《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(中)

简介: 《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(中)

更多精彩内容,欢迎观看:《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(上):

https://developer.aliyun.com/article/1222912?groupCode=certification


1. 权限管理

 

权限管理支持从实例、数据库、schema到object权限的控制。

 

1) 逻辑结构及其权限关系

 

实例权限:实例连接鉴权。

数据库权限:grant赋予是否允许连接或创造schema的权限和Revoke回收。

 

数据库级别权限包括:

是否允许连接数据库。

 是否允许在数据库中创建schema。

 默认允许public角色连接,即允许任何人连接。

 默认不允许除了超级用户和owner之外的任何人在数据库中创建schema。

 默认会自动创建名为public的schema,且允许任何人在里面创建对象。

 

schema权限:grant赋予允许查询schema中的对象和revoke回收。

 

schema级别权限包括:

 是否允许查看schema中的对象;

 是否允许在schema中创建对象;

 默认情况下新建的schema的权限不会赋予给public角色,因此除了超级用户和owner,任何人都没有权限查看schema中的对象或者在schema中新建对象。

 

object权限:grant赋予和revoke回收。

 

2) 权限管理:授予和撤销权限

 

授予权限的关键字:GRANT

 

GRANT权限ON对象类型对象名TO用户名,如:

 

 GRANT SELECT ON TABLE table TO user1;  --允许 user1 select table

 GRANT SELECT ON TABLE table TO public; --允许所有人 select table

 

撤销权限的关键字:REVOKE

 

REVOKE权限ON对象类型对象名FROM用户名,如:

 

 REVOKE SELECT ON TABLE table FROM user1; --不再允许 user1 select table

 

2. UDF与存储过程

 

1) UDF与存储过程概述

 

在AnalyticDB PostgreSQL中,创建UDF和存储过程都是采用CREATE FUNCTION语法。

不同于ORACLE、MYSQL等数据库,PostgreSQL中并没有专门用于创建存储过程的CREATE PROCEDURE语法。

以SQL过程语言PL/pgSQL用法最为广泛,最为贴近内核。

 

image.png

 

PL/pgSQL的功能特点

 

用于创建函数和触发器过程

为SQL语言增加控制结构

执行复杂的计算

继承所有用户定义类型、函数、操作符

定义为被服务器信任的语言

容易使用

 

2) PL/pgSQL基本结构介绍

 

AnalyticDB PostgreSQL函数通常结构如下:

 

CREATEFUNCTION  --函数名

CREATE FUNCTION somefunc(integer, text) RETURNS integer --返回类型

AS

functionfunction  --参数

function body text  --函数体

functionfunction

LANGUAGE plpgsql; --解释语言

 

3) 块结构介绍

 

PL/pgSQL是一个块结构语言,函数体由块结构组成,定义如下:

BLOCK[<<label>>][DECLARE  declarations]BEGIN  statementsEND [label];

  

注意

块中的每个声明和每条语句都是用一个分号终止。

块结构支持嵌套使用。子块用于逻辑分组,在子块中声明的变量在其范围之内,将屏蔽跟这个子块外部有着同样的名字的变量。

BEGIN之后不要分号。

END之后要分号。最外层的可缺省。

END后的标签要和块开始的标签保持一致。

所有关键字不区分大小写,默认转换成小写,除非被双引号引用。

注释的方法和普通SQL一样。

PL/pgSQL里用于语句块分组的 BEGIN/END 不是开始或者结束事务。

 

块结构示例

CREATE OR REPLACE FUNCTION somefunc()RETURNS integer AS $$
<<outerblack>>
DECLARE
quantity integer:=30;
BEGIN
RAISE NOTICE 'Quantity here is %', quantity;  -- Prints 30
Quantity:= 50;
--
--Create a subblock
--
DECLARE
quantity integer:80
BEGIN
RAISE NOTICE 'Quantity here is %', quantity;  -- Prints 80
RAISE NOTICE 'Outer quantity here is %', outerblock.quantity; --Prints 50
END;
RAISE NOTICE 'Quantity here is %, quantity; --Prints 50
RETURN quantity;
END;
$$LANGUAGE plpgsal;

  

4) 捕获异常

 

PL/pgSQL通过EXCEPTION从句捕获异常。

 

[<<label>>]
[DECLARE
  declarations]
BEGIN
  statements
EXCEPTION
WHEN condition [OR condition ...] THEN
handler_statements
[WHEN condition[OR condition ...] THEN
handler statements
...]
END;

 

