Les règles définies sur insert, update et delete sont significativement différentes des règles de vue décrites dans la section précédente. Tout d'abord, leur commande create rule permet plus de choses :
Elles peuvent n'avoir aucune action.
Elles peuvent avoir plusieurs actions.
Elles peuvent être de type instead ou also (valeur par défaut).
Les pseudo relations new et old deviennent utiles.
Elles peuvent avoir des qualifications de règles.
Ensuite, elles ne modifient pas l'arbre de requête en place. À la place, elles créent de nouveaux arbres de requêtes et peuvent abandonner l'original.
Gardez en tête la syntaxe :
CREATE [ OR REPLACE ] RULE nom as on evenement
TO table [ where condition ]
DO [ ALSO | INSTEAD ] { NOTHING | commande | ( commande ; commande ... ) }
Dans la suite, règles de mise à jour signifie les règles qui sont définies sur insert, update ou delete.
Les règles de mise à jour sont appliquées par le système de règles lorsque la relation résultante et le type de commande d'un arbre de requête sont égaux pour l'objet et l'événement donné dans la commande create RULE. pour les règles de mise à jour, le système de règles crée une liste d'arbres de requêtes. Initialement, la liste d'arbres de requêtes est vide. Il peut y avoir aucune (mot clé nothing), une ou plusieurs actions. Pour simplifier, nous verrons une règle avec une action. Cette règle peut avoir une qualification et peut être de type instead ou also (valeur par défaut).
Qu'est-ce qu'une qualification de règle ? C'est une restriction indiquant le moment où doivent être réalisés les actions de la règle. Cette qualification peut seulement référencer les pseudo relations new et/ou old, qui représentent basiquement la relation qui a été donné comme objet (mais avec une signification spéciale).
Donc, nous avons trois cas qui produisent les arbres de requêtes suivants pour une règle à une seule action.
l'arbre de requête à partir de l'action de la règle avec l'ajout de la qualification de l'arbre de requête original
l'arbre de requête à partir de l'action de la règle avec l'ajout de la qualification de la règle et de la qualification de l'arbre de requête original
l'arbre de requête à partir de l'action de la règle avec la qualification de la requête et la qualification de l'arbre de requête original ; et l'ajout de l'arbre de requête original avec la qualification inverse de la règle
Enfin, si la règle est also, l'arbre de requête original est ajouté à la liste. Comme seules les règles qualifiées instead ont déjà ajouté l'arbre de requête original, nous finissons avec un ou deux arbres de requête en sortie pour une règle avec une action.
Pour les règles on insert, la requête originale (si elle n'est pas supprimée par instead) est réalisée avant toute action ajoutée par les règles. Ceci permet aux actions de voir les lignes insérées. Mais pour les règles on update et on delete, la requête originale est réalisée après les actions ajoutées par les règles. Ceci nous assure que les actions pourront voir les lignes à mettre à jour ou à supprimer ; sinon, les actions pourraient ne rien faire parce qu'elles ne trouvent aucune ligne correspondant à leurs qualifications.
Les arbres de requêtes générés à partir des actions de règles sont envoyés de nouveau dans le système de réécriture et peut-être que d'autres règles seront appliquées résultant en plus ou moins d'arbres de requêtes. Donc, les actions d'une règle doivent avoir soit un type de commande différent soit une relation résultante différente de celle où la règle elle-même est active, sinon ce processus récursif se terminera dans une boucle infinie. (L'expansion récursive d'une règle sera détectée et rapportée comme une erreur.)
Les arbres de requête trouvés dans les actions du catalogue système pg_rewrite sont seulement des modèles. comme ils peuvent référencer les entrées de la table d'échelle pour new et old, quelques substitutions ont dû être faites avant qu'elles ne puissent être utilisées. Pour toute référence de new, une entrée correspondante est recherchée dans la liste cible de la requête originale. Si elle est trouvée, cette expression de l'entrée remplace la référence. Sinon, new signifie la même chose que old (pour un update) ou est remplacé par une valeur null (pour un insert). toute référence à old est remplacée par une référence à l'entrée de la table d'échelle qui est la relation résultante.
