INSERT、UPDATE、DELETEに定義するルールは前節で解説したビューのルールとは全く異なります。 第一点として、これらのCREATE RULEコマンドでは以下を行なうことができます。
アクションがないルールも可能です。
複数のアクションを持てます。
INSTEADもしくはALSO(デフォルト)を取ることができます。
疑似リレーションNEWとOLDが役立つようになります。
ルール条件を持たせることができます。
第二点として、その場所で問い合わせツリーを変更しません。 その代わりに新規の0個以上の問い合わせツリーを生成して、オリジナルを破棄することができます。
CREATE RULE rule_name AS ON event TO object [WHERE rule_qualification] DO [ALSO|INSTEAD] [action | (actions) | NOTHING];
上記の構文を覚えておいてください。 以下では、更新ルールはINSERT、UPDATE、DELETEに定義されたルールを意味します。
更新ルールは、問い合わせツリーの結果リレーションとコマンド種類がCREATE RULEで与えられるオブジェクトとイベントと等しい場合にルールシステムによって適用されます。 更新ルールに対してルールシステムは問い合わせツリーのリストを生成します。 最初は問い合わせツリーリストは空です。 0(NOTHINGキーワード)、1つまたは複数のアクションが有効です。 簡単にするため、ここでは1つのアクションのルールを取り上げます。 このルールは条件を持っていても持っていなくても構いませんし、またINSTEADかALSO (デフォルト)のいずれかを取ることができます。
ルール条件とはどんなものでしょうか。 それはルールのアクションを行わなければならない時と、行ってはならない時を指定する条件です。 基本的に(特別な意味合いを持った)オブジェクトとして与えられるリレーションであるNEW疑似リレーションかOLD疑似リレーション、または、その両者のみをこの条件は参照することができます。
1アクションのルールに対し、以下の問い合わせツリーを生成する4つの場合があります。
元の問い合わせツリーの条件が追加された、ルールアクションからの問い合わせツリー
元の問い合わせツリーの条件が追加された、ルールアクションからの問い合わせツリー
ルール条件と元の問い合わせツリーの条件が追加された、ルールアクションからの問い合わせツリー
ルール条件と元の問い合わせツリーの条件が追加された、ルールアクションからの問い合わせツリーとルール条件の否定条件が追加された元の問い合わせツリー
最後に、もしルールがALSOの場合、変更されていない元の問い合わせツリーがリストに付け加えられます。 条件付きのINSTEADルールのみがすでに元の構文解析ツリーに追加をしているので、最後は1つのアクションを持つルールに対して1つもしくは2つの問い合わせツリーにたどり着きます。
ON INSERTルールでは、元の問い合わせは、(INSTEADにより止められていない限り)ルールによって追加されたアクションの前に実行されます。 これにより、アクションは挿入された行(複数可)を参照することができます。 しかし、ON UPDATEとON DELETEルールでは、元の問い合わせはルールによって追加されたアクションの後に実行されます。 これは、アクションが更新される予定の、または、削除される予定の行を参照できることを保証します。 さもないと、条件に一致する行を見つけることができないためにアクションが作動しなくなる可能性が起こります。
ルールアクションで生成された問い合わせツリーは、再度書き換えシステムに渡され、相当数の問い合わせツリーの結果をもたらす、より多くのルールの適用を受けることもあります。 ですから、ルールのアクションはルール自身とは異なるコマンド種類か、異なる結果リレーションを持っていなければなりません。 さもないと、この再帰的処理により無限ループに陥ってしまいます。 (ルールの再帰展開は検知され、エラーとして報告されます。)
pg_rewriteシステムカタログのアクションにある問い合わせツリーは単なるテンプレートです。 これらはNEWとOLDに対する範囲テーブルの項目を参照することができるため、使用される前に何らかの置換措置がとられていなければなりません。 NEWを参照する全てに対し、元の問い合わせの目的リストは対応する項目があるかどうか検索されます。 項目が見つかった場合には、その項目式が参照を置き換えます。 項目がなかった場合、NEWはOLDと同じ意味になる(UPDATEの場合)か、NULLによって置き換えられます(INSERTの場合)。 OLDに対する参照は全て結果リレーションである範囲テーブルの項目への参照に置き換えられます。
更新ルールの適用が終わると、システムはそこで作られた構文解析ツリーにビュールールを適用します。 ビューは、新しい更新アクションを挿入できないため、ビュー書き換えの結果に更新ルールを適用する必要はありません。
shoelace_dataリレーションのsl_avail列の変化を追跡してみたいと思います。 そこでログ用テーブルと、shoelace_dataに対して行われるUPDATEをログに記録するルールを用意しました。
CREATE TABLE shoelace_log ( sl_name text, -- 変更された靴紐 sl_avail integer, -- 新しい現在値 log_who text, -- 誰が行なったか log_when timestamp -- いつ行なったか ); CREATE RULE log_shoelace AS ON UPDATE TO shoelace_data WHERE NEW.sl_avail <> OLD.sl_avail DO INSERT INTO shoelace_log VALUES ( NEW.sl_name, NEW.sl_avail, current_user, current_timestamp );
ここで誰かが以下を実行します。
UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 6 WHERE sl_name = 'sl7';
ログテーブルを見てみましょう。
