-кандидат, который уже практически ничем не отличается от окончательной версии, разве что не хватает документации и списка изменений.
    • В течении месяца выходит окончательная версия, которая анонсируется на главном веб-сайте проекта и его зеркалах, мэйлинг листах. Также, PR группа, которая к этому моменту подготовила анонсы на разных языках, распространяет их по всем ведущим сайтам и СМИ. Они принимают участие в конференциях, семинарах и прочих общественных мероприятиях.

    На карте обозначены точки, где живут и работают члены PGDG, оригинальная версия с большей функциональностью находится на официальном сайте разработчиков.

    Структура

    • Управляющий комитет (6 человек).
      Принимает решение о планах развития и выпусках новых версий.
    • Заслуженные разработчики ( 2 человека ).
      Бывшие члены управляющего комитета, которые отошли от участия в проекте.
    • Основные разработчики (23).
    • Разработчики (22)

    Кроме PGDG, значительное участие в развитии PostgreSQL принимает некоммерческая организация «The PostgreSQL Foundation», созданная для продвижения и поддержки PostgreSQL. Сайт фонда находится по адресу www.thepostgresqlfoundation.org.

    Спонсорская помощь на развитие PostgreSQL поступает как от частных лиц, так и от коммерческих компаний, которые:

    • принимают на работу членов PGDG
    • оплачивают разработку каких-либо новых возможностей
    • предоставляют услуги в виде хостинга или оплаты трафика
    • поддерживают публичные мероприятия PGDG

    Кроме того, некоторые разработки поддерживаются государственными фондами, например, Российский Фонд Фундаментальных Исследований.

    Где используется


    Сообщество


    Поддержка

    • Основной источник актуальной информации о PostgreSQL является его официальный сайтwww.postgresql.org, который имеет зеркала по всему миру. На нем публикуются сведения о всех событиях (анонсы релизов, семинаров, конференций), поддерживается список ресурсов, относящихся к PostgreSQL.
    • Основная поддержка осуществляется через почтовую рассылку, архивы которой доступны через Web по адресам:
      • archives.postgresql.org
        Архив pgsql-ru-general — русскоязычного списка рассылки,как подписаться.
      • www.pgsql.ru/db/mw

      Как показала многолетняя практика — списки рассылок являются наиболее эффективным и очень полезным источником знаний, обмена мнениями и помощи в самых различных ситуациях. На март 2005 года зарегистрировано 32812 пользователей, которые когда-либо писали в мэйлинг лист.

      Небольшая статистика списков рассылок PostgreSQL по данным www.pgsql.ru на 1 апреля 2005 года.

      Распределение постингов по годам: Первая 20-ка мэйлинг листов по количеству постингов:

    • Поисковая системаPGsearch предоставляет поиск по сайтам сообщества. На момент написания этой статьи проиндексировано 480000 страниц из 67 сайтов, индекс обновляется еженедельно.
    • Много полезной информации по PostgreSQL можно найти на сайтах
      • techdocs.postgresql.org
      • Varlena
      • Powerpostgresql
      • PGnotes
    • Документация на русском (переводы и оригинальные статьи) доступны на сайте русскоязычного сообщества http://www.linuxshare.ru/postgresql/.
    • Ответы на ваши вопросы можно найти в «PostgreSQL FAQ « (часто задаваемые вопросы):
      • Оригинальная версия
      • на русском языке
    • Дистрибутивы PostgreSQL доступны для скачивания с основного ftp-сервера проекта и его зеркал. Подробная информация доступна со страницы http://www.postgresql.org/download/. Кроме того, многие дистрибутивы Linux распространяются с бинарной версией PostgreSQL и обеспечивают поддержку обновлений. Для ознакомления с PostgreSQL можно скачать образ загрузочного CD (Live CD) — bittorent формат или в ISO формате. Информацию о том, как инсталлировать PostgreSQL под Mac OS X можно найти здесь. Инсталлятор для Win32 можно скачать с сайта проекта Pginstaller.
    • Коммерческая поддержка осуществляется рядом компаний, список которых доступен по адресу www.postgresql.org/support/.

    Разработка


    Заключение


    Благодарности



    Текст написан Олегом Бартуновым в 2005 году, поправки и комментарии приветствуются.

    Ограничения в postgresql

    53 просмотра

    2 ответа

    3 Репутация автора

    Итак, мы используем базу данных postgres как почти весь наш бэкэнд. У нас есть много проверочных ограничений для различных столбцов, чтобы убедиться, что любые введенные данные действительны.

    Однако как насчет проверок первичных ключей? Postgres или стандарт SQL в целом накладывают какие-либо конкретные условия автоматически? Мне кажется, что установка SERIAL PRIMARY KEY имеет ограничение только на то, что значения должны быть уникальными, но существует, по крайней мере, общий принцип, что идентификаторы больше нуля. Это может быть покрыто таким ограничением, как

    это имеет смысл в теории, но кажется мне немного излишним. Любое руководство? Опять же, как я уже сказал, мы хотим максимально увеличить валидацию данных настолько, насколько мы можем, учитывая приведенный здесь пример использования. Я просто не уверен, является ли это абсолютно сумасшедшим и чрезмерным или нет.

    Ответы (2)

    плюса

    23899 Репутация автора

    Вы просите совета, и вы не предоставляете много способов оценить рекомендацию, так что это такое же мнение, как и все остальное .

    SQL (и postgres) ничего не требуют от первичного ключа, кроме того, что он уникален. Обычная практика требует, чтобы это было неизменным.

    Добавление дополнительных ограничений, помимо уникальности, к первичным ключам — плохая идея — она ​​встраивает бизнес-правила (которые по своей природе могут быть изменены) в саму схему вашей базы данных. Вот почему большинство людей рекомендуют автоматически генерируемые суррогатные ключи — меньше риск ошибки ввода (о, я поменял две цифры в вашем номере социального страхования) или изменения бизнеса (теперь мы позволяем двум людям использовать один и тот же номер социального страхования, потому что у нас есть люди из-за рубежа в системе, и не может гарантировать, что канадский номер социального страхования уникален из номера социального страхования США).

    Добавление ограничений, потому что что-то кажется «неуклюжим», кажется неразумным — это делает вашу базу данных более трудной для использования людьми, которые не разделяют вашего особого ощущения ick — те бедные разработчики внешнего интерфейса, которые пытаются выяснить, почему совершенно разумно выглядящий оператор вставки терпит неудачу, теперь должны прочитайте еще больше руководства.

    Использование ограничений ограничивает производительность — это не должно вызывать особого беспокойства, но все же стоит отметить.

    Наконец, как правило, я предпочитаю применять «реляционную» логику с помощью механизмов базы данных — в таблицах внешних ключей можно найти не ноль, уникальность, а оставить бизнес-логику вне базы данных (должно быть> 0, должно содержать не менее 1 число и один специальный символ, должны соответствовать регулярному выражению).

    Бизнес-правила, как правило, гораздо более изменчивы, чем мы думаем, и изменение схемы базы данных более рискованно, чем изменение кода вне базы данных.

