2016 年开发者应该掌握的十个 Postgres 技巧（2016年属什么生肖）

2016 年开发者应该掌握的十个 Postgres 技巧（2016年属什么生肖）

【编者按】作为一款开源的对象—关系数据库，Postgres 一直得到许多开发者喜爱。近日，Postgres 正式发布了9.5版本，该版本进行了大量的修复和功能改进。而本文将分享10个 Postgres 使用技巧，旨在让开发者能更加灵活和高效地使用这个数据库。

CTE 允许你做一些很棒的事情，比如递归查询，即使是用在一些最简单的语句操作上，CET 都会有很出色的表现。 CTE 可以认为是在单个 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 或 CREATE VIEW 语句的执行范围内定义的临时结果集。CTE 与派生表类似，具体表现在不存储为对象，并且只在查询期间有效。与派生表的不同之处在于，CTE 可自引用，还可在同一查询中引用多次。这样开发者就可以更容易地创建可读查询。

开发者在创建 SQL 语句的时候，往往会有很多行，有的甚至超过上百行，而通过使用4-5个 CETs 后，语句会缩短很多，这样就很容易提高语句的可读性，尤其是对于新人来说。

2.安装一个.psqlrc

如果安装了 bashrc、vimrc 等文件，那为什么不对 Postgres 做些同样的操作呢？下面这些设置都非常棒，你不妨试试：

通过默认来获得更好的格式；

使用\pset null ¤，让 null 更形象化；

默认设置\timing on来显示 SQL 执行时间；

自定义提示\set PROMPT1'%[3[33;1m%]%x%[3[0m%]%[3[1m%]%/%[3[0m%]%R%# '；

根据名称来保存你常用的运行语句。

下面是笔者的 psqlrc 设置：

\set QUIET 1\pset null '¤'-- Customize prompts\set PROMPT1 '%[3[1m%][%/] # '\set PROMPT2 '... # '-- Show how long each query takes to execute\timing-- Use best available output format\x auto\set VERBOSITY verbose\set HISTFILE ~/.psql_history- :DBNAME\set HISTCONTROL ignoredups\set COMP_KEYWORD_CASE upper\unset QUIET

3. 通过 pgstatstatements 来查看需要进行索引的地方

pg_stat_statements 可能是开发者提高数据库性能最有价值的工具。一旦启用（还有extension pgstatstatements），它便会自动记录数据库的所有查询记录以及它们所花费的时间。这样，你就很容易优化查询语句，提高性能。

SELECT (total_time / 1000 / 60) as total_minutes, (total_time/calls) as average_time, query FROM pg_stat_statements ORDER BY 1 DESC LIMIT 100;

4. ETL 有点慢，用 FDWs

如果有大量的微服务或不同的应用程序，那么可能需要很多不同的数据库来支持它们。默认情况是创建一些数据仓库并通过 ETL 连接，但是这样做有时候太重度了。这时候，你只需要将数据库一次性集中在一起，或者在少数情况下，外部数据封装器可以允许你跨多个数据库查询，比如 Postgres 到Postgres，或者是 Postgres 到 Mongo 或 Redis 数据库之类。

5. array和array_agg

在开发应用程序时，很少会完全不用 arrays，而在数据库中同样如此。Arrays 可以看作是 Postgres 里的另一个数据类型，并拥有一些杀手级应用，比如博文标签这些。

但是，即使你不把 arrays 当做数据类型使用，也常常需要像一个 array 那样汇总一些数据，中间用逗号隔开。类似下面这样，你可以轻松汇总用户清单：

SELECT users.email,array_to_string(array_agg(projects.name), ',')) as projectsFROMprojects,tasks,usersWHERE projects.id = tasks.project_idAND tasks.due_at > tasks.completed_atAND tasks.due_at > now()AND users.id = projects.user_idGROUP BY users.email

6.慎重使用 materialized views

你可能不熟悉 materialized views（物化视图），materialized views 是包括一个查询结果的数据库对像。所以，它是一些查询或「view」的一个物化的或基本的快照版本。在最开始的物化版本中，会在 Postgres 建立一个常请求，但整体是不可用的。那是因为当你锁定事务的时候，有可能会阻碍一些其它读取和活动。

现在已经好很多，但仍然缺乏一些开箱即用的工具来进行刷新。这也就意味着你必须安装一些调度任务或 cron 作业来定期刷新物化视图。如果你目前正在开发一些报告或者 BI 应用程序，那么你还是需要使用物化视图的。它们的可用性正在不断提升，所以，Postgres 已经知道如何自动化刷新它们。

7.窗口函数

窗口函数（Windows fuction）可能仍然是 SQL 中较复杂且很难理解的东西。总之，它们会让你排序一个查询结果，然后进行一行到玲一行的计算，如果没有 SQL PL，这些东西会很难做。不过，你可以做一些非常简单的操作，比如排名，基于某些值对结果进行排序；复杂些的，比如计算环比增长数据。

8.针对数据透视表的一个更简单方法

在 Postgres 中，Table_func 通常是作为计算一个数据透视表的引用方式。不幸地是，这个使用起来相当困难的，更为基础的用法是与原始 SQL 一起使用。在 Postgres 9.5 中已经进行了改进，用起来会方便很多。但在此之前，你汇总每个条件的结果不是 false 就是 true ，最后合计为更简单的推理：

select date, sum(case when type = 'OSX' then val end) as osx, sum(case when type = 'Windows' then val end) as windows, sum(case when type = 'Linux' then val end) as linuxfrom daily_visits_per_osgroup by dateorder by datelimit 4;

9.PostGIS

PostGIS 可以说是所有 GIS 数据库中最好的一个了。事实上，开发者获得的所有 Postgres 标准会使它更加强大——一个最好的例子是来自 Postgres 近年来的 GiST 索引，它给 PostGIS 提供了极大的性能提升。 如果你现在正在做一些与地理空间数据有关的事情，并且需要一些比 earth_distance 扩展更好用的工具，那么 PostGIS 就是你最佳选择。

10.JSONB