postgis | ST_Reverse()

Un piccolo e breve post su una funzione di Postgis molto utile per invertire l’ordine di digitalizzazione dei vertici di un oggetto. Nel caso specifico si fa riferimento ad oggetti lineari. La funzione è (brevemente) documentata qui. Ed ecco un esempio pratico per invertire il senso di 3 linee identificate mediante il loro gid:

#= UPDATE nome_tabella_linee SET the_geom = ST_Reverse(the_geom) WHERE gid IN (8,128,46);

I valori dei “gid” indicati sono puramente esemplificativi.

slony | replicare db postgresql (postgis)

Ho provato a buttarmi (finalmente dico io) su Slony. Si tratta di un sistema per replicare uno o più database da un server postgresql su un altro o piu’ server (anche remoti).

Ho fatto un piccolo test (per ora) cercando di replicare il db spaziale (con estensione postgis) della carta tecnica regionale numerica su un altro server.

Su entrambi i server gira Debian stable (ad oggi “squeeze”) ed hanno rispettivamente gli IP: 192.168.1.71 e 100.0.4.231.

Creiamo il database (vuoto) sul server slave con il comando:

$ su

# su postgres

# psql

=# CREATE DATABASE ctr_new_slave OWNER sit template=template_gis;

e lo strutturiamo come “ctr_new” (db master):

$ pg_dump -s -U postgres -h localhost ctr_new | psql -U postgres -h 100.0.4.71 ctr_new_slave

Quest’ultimo comando è stato impartito dal server master.

Installare slony via apt-get:

# apt-get install slony1-2-bin postgresql-8.4-slony1-2

Il database (già presente) deve avere abilitato il linguaggio procedurale plpgsql. Essendo un db creato mediante un “template_gis” che già incorpora questo linguaggio non ho dovuto fare niente. In caso di nuovo db ricordarsi invece di abilitarlo con:

(come utente postgres) # createlang plpgsql nome_db

Una prerogativa per il funzionamento di slony è che ogni tabella del db abbia una chiave primaria (notare che possono essere replicate anche solo alcune tabelle specificandole nel file di configurazione che vedremo dopo).

Configurazione degli script altperl

Ci sono diversi modi per configurare e manovrare slony: in questo esempio useremo gli script altperl (si tratta di script in perl appunto).

ci spostiamo della directory “/etc/slony/” e copiamo al suo interno il file di configurazione di esempio che si trova in “/usr/share/doc/slony1-2-bin/examples/slon_tools.conf-sample.gz” (dopo averlo decompresso e averne fatto una copia chiamata slon_tools.conf)

(come root):

# cd /etc/slony

# cp /usr/share/doc/slony1-2-bin/examples/slon_tools.conf .

modifichiamo il file con nano:

# nano slon_tools.conf

riporto il file:

======================================================

# $Id: slon_tools.conf-sample,v 1.8.2.4 2009-08-17 22:21:38 devrim Exp $
# Author: Christopher Browne
# Copyright 2004-2009 Afilias Canada
# Revised extensively by Steve Simms

# Keeping the following three lines for backwards compatibility in
# case this gets incorporated into a 1.0.6 release.
#
# TODO: The scripts should check for an environment variable
# containing the location of a configuration file.  That would
# simplify this configuration file and allow Slony-I tools to still work
# in situations where it doesn’t exist.
#
if ($ENV{“SLONYNODES”}) {
    require $ENV{“SLONYNODES”};
} else {

    # The name of the replication cluster.  This will be used to
    # create a schema named _$CLUSTER_NAME in the database which will
    # contain Slony-related data.
    $CLUSTER_NAME = ‘replication’;

    # The directory where Slony should record log messages.  This
    # directory will need to be writable by the user that invokes
    # Slony.
    $LOGDIR = ‘/var/log/slony1’;

    # SYNC check interval (slon -s option)
    # $SYNC_CHECK_INTERVAL = 1000;

    # Which node is the default master for all sets?
    $MASTERNODE = 1;

    # Which debugging level to use?  [0-4]
    $DEBUGLEVEL = 2;

    # Include add_node lines for each node in the cluster.  Be sure to
    # use host names that will resolve properly on all nodes
    # (i.e. only use ‘localhost’ if all nodes are on the same host).
    # Also, note that the user must be a superuser account.

    add_node(node     => 1,
         host     => ‘192.168.1.71’,
         dbname   => ‘ctr_new’,
         port     => 5432,
         user     => ‘postgres’,
             password => ”);

    add_node(node     => 2,
         host     => ‘100.0.4.71’,
         dbname   => ‘ctr_new_slave’,
         port     => 5432,
         user     => ‘postgres’,
             password => ”);