    1 плюс

    214 Репутация автора

    Как правило, вы должны применять как можно больше соответствующих правил в базе данных, иначе они будут нарушены. Обеспечение целостности с помощью декларативных ограничений в базе данных намного проще, надежнее и эффективнее, чем это делается процедурно в каком-либо приложении или на уровне пользовательского интерфейса. Он может даже делать запросы быстрее, в зависимости от того, насколько хорошо ваш DMBS занимается семантической оптимизацией.

    Более конкретно, вы, кажется, спрашиваете об ограничениях на суррогатные ключи, а не на первичных ключах. Является ли ключ первичным или нет, имеет мало общего для чего-либо, поэтому я предлагаю вам отредактировать свой вопрос.

    Если говорить в целом еще раз, ограничения на ключи (или ключевые столбцы), конечно, действительны и полезны. Естественные ключи часто имеют определенный формат, который должен применяться в базе данных, предпочтительно в виде ограничения типа, если ваша СУБД поддерживает определяемые пользователем типы.

    Но суррогатный ключ обычно не имеет значения или структуры сам по себе — его единственное требование — уникальность его значений. Нет даже логической причины для целого числа; это может быть что угодно, хотя целые числа часто выбираются по практическим соображениям. Таким образом, для «чистого» суррогатного ключа, по определению, не существует правил для обеспечения соблюдения, кроме уникальности и тривиального ограничения типа, которое ваша СУБД уже обрабатывает.

    Ваши причины, по которым вы хотите использовать положительные идентификаторы, выглядят эстетично и не основаны на реальных требованиях. Будет ли это на самом деле ошибкой (несоответствием), если вы встретите идентификатор с нулевым или отрицательным значением? Если это так, во что бы то ни стало добавьте ограничение (но документируйте необходимость в нем). Если нет, не надо.

    И последнее: если значение суррогатного ключа вводится вручную (например, в некотором пользовательском интерфейсе или в специальных запросах), автоматически увеличивающиеся целочисленные суррогаты являются опасными. Требуется только тривиальная ошибка ввода — пропуск, сложение, транспонирование — чтобы идентифицировать неправильный кортеж. В таких случаях ваш суррогатный идентификатор должен включать одну или несколько контрольных цифр / символов, чтобы поймать большинство (хотя, конечно, не все) таких ошибок; и достоверность этих идентификаторов должна определенно проверяться ограничением.

    Управление таблицами PostgreSQL на облачном сервере

    PostgreSQL – это система управления базами данных (СУБД), которая использует язык запросов SQL. Благодаря своей надёжности и многофункциональности она часто используется для хранения данных приложений.

    Данное руководство научит создавать, настраивать и управлять таблицами в интерфейсе postgreSQL.

    Установка PostgreSQL

    Примечание: В данном разделе описана установка PostgreSQL в Ubuntu.

    Чтобы запустить установку, введите:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

    После установки создайте нового пользователя для управления БД.

    sudo adduser postgres_user

    Теперь при помощи стандартного пользователя PostgreSQL (по имени postgres) нужно создать БД и передать права на неё новому пользователю.

    sudo su — postgres
    psql

    После этого на экране появится командная строка PostgreSQL.

    Создайте нового пользователя, одноименно пользователю системы. Затем создайте БД.

    CREATE USER postgres_user WITH PASSWORD ‘password’;
    CREATE DATABASE my_postgres_db OWNER postgres_user;

    Закройте сессию пользователя postgres и войдите как новый пользователь:

    exit
    sudo su — postgres_user

    Войдите в базу данных:

    Синтаксис таблиц PostgreSQL

    Новая БД ещё не содержит таблиц. В этом можно убедиться, запросив список доступных таблиц:

    \d
    No relations found.

    Чтобы создать новую таблицу, придерживайтесь следующего синтаксиса:

    CREATE TABLE new_table_name (
    table_column_title TYPE_OF_DATA column_constraints,
    next_column_title TYPE_OF_DATA column_constraints,
    table_constraint
    table_constraint
    ) INHERITS existing_table_to_inherit_from;

    Часть от закрытой скобки и до запятой – это дополнительная конструкция, позволяющая наследовать все столбцы существующей таблицы в дополнение к столбцам, перечисленным в команде.

    Часть синтаксиса, взятая в скобки, делится на две части: определения столбцов и ограничения таблиц.

    Определения столбцов PostgreSQL

    Определение столбцов осуществляется согласно шаблону:

    column_name data_type (optional_data_length_restriction) column_constraints

    Примечание: Имя столбца должно быть описательным.

    Типы данных PostgreSQL

    • boolean: (или bool) объявляет значения true и false.

    Символьные значения

    • char: хранит один символ
    • char (#): содержит # количество символов; свободные места будут заполнены пробелами.
    • varchar (#): хранит данные переменной длины (не в Юникоде); параметр # определяет длину строки.

    Целые значения

    • smallint: целое число между -32768 и 32767.
    • int: целое число между -214783648 и 214783647.
    • serial: целое число с автоувеличением.

    Числа с плавающей точкой

    • float (#): число с плавающей точкой, где # — количество битов.
    • real: 8-битное число с плавающей точкой.
    • numeric (#,after_dec): число с # количеством цифр, где after_dec – количество цифр после десятичного знака

    Дата и время

    • date: дата
    • time: время
    • timestamp: дата и время
    • timestamptz: дата, время и часовой пояс
    • interval: разница между двумя значениями timestamp

    Геометрические типы

    • point: хранит пару координат определённой точки.
    • line: набор точек, определяющих линию.
    • lseg: набор данных, определяющий сегмент линии.
    • box: набор данных, который определяет прямоугольник.
    • polygon: набор данных, определяющий любое закрытое пространство

    Сетевые адреса


    • inet: IP-адрес
    • macaddr: MAC адреса.

    Ограничения столбцов и таблиц PostreSQL

    Определения столбцов могут также иметь ограничения, которые задают правила для типов данных, найденных в столбце. Ниже приведены правила, которые можно использовать через пробел, а затем указывать типы данных:

    • NOT NULL: столбец не может иметь значение 0.
    • UNIQUE: значение столбца должно быть разным для каждой записи. Нуль всегда считается уникальным значением.
    • PRIMARY KEY: комбинирует первые два ограничения. Можно использовать только раз на всю таблицу.
    • CHECK: проверяет, истинно ли условие для значений в столбце.
    • REFERENCES: значение должно существовать в столбце в другой таблице.

    После определения ограничений столбцов можно объявить ограничения для всей таблицы. Среди них UNIQUE, PRIMARY KEY, CHECK и REFERENCES.

