46.7. Обращение к базе данных

Исполнитель языка PL/Python автоматически импортирует модуль Python с именем plpy. Вы в своём коде можете использовать функции и константы, объявленные в этом модуле, обращаясь к ним по именам вида plpy.имя.

46.7.1. Функции обращения к базе данных

Модуль plpy содержит различные функции для выполнения команд в базе данных:

plpy.execute(query [, предел])

При вызове plpy.execute со строкой запроса и необязательным аргументом, ограничивающим число строк, выполняется заданный запрос, а то, что он выдаёт, возвращается в виде объекта результата.

Если предел задан и больше нуля, то plpy.execute получает число строк, не превышающее предел, как если бы запрос включал предложение LIMIT. Без указания предела или когда он равен нулю ограничение на количество строк снимается.

Объект результата имитирует список или словарь. Получить из него данные можно по номеру строки и имени столбца. Например, команда:

rv = plpy.execute("SELECT * FROM my_table", 5)

вернёт не более 5 строк из отношения my_table. Если в my_table есть столбец my_column, к нему можно обратиться так:

foo = rv[i]["my_column"]

Число возвращённых в этом объекте строк можно получить, воспользовавшись встроенной функцией len.

Для объекта результата определены следующие дополнительные методы:

nrows()

Возвращает число строк, обработанных командой. Заметьте, что это число не обязательно будет равно числу возвращённых строк. Например, команда UPDATE устанавливает это значение, но не возвращает строк (без указания RETURNING).

status()

Значение состояния, возвращённое SPI_execute().

colnames()
coltypes()
coltypmods()

Возвращают список имён столбцов, список OID типов столбцов и список модификаторов типа этих столбцов, соответственно.

Эти методы вызывают исключение, когда им передаётся объект, полученный от команды, не возвращающей результирующий набор, например, UPDATE без RETURNING, либо DROP TABLE. Но эти методы вполне можно использовать с результатом, содержащим ноль строк.

__str__()

Стандартный метод __str__ определён так, чтобы можно было, например, вывести отладочное сообщение с результатами запроса, вызвав plpy.debug(rv).

Объект результата может быть изменён.

Заметьте, что при вызове plpy.execute весь набор результатов будет прочитан в память. Эту функцию следует использовать, только если вы знаете, что набор будет относительно небольшим. Если вы хотите исключить риск переполнения памяти при выборке результатов большого объёма, используйте plpy.cursor вместо plpy.execute.

plpy.prepare(query [, типы_аргументов])
plpy.execute(план [, аргументы [, предел]])

Функция plpy.prepare подготавливает план выполнения для запроса. Она вызывается со строкой запроса и списком типов параметров (если в запросе есть параметры). Например:

plan = plpy.prepare("SELECT last_name FROM my_users WHERE first_name = $1", ["text"])

Здесь text представляет переменную, передаваемую в качестве параметра $1. Второй аргумент необязателен, если запросу не нужно передавать никакие параметры.

Чтобы запустить подготовленный оператор на выполнение, используйте вариацию функции plpy.execute:

rv = plpy.execute(plan, ["name"], 5)

Передайте план в первом аргументе (вместо строки запроса), а список значений, которые будут подставлены в запрос, — во втором. Второй аргумент можно опустить, если запрос не принимает никакие параметры. Третий аргумент, как и раньше, задаёт необязательное ограничение максимального числа строк.

Вы также можете вызвать метод execute объекта плана:

rv = plan.execute(["name"], 5)

Параметры запросов и поля строк результата преобразуются между типами данных PostgreSQL и Python как описано в Разделе 46.3.

