Postgre的规则系统

本文主要是介绍Postgre的规则系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

规则系统位于解析器和规划器之间，它将解析器输出的查询树经过用户自定义的重写规则处理后，输出新的查询树给规划器。

查询树是一个SQL语句的一种内部表示，一般会被分解为如下部分：

1. 命令类型：表示哪一种命令产生的查询树，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE
2. 范围表：指命令作用于某个表或视图，例如select … from 后的内容。查询树中，范围表项使用编号而不是名称来引用
3. 结果关系：是指向范围表的索引，它标识了该查询的结果应该去哪个关系。SELECT查询没有结果关系，INSERT、UPDATE和DELETE命令，结果关系是修改要进行的表
4. 目标列表：是一个表达式的列表，它定义了查询的结果。例如SELECT和FROM之间的表达式
5. 条件：查询的条件是一个表达式，它说明对最终结果行的操作（INSERT、UPDATE、DELETE或SELECT）是否应该被执行的布尔值，对应于一个SQL语句的WHERE子句。

规则

规则就是在指定表上执行指定动作的时候，定义执行一些额外的动作。其创建方式如下

CREATE [ OR REPLACE ] RULE name AS ON eventTO table [ WHERE condition ]DO [ ALSO | INSTEAD ] { NOTHING | command | ( command ; command ... ) }

当查询树的结果关系、命令类型和规则的条件相匹配时，规则系统就会应用更新规则。如下所示创建shoelace_log表用于记录发生改变的日志，当操作UPDATE作用于shoelace_data表时触发规则，写入日志记录

CREATE TABLE shoelace_log (sl_name    text,          -- 改变的鞋带sl_avail   integer,       -- 新的可用值log_who    text,          -- 谁做的log_when   timestamp      -- 何时做的
);CREATE RULE log_shoelace AS ON UPDATE TO shoelace_data		--发生更新时触发规则WHERE NEW.sl_avail <> OLD.sl_avail						--新旧值不同DO INSERT INTO shoelace_log VALUES (					--向日志表中插入记录项NEW.sl_name,NEW.sl_avail,current_user,current_timestamp);

当用户执行如下更新语句时就会触发规则

UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 6 WHERE sl_name = 'sl7';

INSTEAD直接用规则中定义的动作替代原始查询树中的对规则所在表的引用，例如下面使用NOTHING替换所有对shoe_ins_protect 的INSERT操作，以防止对其的插入操作。

CREATE RULE shoe_ins_protect AS ON INSERT TO shoeDO INSTEAD NOTHING;

而对于ALSO规则，情况就复杂一些。
对于INSERT，原始查询在规则动作执行之前完成，这样可以保证规则动作能引用插入的行;
对于UPDATE/DELETE，原始查询在规则动作之后完成，这样能保证规则动作可以引用将要更新或者删除的元祖。

上面的UPDATE语句经过规则系统处理后会先后输出如下两个查询树

INSERT INTO shoelace_log VALUES (			-- 生成的规则查询树shoelace_data.sl_name, 6,			-- 将NEW、OLD替换为对应表current_user, current_timestamp )FROM shoelace_dataWHERE 6 <> shoelace_data.sl_avail			-- 规则条件AND shoelace_data.sl_name = 'sl7';		-- 加入原查询树的条件UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 6		-- 原始查询树WHERE sl_name = 'sl7';

当一个规则系统处理完生成查询树后，会将结果再次传递给规则系统，并继续检测并应用其他的规则，直到应用完所有的规则。

规则的权限

如下所示，通过视图取出一部分phone_data中非private的数据作为phone_number视图，然后将视图的SELECT权限赋予assistant，这样assistant就有权限访问所需要的数据了

CREATE TABLE phone_data (person text, phone text, private boolean);
CREATE VIEW phone_number ASSELECT person, CASE WHEN NOT private THEN phone END AS phoneFROM phone_data;
GRANT SELECT ON phone_number TO assistant;

