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FALANDO "POSTGRÊS"DICKSON S. GUEDES
22° PYTHONFLORIPA MEETUPhttps://youtu.be/tB0uNqjwbX8?t=7h14m57s
BEGIN TRANSACTION;Por que estamos aqui hoje?
AVISO IMPORTANTEEsta palestra conterá cenas fortes de assassinato às boas
práticas de códigos.
Também conterá códigos que provocarão os mais diferentesestímulos musculares em sua face. `(leia-se "sua face" mesmo,
e não "seu feice")
Existe o risco de que alguns paradigmas seus sejamquebrados.
Você pode querer começar a se retirar… tudo bem…
EMACS ROCKS!Esta palestra é totalmente escrita e apresentada utilizando oeditor de texto Emacs com org-mode `(leia-se "não vai ter
memes")
e este talvez seja o primeiro paradigma a ser quebrado…
Além de uma tela preta e apresentação em texto você verácódigos em Python e em SQL sendo reproduzidos aqui dentro
mesmo…
PS: ainda dá tempo de sair…
SEM MEMES?
VAMOS ENTÃO COMEÇAR?A language that doesn't affect the way you think about
programming, is not worth knowing. - Alan Perlis
Então vamos conhecer um pouco mais das relações entre oPython e o Elefante?
LICENÇA
PADRÕES
PEP1-8: Guidelines, Code Style, …20: The Zen of Python248: Database API Spec v1.0249: Database API Spec v2.0257: Docstring
SQL (ISO/IEC)92: CLI, PSM, DATETIME, UNION, …,INFORMATION_SCHEMA, CAST, …1999: MED, OLB, JRT, GROUP BY, ROLLUP, WITHRECURSIVE2003: XML, Window Functions, SEQUENCES, MERGE*2006: XML, XQuery2008: TRUNCATE, Partitioned JOIN2011: Temporal2016: JSON, Row Pattern Matching
DOCUMENTAÇÃOhttps://www.postgresql.org/docs/https://www.postgresql.org/docs/current/static/index.htmlhttps://www.postgresql.org/docs/9.6/static/index.htmlhttps://www.postgresql.org/docs/9.5/static/index.html
OOrespirem …
EXTENSIBILIDADE
ESTENDENDO PYTHONPython
import spamstatus = spam.system("ls -l")
C#include <Python.h>
static PyObject *spam_system(PyObject *self, PyObject *args){ const char *command; int sts;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command)) return NULL; sts = system(command); return Py_BuildValue("i", sts);}
ESTENDENDO POSTGRESQL
VIA CATÁLOGO# \dt pg_catalog. List of relations Schema | Name | Type | Owner ------------+-------------------------+-------+---------- pg_catalog | pg_aggregate | table | postgres ... pg_catalog | pg_class | table | postgres ... pg_catalog | pg_database | table | postgres pg_catalog | pg_foreign_data_wrapper | table | postgres pg_catalog | pg_foreign_server | table | postgres pg_catalog | pg_foreign_table | table | postgres pg_catalog | pg_index | table | postgres ... pg_catalog | pg_language | table | postgres ... pg_catalog | pg_operator | table | postgres ... pg_catalog | pg_type | table | postgres pg_catalog | pg_user_mapping | table | postgres
FUNÇÕES, OPERADORES, TIPOS E DOMÍNIOS
Criando um dominio de dados para CPF e um operadorunário que o valida:
BEGIN;DROP SCHEMA IF EXISTS teste CASCADE;CREATE SCHEMA teste;SET search_path TO teste;
CREATE OR REPLACE FUNCTION cpf_valido(numeric)RETURNS BOOLEAN LANGUAGE SQLCOST 10IMMUTABLE STRICTAS $_$ with cpf as ( select $1 as numero ), cpf_formatado as ( select lpad(cpf.numero::text,11,'0') as numero from cpf ), matriz as ( select regexp_split_to_table( cpf_formatado.numero, E'\\s*' ) as valor from cpf_formatado ), digitos_por_posicao_1 as ( select row_number() over () as posicao, valor::int
select row_number() over () as posicao, valor::int from matriz ),