Когда вы подготавливаете план, используя модуль PL/Python, он сохраняется автоматически. Что это означает, вы можете узнать в документации SPI (Глава 47). Чтобы эффективно использовать это в нескольких вызовах функции, может потребоваться применить словарь постоянного хранения SD или GD (см. Раздел 46.4). Например:

CREATE FUNCTION usesavedplan() RETURNS trigger AS $$
    if "plan" in SD:
        plan = SD["plan"]
    else:
        plan = plpy.prepare("SELECT 1")
        SD["plan"] = plan
    # остальной код функции
$$ LANGUAGE plpythonu;
plpy.cursor(query)
plpy.cursor(план [, аргументы])

Функция plpy.cursor принимает те же аргументы, что и plpy.execute (кроме ограничения строк) и возвращает объект курсора, который позволяет обрабатывать объёмные наборы результатов небольшими порциями. Как и plpy.execute, этой функции можно передать строку запроса или объект плана со списком аргументов, а можно вызывать функцию cursor как метод объекта плана.

Объект курсора реализует метод fetch, который принимает целочисленный параметр и возвращает объект результата. При каждом следующем вызове fetch возвращаемый объект будет содержать следующий набор строк, в количестве, не превышающем значение параметра. Когда строки закончатся, fetch начнёт возвращать пустой объект результата. Объекты курсора также предоставляют интерфейс итератора, выдающий по строке за один раз, пока не будут выданы все строки. Данные, выбираемые таким образом, возвращаются не как объекты результата, а как словари (одной строке результата соответствует один словарь).

Следующий пример демонстрирует обработку содержимого большой таблицы двумя способами:

CREATE FUNCTION count_odd_iterator() RETURNS integer AS $$
odd = 0
for row in plpy.cursor("select num from largetable"):
    if row['num'] % 2:
         odd += 1
return odd
$$ LANGUAGE plpythonu;

CREATE FUNCTION count_odd_fetch(batch_size integer) RETURNS integer AS $$
odd = 0
cursor = plpy.cursor("select num from largetable")
while True:
    rows = cursor.fetch(batch_size)
    if not rows:
        break
    for row in rows:
        if row['num'] % 2:
            odd += 1
return odd
$$ LANGUAGE plpythonu;

CREATE FUNCTION count_odd_prepared() RETURNS integer AS $$
odd = 0
plan = plpy.prepare("select num from largetable where num % $1 <> 0", ["integer"])
rows = list(plpy.cursor(plan, [2]))  # или: = list(plan.cursor([2]))

return len(rows)
$$ LANGUAGE plpythonu;

Курсоры ликвидируются автоматически. Но если вы хотите явно освободить все ресурсы, занятые курсором, вызовите метод close. Продолжать получать данные через курсор, который был закрыт, нельзя.

Подсказка

Не путайте объекты, создаваемые функцией plpy.cursor, с курсорами DB-API, определёнными в спецификации API для работы с базами данных в Python. Они не имеют ничего общего, кроме имени.

46.7.2. Обработка ошибок

Функции, обращающиеся к базе данных, могут сталкиваться с ошибками, в результате которых они будут прерываться и вызывать исключение. Обе функции plpy.execute и plpy.prepare могут вызывать экземпляр подкласса исключения plpy.SPIError, которое по умолчание прекращает выполнение функции. Эту ошибку можно обработать, как и любое другое исключение в Python, применив конструкцию try/except. Например:

CREATE FUNCTION try_adding_joe() RETURNS text AS $$
    try:
        plpy.execute("INSERT INTO users(username) VALUES ('joe')")
    except plpy.SPIError:
        return "something went wrong"
    else:
        return "Joe added"
$$ LANGUAGE plpythonu;

Фактический класс вызываемого исключения соответствует определённому условию возникновения ошибки. Список всех возможных условий приведён в Таблице A.1. В модуле plpy.spiexceptions определяются классы исключений для каждого условия PostgreSQL, с именами, производными от имён условий. Например, имя division_by_zero становится именем DivisionByZero, unique_violation — именем UniqueViolation, fdw_error — именем FdwError и т. д. Все эти классы исключений наследуются от SPIError. Такое разделение на классы упрощает обработку определённых ошибок, например:

CREATE FUNCTION insert_fraction(numerator int, denominator int) RETURNS text AS $$
from plpy import spiexceptions
try:
    plan = plpy.prepare("INSERT INTO fractions (frac) VALUES ($1 / $2)", ["int", "int"])
    plpy.execute(plan, [numerator, denominator])
except spiexceptions.DivisionByZero:
    return "denominator cannot equal zero"
except spiexceptions.UniqueViolation:
    return "already have that fraction"
except plpy.SPIError as e:
    return "other error, SQLSTATE %s" % e.sqlstate
else:
    return "fraction inserted"
$$ LANGUAGE plpythonu;

Заметьте, что так как все исключения из модуля plpy.spiexceptions наследуются от исключения SPIError, команда except, обрабатывающая это исключение, будет перехватывать все ошибки при обращении к базе данных.

