基于PostgreSQL的流式计算数据库PipelineDB--基本测试

昨天的博客介绍了一下所有的技术场景基于PostgreSQL的流式计算数据库PipelineDB--技术应用场景

今天主要测试一下，continuous view和基本的流数据复制功能。

注意PipelineDB是没有事务概念的，这个一定要记住。

如果用其他工具去连可能不要选择autocommit选项，我用dbvisualizer就不能选这个。

准备表和stream

create stream test_stream (n_id int, project text, view_count bigint);

create table test_tgttable1 (n_id int, project text, view_count bigint);

create table test_tgttable2 (n_id int, project text, view_count bigint);

continuous function

create continuous view test_stats as                                                                 

select project,count(*) as total_pages, sum(view_count) as total_views

       from test_stream group by project;

continuous transform

--continuous function

create or replace function insert_testtgttable1()

  returns trigger as

  $$

  begin

    insert into test_tgttable1(n_id,project,view_count) values (new.n_id, new.project,new.view_count);

    return new;

  end;

  $$

  language plpgsql;

create continuous transform test_ins_testtgttable1 as

  select n_id::int, project::text, view_count::bigint from test_stream 

  then execute procedure insert_testtgttable1();

验证结果：

触发流的更多语句：

--多值， 不过这个我觉得没什么用^-^

INSERT INTO test_stream(n_id,project,view_count) values(11,'project03',11),(12,'project03',22);    



--从其他的表insert

INSERT INTO test_stream(n_id,project,view_count) SELECT n_id,project,view_count FROM test_tgttable2;



--从文件导入 ，这个最有用了

COPY test_stream(n_id,project,view_count)  FROM '/postgre/workfiles/filetest01.csv';

--这是官方文档的示例， 用命令行就可以集成了数据了，很方便

curl -sL http://pipelinedb.com/data/wiki-pagecounts | gunzip | \

        psql -h localhost -p 5432 -d pipeline -c "

        COPY wiki_stream (hour, project, title, view_count, size) FROM STDIN"

PS.

今天把<白说>看完了，不过就前面几章不错，还是推荐去看看。

今天开始看<上帝掷骰子吗:量子物理史话>，都是在kindle上看的，看书比较杂.^-^