注意

condition表示异常类别,参考errcodes:

https://help.aliyun.com/document_detail/205012.html

特殊的异常类别OTHERS,可以匹配所有类别的异常。

块中包含EXCEPTION从句,则能够形成一个子事务,并且能够在不影响外部事务的前提下回滚。

 

示例

 

CREATE OR REPLACE FUNCTION f_block_exception()
RETURNS integer
LANGUAGEplpgsql
AS Sfunction$
DECLARE
x integer:= 0;
y integer:= 0;
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO x FROM mytab WHERE lastname='zhang';
INSERT INTO mytab(firstname, lastname) VALUES('san','zhang);
DECLARE
msg text;
BEGIN
UPDATEmytab sET firstname: three'WHERElastnamzhang;
x:=x+1;
y:=x/0;  --Exception occurs
EXCEPTION WHEN OTHERS THEN
GET STACKED DIAGNOSTICS msg := MESSAGE_TEXT;
RAISE NOTICE 'Caught exception:%',msg;
RETURN x;
END;
END;
$function$;


 

image.png

 

5) UDF示例

 

创建表student,插入3条记录

 

create table student(name varchar(30), score float4);
insert into student values('张三',88),('李四,99),('王五,92);


创建函数将student记录转换成json格式

 

create or replace function f_student_to json(student)
returns json
language plpgsql
strict
as function$
declare
    stu alias for $1;
begin
    return row_to_json(stu);
end;
$function$;

 

创建操作符>!<使用f_student_to_json函数

 

create operator>!<(procedure=f_student_to_json,
leftarg=student);

 

使用操作符>!<遍历student表

selects>!<from students;


 更多精彩内容,欢迎观看:《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(下):

https://developer.aliyun.com/article/1222910?groupCode=certification

相关实践学习
使用CLup和iSCSI共享盘快速体验PolarDB for PostgtreSQL
在Clup云管控平台中快速体验创建与管理在iSCSI共享盘上的PolarDB for PostgtreSQL。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
2月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
成都晨云信息技术完成阿里云PolarDB数据库产品生态集成认证
近日,成都晨云信息技术有限责任公司(以下简称晨云信息)与阿里云PolarDB PostgreSQL版数据库产品展开产品集成认证。测试结果表明,晨云信息旗下晨云-站群管理系统(V1.0)与阿里云以下产品:开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL版(V11),完全满足产品兼容认证要求,兼容性良好,系统运行稳定。
|
14天前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
云原生数据仓库产品使用合集之如何使用ADB MySQL湖仓版声纹特征提取服务
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
14天前
|
Cloud Native 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库产品使用合集之阿里云云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的重分布时间主要取决的是什么
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
14天前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
云原生数据仓库产品使用合集之ADB MySQL湖仓版和 StarRocks 的使用场景区别,或者 ADB 对比 StarRocks 的优劣势
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
14天前
|
运维 Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库产品使用合集之原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版如果是列存表的话, adb支持通过根据某个字段做upsert吗
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
3天前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
数据库性能诊断工具DBdoctor通过阿里云PolarDB产品生态集成认证
DBdoctor(V3.1.0)成功通过阿里云PolarDB分布式版(V2.3)集成认证,展现优秀兼容性和稳定性。此工具是聚好看科技的内核级数据库性能诊断产品,运用eBPF技术诊断SQL执行,提供智能巡检、根因分析和优化建议。最新版V3.1.1增加了对PolarDB-X和OceanBase的支持,以及基于cost的索引诊断功能。PolarDB-X是阿里巴巴的高性能云原生分布式数据库,兼容MySQL生态。用户可通过提供的下载地址、在线试用链接和部署指南体验DBdoctor。
|
14天前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
云原生数据仓库产品使用合集之可以把ADB MySQL湖仓版数据库做成页面查询的数据库吗
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Hadoop
数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
从事数仓工作,在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据,此处整理了数仓中经典的,或者值得阅读的书籍,推荐给大家一下,希望能帮助到大家。建议收藏起来,后续有新的书籍清单会更新到这里。
266 2
数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
在云数据仓库AnalyticDB MySQL版中,有几个参数可能影响SELECT查询的执行及其稳定性
在云数据仓库AnalyticDB MySQL版中,有几个参数可能影响SELECT查询的执行及其稳定性【1月更文挑战第16天】【1月更文挑战第80篇】
296 4
|
2月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
AnalyticDB MySQL湖仓版是一个云原生数据仓库
【2月更文挑战第15天】AnalyticDB MySQL湖仓版是一个云原生数据仓库
26 2