Executar consultas no Azure Cosmos DB para PostgreSQL

Importante

O Azure Cosmos DB para PostgreSQL está numa fase de reforma e já não é recomendado para novos projetos. Em vez disso, use um destes dois serviços:

• Para cargas de trabalho PostgreSQL: utilize a funcionalidade Elastic Clusters da Azure Base de Dados para PostgreSQL para utilizar as funcionalidades de escalonamento horizontal e distribuição do PostgreSQL contidas na extensão open source Citus. Para orientação sobre migração, veja migrar para Base de Dados do Azure para PostgreSQL com Elastic Cluster.

• Para cargas de trabalho NoSQL , utilize o Azure Cosmos DB para NoSQL como solução de base de dados distribuída que inclui um acordo de nível de serviço (SLA) de disponibilidade de 99,999%, escalabilidade automática instantânea e failover automático em múltiplas regiões.

Pré-requisitos

Para seguir este guia de início rápido, primeiro você precisará:

1. Crie um cluster no portal do Azure.
2. Conecte-se ao cluster com psql para executar comandos SQL.
3. Crie e distribua tabelas com nosso conjunto de dados de exemplo.

Consultas distribuídas

Agora é hora da parte divertida em nossa série de início rápido: executar consultas. Vamos começar com um simples count (*) para verificar a quantidade de dados que carregamos na seção anterior.

-- count all rows (across shards)

SELECT count(*) FROM github_users;

 count
--------
 264308
(1 row)

Lembre-se de que é uma tabela distribuída, o que significa que github_users seus dados são divididos entre vários fragmentos. O Azure Cosmos DB para PostgreSQL executa automaticamente a contagem em todos os fragmentos em paralelo e combina os resultados.

Vamos continuar examinando mais alguns exemplos de consulta:

-- Find all events for a single user.
-- (A common transactional/operational query)

SELECT created_at, event_type, repo->>'name' AS repo_name
  FROM github_events
 WHERE user_id = 3861633;

     created_at      |  event_type  |              repo_name
---------------------+--------------+--------------------------------------
 2016-12-01 06:28:44 | PushEvent    | sczhengyabin/Google-Image-Downloader
 2016-12-01 06:29:27 | CreateEvent  | sczhengyabin/Google-Image-Downloader
 2016-12-01 06:36:47 | ReleaseEvent | sczhengyabin/Google-Image-Downloader
 2016-12-01 06:42:35 | WatchEvent   | sczhengyabin/Google-Image-Downloader
 2016-12-01 07:45:58 | IssuesEvent  | sczhengyabin/Google-Image-Downloader
(5 rows)

Consultas mais complicadas

Aqui está um exemplo de uma consulta mais complicada, que recupera estatísticas horárias para eventos de push no GitHub. Ele usa o recurso JSONB do PostgreSQL para lidar com dados semiestruturados.

-- Querying JSONB type. Query is parallelized across nodes.
-- Find the number of commits on the default branch per hour 

SELECT date_trunc('hour', created_at) AS hour,
       sum((payload->>'distinct_size')::int) AS num_commits
FROM   github_events
WHERE  event_type = 'PushEvent' AND
       payload @> '{"ref":"refs/heads/master"}'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

        hour         | num_commits
---------------------+-------------
 2016-12-01 05:00:00 |       13051
 2016-12-01 06:00:00 |       43480
 2016-12-01 07:00:00 |       34254
 2016-12-01 08:00:00 |       29307
(4 rows)

O Azure Cosmos DB para PostgreSQL combina o poder dos armazenamentos de dados SQL e NoSQL com dados estruturados e semiestruturados.

Além de executar consultas, o Azure Cosmos DB para PostgreSQL também aplica alterações de definição de dados nos fragmentos de uma tabela distribuída:

-- DDL commands that are also parallelized

ALTER TABLE github_users ADD COLUMN dummy_column integer;

Passos seguintes

Você criou com êxito um cluster escalável, criou tabelas, distribuiu-as, carregou dados e executou consultas distribuídas.

Agora você está pronto para aprender a criar aplicativos com o Azure Cosmos DB para PostgreSQL.

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