助力Greenplum数据库开发之接口篇（上）——Golang，C、Python和Perl
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Greenplum 作为一款强大的 HTAP 数据库，针对大多数流行语言都有相应的连接库。大部分均是与 PostgreSQL 采用相同的接口，但是也有部分接口是 Greenplum 专门优化后用于自身使用的。今天，我们将给大家分享一系列语言接口的连接库及使用方式。
1. Golang
Golang 作为 Google 开源的一款编译型开发语言，经过多年发展，在开发界占据了很大的份额，市面上针对 Greenplum 的 Golang 连接库也有很多，但是最著名的还是 github.com/lib/pq。
Golang 为连接数据库专门提供了一个公共包叫 database/sql，在进行数据库连接时，只需要遵循该库的注册方式将 lib/pq（https://github.com/lib/pq） 注册为 postgres 驱动即可。
支持列表
目前该包支持全系列 Greenplum 产品，提供的一些功能如下：
- 支持数据库增删改查
- 支持在数据库中直接执行DDL或维护语句（VACUUM等）
- 支持所有普通数据类型
- 支持 bytea
- 支持 hstore
- 支持 SSL
- 支持 COPY FROM
- 支持 pgpass
安装方法
与其他的 Go 包安装方式一样，只需要在 go/src 目录下执行 go get 命令即可将需要的包下载。go get github.com/lib/pq 如果网络条件有限，不能直接 go get 联网下载，也可以直接在外网机器上用 go get 或者 git 下载好，然后将代码复制到对应格式的目录下（放到 go 文件夹下的 src 文件夹下的 github.com 文件夹下的 lib 文件夹下的 pq 下）。
使用方法
下面展示一段 Golang 连接数据库查询的代码，进行简单分析。
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
_ "github.com/lib/pq"
"log"
)
func main() {
db, err := sql.Open("postgres", "user=chris password=123 dbname=postgres host=127.0.0.1 port=5432 sslmode=disable")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer db.Close()
//查询数据
rows, err := db.Query("select version()")
for rows.Next() {
var version string
rows.Scan(&version)
fmt.Println(version)
}
}
从上面代码可以看到，我们需要首先导入 database/sql 和 lib/pq 两个包。
import (“database/sql”“fmt”_ “github.com/lib/pq”“log”)注意这里在导入 lib/pq 时，前面加了下划线（_），因为通常来说，不直接使用驱动所提供的方法，而是应该使用 database 中的 sql.DB，因此在导入 lib/pq 驱动时，这里使用了匿名导入的方式(在包路径前添加 _)，当导入了一个数据库驱动后，此驱动会自行初始化并注册自己到 Golang 的 database/sql 上下文中，因此我们就可以通过 database/sql 包提供的方法访问数据库了。
database/sql 默认提供了 MySQL、PostgreSQL 和 SQLite 的支持，不需要手工注册。
接下来就是在函数中构造连接 url 然后进行查询了
以下就是具体的连接使用逻辑，通常的逻辑一般为：
- 打开数据库连接
- 执行增删改查操作
- 扫描结果集然后处理（查询操作）
- 错误处理
- 关闭数据库连接 数据源的连接字符串通常拼接成“user=chris password=123
dbname=postgres host=127.0.0.1 port=5432 sslmode=disable”的形式，字符串中分别对应了 Greenplum 数据库的用户名、密码、数据库名、主机ip、Greenplum 端口号和 sslmode。
db, err := sql.Open(“postgres”, “user=chris password=123 dbname=postgres host=127.0.0.1 port=5432 sslmode=disable”)
除了上面的数据源连接串形式，也可以下面这种方式连接（不太常用，作用是一样的）：“postgres://chris:[email protected]:5432/postgres?sslmode=verify-full”。
数据库的操作支持开发语言中常见的两种处理方式：
- 直接查询
- prepare statement
下面给大家展示所有可能涉及的增删改查操作的语法，可以直接在数据库中测试使用。
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
_ "github.com/lib/pq"
"time"
)
var db *sql.DB
func sqlOpen() {
var err error
db, err = sql.Open("postgres", "user=gpadmin password=123 dbname=postgres host=172.16.142.191 port=5432 sslmode=disable")
//port是数据库的端口号，默认是5432，如果改了，这里一定要自定义；
//user就是你数据库的登录帐号;
//dbname就是你在数据库里面建立的数据库的名字;
//sslmode就是安全验证模式;
checkErr(err)
}
func sqlCreate() {
//创建表
_, err := db.Exec("drop table t_user")
checkErr(err)
_, err1 := db.Exec("create table t_user(uname text,dptname text,create_time timestamp)")
checkErr(err1)
}
func sqlInsert() {
//插入数据
stmt, err := db.Prepare("INSERT INTO t_user(uname,dptname,create_time) VALUES($1,$2,$3)")
checkErr(err)
_, err = stmt.Exec("chris", "软件1部", "2020-01-08")
//这里的三个参数就是对应上面的$1,$2,$3了