Après que le système a terminé d'appliquer des règles de mise à jour, il applique les règles de vues pour le(s) arbre(s) de requête produit(s). Les vues ne peuvent pas insérer de nouvelles actions de mise à jour, donc il n'est pas nécessaire d'appliquer les règles de mise à jour à la sortie d'une réécriture de vue.
Disons que nous voulons tracer les modifications dans la colonne dispo_lacet de la relation donnees_lacet. donc, nous allons configurer une table de traces et une règle qui va écrire une entrée lorsqu'un update est lancé sur donnees_lacet.
CREATE TABLE lacet_log (
nom_lacet text, -- modification de lacet
dispo_lacet integer, -- nouvelle valeur disponible
log_who text, -- qui l'a modifié
log_when timestamp -- quand
);
CREATE RULE log_lacet AS ON UPDATE TO donnees_lacet
WHERE NEW.dispo_lacet <> OLD.dispo_lacet
DO INSERT INTO lacet_log VALUES (
NEW.nom_lacet,
NEW.dispo_lacet,
current_user,
current_timestamp
);
Maintenant, quelqu'un exécute :
UPDATE donnees_lacet SET dispo_lacet = 6 WHERE nom_lacet = 'sl7';
et voici le contenu de la table des traces :
SELECT * FROM lacet_log; nom_lacet | dispo_lacet | log_who | log_when -----------+-------------+---------+---------------------------------- sl7 | 6 | Al | Tue Oct 20 16:14:45 1998 MET DST (1 row)
C'est ce à quoi nous nous attendions. Voici ce qui s'est passé en tâche de fond. L'analyseur a créé l'arbre de requête :
UPDATE donnees_lacet SET dispo_lacet = 6 FROM donnees_lacet donnees_lacet WHERE donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
Il existe une règle log_lacet qui est on UPDATE avec l'expression de qualification de la règle :
NEW.dispo_lacet <> OLD.dispo_lacet
et l'action :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
new.nom_lacet, new.dispo_lacet,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old;
(ceci semble un peu étrange car, normalement, vous ne pouvez pas écrire insert ... values ... from. ici, la clause from indique seulement qu'il existe des entrées de la table d'échelle dans l'arbre de requête pour new et old. elles sont nécessaires pour qu'elles puissent être référencées par des variables dans l'arbre de requête de la commande insert).
La règle est une règle qualifiée also de façon à ce que le système de règles doit renvoyer deux arbres de requêtes : l'action de la règle modifiée et l'arbre de requête original. Dans la première étape, la table d'échelle de la requête originale est incorporée dans l'arbre de requête d'action de la règle. Ceci a pour résultat :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
new.nom_lacet, new.dispo_lacet,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old,
donnees_lacet donnees_lacet;
Pour la deuxième étape, la qualification de la règle lui est ajoutée, donc l'ensemble de résultat est restreint aux lignes où dispo_lacet a changé :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
new.nom_lacet, new.dispo_lacet,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old,
donnees_lacet donnees_lacet
where new.dispo_lacet <> old.dispo_lacet;
(Ceci semble encore plus étrange car insert ... values n'a pas non plus une clause where mais le planificateur et l'exécuteur n'auront pas de difficultés avec ça. Ils ont besoin de supporter cette même fonctionnalité pour insert ... select.)
À l'étape 3, la qualification de l'arbre de requête original est ajoutée, restreignant encore plus l'ensemble de résultats pour les seules lignes qui auront été modifiées par la requête originale :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
new.nom_lacet, new.dispo_lacet,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old,
donnees_lacet donnees_lacet
WHERE new.dispo_lacet <> old.dispo_lacet
and donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
La quatrième étape remplace les références à new par les entrées de la liste cible à partir de l'arbre de requête original ou par les références de la variable correspondante à partir de la relation résultat :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
donnees_lacet.nom_lacet, 6,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old,
donnees_lacet donnees_lacet
WHERE 6 <> old.dispo_lacet
AND donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
L'étape 5 modifie les références old en référence de la relation résultat :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
donnees_lacet.nom_lacet, 6,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet new, donnees_lacet old,
donnees_lacet donnees_lacet
WHERE 6 <> donnees_lacet.dispo_lacet
AND donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
C'est tout. Comme la règle est de type also, nous affichons aussi l'arbre de requêtes original. En bref, l'affichage à partir du système de règles est une liste de deux arbres de requêtes est une liste de deux arbres de requêtes correspondant à ces instructions :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
donnees_lacet.nom_lacet, 6,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet
WHERE 6 <> donnees_lacet.dispo_lacet
AND donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
UPDATE donnees_lacet SET dispo_lacet = 6
WHERE nom_lacet = 'sl7';
Elles sont exécutées dans cet ordre et c'est exactement le but de la règle.