SELECT * FROM shoelace_log; sl_name | sl_avail | log_who | log_when ---------+----------+---------+---------------------------------- sl7 | 6 | Al | Tue Oct 20 16:14:45 1998 MET DST (1 row)
思ったとおりの結果が出ました。 以下に裏で何が起こったのかを説明します。 パーサがまず以下の構文解析ツリーを生成しました
UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 6 FROM shoelace_data shoelace_data WHERE shoelace_data.sl_name = 'sl7';
以下のルール条件式
NEW.sl_avail <> OLD.sl_avail
および、以下のアクションを持つON UPDATEのlog_shoelaceルールがあります。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( *NEW*.sl_name, *NEW*.sl_avail, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*;
(通常ではINSERT ... VALUES ... FROMを書くことはできないのでちょっと奇妙に見えるかもしれません。 ここのFROM句は単に*NEW*と*OLD*の問い合わせツリーの範囲テーブル項目があることを示しているだけです。 これらは、INSERTコマンドの問い合わせツリー中の変数から参照されるために必要なのです。)
このルールは条件付きのALSOルールですので、ルールシステムは変更されたルールアクションと元の問い合わせツリーという2つの問い合わせツリーを返さなければなりません。 第一の段階で元の問い合わせの範囲テーブルはルールアクション問い合わせツリーに取り込まれます。 そして、次の結果を生みます。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( *NEW*.sl_name, *NEW*.sl_avail, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*, shoelace_data shoelace_data;
第2段階で、以下のようにルール条件が付け加えられます。 これにより、この結果集合はsl_availが変更した行に限定されます。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( *NEW*.sl_name, *NEW*.sl_avail, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*, shoelace_data shoelace_data WHERE *NEW*.sl_avail <> *OLD*.sl_avail;
(INSERT ... VALUESはWHERE句を持たないため、これは更に奇妙です。 しかし、プランナとエクゼキュータには問題はありません。 これらはどのみちINSERT ... SELECTのために同じ機能をサポートしなければなりません。
第3段階で、以下のように元の問い合わせツリーの条件が付け加えられ、結果集合は元の問い合わせで変更された行のみに更に限定されます。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( *NEW*.sl_name, *NEW*.sl_avail, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*, shoelace_data shoelace_data WHERE *NEW*.sl_avail <> *OLD*.sl_avail AND shoelace_data.sl_name = 'sl7';
第4段階では、以下のように元の問い合わせツリーの目的リスト項目、または結果リレーションの該当する変数参照で、NEWの参照を置換します。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( shoelace_data.sl_name, 6, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*, shoelace_data shoelace_data WHERE 6 <> *OLD*.sl_avail AND shoelace_data.sl_name = 'sl7';
第5段階は、以下のようにOLD参照を結果リレーション参照に置き換えます。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( shoelace_data.sl_name, 6, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data *NEW*, shoelace_data *OLD*, shoelace_data shoelace_data WHERE 6 <> shoelace_data.sl_avail AND shoelace_data.sl_name = 'sl7';
これで終わりです。このルールはALSOのため、元の問い合わせツリーも出力します。 まとめると、ルールシステムからの出力は以下の文に対応する2つの問い合わせツリーのリストです。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( shoelace_data.sl_name, 6, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data WHERE 6 <> shoelace_data.sl_avail AND shoelace_data.sl_name = 'sl7'; UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 6 WHERE sl_name = 'sl7';
この2つは順番どおりに処理され、正確にルールが定義したとおりです。
元の問い合わせが例えば下記のような場合に、置換と追加された条件は、ログには何も書かれないことを確実にします。