checkErr(err)
}
func sqlDelete() {
//删除数据
stmt, err := db.Prepare("delete from t_user where uname=$1")
checkErr(err)
res, err := stmt.Exec("chris")
checkErr(err)
affect, err := res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println("rows affect:", affect)
}
func sqlSelect() {
//查询数据
rows, err := db.Query("SELECT * FROM t_user")
checkErr(err)
println("-----------")
for rows.Next() {
var uname string
var dptname string
var create_time string
err = rows.Scan(&uname, &dptname, &create_time)
checkErr(err)
fmt.Println( "name = ", uname, "\ndep = ", dptname, "\ncreated = ", create_time, "\n")
}
}
func sqlUpdate() {
//更新数据
stmt, err := db.Prepare("update t_user set dptname=$1 where uname=$2")
checkErr(err)
res, err := stmt.Exec("软件1部","jenny")
checkErr(err)
affect, err := res.RowsAffected()
checkErr(err)
fmt.Println("rows affect:", affect)
}
func sqlClose() {
db.Close()
}
func checkErr(err error) {
if err != nil {
panic(err)
}
}
func main() {
sep := "----------\n"
sqlOpen()
println(sep, "*sqlOpen")
sqlCreate()
println(sep, "*sqlCreate")
time.Sleep(time.Second*2)
sqlSelect()
println(sep, "*sqlSelect")
time.Sleep(time.Second*2)
sqlInsert()
sqlSelect()
println(sep, "*sqlInsert")
time.Sleep(time.Second*5)
sqlUpdate()
sqlSelect()
println(sep, "*sqlUpdate")
time.Sleep(time.Second*2)
sqlDelete()
sqlSelect()
println(sep, "*sqlDelete")
time.Sleep(time.Second*2)
sqlClose()
println(sep, "*sqlClose")
}
2. C语言
C语言是比较偏基础的语言，现在大多数开发人员可能不怎么会用C语言进行开发。但是在2020年1月份发布的2019年度编程语言（
https://www.tiobe.com/tiobe-index/ ）中，C语言战胜众多对手，王者归来，足见C语言的地位。
也确实如上所说，C语言可能影响到软件开发的方方面面，但并不一定为你我所熟知。在 PostgreSQL/Greenplum 领域中，libpq 是 PostgreSQL/Greenplum 的C应用程序接口，这个C接口同时也是 C++、Perl、Python、Tcl 和 ECPG 应用接口的驱动引擎。今天就来简单看看这个C接口是如何使用的。
示例
可以将如下代码编辑到 gpadmin 用户下的 testlibpq.c 文件中，下面会介绍简单的编译和使用
/*
* src/test/examples/testlibpq.c
* testlibpq.c
* 注意：下面需要引入libpq-fe.h头文件
*/
#include
#include
#include "libpq-fe.h"
static void
exit_nicely(PGconn *conn)
{
PQfinish(conn);
exit(1);
}
int
main(int argc, char **argv)
{
const char *conninfo;
PGconn *conn;
PGresult *res;
int nFields;
int i,
j;
/*
* 如果用户在命令行定义了参数，那么这里解析为conninfo，作为连接参数；
* 如果没有定义，则会选用环境变量定义的连接参数或采用默认值。
*/
if (argc > 1)
conninfo = argv[1];
else
conninfo = "dbname = postgres";
/* 创建一个数据库连接 */
conn = PQconnectdb(conninfo);
/* 检查连接是否成功开启 */
if (PQstatus(conn) != CONNECTION_OK)
{
fprintf(stderr, "Connection to database failed: %s",
PQerrorMessage(conn));
exit_nicely(conn);
}
/* Set always-secure search path, so malicious users can't take control. */
res = PQexec(conn,
"SELECT pg_catalog.set_config('search_path', '', false)");
if (PQresultStatus(res) != PGRES_TUPLES_OK)
{
fprintf(stderr, "SET failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
exit_nicely(conn);
}
/*
* 当完成操作后，执行清理操作，避免内存泄漏。
*/
PQclear(res);
/*
* Our test case here involves using a cursor, for which we must be inside
* a transaction block. We could do the whole thing with a single
* PQexec() of "select * from pg_database", but that's too trivial to make
* a good example.