Les substitutions et les qualifications ajoutées nous assurent que, si la requête originale était :
UPDATE donnees_lacet SET couleur_lacet = 'green' WHERE nom_lacet = 'sl7';
aucune trace ne serait écrite. Dans ce cas, l'arbre de requête original ne contient pas une entrée dans la liste cible pour dispo_lacet, donc new.dispo_lacet sera remplacé par donnees_lacet.dispo_lacet. Du coup, la commande supplémentaire générée par la règle est :
INSERT INTO lacet_log VALUES (
donnees_lacet.nom_lacet, donnees_lacet.dispo_lacet,
current_user, current_timestamp )
FROM donnees_lacet
WHERE donnees_lacet.dispo_lacet <> donnees_lacet.dispo_lacet
AND donnees_lacet.nom_lacet = 'sl7';
et la qualification ne sera jamais vraie.
Si la requête originale modifie plusieurs lignes, cela fonctionne aussi. Donc, si quelqu'un a lancé la commande :
UPDATE donnees_lacet SET dispo_lacet = 0 WHERE couleur_lacet = 'black';
en fait, quatre lignes sont modifiées (sl1, sl2, sl3 et sl4). mais sl3 a déjà dispo_lacet = 0. dans ce cas, la qualification des arbres de requêtes originaux sont différents et cela produit un arbre de requête supplémentaire :
INSERT INTO lacet_log
SELECT donnees_lacet.nom_lacet, 0,
current_user, current_timestamp
FROM donnees_lacet
WHERE 0 <> donnees_lacet.dispo_lacet
AND donnees_lacet.couleur_lacet = 'black';
à générer par la règle. Cet arbre de requête aura sûrement inséré trois nouvelles lignes de traces. Et c'est tout à fait correct.
Ici, nous avons vu pourquoi il est important que l'arbre de requête original soit exécuté en premier. Si l'update a été exécuté avant, toutes les lignes pourraient aussi être initialisées à zéro, donc le insert tracé ne trouvera aucune ligne à 0 <> donnees_lacet.dispo_lacet.
Une façon simple de protéger les vues d'une exécution d'insert, d'update ou de delete sur elles est de laisser s'abandonner ces arbres de requête. Donc, nous pourrions créer les règles :
CREATE RULE chaussure_ins_protect AS ON INSERT TO chaussure
DO INSTEAD NOTHING;
CREATE RULE chaussure_upd_protect AS ON UPDATE TO chaussure
DO INSTEAD NOTHING;
CREATE RULE chaussure_del_protect AS ON DELETE TO chaussure
DO INSTEAD NOTHING;
Maintenant, si quelqu'un essaie de faire une de ces opérations sur la vue chaussure, le système de règles appliquera ces règles. Comme les règles n'ont pas d'action et sont de type instead, la liste résultante des arbres de requêtes sera vide et la requête entière deviendra vide car il ne reste rien à optimiser ou exécuter après que le système de règles en ait terminé avec elle.