UPDATE shoelace_data SET sl_color = 'green' WHERE sl_name = 'sl7';
この場合、元の問い合わせツリーの目的リストにはsl_availの項目がありませんので、NEW.sl_availがshoelace_data.sl_availに置き換えられます。 その結果、このルールによって以下のような特別の問い合わせが生成されます。
INSERT INTO shoelace_log VALUES ( shoelace_data.sl_name, shoelace_data.sl_avail, current_user, current_timestamp ) FROM shoelace_data WHERE shoelace_data.sl_avail <> shoelace_data.sl_avail AND shoelace_data.sl_name = 'sl7';
そしてこの条件は決して真にはなりません。
もし元の問い合わせが複数の行を変更してもうまくいきます。 ですから、誰かが下記のようなコマンドを実行したとします。
UPDATE shoelace_data SET sl_avail = 0 WHERE sl_color = 'black';
この場合、実際には4行が更新されます(sl1、sl2、sl3およびsl4)。 しかしs13はすでにsl_avail = 0を持っています。 この場合、元の問い合わせツリーの条件を満たさず、その結果、以下のような特別の問い合わせツリーがルールによって生成されます。
INSERT INTO shoelace_log SELECT shoelace_data.sl_name, 0, current_user, current_timestamp FROM shoelace_data WHERE 0 <> shoelace_data.sl_avail AND shoelace_data.sl_color = 'black';
この構文解析ツリーは確実に3つの新しいログ項目を挿入します。 これは 全く正しい動作です。 (訳注:s13行はWHERE 0 != shoelace_data.sl_avail条件を満たさない(0!=0)ので、実際に更新される4行-1の3行分のログ項目が挿入されます。)
ここで元の構文解析ツリーが最後に実行されるということが重要な理由が判ります。 もしUPDATEが先に実行されたとしたら、全ての行は0にセットされ、0 <> shoelace_data.sl_availである行をログ書き込み時のINSERTの段階で見つけられなくなります。
誰かがビューに対してINSERT、UPDATE、DELETEを発行するといった、前述の可能性からビューリレーションを保護する簡単な方法は、それらの構文解析ツリーを破棄してしまうことです。 以下のルールを作ります。
CREATE RULE shoe_ins_protect AS ON INSERT TO shoe DO INSTEAD NOTHING; CREATE RULE shoe_upd_protect AS ON UPDATE TO shoe DO INSTEAD NOTHING; CREATE RULE shoe_del_protect AS ON DELETE TO shoe DO INSTEAD NOTHING;
誰かがshoeビューリレーションに上記の操作を行おうとすると、ルールシステムはルールを適用します。 ルールにはアクションがなく、かつ、INSTEADですから、結果の問い合わせツリーリストは空になります。 ルールシステムの処理が完了した後に最適化されるものや実行されるべきものが何も残っていませんので、問い合わせ全体が無効になります。
より洗練されたルールシステムの使用法は、実テーブルに適当な操作を行う問い合わせツリーへの書き換えを行うルールを作ることです。 shoelaceビューにこれを適用するために以下のルールを作ります。
CREATE RULE shoelace_ins AS ON INSERT TO shoelace DO INSTEAD INSERT INTO shoelace_data VALUES ( NEW.sl_name, NEW.sl_avail, NEW.sl_color, NEW.sl_len, NEW.sl_unit ); CREATE RULE shoelace_upd AS ON UPDATE TO shoelace DO INSTEAD UPDATE shoelace_data SET sl_name = NEW.sl_name, sl_avail = NEW.sl_avail, sl_color = NEW.sl_color, sl_len = NEW.sl_len, sl_unit = NEW.sl_unit WHERE sl_name = OLD.sl_name; CREATE RULE shoelace_del AS ON DELETE TO shoelace DO INSTEAD DELETE FROM shoelace_data WHERE sl_name = OLD.sl_name;
ここで店には不定期に靴紐のケースが分厚い送り状とともに届けられると仮定します。 しかし、毎回毎回手作業でshoelaceビューを更新したくはありません。 代わりに、送り状から品目を挿入するテーブルと特殊な仕掛けを持つテーブルの2つの小さなテーブルを用意します。 以下はそれらを作成するコマンドです。
CREATE TABLE shoelace_arrive ( arr_name text, arr_quant integer ); CREATE TABLE shoelace_ok ( ok_name text, ok_quant integer ); CREATE RULE shoelace_ok_ins AS ON INSERT TO shoelace_ok DO INSTEAD UPDATE shoelace SET sl_avail = sl_avail + NEW.ok_quant WHERE sl_name = NEW.ok_name;
これで、送り状のデータをshoelace_arriveテーブルに投入することができます。
SELECT * FROM shoelace_arrive; arr_name | arr_quant ----------+----------- sl3 | 10 sl6 | 20 sl8 | 20 (3 rows)