*/
/* 开始一个事务块 */
res = PQexec(conn, "BEGIN");
if (PQresultStatus(res) != PGRES_COMMAND_OK)
{
fprintf(stderr, "BEGIN command failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
exit_nicely(conn);
}
PQclear(res);
/*
* 从pg_database表中获取数据
*/
res = PQexec(conn, "DECLARE myportal CURSOR FOR select * from pg_database");
if (PQresultStatus(res) != PGRES_COMMAND_OK)
{
fprintf(stderr, "DECLARE CURSOR failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
exit_nicely(conn);
}
PQclear(res);
res = PQexec(conn, "FETCH ALL in myportal");
if (PQresultStatus(res) != PGRES_TUPLES_OK)
{
fprintf(stderr, "FETCH ALL failed: %s", PQerrorMessage(conn));
PQclear(res);
exit_nicely(conn);
}
/* 打印列名 */
nFields = PQnfields(res);
for (i = 0; i < nFields; i++)
printf("%-15s", PQfname(res, i));
printf("\n\n");
/* 打印数据 */
for (i = 0; i < PQntuples(res); i++)
{
for (j = 0; j < nFields; j++)
printf("%-15s", PQgetvalue(res, i, j));
printf("\n");
}
PQclear(res);
/* 关闭上面定义的cursor */
res = PQexec(conn, "CLOSE myportal");
PQclear(res);
/* end the transaction */
res = PQexec(conn, "END");
PQclear(res);
/* 关闭数据库连接 */
PQfinish(conn);
return 0;
}
编译
[gpadmin@gp1 ~]$ gcc -I /usr/local/greenplum-db/include/ -L /usr/local/greenplum-db/lib -lpq testlibpq.c -o testlibpq
这里采用 gcc 编译器，指定头文件(-I)和库文件(-L)，编译完成后，会生成二进制可执行文件 testlibpq。
「实战」助力数据库开发之接口篇 - C 连接 Greenplum
运行 此时可以执行该文件，查看是否能正常访问数据库。
[gpadmin@gp1 ~]$ ./testlibpq
datname datdba encoding datcollate datctype datistemplate datallowconn datconnlimit datlastsysoid datfrozenxid datminmxid dattablespace datacl
template1 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t t -1 12813 725 1 1663 {=c/gpadmin,gpadmin=CTc/gpadmin}
template0 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t f -1 12813 725 1 1663 {=c/gpadmin,gpadmin=CTc/gpadmin}
postgres 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t t -1 12813 725 1 1663
上面代码采用默认的连接信息，如果要特别指定，可以通过定义如下字符串信息来访问数据库。
[gpadmin@gp1 ~]$ ./testlibpq “host=172.16.142.191 port=5432 user=gpadmin dbname=postgres”
datname datdba encoding datcollate datctype datistemplate datallowconn datconnlimit datlastsysoid datfrozenxid datminmxid dattablespace datacl
template1 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t t -1 12813 725 1 1663 {=c/gpadmin,gpadmin=CTc/gpadmin}
template0 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t f -1 12813 725 1 1663 {=c/gpadmin,gpadmin=CTc/gpadmin}
postgres 10 6 en_US.utf8 en_US.utf8 t t -1 12813 725 1 1663
在尝试连接过程中，可能会报如下错误，此时需要修改 pg_hba.conf 文件并 gpstop -u 生效即可。
[gpadmin@gp1 ~]$ ./testlibpq
Connection to database failed: FATAL: no pg_hba.conf entry for host “[local]”, user “gpadmin”, database “postgres”, SSL off
参考文章
[1] https://www.postgresql.org/docs/current/libpq-example.html
3. Python
现在我们再来看一下，在这几年火的一塌糊涂的 Python 语言如何连接 Greenplum。