    Создание таблицы в PostgreSQL

    Попробуйте создать тестовую таблицу. Для примера назовём её pg_equipment и поместим в неё данные о различном оборудовании для детских площадок. Введите следующее определение таблицы:

    CREATE TABLE pg_equipment (
    equip_id serial PRIMARY KEY,
    type varchar (50) NOT NULL,
    color varchar (25) NOT NULL,
    location varchar(25) check (location in (‘north’, ‘south’, ‘west’, ‘east’, ‘northeast’, ‘southeast’, ‘southwest’, ‘northwest’)),
    install_date date
    );
    NOTICE: CREATE TABLE will create implicit sequence «pg_equipment_equip_id_seq» for serial column «pg_equipment.equip_id»
    NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index «pg_equipment_pkey» for table «pg_equipment»
    CREATE TABLE

    Чтобы просмотреть таблицу, введите в командную строку \d.

    \d
    List of relations
    Schema | Name | Type | Owner
    ———+—————————+———-+—————
    public | pg_equipment | table | postgres_user
    public | pg_equipment_equip_id_seq | sequence | postgres_user
    (2 rows)

    Эта команда выведет на экран таблицу и создаст последовательность согласно типу данных serial.

    Изменение таблиц в PostgreSQL

    Теперь попробуйте внести в таблицу изменения. Для этого используется следующий синтаксис:

    ALTER TABLE table_name Action_TO_Take;

    К примеру, можно добавить в таблицу pg_equipment новый столбец.

    ALTER TABLE pg_equipment ADD COLUMN functioning bool;
    ALTER TABLE

    Чтобы просмотреть новый столбец, введите:

    \d pg_equipment
    Column | Type | Modifiers
    —————+————————+——————————————————————
    equip_id | integer | not null default nextval(‘pg_equipment_equip_id_seq’::regclass)
    type | character varying(50) | not null
    color | character varying(25) | not null
    location | character varying(25) |
    install_date | date |
    functioning | boolean |
    . . .

    Чтобы добавить значение по умолчанию, которое указывает, что оборудование следует рассматривать как рабочее, если не указано иное, используйте следующую команду:

    ALTER TABLE pg_equipment ALTER COLUMN functioning SET DEFAULT ‘true’;

    Чтобы указать также, что значение не может быть нулём, используйте:

    ALTER TABLE pg_equipment ALTER COLUMN functioning SET NOT NULL;

    Чтобы переименовать столбец, введите:

    ALTER TABLE pg_equipment RENAME COLUMN functioning TO working_order;

    Удалить столбец можно с помощью команды:

    ALTER TABLE pg_equipment DROP COLUMN working_order;

    Чтобы переименовать всю таблицу, введите:

    ALTER TABLE pg_equipment RENAME TO playground_equip;

    Удаление таблиц PostgreSQL

    Чтобы удалить таблицу PostgreSQL, введите:

    DROP TABLE playground_equip;
    DROP TABLE

    Если применить эту команду к таблице, которой не существует, появится следующее сообщение об ошибке:

    ERROR: table «playground_equip» does not exist

    Чтобы избежать этой ошибки, можно добавить в команду IF EXISTS; тогда таблица будет удалена, если она существует. В любом случае команда будет выполнена успешно.

    DROP TABLE IF EXISTS playground_equip;
    NOTICE: table «playground_equip» does not exist, skipping
    DROP TABLE

    В этот раз команда сообщает, что заданная таблица не найдена, но не возвращает ошибки.

    Заключение

    Данное руководство охватывает основы работы с таблицами PostgreSQL. Эти навыки помогут управлять данными PostgreSQL при помощи стороннего приложения или командной строки.

    каким образмо получается писать многострочные тексты? если после открывшейся скобки нажать пробел ( для перевода на новую строку то команда просто выполняется и получается херь какая то)
    bulletin_board-> CREATE TABLE categories (
    bulletin_board(>

    и в каждой новой строке ты пишешь параметр который тебе нужно, после последнего зпт. не ставишь, переходишь на новую строчку и закрываешь тбл.
    ); — вот так

    В статье по настройке все норм описано плюс можно же пробовать тебя же по пальцам никто не бьет.

    PostgreSQL — система управления базами данных

    PostgreSQL — это попу­ляр­ная сво­бод­ная объ­ ектно-реля ­ци­он­ная система управ­ле­ния базами дан­ных. PostgreSQL бази­ру­ется на языке SQL и под­дер­жи­вает мно­го­чис­лен­ные возможности.

    Преимущества PostgreSQL:

    • под­держка БД неогра­ни­чен­ного раз­ме­ра;
    • мощ­ные и надёж­ные меха­низмы тран­зак­ций и репли­ка­ции;
    • рас­ши­ря­е­мая система встро­ен­ных язы­ков программирования и под­держка загрузки C-сов ­ме­сти­мых моду­лей;
    • насле­до­ва­ние;
    • лег­кая рас­ши­ря­е­мо­сть.

    Теку­щие ограничения PostgreSQL:

    • Нет огра­ни­че­ний на мак­си­маль­ный раз­мер базы дан­ных
    • Нет огра­ни­че­ний на коли­че­ство запи­сей в таб­лице
    • Нет огра­ни­че­ний на коли­че­ство индек­сов в таб­лице
    • Мак­си­маль­ный раз­мер таб­лицы — 32 Тбайт
    • Мак­си­маль­ный раз­мер записи — 1,6 Тбайт
    • Мак­си­маль­ный раз­мер поля — 1 Гбайт
    • Мак­си­мум полей в записи250—1600 (в зави­си­мо­сти от типов полей)

    Особенности PostgreSQL:

    Функ­ции в PostgreSQL являются бло­ками кода, испол­ня­е­мыми на сер­ве­ре, а не на кли­енте БД. Хотя они могут писаться на чистом SQL, реа­ли­за­ция допол­ни­тель­ной логи­ки, напри­мер, услов­ных пере­хо­дов и цик­лов, выхо­дит за рамки соб­ственно SQL и тре­бует исполь­зо­ва­ния неко­то­рых язы­ковых рас­ши­ре­ний. Функ­ции могут писаться с исполь­зо­ва­нием различных язы­ков про­грам­ми­ро­ва­ния. PostgreSQL допус­кает исполь­зо­ва­ние функ­ций, воз­вра­ща­ю­щих набор запи­сей, кото­рый далее можно исполь­зо­вать так же, как и резуль­тат выпол­не­ния обыч­ного запро­са. Функ­ции могут выпол­няться как с пра­вами их созда­те­ля, так и с пра­вами теку­щего поль­зо­ва­те­ля. Ино­гда функ­ции отож­деств­ля­ются с хра­ни­мыми про­це­ду­ра­ми, однако между этими поня­ти­ями есть раз­ли­чие.

    Триг­геры в PostgreSQL определяются как функ­ции, ини­ци­и­ру­е­мые DML-опе ­ра­ци­я­ми. Напри­мер, опе­ра­ция INSERT может запус­кать триг­гер, про­ве­ря­ю­щий добав­лен­ную запись на соот­вет­ствия опре­делён­ным усло­ви­ям. При напи­са­нии функ­ций для триг­ге­ров могут исполь­зо­ваться раз­лич­ные языки про­грам­ми­ро­ва­ния. Триг­геры ассо­ци­и­ру­ются с таб­ли­ца­ми. Мно­же­ствен­ные триг­геры выпол­ня­ются в алфа­вит­ном поряд­ке.

