Информация (развитие темы)

Мой пост Информация 2022 года на момент написания казался мне почти исчерпывающим. Однако, тема нуждается в дальнейшем раскрытии – из-за многозначности слова "информация". Поэтому попробую закрепить разные термины за разными значениями и посмотреть, как разные значения взаимодействуют между собой.

Имитация ассоциативных массивов в PL/pgSQL

В языке PL/pgSQL нет ассоциативных массивов, которые позволяют получить значение по ключу. И это досадно. Но ладно.

Первый способ имитировать ассоциативный массив

Создайте два массива, упорядоченных по одному и тому же критерию. Первый из них должен содержать ключи, второй - значения. После этого для получения значения по ключу нужно

1. найти индекс элемента первого массива, содержащего значение ключа,
2. по найденому индексу получить значение из второго массива.

Десять лет спустя, или Установка PostgreSQL на Windows

10 лет назад я написал первый пост в мой блог – про установку Oracle XE 11gR2 на Windows. Сколько воды утекло...

В 2022 комания Oracle удалила мой аккаунт, которым я пользовался лет двадцать, после того как Россия попала под экспортные ограничения. (Как в том анекдоте, где опытный кадровик помогает молодому коллеге справиться к горой резюме от кандидатов, которые тому нужно просмотреть. Половину резюме – сразу в мусорную корзину со словами "Лузеры нам не нужны!") Но жизнь продолжается.

Неизвестное vs Отсутствующее, или Двуликий NULL

Когда-то я уже писал о "многоликом NULL", см. Часть I и Часть II. Сегодняшний пост в дополнение и в развитие этой темы.

Я неоднократно встречал утверждение, что NULL в SQL нужно понимать как "неизвестно что". С этим согласуется поведение операторов сравнения при сравнении двух NULL (команды выполнены в PostgreSQL 15):

select 1
where null = null
   or null != null
   or null < null
   or null <= null
   or null >= null
   or null > null
;

no rows

dbang! Утилиты для работы с БД

Написанные на Python, утилиты dbang позволяют существенно сэкономить усилия при решении типичных задач, связанных с БД:

• ddiff.py - выполняет запросы к двум БД и формирует отчет о расхождениях;
• dtest.py - выполняет запросы к БД и формирует отчет о найденных проблемах;
• dget.py - выгружает данные из БД в файлы csv, xlsx или html;
• dput.py - загружает данные из файлов csv или xlsx в таблицы БД;
• hedwig.py - на основе файлов создает и отправляет е-мейл.

Утилиты могут работать с СУБД Oracle, PostgreSQL, SQLite и MySQL.