В качестве другого варианта обработки различных условий ошибок, вы можете перехватывать исключение SPIError и определять конкретное условие ошибки внутри блока except по значению атрибута sqlstate объекта исключения. Этот атрибут содержит строку с кодом ошибки «SQLSTATE». Конечный результат при таком подходе примерно тот же.

46.7. Database Access

The PL/Python language module automatically imports a Python module called plpy. The functions and constants in this module are available to you in the Python code as plpy.foo.

46.7.1. Database Access Functions

The plpy module provides several functions to execute database commands:

plpy.execute(query [, limit])

Calling plpy.execute with a query string and an optional row limit argument causes that query to be run and the result to be returned in a result object.

If limit is specified and is greater than zero, then plpy.execute retrieves at most limit rows, much as if the query included a LIMIT clause. Omitting limit or specifying it as zero results in no row limit.

The result object emulates a list or dictionary object. The result object can be accessed by row number and column name. For example:

rv = plpy.execute("SELECT * FROM my_table", 5)

returns up to 5 rows from my_table. If my_table has a column my_column, it would be accessed as:

foo = rv[i]["my_column"]

The number of rows returned can be obtained using the built-in len function.

The result object has these additional methods:

nrows()

Returns the number of rows processed by the command. Note that this is not necessarily the same as the number of rows returned. For example, an UPDATE command will set this value but won't return any rows (unless RETURNING is used).

status()

The SPI_execute() return value.

colnames()
coltypes()
coltypmods()

Return a list of column names, list of column type OIDs, and list of type-specific type modifiers for the columns, respectively.

These methods raise an exception when called on a result object from a command that did not produce a result set, e.g., UPDATE without RETURNING, or DROP TABLE. But it is OK to use these methods on a result set containing zero rows.

__str__()

The standard __str__ method is defined so that it is possible for example to debug query execution results using plpy.debug(rv).

The result object can be modified.

Note that calling plpy.execute will cause the entire result set to be read into memory. Only use that function when you are sure that the result set will be relatively small. If you don't want to risk excessive memory usage when fetching large results, use plpy.cursor rather than plpy.execute.

plpy.prepare(query [, argtypes])
plpy.execute(plan [, arguments [, limit]])

plpy.prepare prepares the execution plan for a query. It is called with a query string and a list of parameter types, if you have parameter references in the query. For example:

plan = plpy.prepare("SELECT last_name FROM my_users WHERE first_name = $1", ["text"])

text is the type of the variable you will be passing for $1. The second argument is optional if you don't want to pass any parameters to the query.

After preparing a statement, you use a variant of the function plpy.execute to run it:

rv = plpy.execute(plan, ["name"], 5)

Pass the plan as the first argument (instead of the query string), and a list of values to substitute into the query as the second argument. The second argument is optional if the query does not expect any parameters. The third argument is the optional row limit as before.

Alternatively, you can call the execute method on the plan object:

rv = plan.execute(["name"], 5)

Query parameters and result row fields are converted between PostgreSQL and Python data types as described in Section 46.3.

When you prepare a plan using the PL/Python module it is automatically saved. Read the SPI documentation (Chapter 47) for a description of what this means. In order to make effective use of this across function calls one needs to use one of the persistent storage dictionaries SD or GD (see Section 46.4). For example:

CREATE FUNCTION usesavedplan() RETURNS trigger AS $$
    if "plan" in SD:
        plan = SD["plan"]
    else:
        plan = plpy.prepare("SELECT 1")
        SD["plan"] = plan
    # rest of function
$$ LANGUAGE plpythonu;

plpy.cursor(query)
plpy.cursor(plan [, arguments])

The plpy.cursor function accepts the same arguments as plpy.execute (except for the row limit) and returns a cursor object, which allows you to process large result sets in smaller chunks. As with plpy.execute, either a query string or a plan object along with a list of arguments can be used, or the cursor function can be called as a method of the plan object.

