Вы не любите кошек? Да вы просто не умеете их готовить! (с) Альф
При проектировании достаточно объёмных реляционных баз данных часто принимается решение об отступлении от нормальной формы — «денормализации». 
В предыдущей статье мой коллега Дмитрий Васильев описал настройку интеграции PostgreSQL с MySQL и описал, как более эффективно выполнять некоторые запросы.
В этой статье я хотел бы описать настройку подключения PostgreSQL, работающего под управлением Linux, к MS SQL Server. А также, как импортировать все таблицы определенной схемы базы данных MS SQL Server в PostgreSQL без описания структуры каждой таблицы.
Многие пользуются Аксесом… даже в продакшене… даже по сей день. Посему, случаются моменты, когда кому-то захочется подключиться к этой БД из какого-нибудь неожиданного места. Например с юниксового сервера. Конечно же, подключиться захочется не просто так, а для использования данных из Аксеса в веб-приложении. И, без всякого сомнения, появится желание использовать эти данные совместно с информацией из других, более современных БД.
Нередко бывает так, что в большом проекте в силу тех или иных причин — зачастую исторических, хотя бывает по-всякому — его части могут использовать различные СУБД для хранения и поиска критически важных данных. В числе прочего, этому разнообразию способствует конкуренция и развитие технологий, но, так или иначе, взаимодействие между СУБД описывает стандарт SQL/MED 2003 (Management of External Data), который вводит определение Foreign Data Wrappers (FDW) и Datalink.
Первая часть стандарта предлагает средства для чтения данных как набора реляционных таблиц под управлением одного или нескольких внешних источников; FDW также может представлять возможность использовать SQL-интерфейс для доступа к не SQL данным, таким, как файлы или, например, список писем в почтовом ящике. Вторая часть, Datalink, позволяет управлять удаленным SQL-сервером.
Эти две части были реализованы еще в PostgreSQL 9.1 и называются FDW и dblink соответственно. FDW в PostgreSQL сделан максимально гибко, что позволяет разрабатывать wrapper'ы для большого количества внешних источников. В настоящее время мне известны такие FDW, как PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MySQL, Cassandra, Redis, RethinkDB, Ldap, а также FDW к файлам типа CSV, JSON, XML и т.п.
В нашей статье мы поговорим о том, как настроить подключение PostgreSQL к MySQL и эффективно выполнять получающиеся запросы.
В этой статье я хотел бы рассказать о том, как выглядит процесс разработки PostgreSQL глазами одного из контрибьютеров в этот самый PostgreSQL. Заниматься разработкой этой СУБД я начал в декабре 2015 года, когда устроился работать в компанию Postgres Professional. То есть, не так уж давно. А значит, еще свежи воспоминания о моментах, которые поначалу казались мне не вполне очевидными. Хотелось бы их законспектировать, чтобы новым людям, приходящим в нашу команду, а также всем тем, кто желает попробовать себя в роли разработчика открытой реляционной СУБД, было легче. Я расскажу о том, как выглядит процесс разработки PostgreSQL, какие инструменты я использую в своей повседневной работе, как следует оформлять патчи, и так далее. Заинтересовавшихся прошу проследовать под кат.
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
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.