digitos_por_posicao_2 as ( select posicao - 1 as posicao, valor from digitos_por_posicao_1 ), digito_1 as ( select sum(posicao*valor) as soma, sum(posicao*valor) % 11 as resto from digitos_por_posicao_1 where posicao<=9 ), digito_2 as ( select sum(posicao*valor) as soma, sum(posicao*valor) % 11 as resto from digitos_por_posicao_2 where posicao<=9 ), cpf_esperado as ( select array_to_string(array_agg(valor),'')::numeric as numero from ( select valor from digitos_por_posicao_1 where posicao <=9 union all select resto from digito_1 union all select resto from digito_2 ) as foo ) select distinct cpf.numero = cpf_esperado.numero from cpf, cpf_esperado;$_$;
CREATE OPERATOR #? ( LEFTARG = numeric, PROCEDURE = cpf_valido);
);
CREATE DOMAIN cpf AS numeric CHECK ( cpf_valido(VALUE) );COMMIT;
E agora testar para ver como funciona…SET search_path TO teste;DROP TABLE IF EXISTS teste.pessoa;
SELECT cpf_valido(59328253241);
SELECT 59328253241 #? AS cpf_valido;SELECT 37821042773 #? AS cpf_valido;SELECT 91416742433 #? AS cpf_valido;SELECT 91416000433 #? AS cpf_valido;SELECT 37821042003 #? AS cpf_valido;SELECT NOT 37821042003 #? AS cpf_valido;SELECT NOT 91416000433 #? AS cpf_valido;
CREATE TABLE teste.pessoa ( nro_cpf cpf);
INSERT INTO teste.pessoa VALUES(88229346798);INSERT INTO teste.pessoa VALUES(45476684425);
E se eu tentar inserir CPF INVALIDO!?INSERT INTO pessoa VALUES(45076684425);INSERT INTO pessoa VALUES(81249396798);
VIA C#include "postgres.h"#include <string.h>#include "fmgr.h"#include "utils/geo_decls.h"
#ifdef PG_MODULE_MAGICPG_MODULE_MAGIC;#endif
PG_FUNCTION_INFO_V1(makepoint);Datummakepoint(PG_FUNCTION_ARGS){ /* Here, the pass-by-reference nature of Point is not hidden. */ Point *pointx = PG_GETARG_POINT_P(0); Point *pointy = PG_GETARG_POINT_P(1); Point *new_point = (Point *) palloc(sizeof(Point));
new_point->x = pointx->x; new_point->y = pointy->y;
PG_RETURN_POINT_P(new_point);}
E para o SQL reconhecer esta função, preciso criá-la em meubanco.
CREATE FUNCTION makepoint(point, point) RETURNS point AS 'DIRECTORY/funcs', 'makepoint' LANGUAGE C STRICT;
VIA LINGUAGEM_DO_SEU_CORACAO
Criar a linguagem utilizando extensão:create extension if not exists plpython2u;
create or replace function array_transpose(a float[]) returns float[]language plpython2uas $$
import numpy as np
return np.array(a).transpose()
$$;
E usar ela no SQL:select array_transpose(array[1.0, 2.0, 4.5]);
Mas com algumas limitações, as vezes:select array_transpose(array[ array[1.0, 2.0], array[4.5, 7.8]]);
ERRO: não pode converter matrizmultidimensional para lista python detalhe:
pl/python só suporta matrizesunidimensionais. contexto: função pl/python
"array_transpose"/
REPOSITÓRIO DE EXTENSÕES
PYPI
pip search …pip install ……
PGXN CLIENT
pgxn search …pgxn install ……
INTEROPERABILIDADE
LIBPQasync non-blockstream (controle de �uxo)text/binarynoti�cações assíncronas (LISTEN/NOTIFY)COPY (trasferência de dados)
PSYCOPG2Exemplo básico de execução:
import psycopg2
dbconn = psycopg2.connect(host="/var/run/postgresql", dbname="guedes")cursor = dbconn.cursor()
cursor.execute("""SELECT relnameFROM pg_classWHERE relkind='r'""")
for row in cursor.fetchall(): print("Tabela: {}".format(row[0]))
cursor.close()dbconn.close()
implementado em C, como wrapper da libpqnoti�caçõesCOPY…
criação de tipo personalizados
equivalencia de tipos Python vs PostgreSQL
from psycopg2.extensions import adapt, register_adapter, AsIs class Point(object): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def adapt_point(point): x = adapt(point.x).getquoted() y = adapt(point.y).getquoted() return AsIs("'(%s, %s)'" % (x, y)) register_adapter(Point, adapt_point) cur.execute("INSERT INTO atable (apoint) VALUES (%s)", (Point(1.23, 4.56),))
INSERT INTO atable (apoint) VALUES ('(1.23, 4.56)');
CURIOSIDADEA biblioteca psycopg2 e o cliente de linha de comando pgxn
são de autoria de Daniele Varrazzo
:|respirem …
"O POSTGRÊS"Costumamos falar em "um código Pythônico"… mas e com
SQL?