そして現在のデータをチェックします。
SELECT * FROM shoelace; sl_name | sl_avail | sl_color | sl_len | sl_unit | sl_len_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)
さて、届いた靴紐を移動します。
INSERT INTO shoelace_ok SELECT * FROM shoelace_arrive;
そして結果を確認します。
SELECT * FROM shoelace ORDER BY sl_name; sl_name | sl_avail | sl_color | sl_len | sl_unit | sl_len_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 shoelace_log; sl_name | sl_avail | 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)
1つのINSERT ... SELECTからこの結果になるには、長い道のりがあります。 本章での問い合わせツリーの変形に関する説明はこれが最後です。 まず、以下のようなパーサの出力があります。
INSERT INTO shoelace_ok SELECT shoelace_arrive.arr_name, shoelace_arrive.arr_quant FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_ok shoelace_ok;
最初のshoelace_ok_insルールが適用され、結果は以下のようになります。
UPDATE shoelace SET sl_avail = shoelace.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_ok shoelace_ok, shoelace_ok *OLD*, shoelace_ok *NEW*, shoelace shoelace WHERE shoelace.sl_name = shoelace_arrive.arr_name;
そして、shoelace_okに対する元のINSERTを破棄します。 この書き換えられた問い合わせは再びルールシステムに渡されて、2番目に適用されるshoelace_updルールは以下を生成します。
UPDATE shoelace_data SET sl_name = shoelace.sl_name, sl_avail = shoelace.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant, sl_color = shoelace.sl_color, sl_len = shoelace.sl_len, sl_unit = shoelace.sl_unit FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_ok shoelace_ok, shoelace_ok *OLD*, shoelace_ok *NEW*, shoelace shoelace, shoelace *OLD*, shoelace *NEW*, shoelace_data shoelace_data WHERE shoelace.sl_name = shoelace_arrive.arr_name AND shoelace_data.sl_name = shoelace.sl_name;
これは再びINSTEADルールですので、以前の問い合わせツリーは破棄されます。 この問い合わせはshoelaceビューを引き続き使用していることに注意してください。 しかし、この段階ではルールシステムは終了していないため、引き続き_RETURNルールが適用され、下記のようになります。
UPDATE shoelace_data SET sl_name = s.sl_name, sl_avail = s.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant, sl_color = s.sl_color, sl_len = s.sl_len, sl_unit = s.sl_unit FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_ok shoelace_ok, shoelace_ok *OLD*, shoelace_ok *NEW*, shoelace shoelace, shoelace *OLD*, shoelace *NEW*, shoelace_data shoelace_data, shoelace *OLD*, shoelace *NEW*, shoelace_data s, unit u WHERE s.sl_name = shoelace_arrive.arr_name AND shoelace_data.sl_name = s.sl_name;
最後に、log_shoelaceルールが適用され、以下のような特別な問い合わせツリーが生成されます。
INSERT INTO shoelace_log SELECT s.sl_name, s.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant, current_user, current_timestamp FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_ok shoelace_ok, shoelace_ok *OLD*, shoelace_ok *NEW*, shoelace shoelace, shoelace *OLD*, shoelace *NEW*, shoelace_data shoelace_data, shoelace *OLD*, shoelace *NEW*, shoelace_data s, unit u, shoelace_data *OLD*, shoelace_data *NEW* shoelace_log shoelace_log WHERE s.sl_name = shoelace_arrive.arr_name AND shoelace_data.sl_name = s.sl_name AND (s.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant) <> s.sl_avail;