    Меха­низм правил в PostgreSQL представляет собой меха­низм созда­ния поль­зо­ва­тель­ских обра­бот­чи­ков не только DML-опе ­ра­ций, но и опе­ра­ции выбор­ки. Основ­ное отли­чие от меха­низма триг­ге­ров заклю­ча­ется в том, что пра­вила сра­ба­ты­вают на этапе раз­бора запро­са, до выбора опти­маль­ного плана выпол­не­ния и самого про­цесса выпол­не­ния. Пра­вила поз­во­ляют пере­опре­де­лять пове­де­ние системы при выпол­не­нии SQL-опе ­ра­ции к таб­лице.

    Индексы в PostgreSQL следующих типов: B-дере ­во, хэш, R-дере ­во, GiST, GIN. При необ­хо­ди­мо­сти можно созда­вать новые типы индек­сов, хотя это далеко не три­ви­аль­ный про­цесс.

    Многоверсионность поддерживается в PostgreSQL — воз­можна одно­вре­мен­нуя моди­фи­ка­ция БД несколь­кими поль­зо­ва­те­лями с помо­щью меха­низма Multiversion Concurrency Control (MVCC). Бла­го­даря этому соблю­да­ются тре­бо­ва­ния ACID, и прак­ти­че­ски отпа­дает нужда в бло­ки­ров­ках чте­ния.

    Расширение PostgreSQL для соб­ствен­ных нужд возможно прак­ти­че­ски в любом аспек­те. Есть воз­мож­ность добав­лять соб­ствен­ные пре­об­ра­зо­ва­ния типов, типы дан­ных, домены (поль­зо­ва­тель­ские типы с изна­чально нало­жен­ными огра­ни­че­ни­ями), функ­ции (вклю­чая агре­гат­ные), индек­сы, опе­ра­торы (вклю­чая пере­опре­де­ле­ние уже суще­ству­ю­щих) и про­це­дур­ные язы­ки.

    Насле­до­ва­ние в PostgreSQL реа­ли­зо­вано на уровне таб­лиц. Таблицы могут насле­до­вать харак­те­ри­стики и наборы полей от дру­гих таб­лиц (роди­тель­ских). При этом дан­ные, добав­лен­ные в порож­дён­ную таб­лицу, авто­ма­ти­че­ски будут участ­во­вать (если это не ука­зано отдельно) в запро­сах к роди­тель­ской таб­лице.

    Исполь­зо­ва­ние в веб-про ­ек­тах

    В раз­ра­ботке сай­тов и веб-при ­ло­же­ний PostgreSQL исполь­зу­ется несколько реже, чем MySQL, но всё же эта пара с замет­ным отры­вом опе­ре­жает по частоте исполь­зо­ва­ния остальные системы управ­ле­ния базами дан­ных. Большинство фреймворков (напри­мер, Ruby on Rails, Yii, Symfony, Django) под­дер­жи­вают исполь­зо­ва­ние PostgreSQL.

    Ограничения в базе данных Azure для PostgreSQL: один сервер Limits in Azure Database for PostgreSQL — Single Server

    В следующих разделах описываются действующие ограничения емкости и функциональных возможностей в службе базы данных. The following sections describe capacity and functional limits in the database service. Если вы хотите узнать об уровнях ресурсов (вычислений, памяти, хранения), см. в разделе ценовые категории статьи. If you’d like to learn about resource (compute, memory, storage) tiers, see the pricing tiers article.

    Максимальное число подключений Maximum connections

    В таблице ниже приведено максимальное число подключений и количество виртуальных ядер на ценовую категорию. The maximum number of connections per pricing tier and vCores are as follows:

    Ценовая категория Pricing Tier Виртуальные ядра vCore(s) Максимальное число подключений Max Connections
    базовая; Basic 1 1 50 50
    базовая; Basic 2 2 100 100
    Универсальные General Purpose 2 2 150 150
    Универсальные General Purpose 4. 4 250 250
    Универсальные General Purpose 8 8 480 480
    Универсальные General Purpose 16 16 950 950
    Универсальные General Purpose 32 32 1500 1500
    Универсальные General Purpose 64 64 1900 1900
    С оптимизацией для операций в памяти Memory Optimized 2 2 300 300
    С оптимизацией для операций в памяти Memory Optimized 4. 4 500 500
    С оптимизацией для операций в памяти Memory Optimized 8 8 960 960
    С оптимизацией для операций в памяти Memory Optimized 16 16 1900 1900
    С оптимизацией для операций в памяти Memory Optimized 32 32 1987 1987

    При превышении предельного количества подключений может появиться следующая ошибка: When connections exceed the limit, you may receive the following error:

    FATAL: sorry, too many clients already (Неустранимая ошибка: уже подключено слишком много клиентов) FATAL: sorry, too many clients already

    Системе Azure требуется пять подключений для отслеживания Базы данных Azure для PostgreSQL. The Azure system requires five connections to monitor the Azure Database for PostgreSQL server.

    Ограничения функциональных возможностей Functional limitations

    Операции масштабирования Scale operations

    • В настоящее время динамическое масштабирование из ценовой категории «Базовый» и в нее не поддерживается. Dynamic scaling to and from the Basic pricing tiers is currently not supported.
    • Уменьшение размера хранилища сервера в настоящее время не поддерживается. Decreasing server storage size is currently not supported.

    Обновления версии сервера Server version upgrades

    • В настоящее время автоматический переход между основными версиями ядра СУБД не поддерживается. Automated migration between major database engine versions is currently not supported. Чтобы выполнить обновление до следующей основной версии, восстановите дамп на сервере, который был создан с новой версией ядра. If you would like to upgrade to the next major version, take a dump and restore it to a server that was created with the new engine version.

    Обратите внимание, что до PostgreSQL версии 10, политики управления версиями PostgreSQL считается основной номер версии обновление увеличение в первом или второй количество (для Пример, 9.5 для 9.6 считалось основных обновление версии). Note that prior to PostgreSQL version 10, the PostgreSQL versioning policy considered a major version upgrade to be an increase in the first or second number (for example, 9.5 to 9.6 was considered a major version upgrade). Начиная с версии 10, только изменения в первое число считается обновление основного номера версии (версии 10.0 для 10.1 приведен пример незначительные обновление версии, а также от 10 до 11 — основных обновление версии). As of version 10, only a change in the first number is considered a major version upgrade (for example, 10.0 to 10.1 is a minor version upgrade, and 10 to 11 is a major version upgrade).

    PostgreSQL и MSSQLServer: Ограничение количества отображаемых строк выборки

    Вывести первые 100 строк запроса:

    Вывести 100 строк выборки, пропустив 20 строк:

    Стоит отметить, что для использования предложения OFFSET и FETCH в MSSQLServer требуется ORDER BY. В PostgreSQL — нет. В MS SQL Server использование offset без fetch запрещено. В PostgreSQL — нет.

