postgresql перенос строки в поле text

Postgresql перенос строки в поле text

Примечание

Таблица 9.6. Строковые функции и операторы языка SQL

Таблица 9.7. Другие строковые функции

См. также агрегатную функцию string_agg в Разделе 9.20.

Таблица 9.8. Встроенные преобразования

9.4.1. format

Функция format выдаёт текст, отформатированный в соответствии со строкой формата, подобно функции sprintf в C.

formatstr — строка, определяющая, как будет форматироваться результат. Обычный текст в строке формата непосредственно копируется в результат, за исключением спецификаторов формата. Спецификаторы формата представляют собой местозаполнители, определяющие, как должны форматироваться и выводиться в результате аргументы функции. Каждый аргумент formatarg преобразуется в текст по правилам выводам своего типа данных, а затем форматируется и вставляется в результирующую строку согласно спецификаторам формата.

Спецификаторы формата предваряются символом % и имеют форму

Тип спецификатора определяет преобразование соответствующего выводимого значения. Поддерживаются следующие типы:

s форматирует значение аргумента как простую строку. Значение NULL представляется пустой строкой.

I обрабатывает значение аргумента как SQL-идентификатор, при необходимости заключая его в кавычки. Значение NULL для такого преобразования считается ошибочным (так же, как и для quote_ident ).

Несколько примеров простых преобразований формата:

Эти примеры показывают применение полей позиция :

Спецификаторы формата %I и %L особенно полезны для безопасного составления динамических операторов SQL. См. Пример 40.1.

Источник

Курс молодого бойца PostgreSQL

Хочу поделиться полезными приемами работы с PostgreSQL (другие СУБД имеют схожий функционал, но могут иметь иной синтаксис).

Постараюсь охватить множество тем и приемов, которые помогут при работе с данными, стараясь не углубляться в подробное описание того или иного функционала. Я любил подобные статьи, когда обучался самостоятельно. Пришло время ~~отдать должное бесплатному интернет самообразованию и~~ написать собственную статью.

Данный материал будет полезен тем, кто полностью освоил базовые навыки SQL и желает учиться дальше. Советую выполнять и экспериментировать с примерами в pgAdmin‘e, я сделал все SQL-запросы выполнимыми без разворачивания каких-либо дампов.

1. Использование временных таблиц

При решении сложных задач трудно поместить решение в один запрос (хотя, многие стараются так сделать). В таких случаях удобно помещать какие-либо промежуточные данные во временную таблицу, для использования их в дальнейшем.

Такие таблицы создаются как обычные, но с ключевым словом TEMP, и автоматически удаляются после завершения сессии.

Ключ ON COMMIT DROP автоматически удаляет таблицу (и все связанные с ней объекты) при завершении транзакции.

2. Часто используемый сокращенный синтаксис Postgres

можно записать менее громоздко:

* (две тильды со звездочкой)