可以对视图添加security_barrier属性防止恶意选择的函数和操作符通过行被传递，从而提供行级安全

CREATE VIEW phone_number WITH (security_barrier) ASSELECT person, phone FROM phone_data WHERE phone NOT LIKE '412%';

视图与规则

PostgreSQL中的视图其实也是通过规则系统来实现的。例如下面的语句

CREATE VIEW myview AS SELECT * FROM mytab;

实际上是通过如下语句实现的：

CREATE TABLE myview (same column list as mytab);
CREATE RULE "_RETURN" AS ON SELECT TO myview DO INSTEADSELECT * FROM mytab;

例如创建三个初始表：

CREATE TABLE shoe_data (shoename   text,          -- 主键sh_avail   integer,       -- 可用的双数slcolor    text,          -- 首选的鞋带颜色slminlen   real,          -- 最小鞋带长度slmaxlen   real,          -- 最大鞋带长度slunit     text           -- 长度单位
);CREATE TABLE shoelace_data (sl_name    text,          -- 主键sl_avail   integer,       -- 可用的双数sl_color   text,          -- 鞋带颜色sl_len     real,          -- 鞋带长度sl_unit    text           -- 长度单位
);CREATE TABLE unit (un_name    text,          -- 主键un_fact    real           -- 转换到厘米的参数
);

在此基础上定义视图

CREATE VIEW shoelace ASSELECT s.sl_name,s.sl_avail,s.sl_color,s.sl_len,s.sl_unit,s.sl_len * u.un_fact AS sl_len_cmFROM shoelace_data s, unit uWHERE s.sl_unit = u.un_name;

当需要执行SELECT * FROM shoelace时会首先被解析器解释并生成下面的查询树：

SELECT shoelace.sl_name, shoelace.sl_avail,shoelace.sl_color, shoelace.sl_len,shoelace.sl_unit, shoelace.sl_len_cmFROM shoelace shoelace;

然后查询树会交给规则系统对视图shoelace进行解析，结果如下

SELECT shoelace.sl_name, shoelace.sl_avail,shoelace.sl_color, shoelace.sl_len,shoelace.sl_unit, shoelace.sl_len_cmFROM (SELECT s.sl_name,s.sl_avail,s.sl_color,s.sl_len,s.sl_unit,s.sl_len * u.un_fact AS sl_len_cmFROM shoelace_data s, unit uWHERE s.sl_unit = u.un_name) shoelace;

在使用UPDATE语句对数据库进行更新时，通过当前元组 ID（CTID）标识需要被更新的元组，它是一个系统列，包含行所在的文件块编号和在块中的位置，可以被用来检索要被更新数据的原始行

物化视图

PostgreSQL中的物化视图像视图一样使用了规则系统，主要区别是物化视图不能直接被更新，需要手动更新

REFRESH MATERIALIZED VIEW mymatview;

通过使用物化视图，对数据的访问要快于直接访问底层表或普通视图。但是在物化视图中的数据并不能保证是最新的，因此适用于OLAP（Online Analytical Processing ）场景中，对实时性要求不高，但需要对某些数据进行经常访问。

触发器与规则

许多用触发器实现的事情同样也可以用PostgreSQL的规则系统来实现

规则和触发器的区别：触发器的执行对象是一个个元组，对涉及的每一个元组都要执行一次操作，而规则是对查询树的修改或者重写，涉及的层次要比触发器高。因此，如果在一个语句中涉及到多个元组，显然规则的效率要高得多。但是触发器在概念上要比规则简单，易于编写和实现。

在使用索引的情况下，规则比触发器发挥更大作用。例如要删除computer表中所有 2000 个hostname以old开头的元组，触发器会为要被删除的 2000 个旧计算机中的每一个调用，并且会导致在computer上的一次索引扫描和software上的 2000 次索引扫描。而采用规则将会使用两个使用索引的命令来完成。

这篇关于Postgre的规则系统的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---