Python 连接 Greenplum 数据库较常用的库有 PyGreSQL 和 Psycopg2 两个。Greenplum 的很多脚本都是采用 PyGreSQL 为基础开发的，可见 PyGreSQL 肯定有其独到之处，但是 Psycopg2 这几年似乎在 Postgres 体系中更加流行。本文将会分别介绍这两个库的使用。
PyGreSQL
PyGreSQL 是连接 PostgreSQ L的 Python 库，目前最新版本为 PyGreSQL 5.1，支持 PostgreSQL 9.0到11版本，可以对应到 Greenplum 6.x 的版本，如果要支持 Greenplum 4.x 和 5.x 版本，可以选用 PyGreSQL 4.x 版本。
安装
pip install PyGreSQL
示例
#!/usr/bin/env python
import pg
def operate_postgre_tbl_product():
try:
#pgdb_conn = pg.connect(dbname = 'tpc', host = '192.168.103.31', user = 'gpadmin', passwd = '')
pgdb_conn = pg.connect("host=192.168.103.31 port=5432 dbname=tpc user=gpadmin")
except Exception, e:
print e.args[0]
return
sql_desc = "select * from call_center limit 5;"
for row in pgdb_conn.query(sql_desc).dictresult():
print row
pgdb_conn.close()
if __name__ == '__main__':
operate_postgre_tbl_product()
参考文章
http://www.pygresql.org/about.html
Psycopg2
Psycopg2 库的底层是由C语言封装 PostgreSQL 的标准库C接口库 libpq 实现的，运行速度非常快，它支持大型多线程应用的大量并发 Insert 和 Update 操作，另外它完全兼容 DB API 2.0。
安装
pip install psycopg2
示例
1、简单的增加，查询记录
import psycopg2
import psycopg2.extras
import time
'''
连接数据库
returns:db
'''
def gp_connect():
try:
db = psycopg2.connect(dbname="testdb",
user="gpadmin",
password="gpadmin",
host="10.1.208.42",
port="5432")
# connect()也可以使用一个大的字符串参数,
# 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test”
return db
except psycopg2.DatabaseError as e:
print("could not connect to Greenplum server",e)
if __name__ == '__main__':
conn = gp_connect()
print(conn)
cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)
# 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);")
conn.commit()
# 提交到数据库中
print(ret)
ret = cur.execute("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);",(300, "abc'def"))
conn.commit()
# 提交到数据库中
print(cur.rowcount) # 1
# 返回数据库中的行的总数已修改，插入或删除最后 execute*().
ret_sql = cur.mogrify("select * from pg_tables where tablename = %s;", ('gp_test',))
# 返回生成的sql脚本, 用以查看生成的sql是否正确.
# sql脚本必须以;结尾, 不可以省略.其次, 不管sql中有几个参数, 都需要用 % s代替, 只有 % s, 不管值是字符还是数字, 一律 % s.
# 最后, 第二个参数中, 一定要传入元组, 哪怕只有一个元素, 像我刚才的例子一样, ('gp_test')这样是不行的.
print(ret_sql.decode('utf-8')) # select * from pg_tables where tablename = E'gp_test';
cur.execute("select * from gp_test where num = %s;", (300,))
pg_obj = cur.fetchone()
print(pg_obj) # {'id': 1, 'num': 300, 'data': "abc'def"}
conn.close() # 关闭连接
2、批量插入，查询
conn = gp_connect()
print(conn)
cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.RealDictCursor)
# # 这里创建的是一个字典Cursor, 这样返回的数据, 都是字典的形式, 方便使用
# ret = cur.execute("CREATE TABLE public.gp_test (id serial PRIMARY KEY, num integer, data varchar);")
# conn.commit()
# # 提交到数据库中
# print(ret)
gp_list = []
for i in range(200):
gp_list.append((i,'abc%s'%i))
# print(gp_list)
# 批量提交数据
ret = cur.executemany("INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES (%s, %s);", gp_list)
conn.commit()