    Для ограничения количества выводимых строк без сдвига для Microsoft SQL Server можно воспользоваться оператором top:

    Установка ограничения для двух уникальных полей в PostgreSQL

    Я новичок в postgres. Интересно, какой способ PostgreSQL установить ограничение для нескольких уникальных значений (так что каждая пара будет уникальной). Должен ли я создавать поля INDEX для bar и baz ?

    Если нет, что это правильный способ? Спасибо заранее.

    Вы можете делать то, о чем вы уже думаете: создать уникальное ограничение для обоих полей. Таким образом, уникальный индекс будет создан за кулисами, и вы получите нужное поведение. Кроме того, эту информацию можно подобрать с помощью information_schema , чтобы сделать некоторые метаданные, которые при необходимости вызывают необходимость того, что оба должны быть уникальными. Я бы рекомендовал этот вариант. Вы также можете использовать триггеры для этого, но уникальное ограничение лучше подходит для этого конкретного требования.

    Если каждое поле должно быть уникальным для себя, создайте уникальные индексы для каждого поля. Если они должны быть уникальными только в комбинации, создайте единый уникальный индекс для обоих полей.

    Не забудьте установить каждое поле NOT NULL, если оно должно быть. NULL никогда не уникальны, поэтому может произойти что-то подобное:

    и не получится ошибка. Потому что два NULL не уникальны.

    Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана
    Bauman National Library

    Персональные инструменты

    Партиционирование в PostgreSQL

    PostgreSQL
    Разработчики: сообщество PostgreSQL
    Выпущена: 8 July 1996 года ; 23 years ago ( 1996-07-08 )
    Постоянный выпуск: 10.5 (9 августа 2020)
    Состояние разработки: активное
    Написана на: Си
    Операционная система: Кросс-платформенное
    Локализация: Английский язык
    Тип ПО: реляционная СУБД
    Веб-сайт www .postgresql .org

    Партиционирование в PostgreSQL — это раз­би­е­ние таб­лиц, содер­жа­щих боль­шое коли­че­ство запи­сей, на логи­че­ские части для повышения скорости и удобства выполнения запросов.

    Содержание

    Обзор

    Партиционировать таблицу — разбить её на несколько физически отдельных частей, которые являются логически связанными. Партиционирование имеет следующие преимущества:

    • Скорость выполнения запросов может возрасти в некоторых ситуациях, особенно если большинство запрашиваемых строк находится в одной партиции или в небольшом их числе.
    • Когда происходит чтение или обновление большого числа строк внутри одной партиции, скорость запроса может быть увеличена за счёт последовательного сканирования партиции вместо доступа по индексу или случайного доступа к данным по всей таблице.
    • Добавление и удаление одновременно большого массива данных может быть выполнено с помощью добавления или удаления партиций, если это было учтено при проектировании. Применение ALTER TABLE DETACH PARTITION или удаление отдельной партиции при помощи DROP TABLE работают быстрее, чем удаление строк по отдельности. Кроме того, эти команды позволяют избежать переполнения VACUUM, вызванного множеством DELETE.
    • Редко используемые данные могут быть перенесены в более дешевые и медленные хранилища.

    Преимущества технологии будут заметны, только если исходная таблица была очень большой. В каждом конкретном случае выигрыш зависит от самого приложения. Эмпирическое правило гласит, что размер таблицы должен превышать размер физической памяти, выделенной под БД сервера.

    В PostgreSQL встроена поддержка следующих видов партиционирования:

    • Партиционирование по интервалам. Таблица разбивается на интервалы, задаваемые ключевой колонкой или множеством колонок. Интервалы для каждой партиции не пересекаются. Например, таблица может разбиваться на интервалы по датам или идентификаторам конкретных объектов в зависимости от предметной области и характера хранимых в таблице данных.
    • Партиционирование по списку. Таблица разбивается при помощи явного перечисления для каждого ключа, в какой партиции содержится значение.

    Если вашему приложению требуются другие формы партиционирования, отличные от представленных выше, могут быть использованы альтернативные методы, такие как наследование и представления с UNION ALL. Эти методы предоставляют вам большую гибкость в настройке, однако они имеют некоторые недостатки по скорости в сравнении со встроенными методами. [Источник 2]

    Декларативное партиционирование

    PostgreSQL предоставляет пользователям возможность самостоятельно выбрать, каким образом таблица будет разделена на партиции. Таблица, разделенная на партиции, называется партиционированной. Спецификация содержит в себе метод партиционирования и список колонок или выражений, используемых в качестве ключа партиционирования.

    Все строки, добавляемые в партиционированную таблицу, будут направлены в одну из партиций в зависимости от ключа партиционирования. Каждая партиция содержит подмножество данных для определённого диапазона ключей. Поддерживаемые в настоящий момент методы партиционирования включают интервалы допустимых значений для ключа и списки, где каждой партиции сопоставлены интервалы ключей или списки ключей соответственно.

    В свою очередь, партиции могут быть сами по себе поделены при помощи сабпартиционирования. Партиции могут иметь свои собственные индексы, ограничения и значения по умолчанию, не связанные с другими партициями. Индексы должны создаваться отдельно для каждой партиции. Для дополнительной информации про создание партиционированных таблиц и партиций смотрите раздел CREATE TABLE в официальной документации. [Источник 3]

    Невозможно превратить обычную таблицу в партиционированную или наоборот. Тем не менее, можно добавить обычную или партиционированную таблицу, содержащую данные, как партицию в партиционированную таблицу. Также можно удалить партицию из патиционированной таблицы, превратив её в обычную таблицу. Для этого обратитесь к подкомандам ATTACH PARTITION и DETACH PARTITION в разделе ALTER TABLE. [Источник 4]

    Индивидуальные партиции прилинкованы к партиционированной таблице с неявным наследованием. Однако, для партиционированных таблиц и партиций некоторые возможности наследования недоступны. Например, партиция не может иметь других родителей кроме таблицы, от которой она была отделена. Кроме того, обычная таблица не может наследоваться от партиции. Таким образом, партиционированные таблицы и партиции не находятся в отношениях наследования с обычными таблицами. Так как иерархия партиций всё ещё состоит из партиционированных таблиц и партиций, к ним применяются обычные правила наследования [Источник 5] , за некоторыми исключениями. Наиболее важные из них:

    • Ограничения CHECK и NOT NULL всегда наследуются всеми партициями. Ограничения CHECK, помеченные как NO INHERIT, не могут быть использованы в партиционированных таблицах.
    • Можно использовать ONLY для добавления или удаления ограничения в партиционированной таблице, только если она не одержит партиций. Если у таблицы есть партиции, то использование ONLY для добавления или удаления ограничения вызовет ошибку. Вместо этого можно добавлять и удалять ограничения, не представленные в родительской таблице, напрямую в партиции. Так как партиционированные таблицы не содержат данные напрямую, попытки использовать TRUNCATE ONLY на партиционированной таблице будут всегда возвращать ошибку.
    • Партиции не могут иметь колонки, не представленные в родительской таблице. Нельзя добавлять колонки при создании партиции через CREATE TABLE, а также после использования ALTER TABLE. Таблицы могут быть добавлены как партиции с помощью ALTER TABLE . ATTACH PARTITION при условии, что их колонки полностью совпадают с родительскими, включая колонки OID.
    • Нельзя удалить ограничение NOT NULL в колонке партиции, если ограничение представлено в родительской таблице.

