PostgreSQL *

Введение

Свершилось!

CREATE TABLE cats (
    id serial,
    cname varchar(20),
    ctype varchar(20),
    primary key(id)
);

С тех пор как PostgreSQL начал поддерживать NoSQL (посредством HStore, JSON и JSONB), вопрос о том, когда использовать PostgreSQL в реляционном режиме, а в каких в режиме NoSQL, стал подниматься достаточно часто. Получится ли у вас полностью отказаться от традиционных структур таблиц и работать с представлениями документов в будущем? Смешивать ли оба подхода? Ответ на этот вопрос не удивителен — все зависит от многих факторов. Каждая новая модель хранения данных включая Hstore, JSON и JSONB имеет свои идеальные варианты применения. Тут мы копнём глубже и узнаем об особенностях каждой из них и посмотрим когда что использовать

«Развитие ветки PHP-7», Дмитрий Стогов, Zend Technologies

• prepared statements
• scrollable cursors
• partial iteration результатов запроса
• автоматического кодирования и декодирования составных типов, массивов и их сочетания
• интуитивно понятной поддержки пользовательских типов

В процессе развития проекта периодически появляется необходимость обмена данными между серверами баз данных. Предположим, у нас есть источник данных в виде SQL Server и удалённый PostgreSQL сервер, на котором эти данные должны оказаться. После добавления удалённого сервера в качестве linked server, можно делать запросы вида:

INSERT INTO RemotePG...RemoteTable (RecordID, RecordName) VALUES (1,'Test string');

Проблема в том, что такие запросы выполняются очень долго. Если перед нами стоит задача выгрузить десятки и сотни тысяч записей, то время на выполнение стремится к бесконечности. Рассмотрим два с половиной способа вставить данные в таблицу на linked server и сравним время выполнения.

Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
  FROM books
  WHERE stock>(SELECT avg(stock)
    FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

В какой-то момент разработки проекта встал вопрос поиска по большому количеству текстов. Причем, тексты имеют различную длину: от твиттов до больших статей. Сначала, основным поисковым движком был выбран встроенный в Postgres _tsvector. Для поиска по простым правилам его было вполне достаточно. Массив текстов рос с большой скоростью, а правила поиска усложнялись, поэтому встроенный движок уже не покрывал требований.

Да, существует sphinx, у него есть отличная интеграция с Postgres, но была цель найти решение для использования elasticsearch с Postgres. Почему? elasticsearch показывал хорошие результаты в некоторых case-ах проекта. Да и уже был сервер с ним для хранения логов logstash-а. Также было желание найти такой инструмент, который полностью возьмет на себя синхронизацию данных.

В результате всего на просторах сети был найден проект ZomboDb, который как раз подходил под требования.