# 提交到数据库中
print(cur.query) # 查看上一条执行的脚本
print(cur.rowcount) # 200
# 返回数据库中的行的总数已修改，插入或删除最后 execute*().
cur.execute("select count(*) num from gp_test")
pg_obj = cur.fetchone()
print(pg_obj) # {'num': 200}
conn.close() # 关闭连接
3、使用连接池，执行高性能的批量插入与查询
import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.pool
from datetime import datetime
'''
连接数据库
使用数据库连接池
returns:db
'''
def gp_connect():
try:
simple_conn_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(minconn=1, maxconn=5,dbname="testdb",
user="gpadmin",
password="gpadmin",
host="10.1.208.42",
port="5432")
# connect()也可以使用一个大的字符串参数,
# 比如”host=localhost port=5432 user=postgres password=postgres dbname=test”
# 从数据库连接池获取连接
conn = simple_conn_pool.getconn()
return conn
except psycopg2.DatabaseError as e:
print("could not connect to Greenplum server",e)
if __name__ == '__main__':
conn = gp_connect()
print(conn)
cur = conn.cursor()
# 批量查询大小
batch_size = 1000
gp_list = []
for i in range(2000, 100000):
gp_list.append((i,'abc%s'%i))
# print(gp_list)
# 开始时间
start_time = datetime.now()
# 批量提交数据execute_values性能大于executemany
psycopg2.extras.execute_values(cur, "INSERT INTO public.gp_test (num, data) VALUES %s", gp_list)
conn.commit()
# 提交到数据库中
cur.execute("select * from gp_test order by id")
count = 0
while True:
count = count + 1
# 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置，返回size条数据
data = cur.fetchmany(batch_size)
# 数据为空的时候中断循环
if not data:
break
else:
print(data[-1]) # 得到最后一条(通过元祖方式返回)
print('获取%s到%s数据成功' % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size))
print('insert到fetchmany获取全量数据所用时间:', (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s
conn.close() # 关闭连接
4、执行高性能的批量更新与查询
import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.pool
from datetime import datetime
'''
连接数据库
使用数据库连接池
returns:db
'''
def gp_connect():
……略
if __name__ == '__main__':
conn = gp_connect()
print(conn)
cur = conn.cursor()
# 批量查询大小
batch_size = 1000
gp_uplist = [] # 更新列表
for i in range(2000, 10000):
gp_uplist.append((i,'def%s'%i))
print(gp_uplist)
# 开始时间
start_time = datetime.now()
# 批量提交数据execute_values性能大于executemany
sql = "UPDATE public.gp_test SET data = TEST.data " \
"FROM (VALUES %s) AS TEST(num, data) " \
"WHERE public.gp_test.num = TEST.num"
# 批量更新语句模版 UPDATE TABLE SET TABLE.COL = XX.col
# FROM (VALUES %s) AS XX(id_col,col)
# WHERE TABLE.id_col = XX.id_col
# XX为别名
psycopg2.extras.execute_values(cur, sql, gp_uplist, page_size=100)
print(cur.query)
conn.commit()
# 提交到数据库中
cur.execute("select * from gp_test order by id")
count = 0
while True:
count = count + 1
# 每次获取时会从上次游标的位置开始移动size个位置，返回size条数据
data = cur.fetchmany(batch_size)
# 数据为空的时候中断循环
if not data:
break
else:
print(data[-1]) # 得到最后一条(通过元祖方式返回)
print('获取%s到%s数据成功' % ((count - 1) * batch_size, count * batch_size))
print('update到fetchmany获取全量数据所用时间:', (datetime.now() - start_time).seconds) # 16s
conn.close() # 关闭连接
5、使用服务端游标
#1 逐条处理
with psycopg2.connect(database_connection_string) as conn:
with conn.cursor(name='name_of_cursor') as cursor:
cursor.itersize = 20000
query = "SELECT * FROM ..."
