PostgreSQL 9.5,带来 UPSERT 等新特性
PostgreSQL 9.5于2016年1月7日正式发布,此版本主要带来了以下几个方面的特性: UPSERT, Row Level Security, and Big Data
1)UPSERT
UPSERT是INSERT, ON CONFLICT UPDATE的简写,简而言之就是:插入数据,正常时写入,主键冲突时更新。以下给个简单的例子:
--创建测试表,并插入一条数据。
CREATE TABLE customer (cust_id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT);
INSERT INTO customer VALUES (100, ’Big customer’); --常规INSERT语句,主键冲突,报错。
INSERT INTO customer VALUES (100, ’Non-paying customer’);
ERROR: duplicate key value violates unique constraint
"customer_pkey"
DETAIL: Key (cust_id)=(100) already exists.
--新特性,主键冲突时,自动更新数据。
INSERT INTO customer VALUES (100, ’Non-paying customer’)
ON CONFLICT (cust_id) DO UPDATE SET name = EXCLUDED.name; SELECT * FROM customer;
cust_id | name
---------+---------------------
100 | Non-paying customer
2)Row Level Security
行级安全控制,看代码:
--创建测试表,并开启行级别安全策略
CREATE TABLE orders (id INTEGER, product TEXT,
entered_by TEXT);
ALTER TABLE orders ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
CREATE POLICY orders_control ON orders FOR ALL TO PUBLIC
USING (entered_by = CURRENT_USER);
GRANT ALL ON TABLE orders TO PUBLIC;
--创建两个用户
CREATE USER emp1;
CREATE USER emp2;
--分别插入一条数据
SET SESSION AUTHORIZATION emp1;
INSERT INTO orders VALUES (101, ’fuse’, CURRENT_USER);
SET SESSION AUTHORIZATION emp2;
INSERT INTO orders VALUES (102, ’bolt’, CURRENT_USER);
--使用超级用户,可以看到所有纪录。
SET SESSION AUTHORIZATION postgres;
SELECT * FROM orders;
id | product | entered_by
-----+---------+------------
101 | fuse | emp1
102 | bolt | emp2 --普通账号只能看到自己的纪录。
SET SESSION AUTHORIZATION emp1;
SELECT * FROM orders;
id | product | entered_by
-----+---------+------------
101 | fuse | emp1
SET SESSION AUTHORIZATION emp2;
SELECT * FROM orders;
id | product | entered_by
-----+---------+------------
102 | bolt | emp2
3)Big Data
3.1)BRIN Indexing
一种占用空间特别小的索引,适合超大数据量且自然排序(如:id递增)的表。
看例子:
CREATE TABLE brin_example AS
SELECT generate_series(1,100000000) AS id; CREATE INDEX btree_index ON brin_example(id);
CREATE INDEX brin_index ON brin_example USING brin(id); SELECT relname, pg_size_pretty(pg_relation_size(oid))
FROM pg_class
WHERE relname LIKE ’brin_%’ OR relname = ’btree_index’
ORDER BY relname; relname | pg_size_pretty
--------------+----------------
brin_example | 3457 MB
btree_index | 2142 MB
brin_index | 104 kB
--以上三行是关键,看大小!!!
3.2)Faster Sorts
使用了一种叫做“abbreviated keys”的算法,使得对varchar(),text和NUMERIC()几种类型排序更快,查询提速2~12倍,索引创建提速20倍。
3.3)CUBE, ROLLUP and GROUPING SETS
聚集函数类sql更好写了,OLAP更方便。代码例子太长,就不贴了。
3.4) Foreign Data Wrappers (FDWs)
外部数据包装,
上代码:
--以前得这个写
CREATE FOREIGN TABLE remote.customers (
id int NOT NULL,
name text,
company text,
registered_date date,
expiry_date date,
active boolean,
status text,
account_level text) SERVER dest_server OPTIONS (schema_name 'public');
CREATE FOREIGN TABLE remote.purchases (
id int NOT NULL,
purchase_time timestamptz,
payment_time timestamptz,
itemid int,
volume int,
invoice_sent boolean) SERVER dest_server OPTIONS (schema_name 'public'); --9.5可以这么写
IMPORT FOREIGN SCHEMA public
FROM SERVER dest_server INTO remote;
--其他写法
IMPORT FOREIGN SCHEMA public
EXCEPT (reports, audit)
FROM SERVER dest_server INTO remote;
IMPORT FOREIGN SCHEMA public
LIMIT TO (customers, purchases)
FROM SERVER dest_server INTO remote;
3.5)TABLESAMPLE
方便对数据进行抽样。
上代码:
--抽样10%数据
select * from ts_test tablesample system(10);
PostgreSQL越来越强大了。种种迹象来看(BRUCE MOMJIAN说的),PostgreSQL正在朝着多方向发展:
1)Big data大数据:BRIN的支持,Foreign Data Wrappers支持。
2)Data analytics 数据分析:grouping sets, cube, rollup的支持
3)Large
servers :Faster Sorts,Hashing性能改善,多核大内存支持更好,比如:IBM POWER-8, having 24
cores, 192 hardware threads, and 492GB RAM环境下,TPS达到40万。
4)NoSQL:JSONB相关支持,单机性能是MongoDB的好几倍。
以上示例代码来自以下:
Gulcin Yildirim: Tablesample In PostgreSQL 9.5
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