この後、ルールシステムはルールを使い切り、生成された問い合わせツリーを返します。
そして、以下のSQL文と等価となる2つの最終問い合わせツリーで終結します。
INSERT INTO shoelace_log SELECT s.sl_name, s.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant, current_user, current_timestamp FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_data shoelace_data, shoelace_data s WHERE s.sl_name = shoelace_arrive.arr_name AND shoelace_data.sl_name = s.sl_name AND s.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant <> s.sl_avail; UPDATE shoelace_data SET sl_avail = shoelace_data.sl_avail + shoelace_arrive.arr_quant FROM shoelace_arrive shoelace_arrive, shoelace_data shoelace_data, shoelace_data s WHERE s.sl_name = shoelace_arrive.sl_name AND shoelace_data.sl_name = s.sl_name;
結果は、1つのリレーションから来たデータが別のリレーションに挿入され、3つ目のリレーションの更新に変更され、4つ目の更新と5つ目への最終更新のログ記録に変更され、最終的に2つの問い合わせに縮小されます。
ちょっと見苦しい小さな事項があります。 できあがった2つの問い合わせを見ると、1つに縮小されたはずのshoelace_dataリレーションが範囲テーブルに2度出てきます。 プランナは処理をしないので、INSERTのルールシステムの出力に対する実行計画は次のようになります。
入れ子状ループ -> マージ結合 -> シーケンシャルスキャン -> ソート -> sに対する順スキャン -> シーケンシャルスキャン -> ソート -> shoelace_arriveに対するシーケンシャルスキャン -> shoelace_dataに対するシーケンシャルスキャン
一方、余計な範囲テーブル項目を省略することで、以下のようにログテーブルに全く同じ項目が作られます。
マージ結合 -> シーケンシャルスキャン -> ソート -> sに対するシーケンシャルスキャン -> シーケンシャルスキャン -> ソート -> shoelace_arriveに対するシーケンシャルスキャン
ですから、ルールシステムは、全く必要のないshoelace_dataリレーションに対する余計なスキャンを1度行うことになります。 そしてUPDATEでも同様な不要なスキャンが再度実行されます。 しかしながら、これらを全て可能にするのは大変な仕事です。
最後にPostgreSQLのルールシステムとその効力を示しましょう。 例えば、全く売れそうもない靴紐をデータベースに追加してみます。
INSERT INTO shoelace VALUES ('sl9', 0, 'pink', 35.0, 'inch', 0.0); INSERT INTO shoelace VALUES ('sl10', 1000, 'magenta', 40.0, 'inch', 0.0);
全ての靴に合わない色がshoelace項目にあるかどうかを検査するビューを作成したいと考えます。 ビューは以下のようになります。
CREATE VIEW shoelace_mismatch AS SELECT * FROM shoelace WHERE NOT EXISTS (SELECT shoename FROM shoe WHERE slcolor = sl_color);
この出力は以下のようになります。
SELECT * FROM shoelace_mismatch; sl_name | sl_avail | sl_color | sl_len | sl_unit | sl_len_cm ---------+----------+----------+--------+---------+----------- sl9 | 0 | pink | 35 | inch | 88.9 sl10 | 1000 | magenta | 40 | inch | 101.6
ここで、合う靴がない靴紐の内、在庫されていないものをデータベースから削除するように設定してみます。 これはPostgreSQLでは困難な作業ですので、直接削除しません。 代わりに、以下のようにもう一つビューを作成します。
CREATE VIEW shoelace_can_delete AS SELECT * FROM shoelace_mismatch WHERE sl_avail = 0;
そして、以下を行ないます。
DELETE FROM shoelace WHERE EXISTS (SELECT * FROM shoelace_can_delete WHERE sl_name = shoelace.sl_name);
さあできました。
SELECT * FROM shoelace; sl_name | sl_avail | sl_color | sl_len | sl_unit | sl_len_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)
合計4つのネスト/結合されたビューを副問い合わせの条件として持ち、その中の1つはビューを含む副問い合わせ条件を持ち、かつ演算を施されたビューの列が使われる場合の、ビューに対するDELETEが、実テーブルから要求されたデータを削除する単一の問い合わせツリーに書き換えられます。
このような構造が必要な状況は実社会ではほとんどないと思われます。 しかし、実際に動くことを確認できれば安心できます。