    Партиции также могут быть внешними таблицами [Источник 6] ), однако на них налагаются некоторые ограничения. Например, данные, добавленные в партиционированную таблицу, не направляются в партиции внешней таблицы.

    Пример

    Предположим, мы создаём БД для большой компании по производству мороженного. Компания измеряет пиковую температуру каждый день, а также продажи мороженного в каждом регионе. Допустим, мы хотим создать такую таблицу:

    Мы знаем, что большинство запросов происходят к последним неделям, месяцам или кварталам, так как основная задача данной таблицы — помочь готовить отчёты для менеджеров. Чтобы уменьшить объём хранимых старых данных, мы решаем хранить данные за последние три года. В начале каждого месяца мы удаляем последний хранимый месяц. Для этих целей мы можем воспользоваться партиционированием, чтобы учесть все различные требования для таблицы измерений (measurements table).

    Для использования декларативного партиционирования понадобятся следующие шаги:

    Создадим нашу таблицу измерений как партиционированную таблицу, воспользовавшись условием PARTITION BY. Оно содержит метод партиционирования (в нашем случае, RANGE) и список колонок, используемых в качестве ключа партиционирования.

    Вы можете использовать несколько колонок в качестве ключа партиционирования при партиционировании по интервалам, если хотите. Разумеется, это часто приводит к созданию большого числа партиций, каждая из которых маленькая. С другой стороны, применение малого числа колонок ведёт к использованию широких допустимых интервалов и маленькому числу партиций. Для запроса к партиционированной таблице потребуется просмотреть меньше партиций, если условие включает несколько колонок или все колонки, по которым происходило разделение. Например, возможно использование колонок фамилия и имя (именно в таком порядке) в качестве ключа партиционирования.

    Создание партиций

    Определение каждой партиции должно содержать границы, которые соответствуют методу и ключу партиционирования родителя. Заметим, что определение границ таким образом, что новая партиция будет пересекаться с уже имеющимися, вызовет ошибку. Добавление данных в родительскую таблицу, для которых не может быть найдена подходящая партиция, вызовет ошибку. Соответствующая партиция должна быть создана вручную.

    Созданные таким образом партиции являются, в любом случае, обычными таблицами PostgreSQL (или, возможно, внешними таблицами). Для каждой партиции отдельно можно задавать пространство таблиц и параметры хранилища.

    Нет необходимости задавать ограничения в таблице, описывающие условия разделения для партиций. Вместо этого, ограничения на партиции генерируются неявно по спецификации разграничения партиций вне зависимости от того, нужно ли на них ссылаться.

    Для реализации сабпартиционирования, определите условия PARTITION BY в командах, использованных для создания отдельных партиций, например:

    После создания партиций для measurement_y2006m02, любые данные, добавляемые в ‘measurement’ направляются в measurement_y2006m02 (туда же идут данные, напрямую добавляемые в measurement_y2006m02, при условии, что они соответствуют ограничениям партиции), и в дальнейшем перенаправляются в одну из партиций в зависимости от значения peaktemp. Установленный ключ партиционирования может пересекаться с ключом родителя, однако следует обратить внимание на то, как заданы границы сабпартиции, чтобы допускаемые в ней значения соответствовали самой партиции. Система не делает проверку, что это действительно так.

    Задайте индекс для ключевой колонки (ключевых колонок), а также любые другие индексы, которые могут потребоваться в каждой партиции. (Наличие ключевого индекса не является строго необходимым, но в большинстве сценариев он полезен. Если вы предполагаете, что значения ключей уникальны, то вы всегда должны создавать уникальные первичные ключи для каждой партиции.)

    Убедитесь, что параметр constraint_exclusion в postgresql.conf не отключён. Если он отключён, то запросы оптимизированы не будут.

    В примере выше нам потребуется создавать новую партицию каждый месяц, так что, вероятно, стоит создать скрипт, который генерирует нужные запросы автоматически.

    Управление партициями

    Обычно набор партиций, созданный при изначальной инициализации таблицы, подвергается изменениям в дальнейшем. Часто требуется периодически удалять старые партиции данных и добавлять новые. Одно из главных преимуществ партиционирования — возможность почти мгновенно исполнять высокозатратные запросы, проводя манипуляции с партициями, вместо того, чтобы физически перемещать большие объёмы данных.

    Простейший способ удалить старые данные — удалить партицию, которая больше не нужна:

    Это может помочь быстро удалить миллионы записей, потому что в таком случае не требуется удалять каждую запись отдельно. Заметим, однако, что эта команда требует применение блокировки ACCESS EXCLUSIVE для родительской таблицы.

    Другая возможность, которая нередко применяется, предполагает удаление партиции из партиционированной таблицы, сохраняя при этом доступ к ней как к обычной таблице:

    Это позволяет провести позже необходимые операции с данными перед удалением партиции. Например, зачастую бывает полезно сохранить резервную копию с помощью COPY, pg_dump или других инструментов. Также можно будет преобразовать данные в менее объёмный формат, сформировать отчёты или провести другие манипуляции.

    Похожим образом можно добавить новую партицию для обработки новых данных. Можно создать пустую партицию в партиционированной таблице так же, как и партицию, созданную выше:

    Как альтернатива, иногда бывает удобнее создать таблицу вне структуры партиционирования и преобразовать её в партицию позднее. Это позволяет сначала загрузить данные, проверить их, преобразовать и лишь потом добавить партицию в партиционированную таблицу:

    Прежде чем исполнить команду ATTACH PARTITION, в таблице, которую предполагается присоединить, рекомендуется создать ограничение CHECK, описывающие ограничения партиции. Таким образом, система сможет пропустить этап сканирования и проверки неявных ограничений партиции. Если ограничения не будет, таблица будет просканирована и проверена на соответствие ограничениям партиции во время применения блокировки ACCESS EXCLUSIVE в родительской таблице. После окончания ATTACH PARTITION ограничение можно будет удалить, оно больше не понадобится.