Поиск регулярными выражениями (имеет отличный от LIKE синтаксис)
оператор

* (одна тильда и звездочка) регистронезависимая версия

Приведу пример поиска разными способами строк, которые содержат слово text

Имя преобразования [a]	Исходная кодировка	Целевая кодировка
ascii_to_mic	SQL_ASCII	MULE_INTERNAL
ascii_to_utf8	SQL_ASCII	UTF8
big5_to_euc_tw	BIG5	EUC_TW
big5_to_mic	BIG5	MULE_INTERNAL
big5_to_utf8	BIG5	UTF8
euc_cn_to_mic	EUC_CN	MULE_INTERNAL
euc_cn_to_utf8	EUC_CN	UTF8
euc_jp_to_mic	EUC_JP	MULE_INTERNAL
euc_jp_to_sjis	EUC_JP	SJIS
euc_jp_to_utf8	EUC_JP	UTF8
euc_kr_to_mic	EUC_KR	MULE_INTERNAL
euc_kr_to_utf8	EUC_KR	UTF8
euc_tw_to_big5	EUC_TW	BIG5
euc_tw_to_mic	EUC_TW	MULE_INTERNAL
euc_tw_to_utf8	EUC_TW	UTF8
gb18030_to_utf8	GB18030	UTF8
gbk_to_utf8	GBK	UTF8
iso_8859_10_to_utf8	LATIN6	UTF8
iso_8859_13_to_utf8	LATIN7	UTF8
iso_8859_14_to_utf8	LATIN8	UTF8
iso_8859_15_to_utf8	LATIN9	UTF8
iso_8859_16_to_utf8	LATIN10	UTF8
iso_8859_1_to_mic	LATIN1	MULE_INTERNAL
iso_8859_1_to_utf8	LATIN1	UTF8
iso_8859_2_to_mic	LATIN2	MULE_INTERNAL
iso_8859_2_to_utf8	LATIN2	UTF8
iso_8859_2_to_windows_1250	LATIN2	WIN1250
iso_8859_3_to_mic	LATIN3	MULE_INTERNAL
iso_8859_3_to_utf8	LATIN3	UTF8
iso_8859_4_to_mic	LATIN4	MULE_INTERNAL
iso_8859_4_to_utf8	LATIN4	UTF8
iso_8859_5_to_koi8_r	ISO_8859_5	KOI8R
iso_8859_5_to_mic	ISO_8859_5	MULE_INTERNAL
iso_8859_5_to_utf8	ISO_8859_5	UTF8
iso_8859_5_to_windows_1251	ISO_8859_5	WIN1251
iso_8859_5_to_windows_866	ISO_8859_5	WIN866
iso_8859_6_to_utf8	ISO_8859_6	UTF8
iso_8859_7_to_utf8	ISO_8859_7	UTF8
iso_8859_8_to_utf8	ISO_8859_8	UTF8
iso_8859_9_to_utf8	LATIN5	UTF8
johab_to_utf8	JOHAB	UTF8
koi8_r_to_iso_8859_5	KOI8R	ISO_8859_5
koi8_r_to_mic	KOI8R	MULE_INTERNAL
koi8_r_to_utf8	KOI8R	UTF8
koi8_r_to_windows_1251	KOI8R	WIN1251
koi8_r_to_windows_866	KOI8R	WIN866
koi8_u_to_utf8	KOI8U	UTF8
mic_to_ascii	MULE_INTERNAL	SQL_ASCII
mic_to_big5	MULE_INTERNAL	BIG5
mic_to_euc_cn	MULE_INTERNAL	EUC_CN
mic_to_euc_jp	MULE_INTERNAL	EUC_JP
mic_to_euc_kr	MULE_INTERNAL	EUC_KR
mic_to_euc_tw	MULE_INTERNAL	EUC_TW
mic_to_iso_8859_1	MULE_INTERNAL	LATIN1
mic_to_iso_8859_2	MULE_INTERNAL	LATIN2
mic_to_iso_8859_3	MULE_INTERNAL	LATIN3
mic_to_iso_8859_4	MULE_INTERNAL	LATIN4
mic_to_iso_8859_5	MULE_INTERNAL	ISO_8859_5
mic_to_koi8_r	MULE_INTERNAL	KOI8R
mic_to_sjis	MULE_INTERNAL	SJIS
mic_to_windows_1250	MULE_INTERNAL	WIN1250
mic_to_windows_1251	MULE_INTERNAL	WIN1251
mic_to_windows_866	MULE_INTERNAL	WIN866
sjis_to_euc_jp	SJIS	EUC_JP
sjis_to_mic	SJIS	MULE_INTERNAL
sjis_to_utf8	SJIS	UTF8
windows_1258_to_utf8	WIN1258	UTF8
uhc_to_utf8	UHC	UTF8
utf8_to_ascii	UTF8	SQL_ASCII
utf8_to_big5	UTF8	BIG5
utf8_to_euc_cn	UTF8	EUC_CN
utf8_to_euc_jp	UTF8	EUC_JP
utf8_to_euc_kr	UTF8	EUC_KR
utf8_to_euc_tw	UTF8	EUC_TW
utf8_to_gb18030	UTF8	GB18030
utf8_to_gbk	UTF8	GBK
utf8_to_iso_8859_1	UTF8	LATIN1
utf8_to_iso_8859_10	UTF8	LATIN6
utf8_to_iso_8859_13	UTF8	LATIN7
utf8_to_iso_8859_14	UTF8	LATIN8
utf8_to_iso_8859_15	UTF8	LATIN9
utf8_to_iso_8859_16	UTF8	LATIN10
utf8_to_iso_8859_2	UTF8	LATIN2
utf8_to_iso_8859_3	UTF8	LATIN3
utf8_to_iso_8859_4	UTF8	LATIN4
utf8_to_iso_8859_5	UTF8	ISO_8859_5
utf8_to_iso_8859_6	UTF8	ISO_8859_6
utf8_to_iso_8859_7	UTF8	ISO_8859_7
utf8_to_iso_8859_8	UTF8	ISO_8859_8
utf8_to_iso_8859_9	UTF8	LATIN5
utf8_to_johab	UTF8	JOHAB
utf8_to_koi8_r	UTF8	KOI8R
utf8_to_koi8_u	UTF8	KOI8U
utf8_to_sjis	UTF8	SJIS
utf8_to_windows_1258	UTF8	WIN1258
utf8_to_uhc	UTF8	UHC
utf8_to_windows_1250	UTF8	WIN1250
utf8_to_windows_1251	UTF8	WIN1251
utf8_to_windows_1252	UTF8	WIN1252
utf8_to_windows_1253	UTF8	WIN1253
utf8_to_windows_1254	UTF8	WIN1254
utf8_to_windows_1255	UTF8	WIN1255
utf8_to_windows_1256	UTF8	WIN1256
utf8_to_windows_1257	UTF8	WIN1257
utf8_to_windows_866	UTF8	WIN866
utf8_to_windows_874	UTF8	WIN874
windows_1250_to_iso_8859_2	WIN1250	LATIN2
windows_1250_to_mic	WIN1250	MULE_INTERNAL
windows_1250_to_utf8	WIN1250	UTF8
windows_1251_to_iso_8859_5	WIN1251	ISO_8859_5
windows_1251_to_koi8_r	WIN1251	KOI8R
windows_1251_to_mic	WIN1251	MULE_INTERNAL
windows_1251_to_utf8	WIN1251	UTF8
windows_1251_to_windows_866	WIN1251	WIN866
windows_1252_to_utf8	WIN1252	UTF8
windows_1256_to_utf8	WIN1256	UTF8
windows_866_to_iso_8859_5	WIN866	ISO_8859_5
windows_866_to_koi8_r	WIN866	KOI8R
windows_866_to_mic	WIN866	MULE_INTERNAL
windows_866_to_utf8	WIN866	UTF8
windows_866_to_windows_1251	WIN866	WIN
windows_874_to_utf8	WIN874	UTF8
euc_jis_2004_to_utf8	EUC_JIS_2004	UTF8
utf8_to_euc_jis_2004	UTF8	EUC_JIS_2004
shift_jis_2004_to_utf8	SHIFT_JIS_2004	UTF8
utf8_to_shift_jis_2004	UTF8	SHIFT_JIS_2004
euc_jis_2004_to_shift_jis_2004	EUC_JIS_2004	SHIFT_JIS_2004
shift_jis_2004_to_euc_jis_2004	SHIFT_JIS_2004	EUC_JIS_2004

