Postgres10高性能开发（5）高级SQL

WITH CTE公用表达式查询

• https://www.postgresql.org/docs/10/queries-with.html
• https://www.postgresql.org/docs/10/sql-select.html

WITH提供了一种编写辅助语句以便在更大的查询中使用的方法。这些语句（通常称为公用表表达式或CTE）可以被视为定义仅针对一个查询存在的临时表。一个在每个辅助语句WITH子句可以是SELECT，INSERT，UPDATE，或DELETE; 和WITH本身所在的主语句也可以是SELECT，INSERT，UPDATE，或DELETE

• WITH子句可以将在SQL中多次出现的SQL语句提取出来，简化SQL编写
• WITH子句无论使用多少次，都只会计算一次
  • 优点：性能比计算多次更好
  • 缺点：如果主句中有其他限制条件可以大幅加快表查找数据，使用WITH子句，在子句将无法使用该限制

WITH invoice_by_type AS ( SELECT cl_invoice_type, COUNT ( 1 ) COUNT FROM inv_t_invoice GROUP BY cl_invoice_type ),
invoice_max_type AS ( SELECT cl_invoice_type FROM invoice_by_type ORDER BY COUNT DESC LIMIT 2 ) 
SELECT
i.cl_id,i.cl_invoice_type,T.count
FROM
	inv_t_invoice i
	LEFT JOIN invoice_by_type T ON i.cl_invoice_type = T.cl_invoice_type 
WHERE
	i.cl_invoice_type IN (
SELECT
	cl_invoice_type 
FROM
	invoice_max_type)

• 有两个With子句invoice_by_type和invoice_max_type ，其中invoice_max_type用到了子句invoice_by_type

RECURSIVE

递归语法

非递归语句 UNION [ ALL | DISTINCT ] 递归语句

• 递归自引用必须出现在右侧UNION
• 每个查询只允许一次递归自引用
• 不支持递归数据修改语句

例如

WITH RECURSIVE t(n) AS (
    VALUES (1)
  UNION ALL
    SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100
)
SELECT sum(n) FROM t;

递归计算执行过程

1. 计算非递归语句，如果是UNION则先去重，将数据放入最终结果表和临时表中
2. 执行递归语句访问临时表进行查询，如果是UNION则和最终结果表去重，将数据追加到最终结果表，覆盖临时表
3. 如果临时表为空，则中断递归，否则返回第2步

需要注意防止递归出现无限循环，可以在主语句加入limit防止死循环

删除并转移数据

删除products数据并移到products_log

WITH moved_rows AS（
    DELETE FROM products 
    WHERE 
        “date”> ='2010-10-01'and 
        “date”<'2010-11-01'RETURNING 
    * 
）
INSERT INTO products_log 
SELECT * FROM moved_rows;

同时删除两张表数据，返回的影响行数是bar表行数

WITH t AS(
    DELETE FROM foo 
)
DELETE FROM bar;

强制主句在WITH子句后执行

如果主句没有使用WITH子句，主句和子句的执行顺序无法确定

WITH t AS (
    UPDATE products SET price = price * 1.05
    RETURNING *
)
SELECT * FROM products;

可通过RETURNING *强制在主句中使用WITH子句，实现先执行用WITH子句，再执行主句

WITH t AS (
    UPDATE products SET price = price * 1.05
    RETURNING *
)
SELECT * FROM t;

CLUSTER聚类表

https://www.postgresql.org/docs/10/sql-cluster.html

将当前表转为索引聚类表，索引聚类表将数据和索引存储在一起，可以加快通过索引访问数据的速度

使用指定索引聚类表

CLUSTER [VERBOSE] table_name [ USING index_name ]

聚类所有表

CLUSTER [VERBOSE] 

索引聚类表不能在事物中执行

• 如果有新增行，新行不会按索引排序
• 如果原连续存储空间不足，更新行可能也不会按索引排序

可以通过命令重建索引聚类表，保障所有行按索引顺序

Window Functions

https://www.postgresql.org/docs/10/tutorial-window.html

取得员工部门，员工编号，本部门平均工资

SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;

#Result
  depname  | empno | salary |          avg          
-----------+-------+--------+-----------------------
 develop   |    11 |   5200 | 5020.0000000000000000
 develop   |     7 |   4200 | 5020.0000000000000000
 develop   |     9 |   4500 | 5020.0000000000000000
 develop   |     8 |   6000 | 5020.0000000000000000
 develop   |    10 |   5200 | 5020.0000000000000000
 personnel |     5 |   3500 | 3700.0000000000000000
 personnel |     2 |   3900 | 3700.0000000000000000
 sales     |     3 |   4800 | 4866.6666666666666667
 sales     |     1 |   5000 | 4866.6666666666666667
 sales     |     4 |   4800 | 4866.6666666666666667
(10 rows)

取得员工部门，员工编号，薪资，部门内薪资排名

SELECT depname, empno, salary,
       rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC)
FROM empsalary;

并行查询

并行查询允许一个SQL同时使用多个CPU加快查询速度，主要用于OLAP场景