    Ограничения

    К партиционированным таблицам применяются следующие ограничения:

    • Невозможно создать автоматически индексы соответствия для всех партиций. Индексы должны быть добавлены к каждой партиции отдельной командой. Это также означает, что нельзя задавать первичные ключи, уникальные ограничения и исключающие ограничения, охватывающие все партиции. Можно задавать ограничения только для каждой отдельной партиции отдельно.
    • Так как первичные ключи в партиционированных таблицах не поддерживаются, не поддерживаются и внешние ключи к партиционированным таблицам и внешние ключи из партиционированных таблиц к любым другим.
    • Использование условия ON CONFLICT с партиционированными таблицами вызывает ошибку, потому что уникальные или исключающие условия могут быть созданы только для индивидуальных партиций. Не поддерживается условие однозначности (или исключающих ограничений) на всю иерархию партиционирования.
    • UPDATE, перемещающий строку из одной партиции в другую, вызывает ошибку, потому что новое значение строки не может соответствовать неявным ограничениям исходной партиции.
    • Если необходимо, триггеры на строки должны быть определены для конкретных партиций, а не для партиционированной таблицы целиком. [Источник 7]

    Реализация партиционирования через наследование

    Хотя встроенное декларативное партиционирование хорошо подходит в большинстве ситуаций, может оказаться так, что потребуется более гибких подход. Партиционирование может быть выполнено с помощью наследования таблиц. Это даёт некоторые преимущества, отсутствующие при декларативном партиционировании:

    • Партиционирование предписывает, что все партиции должны иметь одинаковый набор колонок как у родителя, но наследование позволяет детям иметь дополнительные колонки, отсутствующие у родителя.
    • При наследовании таблиц возможно множественное наследование.
    • Декларативное партиционирование ограничено партиционированием по списку или по интервалам, в то время как наследование таблиц позволяет разделять данные способом, который определяет пользователь. (Заметим, однако, что если исключение по ограничению не сможет эффективно отбирать партиции, то скорость выполнения запросов будет сильно хуже.)
    • Некоторые операции требуют более строгую блокировку при декларативном партиционировании, чем при наследовании таблиц. Например, добавление или удаление партиции в или из партиционированной таблицы требует блокировки ACCESS EXCLUSIVE на родительской таблице, тогда как достаточно блокировки SHARE UPDATE EXCLUSIVE при обычном наследовании.

    Пример создания партиционированной таблицы

    В качестве примера мы продолжаем использовать ту же самую таблицу измерений, что и в предыдущем разделе. Чтобы превратить её в партиционированную таблицу, потребуются шаги ниже.

    Создайте «основную» (англ. «master») таблицу, от которой будут наследоваться все партиции. Эта таблица не будет содержать данные. Для неё не нужно создавать ограничений, если вы не хотите, чтобы они не были применены ко всем партициям. Также нет смысла определять для неё любые индексы или уникальные ограничения. В нашем примере основная таблица — это таблица измерений, определённая выше.

    Создайте несколько таблиц-«детей», каждая из которых наследуется от основной таблицы. По хорошему, эти таблицы не добавят другие колонки к тем, что были унаследованы от основной. Как и при декларативном партиционировании, эти партиции являются такими же обычными Postgres таблицами, как и любые другие.

    Добавьте не пересекающиеся ограничения на партиции, чтобы зафиксировать разрешённые значения в каждой из них. Например, как здесь:

    Убедитесь, что ограничения гарантируют, что ключи в различных партициях не пересекаются. Распространённой ошибкой является создание партиций таким образом:

    Так делать не следует, потому что не ясно, какой партиции принадлежит ключ 200. Лучше создать партиции иначе:

    Для каждой партиции создайте индекс по ключевым колонкам, а также любые другие необходимые индексы.

    Мы хотим, чтобы наше приложение выполняло запрос INSERT INTO measurement . и направляло данные в нужную партицию. Для этого мы можем привязать соответствующую функцию-триггер к основной таблице. Если данные будут добавляться только в последнюю партицию, можно использовать простейшую функцию:

    После создания функции необходимо создать триггер, который её вызывает.

    Потребуется переопределять функцию каждый месяц, чтобы она всегда добавляла данные в последнюю партицию. Обновлять само определение триггера при этом не требуется.

    Можно определить функцию таким образом, чтобы сервер сам определял партицию, в которую нужно направить данные. Для этого понадобится более сложная функция, например, такая:

    Определение триггера останется таким же. Заметим, что каждое выражение IF должно полностью совпадать с ограничением CHECK каждой партиции.

    Хотя эта функция более сложная чем предыдущая, её не требуется часто обновлять, потому что условия могут быть заданы наперёд с запасом.

    Замечание: на практике может быть полезнее в первую очередь проверять новейшую партицию, если большинство данных предназначаются для неё. Для простоты мы показали проверку триггеров в том же порядке, что и в примере.

    Другой подход для направления данных в нужную партицию — задать правила (англ. «rules») для основной таблицы. Например:

    Правило несёт некоторую дополнительную нагрузку по сравнению с триггером, но она одна на один запрос вместо одной на строку, так что этот метод может быть полезен при массовой вставке (англ. «bulk-insert»). В большинстве случаев, триггер лучше по скорости.

    Помните, что COPY игнорирует правила. Если вы хотите использовать COPY для вставки данных, вам нужно применять COPY к соответствующей партиции, а не к основной таблице. Но COPY запускает триггеры, так что вы можете использовать его как обычно, если используете подход с триггерами.

    Другое неудобство подхода с правилами состоит в том, что не существует простого способа обработать ошибку, если правила не покрывают этот случай. При этом данные неявно будут помещены в основную таблицу.

    Убедитесь, что параметр для исключений по ограничению (constraint_exclusion) включён в файле postgresql.conf. Если нет, запросы не будут оптимизированы, как ожидается.

    Как мы можем увидеть, сложная схема партиционирования может потребовать достаточно много кода. В примере выше мы бы создавали новую партицию каждый месяц, так что было бы разумно создать скрипт, который генерировал бы соответствующие команды самостоятельно.

    Последующие поддержка партиций

    Чтобы быстро удалить старые данные, просто удалите партицию, которая больше не нужна:

    Чтобы удалить партицию из партиционированной таблицы, сохранив доступ к ней как к таблице, воспользуйтесь следующей командой:

    Чтобы добавить новую партицию для хранения новых данных, создайте пустую партицию таким же образом, как была создана оригинальная партиция сверху:

    Кроме того, возможно, будет полезно создать новую таблицу вне структуры партиционирования, загрузить в неё данные, проверить их, провести преобразования и только после этого превратить её в партицию.

    Замечания

    Важно помнить, что для таблиц, партиционированных через наследование, справедливо следующее:

    • Не существует автоматического способа проверить, что все CHECK ограничения взаимно не пересекаются. Безопаснее написать код, который генерирует партиции и создаёт и/или изменяет ассоциированные объекты, вместо того, чтобы описывать каждый вручную.
    • Схемы, представленные здесь, предполагают, что ключ партиционирования никогда не изменяется или по крайней мере не изменяется настолько, что потребуется переместить данные в новую партицию. UPDATE, который попытается это сделать, вызовет ошибку из-за исключения CHECK. Если вам надо обрабатывать подобные случаи, вы можете поместить подходящие триггеры на обновление в партиции, но это усложнит управление всей структурой.
    • Если вы используете команды VACUUM или ANALYZE, не забывайте применять их к каждой партиции отдельно. Команды вида:

      Партиционирование и исключение по ограничению

      Исключение по ограничению — это техника оптимизации запросов, которая ускоряет выполнение запросов к партиционированным таблицам, определённым одним из описанных выше способов (декларативно или через наследование). Возьмём в качестве примера следующий запрос:

      Если исключение по ограничению выключено, запрос сверху будет сканировать каждую партицию таблицы измерений. Если оно включено, то планировщик будет проверять ограничения каждой партиции и искать подтверждение тому, что партицию сканировать не нужно, потому что она не может содержать строки, соответствующие заданному в запросе условию WHERE. Если планировщик убедился, что сканировать партицию не нужно, он убирает её из плана.