‘%text%’

* ‘%text%’

Cокращенный синтаксис	Описание	Аналог (I)LIKE
Проверяет соответствие выражению с учётом регистра	LIKE ‘%text%’
Проверяет соответствие выражению без учёта регистра	ILIKE ‘%text%’
! ‘%text%’	Проверяет несоответствие выражению с учётом регистра	NOT LIKE ‘%text%’
! * ‘%text%’	Проверяет несоответствие выражению без учёта регистра	NOT ILIKE ‘%text%’

3. Общие табличные выражения (CTE). Конструкция WITH

Очень удобная конструкция, позволяет поместить результат запроса во временную таблицу и тут же использовать ее.

Примеры будут примитивны, чтобы уловить суть.

Таким способом можно ‘оборачивать’ какие-либо запросы (даже UPDATE, DELETE и INSERT, об этом будет ниже) и использовать их результаты в дальнейшем.

b) Можно создать несколько таблиц, перечисляя их нижеописанным способом

c) Можно даже вложить вышеуказанную конструкцию в еще один (и более) WITH

По производительности следует сказать, что не стоит помещать в секцию WITH данные, которые будут в значительной степени фильтроваться последующими внешними условиями (за пределами скобок запроса), ибо оптимизатор не сможет построить эффективный запрос. Удобнее всего положить в CTE результаты, к которым требуется несколько раз обращаться.

4. Функция array_agg(MyColumn).

Значения в реляционной базе хранятся разрозненно (атрибуты по одному объекту могут быть представлены в нескольких строках). Для передачи данных какому-либо приложению часто возникает необходимость собрать данные в одну строку (ячейку) или массив.
В PostgreSQL для этого существует функция array_agg(), она позволяет собрать в массив данные всего столбца (если выборка из одного столбца).
При использовании GROUP BY в массив попадут данные какого-либо столбца относительно каждой группы.

Сразу опишу еще одну функцию и перейдем к примеру.
array_to_string(array[], ‘;’) позволяет преобразовать массив в строку: первым параметром указывается массив, вторым — удобный нам разделитель в одинарных кавычках (апострофах). В качестве разделителя можно использовать

Выдаст результат:

Выполним обратное действие. Разложим массив в строки при помощи функции UNNEST, заодно продемонстрирую конструкцию SELECT columns INTO table_name. Помещу это в спойлер, чтобы статья не сильно разбухала.

5. Ключевое слово RETURNIG *

указанное после запросов INSERT, UPDATE или DELETE позволяет увидеть строки, которых коснулась модификация (обычно сервер сообщает лишь количество модифицированных строк).
Удобно в связке с BEGIN посмотреть на что именно повлияет запрос, в случае неуверенности в результате или для передачи каких либо id на следующий шаг.

Можно использовать в связке с CTE, организую ~~безумный~~ пример.