Une façon plus sophistiquée d'utiliser le système de règles est de créer les règles qui réécrivent l'arbre de requête en un arbre faisant la bonne opération sur les vraies tables. Pour réaliser cela sur la vue lacet, nous créons les règles suivantes :
CREATE RULE lacet_ins AS ON INSERT TO lacet
DO INSTEAD
INSERT INTO donnees_lacet VALUES (
NEW.nom_lacet,
NEW.dispo_lacet,
NEW.couleur_lacet,
NEW.longueur_lacet,
NEW.unite_lacet
);
CREATE RULE lacet_upd AS ON UPDATE TO lacet
DO INSTEAD
UPDATE donnees_lacet
SET nom_lacet = NEW.nom_lacet,
dispo_lacet = NEW.dispo_lacet,
couleur_lacet = NEW.couleur_lacet,
longueur_lacet = NEW.longueur_lacet,
unite_lacet = NEW.unite_lacet
WHERE nom_lacet = OLD.nom_lacet;
CREATE RULE lacet_del AS ON DELETE TO lacet
DO INSTEAD
DELETE FROM donnees_lacet
WHERE nom_lacet = OLD.nom_lacet;
Si vous voulez supporter les requêtes RETURNING sur la vue, vous devrez faire en sorte que les règles incluent les clauses RETURNING qui calcule les lignes de la vue. Ceci est assez simple pour des vues sur une seule table mais cela devient rapidement complexe pour des vues de jointure comme lacet. Voici un exemple pour le cas d'un INSERT :
CREATE RULE lacet_ins AS ON INSERT TO lacet
DO INSTEAD
INSERT INTO donnees_lacet VALUES (
NEW.nom_lacet,
NEW.dispo_lacet,
NEW.couleur_lacet,
NEW.longueur_lacet,
NEW.unite_lacet
)
RETURNING
donnees_lacet.*,
(SELECT donnees_lacet.longueur_lacet * u.facteur_unite
FROM unite u WHERE donnees_lacet.unite_lacet = u.nom_unite);
Notez que cette seule règle supporte à la fois les INSERT et les INSERT RETURNING sur la vue -- la clause RETURNING est tout simplement ignoré pour un INSERT.
Maintenant, supposons que, quelque fois, un paquet de lacets arrive au magasin avec une grosse liste. Mais vous ne voulez pas mettre à jour manuellement la vue lacet à chaque fois. à la place, nous configurons deux petites tables, une où vous pouvez insérer les éléments de la liste et une avec une astuce spéciale. Voici les commandes de création :
CREATE TABLE lacet_arrive (
arr_name text,
arr_quant integer
);
CREATE TABLE lacet_ok (
ok_name text,
ok_quant integer
);
CREATE RULE lacet_ok_ins AS ON INSERT TO lacet_ok
DO INSTEAD
UPDATE lacet
SET dispo_lacet = dispo_lacet + NEW.ok_quant
WHERE nom_lacet = NEW.ok_name;
Maintenant, vous pouvez remplir la table lacet_arrive avec les données de la liste :
SELECT * FROM lacet_arrive; arr_name | arr_quant ----------+----------- sl3 | 10 sl6 | 20 sl8 | 20 (3 rows)
Jetez un œil rapidement aux données actuelles :
SELECT * FROM lacet; nom_lacet | dispo_lacet | couleur_lacet | longueur_lacet | unite_lacet | longueur_lacet_cm ------------+-------------+---------------+----------------+-------------+------------------- sl1 | 5 | black | 80 | cm | 80 sl2 | 6 | black | 100 | cm | 100 sl7 | 6 | brown | 60 | cm | 60 sl3 | 0 | black | 35 | inch | 88.9 sl4 | 8 | black | 40 | inch | 101.6 sl8 | 1 | brown | 40 | inch | 101.6 sl5 | 4 | brown | 1 | m | 100 sl6 | 0 | brown | 0.9 | m | 90 (8 rows)
Maintenant, déplacez les lacets arrivés dans :
INSERT INTO lacet_ok SELECT * FROM lacet_arrive;
et vérifiez le résultat :
SELECT * FROM lacet ORDER BY nom_lacet; nom_lacet | dispo_lacet | couleur_lacet | longueur_lacet | unite_lacet | longueur_lacet_cm ------------+-------------+---------------+----------------+-------------+------------------- sl1 | 5 | black | 80 | cm | 80 sl2 | 6 | black | 100 | cm | 100 sl7 | 6 | brown | 60 | cm | 60 sl4 | 8 | black | 40 | inch | 101.6 sl3 | 10 | black | 35 | inch | 88.9 sl8 | 21 | brown | 40 | inch | 101.6 sl5 | 4 | brown | 1 | m | 100 sl6 | 20 | brown | 0.9 | m | 90 (8 rows) SELECT * FROM lacet_log; nom_lacet | dispo_lacet | log_who| log_when -----------+-------------+--------+---------------------------------- sl7 | 6 | Al | Tue Oct 20 19:14:45 1998 MET DST sl3 | 10 | Al | Tue Oct 20 19:25:16 1998 MET DST sl6 | 20 | Al | Tue Oct 20 19:25:16 1998 MET DST sl8 | 21 | Al | Tue Oct 20 19:25:16 1998 MET DST (4 rows)