      Вы можете использовать команду EXPLAIN, что увидеть разницу между планом запроса с включённым constraint_exclusion и без него. Типичный неоптимизированный план для заданной конфигурации таблицы выглядит так:

      Некоторые партиции (или даже все) могли бы использовать сканирование по индексу вместо полного последовательного сканирование таблицы, но особенность тут в том, что вовсе нет необходимости сканировать более старые партиции для выполнения этого запроса. Когда исключение по ограничению включено, план обработки выходит гораздо меньше, притом что результат запроса будет тем же самым:

      Заметим, что иключение по ограничению работает только для ограничений CHECK и не по наличию индексов. Так что нет необходимости определять индексы в ключевой колонке. Нужно ли создавать индексы для заданной партиции или нет, зависит от того, будут ли запросы к партции затрагивать большую или меньшую её часть. Индексы не нужны в первом случае, но будут полезны во втором.

      Установленное по умолчанию (и рекомендуемое) значение для constraint_exclusion, на самом деле, не включено (on) или выключено (off), а промежуточное («partition»): исключение по ограничению будет применяться только к тем запросам, которые скорее всего будут обращаться к партиционированным таблицам. Если установлено значение «on», планировщик будет проверять исключения CHECK для всех запросов, даже для тех, про которые видно, что это излишне.

      Для исключения по ограничению, которое применяется как в унаследованных таблицах, так и в партиционированных, действуют следующие ограничения:

      • Исключение по ограничению работает только тогдка, когда в запросе в выражении WHERE находятся константы (или ). Например, сравнение с изменяемой функцией (англ. «non-immutable function»), такой как CURRENT_TIMESTAMP, не может быть оптимизировано, потому что планировщик не знает, к какой партиции потребуется обратиться в результате выполнения функции.
      • Ограничения на партиции должны быть достаточно простыми, чтобы планировщик мог без проблем отбрасывать ненужные. Используйте простые проверки на эквивалентность для партиционирования по списку, или простые проверки на вхождения в интервалы для партиционированию по интервалам, как показано в предыдущих примерах. Есть хорошее эмпирическое правило, по которому ограничения на партиции должны состоять только из сравнений партиционированных колонок и констант с использованием операторов, индексируемых в B-дереве. Это применимо даже к партиционированным таблицам, потому что ключами партиционирования могут быть только колонки, индексируемые в B-дереве (Это не проблема, если вы используете декларативное партиционирование, так как планировщик достаточно легко обрабатывает автоматически сгенерированные ограничения.)
      • Все ограничения во всех партициях главной таблицы (англ. «master table») проверяются при процедуре исключения по ограничению, так что большое число партиций, вероятно, значительно увеличит время выполнения запроса. Партиционирование с использованием представленных выше техник хорошо работает с чуть больше чем сотней партиций. Не пытайтесь использовать много тысяч партиций. [Источник 9]

      Сравнение обычной и партицированной таблицы

      Для начала, скачаем и запустим Docker-контейнер с postgres

      Переходим в консоль контейнера

      Меняем пользователя на postgres

      Далее для работы потребуются две утилиты — psql и pgbench.

      С помощью первой утилиты можно выполнять запросы к БД прямо из консоли. С помощью второй — тестировать производительность запросов.

      Инициализируем pgbench следующей командой:

      Создастся таблица pgbench_accounts, содержащая 60000000 записей, которая в дальнейшем будет партиционирована.

      Запустим тест на производительность в цикле. Каждые 10 секунд отчёт будет сохраняться в файл. Для этого потребуется следующий shell-скрипт, который назовём logging.sh:

      Необходимо скопировать лог-файл из контейнера на основную систему для дальнейшего анализа.

      Создание партиций в psql:

      Создадутся 67 таблиц, наследованных от pgbench_accounts, которые будут использованы под партиции.

      Проверка, что ограничения установлены корректно:

      Если всё сделано правильно, появится такое сообщение:

      Создание функции выбора партиции и триггера операции вставки в psql:

      С помощью psql создадим sql-скрипт, который будет перемещать данные последовательно по 1000 строк из основной таблицы в партиционированную. Параллельно запустим скрипт logging.sh, который будет замерять производительность. Таким образом моделируется добавление партиции к уже существующей огромной таблице без прерывания работоспособности БД. [Источник 10]

      Запускаем перемещение данных:

      В другом окне запускаем logging.sh, предварительно удалив предыдущий лог-файл pgbench.log:

      После окончания перемещения данных копируем получившийся лог-файл на основную машину. Проверяем, что данные перенесены корректно, и основная таблица пуста.

      Должно появиться сообщение, что в таблице 0 записей.

      Далее запускаем тест производительности на партиционированных данных и по результатам строим график распределения среднего запросов в секунду в десятисекундном интервале.

      Как видно, среднее число запросов сократилось после партиционирования приблизительно в два раза, с 500 до 250 транзакций в секунду.. Данный результат можно объяснить тем, что сама БД имеет небольшой объём (порядка 11 Гб), поэтому прироста производительности не наблюдается. Эти данные получены на тесте-аналоге TPC-B, встроенном в pgbench.

      Наибольший прирост производительности достигается тогда, когда таблица индексов не влезает в оперативную память, и запросы выполняются в основном к маленькому подмножеству партиций. Основной таблица при этом содержит миллиарды записей. [Источник 11]

      Установка ограничения для двух уникальных полей в PostgreSQL

      Я новичок в postgres. Интересно, какой способ PostgreSQL установить ограничение для нескольких уникальных значений (так что каждая пара будет уникальной). Должен ли я создавать поля INDEX для bar и baz ?

      Если нет, что это правильный способ? Спасибо заранее.

      Вы можете делать то, о чем вы уже думаете: создать уникальное ограничение для обоих полей. Таким образом, уникальный индекс будет создан за кулисами, и вы получите нужное поведение. Кроме того, эту информацию можно подобрать с помощью information_schema , чтобы сделать некоторые метаданные, которые при необходимости вызывают необходимость того, что оба должны быть уникальными. Я бы рекомендовал этот вариант. Вы также можете использовать триггеры для этого, но уникальное ограничение лучше подходит для этого конкретного требования.

      Если каждое поле должно быть уникальным для себя, создайте уникальные индексы для каждого поля. Если они должны быть уникальными только в комбинации, создайте единый уникальный индекс для обоих полей.

      Не забудьте установить каждое поле NOT NULL, если оно должно быть. NULL никогда не уникальны, поэтому может произойти что-то подобное:

      и не получится ошибка. Потому что два NULL не уникальны.

      Илон Маск рекомендует:  MySQLdump справочник опций и параметров
  • Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
    Кодинг, CSS и SQL