Таким образом, выполнится удаление данных, и удаленные значения передадутся на следующий этап. Все зависит от вашей фантазии и целей. Перед применением сложных конструкций обязательно изучите документацию вашей версии СУБД! (при параллельном комбинировании INSERT, UPDATE или DELETE существуют тонкости)

6. Сохранение результата запроса в файл

У команды COPY много разных параметров и назначений, опишу самое простое применение для ознакомления.

7. Выполнение запроса на другой базе

Не так давно узнал, что можно адресовать запрос к другой базе, для этого есть функция dblink (все подробности в мануале)

Если возникает ошибка:

«ERROR: function dblink(unknown, unknown) does not exist»

необходимо выполнить установку расширения следующей командой:

8. Функция similarity

Функция определения схожести одного значения к другому.

Использовал для сопоставления текстовых данных, которые были похожи, но не равны друг другу (имелись опечатки). Сэкономил уйму времени и нервов, сведя к минимуму ручную привязку.
similarity(a, b) выдает дробное число от 0 до 1, чем ближе к 1, тем точнее совпадение.
Перейдем к примеру. С помощью WITH организуем временную таблицу с вымышленными данными (и специально исковерканными для демонстрации функции), и будем сравнивать каждую строку с нашим текстом. В примере ниже будем искать то, что больше похоже на ООО «РОМАШКА» (подставим во второй параметр функции).

Получим следующий результат:

Если возникает ошибка

«ERROR: function similarity(unknown, unknown) does not exist»

необходимо выполнить установку расширения следующей командой:

Сортируем по similarity DESC. Первыми результатами видим наиболее похожие строки (1— полное сходство).

Необязательно выводить значение similarity в SELECT, можно просто использовать его в условии WHERE similarity(c_name, ‘ООО «РОМАШКА»’) >0.7
и самим задавать устраивающий нас параметр.

P.S. Буду признателен, если подскажете какие еще есть способы сопоставления текстовых данных. Пробовал убирать регулярными выражениями все кроме букв/цифр, и сопоставлять по равенству, но такой вариант не срабатывает, если присутствуют опечатки.

9. Оконные функции OVER() (PARTITION BY ORDER BY )

Почти описав в своем черновике этот очень мощный инструмент, обнаружил ~~(с грустью и радостью)~~, что подобная качественная статья на эту тему уже существует. Не вижу смысла дублировать информацию, поэтому рекомендую обязательно ознакомиться с данной статьей (ссылка — habrahabr.ru/post/268983/, автору низкий поклон ) тем, кто еще не умеет пользоваться оконными функциями SQL.

10. Множественный шаблон для LIKE

Задача. Необходимо отфильтровать список пользователей, имена которых должны соответствовать определенным шаблонам.

Как всегда, представлю простейший пример:

Имеем запрос, который выполняет свою функцию, но становится громоздким при большом количестве фильтров.

Продемонстрирую, как сделать его более компактным:

Можно проделать интересные трюки, используя подобный подход.
Напишите в комментариях, если есть мысли, как еще можно переписать исходный запрос.

11. Несколько полезных функций

NULLIF(a,b)
Возникают ситуации, когда определенное значение нужно трактовать как NULL.
Например, строки нулевой длины ( » — пустые строки) или ноль(0).
Можно написать CASE, но лаконичнее использовать функцию NULLIF, которая имеет 2 параметра, при равенстве которых возвращается NULL, иначе выводит исходное значение.

COALESCE выбирает первое не NULL значение

GREATEST выбирает наибольшее значение из перечисленных

LEAST выбирает наименьшее значение из перечисленных

PG_TYPEOF показывает тип данных столбца

PG_CANCEL_BACKEND останавливаем нежелательные процессы в базе

12. Экранирование символов

Начну с основ.
В SQL строковые значения обрамляются ‘ апострофом (одинарной кавычкой).
Числовые значения можно не обрамлять апострофами, а для разделения дробной части нужно использовать точку, т.к. запятая будет воспринята как разделитель

результат:

Все хорошо, до тех пор пока не требуется выводить сам знак апострофа ‘
Для этого существуют два способа экранирования (известных мне)

результат одинаковый:

В PostgreSQL существуют более удобный способ использовать данные, без экранирования символов. В обрамленной двумя знаками доллара $$ строке можно использовать практически любые символы.

получаю данные в первозданном виде:

Если этого мало, и внутри требуется использовать два символа доллара подряд $$, то Postgres позволяет задать свой «ограничитель». Стоит лишь между двумя долларами написать свой текст, например:

Увидим наш текст:

Для себя этот способ открыл не так давно, когда начал изучать написание функций.

Заключение

Надеюсь, данный материал поможет узнать много нового начинающим и «средничкам». Сам я не являюсь разработчиком, а могу лишь назвать себя любителем SQL, поэтому то, как использовать описанные приемы — решать Вам.

Желаю успехов в изучении SQL. Жду комментариев и благодарю за прочтение!
UPD. Вышло продолжение

Источник