C'est un long chemin du insert ... select à ces résultats. Et la description de la transformation de l'arbre de requêtes sera la dernière dans ce chapitre. Tout d'abord, voici la sortie de l'analyseur :
INSERT INTO lacet_ok SELECT lacet_arrive.arr_name, lacet_arrive.arr_quant FROM lacet_arrive lacet_arrive, lacet_ok lacet_ok;
Maintenant, la première règle lacet_ok_ins est appliquée et transforme ceci en :
UPDATE lacet
SET dispo_lacet = lacet.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant
FROM lacet_arrive lacet_arrive, lacet_ok lacet_ok,
lacet_ok old, lacet_ok new,
lacet lacet
WHERE lacet.nom_lacet = lacet_arrive.arr_name;
et jette l'insert actuel sur lacet_ok. la requête réécrite est passée de nouveau au système de règles et la seconde règle appliquée lacet_upd produit :
UPDATE donnees_lacet
SET nom_lacet = lacet.nom_lacet,
dispo_lacet = lacet.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant,
couleur_lacet = lacet.couleur_lacet,
longueur_lacet = lacet.longueur_lacet,
unite_lacet = lacet.unite_lacet
FROM lacet_arrive lacet_arrive, lacet_ok lacet_ok,
lacet_ok old, lacet_ok new,
lacet lacet, lacet old,
lacet new, donnees_lacet donnees_lacet
WHERE lacet.nom_lacet = lacet_arrive.arr_name
AND donnees_lacet.nom_lacet = lacet.nom_lacet;
De nouveau, il s'agit d'une règle instead et l'arbre de requête précédent est jeté. Notez que cette requête utilise toujours la vue lacet. mais le système de règles n'a pas fini cette étape, donc il continue et lui applique la règle _return. Nous obtenons :
UPDATE donnees_lacet
SET nom_lacet = s.nom_lacet,
dispo_lacet = s.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant,
couleur_lacet = s.couleur_lacet,
longueur_lacet = s.longueur_lacet,
unite_lacet = s.unite_lacet
FROM lacet_arrive lacet_arrive, lacet_ok lacet_ok,
lacet_ok old, lacet_ok new,
lacet lacet, lacet old,
lacet new, donnees_lacet donnees_lacet,
lacet old, lacet new,
donnees_lacet s, unit u
WHERE s.nom_lacet = lacet_arrive.arr_name
AND donnees_lacet.nom_lacet = s.nom_lacet;
Enfin, la règle log_lacet est appliquée, produisant l'arbre de requête supplémentaire :
INSERT INTO lacet_log
SELECT s.nom_lacet,
s.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant,
current_user,
current_timestamp
FROM lacet_arrive lacet_arrive, lacet_ok lacet_ok,
lacet_ok old, lacet_ok new,
lacet lacet, lacet old,
lacet new, donnees_lacet donnees_lacet,
lacet old, lacet new,
donnees_lacet s, unit u,
donnees_lacet old, donnees_lacet new
lacet_log lacet_log
WHERE s.nom_lacet = lacet_arrive.arr_name
AND donnees_lacet.nom_lacet = s.nom_lacet
AND (s.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant) <> s.dispo_lacet;
une fois que le système de règles tombe en panne de règles et renvoie les arbres de requêtes générés.
Donc, nous finissons avec deux arbres de requêtes finaux qui sont équivalents aux instructions SQL :
INSERT INTO lacet_log
SELECT s.nom_lacet,
s.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant,
current_user,
current_timestamp
FROM lacet_arrive lacet_arrive, donnees_lacet donnees_lacet,
donnees_lacet s
WHERE s.nom_lacet = lacet_arrive.arr_name
AND donnees_lacet.nom_lacet = s.nom_lacet
AND s.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant <> s.dispo_lacet;
UPDATE donnees_lacet
SET dispo_lacet = donnees_lacet.dispo_lacet + lacet_arrive.arr_quant
FROM lacet_arrive lacet_arrive,
donnees_lacet donnees_lacet,
donnees_lacet s
WHERE s.nom_lacet = lacet_arrive.nom_lacet
AND donnees_lacet.nom_lacet = s.nom_lacet;
Le résultat est que la donnée provenant d'une relation insérée dans une autre, modifiée en mise à jour dans une troisième, modifiée en mise à jour dans une quatrième, cette dernière étant tracée dans une cinquième, se voit réduite à deux requêtes.