cursor.execute(query)
for row in cursor:
# process row
#2 一次处理多条
while True:
rows = cursor.fetchmany(100)
if len(rows) > 0:
for row in rows:
# process row
else:
break
参考文章
http://initd.org/psycopg/docs/index.html
https://www.cnblogs.com/xiao-apple36/p/10362367.html
4. Perl
Perl 是一种功能丰富的计算机编程语言。借取了 C、sed、awk、shell 脚本语言以及很多其他程序语言的特性，其中最重要的特性是它内部集成了正则表达式的功能。它就像 C 一样强大，像 awk、sed 等脚本描述语言一样方便，被 Perl 语言爱好者称之为“一种拥有各种语言功能的梦幻脚本言”、“Unix中的王牌工具”。
Perl 语言连接 Greenplum 也是通过底层 C 接口 libpq 进行交互，如果我们要使用 Perl 做数据库交互，首先我们需要安装 Perl 的数据库标准模块 Perl DBI，然后再安装相应的 DBD 驱动，这里连接 Greenplum 采用的是 DBD::pg (
https://metacpan.org/pod/DBD::Pg ) 模块。
安装
这里采用较为简单的 RPM 安装方式。
rpm -ivh postgresql-libs-9.2.24-1.el7_5.x86_64.rpm
rpm -ivh perl-DBI-1.627-4.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh perl-version-0.99.07-3.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh perl-DBD-Pg-2.19.3-4.el7.x86_64.rpm
Perl 连接 Greenplum
连接整体比较简单，DBI驱动已经将连接方式抽象为易于理解的格式，下面通过几个例子来展示，读者可以关注如何配置连接方式、如何创建连接、如何增删改查等操作。
示例
1、建表
该示例主要演示连接字符串定义，数据库连接打开关闭几在数据库中创建表。
#!/usr/bin/perl
use DBI;
use strict;
my $driver = "Pg";
my $database = "postgres";
my $dsn = "DBI:$driver:dbname=$database;host=172.16.142.192;port=5432";
my $userid = "gpadmin";
my $password = "gpadmin";
my $dbh = DBI->connect($dsn, $userid, $password, { RaiseError => 1 })
or die $DBI::errstr;
print "Opened database successfully\n";
my $stmt = qq(CREATE TABLE TC(ID INT, NAME TEXT););
my $rv = $dbh->do($stmt);
if($rv < 0){
print $DBI::errstr;
} else {
print "Table created successfully\n";
}
$dbh->disconnect();
执行结果如下：
[root@gp1 ~]# ./create.pl
Opened database successfully
NOTICE: Table doesn't have 'DISTRIBUTED BY' clause -- Using column named 'id' as the Greenplum Database data distribution key for this table.
HINT: The 'DISTRIBUTED BY' clause determines the distribution of data. Make sure column(s) chosen are the optimal data distribution key to minimize skew.
Table created successfully
2、插入数据
#!/usr/bin/perl
use DBI;
use strict;
my $driver = "Pg";
my $database = "postgres";
my $dsn = "DBI:$driver:dbname=$database;host=172.16.142.192;port=5432";
my $userid = "gpadmin";
my $password = "gpadmin";
my $dbh = DBI->connect($dsn, $userid, $password, { RaiseError => 1 })
or die $DBI::errstr;
print "Opened database successfully\n";
my $stmt = qq(INSERT INTO TC (ID,NAME)
VALUES (1, 'Chris'));
my $rv = $dbh->do($stmt) or die $DBI::errstr;
$stmt = qq(INSERT INTO TC (ID,NAME)
VALUES (2, 'Jenny'));
$rv = $dbh->do($stmt) or die $DBI::errstr;
print "Records created successfully\n";
$dbh->disconnect();
执行结果如下：
[root@gp1 ~]# vim insert.pl
[root@gp1 ~]# chmod +x insert.pl
[root@gp1 ~]# ./insert.pl
Opened database successfully
Records created successfully
3、查询数据
!/usr/bin/perl
use DBI;
use strict;
my $driver = "Pg";
my $database = "postgres";
my $dsn = "DBI:$driver:dbname=$database;host=172.16.142.192;port=5432";
my $userid = "gpadmin";
my $password = "gpadmin";
my $dbh = DBI->connect($dsn, $userid, $password, { RaiseError => 1 })
or die $DBI::errstr;
print "Opened database successfully\n";
my $stmt = qq(SELECT id, name from TC;);
my $sth = $dbh->prepare( $stmt );
my $rv = $sth->execute() or die $DBI::errstr;
if($rv < 0){
print $DBI::errstr;
}
while(my @row = $sth->fetchrow_array()) {
print "ID = ". $row[0] . "\n";
print "NAME = ". $row[1] ."\n";
}
print "Operation done successfully\n";
$dbh->disconnect();
执行结果如下：
[gpadmin@gp1 ~]$ vim select.pl
[gpadmin@gp1 ~]$ chmod +x select.pl
[gpadmin@gp1 ~]$ ./select.pl
Opened database successfully
ID = 2
NAME = Jenny
ID = 1
NAME = Chris
Operation done successfully
有关修改和删除的操作，基本与上面例子一致，只需要将代码中 qq() 中的内容替换为 DELETE 和 UPDATE 语句即可。