O ANINHADOR FRENÉTICO
PROBLEMASELECT ..., CASE WHEN sobrenome IS NULL THEN nome WHEN sobrenome IS NOT NULL THEN sobrenome || ',' || nome ENDFROM ...
SOLUÇÃODai você vai lá e mostra como faz…
SELECT ..., COALESCE(sobrenome || ',', '') || nomeFROM ...
O ANINHADOR FRENÉTICO II
PROBLEMASELECT ..., CASE WHEN COALESCE(endereco, '') <> '' THEN CASE WHEN COALESCE( COALESCE(endereco, '') || ' ' || COALESCE(bairro, '') ) <> ' ' THEN endereco ||' '|| bairro ELSE COALESCE(cidade, '') END ELSE COALESCE(cidade,'SEM CIDADE') ENDFROM ...LEFT JOIN ...LEFT JOIN ...
POSSÍVEL SOLUÇÃOSELECT ..., COALESCE(endereco ||' '|| bairro, cidade, 'SEM CIDADE'),FROM ...LEFT JOIN ...LEFT JOIN ...
OPA! TRÊS PARÂMETROS?SELECT ..., COALESCE(endereco ||' '|| bairro, cidade, 'SEM CIDADE'), ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ^^^^^^ ^^^^^^^^^^FROM ...LEFT JOIN ...LEFT JOIN ...
QUAL É O RESULTADO DISTO?SELECT ..., COALESCE(NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, NULL, 'SEM VALOR'), COALESCE(NULL, 'SEM VALOR'), ...FROM ...
COMO ISSO É POSSÍVEL?
???
???VARIADIC + SYNTAX SUGAR
CREATE OR REPLACE FUNCTION menor_de_todos(VARIADIC valores numeric[])RETURNS numeric AS$$ SELECT min($1[valor]) FROM generate_subscripts($1, 1) as g(valor);$$LANGUAGE SQL;
SELECT menor_de_todos(10, 11, 12, 30, -20, -30) as menor;
/* menor -------- -30(1 row)*/
Parâmetros! Não é para passar um ARRAY não!SELECT menor_de_todos(ARRAY[10, 11, 12, 30, -20, -30]) as menor; ^^^^^^ `-- assim da ruim
CONHEÇA BEM AS FERRAMENTAS QUE VOCÊ USA
O POSTGRES TEM UM TYPO JSON E UM TIPO JSONB, SABIA?E suporte índices!
{ "nome": "Joao", "endereco" : { "cep": "88000-00", "rua": "Das Saudades", "nro": 453, "bairro": "Centro" }, "dependentes": [ { "nome": "Maria", "parentesco": "esposa" }, { "nome": "Mario", "parentesco": "filho" }, { "nome": "Marina", "parentesco": "filha" } ]}
AS FUNÇÕES DE AGREGAÇÃO DO POSTGRES SÃO COMO MAP-REDUCE
https://www.postgresql.org/docs/current/static/xaggr.html
AS VEZES TEM FUNÇÕES QUE VOCÊ NEM IMAGINASELECT make_date(2017, 7, 7);
O EXPLORADOR DO DESCONHECIDO
NONE VS NULLQual é o resultado desta expressão em Python?
print(None + 1)
E qual é o resultado desta expressão no PostgreSQL?SELECT NULL + 1 as resultado;
NULL E A ARITIMÉTICA\tSELECT NULL = NULL;SELECT NULL > NULL;SELECT NULL < NULL;
O QUE É NULL?\tSELECT NULL IS NULL; => trueSELECT NULL IS DISTINCT FROM NULL; => falseSELECT NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL; => true
SELECT 1 IS NULL; => falseSELECT 1 IS DISTINCT FROM NULL; => trueSELECT 1 IS NOT DISTINCT FROM NULL; => false
TESTE DE ATENÇÃO!
LEMBRAM DA FUNÇÃO MENOR_DE_TODOS?SELECT menor_de_todos(10, 11, 12, 30, -20, -30) as menor;
E SE EU PASSAR NULL?SELECT menor_de_todos(10, 11, 12, NULL, -20, -30) as menor;
EXPLICAÇÃOmenor_de_todos(...) usa a função min(...) que éuma função de agregação e funções de agregação ignoram
NULL.
O FABRICADOR DE REGISTROS
UM REGISTRO TAMBÉM É CHAMADO DE TUPLA!SELECT ROW(10, 'JOAO', 1500.50);
DOIS REGISTROS SENDO COMPARADOS!SELECT ROW(10, 'JOAO', 1500.50) = ROW(10, 'JOAO', 1500.50); => true
SELECT ROW(10, 'JOAO', 1500.50) > ROW(9, 'PEDRO', 500.50); => true
SELECT ROW(1, 'MARIA', 1000.10) > ROW(1, 'MARIA', 1000.11); => false
SELECT ROW(100, 'JOANA', 10.60) < ROW(100, 'JOANA', NULL); => ?????