Il y a un petit détail assez horrible. En regardant les deux requêtes, nous nous apercevons que la relation donnees_lacet apparaît deux fois dans la table d'échelle où cela pourrait être réduit à une seule occurrence. Le planificateur ne gère pas ceci et, du coup, le plan d'exécution de la sortie du système de règles pour insert sera :
Nested Loop
-> Merge Join
-> Seq Scan
-> Sort
-> Seq Scan on s
-> Seq Scan
-> Sort
-> Seq Scan on lacet_arrive
-> Seq Scan on donnees_lacet
alors qu'omettre la table d'échelle supplémentaire résulterait en un :
Merge Join
-> Seq Scan
-> Sort
-> Seq Scan on s
-> Seq Scan
-> Sort
-> Seq Scan on lacet_arrive
qui produit exactement les mêmes entrées dans la table des traces. Du coup, le système de règles a causé un parcours supplémentaire dans la table donnees_lacet qui n'est absolument pas nécessaire. et le même parcours redondant est fait une fois de plus dans l'update. mais ce fut réellement un travail difficile de rendre tout ceci possible.
Maintenant, nous faisons une démonstration finale du système de règles de PostgreSQL™ et de sa puissance. disons que nous ajoutons quelques lacets avec des couleurs extraordinaires à votre base de données :
INSERT INTO lacet VALUES ('sl9', 0, 'pink', 35.0, 'inch', 0.0);
INSERT INTO lacet VALUES ('sl10', 1000, 'magenta', 40.0, 'inch', 0.0);
Nous voulons créer une vue vérifiant les entrées lacet qui ne correspondent à aucune chaussure pour la couleur. Voici la vue :
CREATE VIEW lacet_mismatch AS
SELECT * FROM lacet WHERE NOT EXISTS
(SELECT nom_chaussure FROM chaussure WHERE couleur = couleur_lacet);
Sa sortie est :
SELECT * FROM lacet_mismatch; nom_lacet | dispo_lacet | couleur_lacet | longueur_lacet | unite_lacet | longueur_lacet_cm -----------+-------------+---------------+----------------+-------------+------------------- sl9 | 0 | pink | 35 | inch | 88.9 sl10 | 1000 | magenta | 40 | inch | 101.6
Maintenant, nous voulons la configurer pour que les lacets qui ne correspondent pas et qui ne sont pas en stock soient supprimés de la base de données. Pour rendre la chose plus difficile à PostgreSQL™, nous ne les supprimons pas directement. À la place, nous créons une vue supplémentaire :
CREATE VIEW lacet_can_delete AS
SELECT * FROM lacet_mismatch WHERE dispo_lacet = 0;
et le faisons de cette façon :
DELETE FROM lacet WHERE EXISTS
(SELECT * FROM lacet_can_delete
WHERE nom_lacet = lacet.nom_lacet);
voilà :
SELECT * FROM lacet; nom_lacet | dispo_lacet | couleur_lacet | longueur_lacet | unite_lacet | longueur_lacet_cm -----------+-------------+---------------+----------------+-------------+------------------- sl1 | 5 | black | 80 | cm | 80 sl2 | 6 | black | 100 | cm | 100 sl7 | 6 | brown | 60 | cm | 60 sl4 | 8 | black | 40 | inch | 101.6 sl3 | 10 | black | 35 | inch | 88.9 sl8 | 21 | brown | 40 | inch | 101.6 sl10 | 1000 | magenta | 40 | inch | 101.6 sl5 | 4 | brown | 1 | m | 100 sl6 | 20 | brown | 0.9 | m | 90 (9 rows)
Un delete sur une vue, avec une qualification de sous-requête qui utilise au total quatre vues imbriquées/jointes, où l'une d'entre elles a une qualification de sous-requête contenant une vue et où les colonnes des vues calculées sont utilisées, est réécrite en un seul arbre de requête qui supprime les données demandées sur la vraie table.
Il existe probablement seulement quelques situations dans le vrai monde où une telle construction est nécessaire. Mais, vous vous sentez mieux quand cela fonctionne.
Vues matérialisées