The cursor object provides a fetch method that accepts an integer parameter and returns a result object. Each time you call fetch, the returned object will contain the next batch of rows, never larger than the parameter value. Once all rows are exhausted, fetch starts returning an empty result object. Cursor objects also provide an iterator interface, yielding one row at a time until all rows are exhausted. Data fetched that way is not returned as result objects, but rather as dictionaries, each dictionary corresponding to a single result row.

An example of two ways of processing data from a large table is:

CREATE FUNCTION count_odd_iterator() RETURNS integer AS $$
odd = 0
for row in plpy.cursor("select num from largetable"):
    if row['num'] % 2:
         odd += 1
return odd
$$ LANGUAGE plpythonu;

CREATE FUNCTION count_odd_fetch(batch_size integer) RETURNS integer AS $$
odd = 0
cursor = plpy.cursor("select num from largetable")
while True:
    rows = cursor.fetch(batch_size)
    if not rows:
        break
    for row in rows:
        if row['num'] % 2:
            odd += 1
return odd
$$ LANGUAGE plpythonu;

CREATE FUNCTION count_odd_prepared() RETURNS integer AS $$
odd = 0
plan = plpy.prepare("select num from largetable where num % $1 <> 0", ["integer"])
rows = list(plpy.cursor(plan, [2]))  # or: = list(plan.cursor([2]))

return len(rows)
$$ LANGUAGE plpythonu;

Cursors are automatically disposed of. But if you want to explicitly release all resources held by a cursor, use the close method. Once closed, a cursor cannot be fetched from anymore.

Tip

Do not confuse objects created by plpy.cursor with DB-API cursors as defined by the Python Database API specification. They don't have anything in common except for the name.

46.7.2. Trapping Errors

Functions accessing the database might encounter errors, which will cause them to abort and raise an exception. Both plpy.execute and plpy.prepare can raise an instance of a subclass of plpy.SPIError, which by default will terminate the function. This error can be handled just like any other Python exception, by using the try/except construct. For example:

CREATE FUNCTION try_adding_joe() RETURNS text AS $$
    try:
        plpy.execute("INSERT INTO users(username) VALUES ('joe')")
    except plpy.SPIError:
        return "something went wrong"
    else:
        return "Joe added"
$$ LANGUAGE plpythonu;

The actual class of the exception being raised corresponds to the specific condition that caused the error. Refer to Table A.1 for a list of possible conditions. The module plpy.spiexceptions defines an exception class for each PostgreSQL condition, deriving their names from the condition name. For instance, division_by_zero becomes DivisionByZero, unique_violation becomes UniqueViolation, fdw_error becomes FdwError, and so on. Each of these exception classes inherits from SPIError. This separation makes it easier to handle specific errors, for instance:

CREATE FUNCTION insert_fraction(numerator int, denominator int) RETURNS text AS $$
from plpy import spiexceptions
try:
    plan = plpy.prepare("INSERT INTO fractions (frac) VALUES ($1 / $2)", ["int", "int"])
    plpy.execute(plan, [numerator, denominator])
except spiexceptions.DivisionByZero:
    return "denominator cannot equal zero"
except spiexceptions.UniqueViolation:
    return "already have that fraction"
except plpy.SPIError as e:
    return "other error, SQLSTATE %s" % e.sqlstate
else:
    return "fraction inserted"
$$ LANGUAGE plpythonu;

Note that because all exceptions from the plpy.spiexceptions module inherit from SPIError, an except clause handling it will catch any database access error.

As an alternative way of handling different error conditions, you can catch the SPIError exception and determine the specific error condition inside the except block by looking at the sqlstate attribute of the exception object. This attribute is a string value containing the SQLSTATE error code. This approach provides approximately the same functionality