NULL!Sim, o resultado é NULL, porque o resultado é desconhecido.
:/respirem …
LEMBRA O INSERT?INSERT INTO ... VALUES (1, 'JOAO', 1500.10);
PENSA NO VALUES!/* INSERT INTO ... */ VALUES (1, 'JOAO', 1500.10); -- FUNCIONA!
VALUES É UM COMANDO SOZINHO!INSERT INTO ... SELECT codigo, nome, valor FROM tabela_temporaria;
INSERT INTO ... VALUES (1, 'JOAO', 1500.10);
VALUES (1, '...', 1500.10), (2, '...', 500.00), (3, '...', 100.00), (4, '...', 50.50), (5, '...', 3500.00);
SELECT * FROM (VALUES (1, '...', 1500.10), (2, '...', 500.00), (3, '...', 100.00), (4, '...', 50.50), (5, '...', 3500.00)) AS foo WHERE column3 > 100; -- quais registros aparecem?
PARA O INFINITO, E ALÉM
SIM, TUDO ISSO É POSSÍVELSELECT '+Infinity'::float > 99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999; => true
SELECT '-Infinity'::float < 99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999; => true
INFINITO PARA DATAS, TAMBÉM, CLARO!SELECT 'Infinity'::date > current_date; => true
INSERT INTO elemento(nome, validade) VALUES ('uranio', 'Infinity'); isto é um date _.^^^^^^^^
SELECT 'today'::interval = current_date; => true
SELECT 'yesterday'::date = 'today'::date - interval '1 day'; => true
SELECT 'tomorroy'::date = 'today'::date + interval '1 day'; => true
SELECT current_date + 'allballs'::time; => '2015-09-18 00:00:00'
E TUDO PODE SER RESCRITO COMO …SELECT date 'Infinity' > current_date; => true
INSERT INTO elemento(nome, validade) VALUES ('uranio', 'Infinity'); isto é um date _.^^^^^^^^
SELECT interval 'today' = current_date; => true
SELECT date 'yesterday' = date 'today' - interval '1 day'; => true
SELECT date 'tomorroy' = date 'today' + interval '1 day'; => true
SELECT current_date + time 'allballs'; => '2015-09-18 00:00:00'
NANANANANANANANSELECT 'NaN'::numeric + 1; => 'NaN'
LATERAL JOINSELECT conta, ultimo_movimento.valorFROM movimento mLATERAL (SELECT valor FROM movimento _m WHERE _m.conta = m.conta AND _m.data < m.data ORDER BY data DESC LIMIT 1) as ultimo_movimentoWHERE m.data = current_date AND m.conta = 1214124;
VAMOS VOLTAR UM POUCO PARA O PYTHON?antes… só mais uma coisinha ….
:)respirem …
FDW - FOREIGN DATA WRAPPERS�le_fdwpostgres_fdwmysql_fdwmongo_fdwmulticorn
FDW - UM EXEMPLO NATIVOExemplo do postgres_fdw, ou seja, um Postgres
conversando com outro…CREATE EXTENSION postgres_fdw;
CREATE SERVER servidor_de_consultas FOREIGN DATA WRAPPER postgres_fdw OPTIONS (host '10.100.1.1', dbname 'filial_sul', port '5432');
CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USERSERVER servidor_de_consultas OPTIONS (user 'consulta', password 'consulta');
CREATE FOREIGN TABLE pessoas (cpf numeric, nome varchar) SERVER servidor_de_consultas OPTIONS ( schema_name 'recursos_humanos', table_name 'tb_funcionarios');
EXPLAIN (ANALYZE,VERBOSE, BUFFERS) SELECT * FROM pessoas WHERE cpf = 1234567891;
QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------- Foreign Scan on public.pessoas (cost=100.00..118.06 rows=3 width=104) Output: cpf, nome Remote SQL: SELECT cpf, nome FROM recursos_humanos.tb_funcionarios
FROM recursos_humanos.tb_funcionarios WHERE ((cpf = 1234567891::numeric)) Planning time: 0.061 ms
Execution time: 105.232 ms(5 registros)
FDW - UM EXEMPLO MULTICORNSHOW ME THE CODE!!
–> Telegram FDW
CONCLUSÕESSaiba o quanto você sabeSaiba o quanto você ainda não sabeSaiba que jamais saberás tudo mas seja curiosoLeia e se questione: "Será que …?"Ensine o que aprendeu e …
:Dinspirem …
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