}

# The $SLONY_SETS variable contains information about all of the sets
# in your cluster.

$SLONY_SETS = {

    # A unique name for the set
    “set1” => {

    # The set_id, also unique
    “set_id” => 1,

    # Uncomment the following line to change the origin
    # (a.k.a. master) for the set.  The default is $MASTERNODE.
    #
    # “origin” => 1,

    # If this is set to 1, table and sequence names will be folded to lower-case
    # to match the way that PostgreSQL handles unquoted names.
    # For example, CREATE TABLE ACCOUNT(…) actually turns into CREATE TABLE account(…);
    # unless you put quotes around the table name
    # Slony always quotes object names, so you may get a mis-match between the table-name
    # as PostgreSQL understands it, and as Slony represents it.
    # default value is 0
    #
    # foldCase => 0,

    # The first ID to use for tables and sequences that are added
    # to the replication cluster.  This must be unique across the
    # cluster.
    #
    # TODO: This should be determined automatically, which can be
    # done fairly easily in most cases using psql.  create_set
    # should derive it, and give an option to override it with a
    # specific value.
    “table_id”    => 1,
    “sequence_id” => 1,

    # This array contains a list of tables that already have
    # primary keys.
        “pkeyedtables” => [
               ‘public.aree_ter’,
               ‘public.astefer’,
               ‘public.asteflu’,
               ‘public.astevia’,
               ‘public.cam_fabb’,
               ‘public.curve’,
               ‘public.discont’,
               ‘public.ele_div’,
               ‘public.err_l’,
               ‘public.fabbr_l’,
               ‘public.fabbric’,
               ‘public.ferrovie’,
               ‘public.geometry_columns’,
               ‘public.idrogr_a’,
               ‘public.idrograf’,
               ‘public.infras_a’,
               ‘public.infrastr’,
               ‘public.inquadra’,
               ‘public.lim_amm’,
               ‘public.limamm_a’,
               ‘public.nodofer’,
               ‘public.nodoflu’,
               ‘public.nodovia’,
               ‘public.opere’,
               ‘public.punti_q’,
               ‘public.sim_disc’,
               ‘public.sim_elem’,
               ‘public.sim_fabb’,
               ‘public.sim_idro’,
               ‘public.sim_infr’,
               ‘public.sim_oper’,
               ‘public.sim_vege’,
               ‘public.sim_viab’,
               ‘public.spatial_ref_sys’,
               ‘public.testi’,
               ‘public.veget_a’,
               ‘public.vegetaz’,
               ‘public.viab_a’,
               ‘public.viabilit’,
               ],

    # For tables that have unique not null keys, but no primary
    # key, enter their names and indexes here.
    #”keyedtables” => {
    #    ‘table3’ => ‘index_on_table3’,
    #    ‘table4’ => ‘index_on_table4’,
    #},

    # If a table does not have a suitable key or set of keys that
    # can act as a primary key, Slony can add one.
    #
    # Note: The Slony development team does not recomment this
    # approach — you should create your own primary keys instead.
    # “serialtables” => [“table5”],

    # Sequences that need to be replicated should be entered here.
    #”sequences” => [‘sequence1’,
    #        ‘sequence2’,
    #        ],
    },

};

# Keeping the following three lines for backwards compatibility in
# case this gets incorporated into a 1.0.6 release.
#
# TODO: The scripts should check for an environment variable
# containing the location of a configuration file.  That would
# simplify this configuration file and allow Slony tools to still work
# in situations where it doesn’t exist.
#
if ($ENV{“SLONYSET”}) {
    require $ENV{“SLONYSET”};
}

# Please do not add or change anything below this point.
1;

======================================================

Ho modificato il file di esempio togliendo le parti relative a “keyedtables” e “serialtables” e inserendo i nomi delle tabelle (con relativo schema) da replicare. Inoltre ho lasciato inalterate le impostazioni per “$CLUSTER_NAME = ‘replication’;” e “$LOGDIR = ‘/var/log/slony1’;”. La prima identificherà con un prefisso un nuovo schema nei due db e l’altra indica dove salvare i file di log.

Configurazione di slonik

Una volta editato il file di configurazione possiamo usalro per generare gli script da passare al modulo “slonik” (siamo sempre all’interno della  cirectory “/etc/slony/”).

# slonik_init_cluster > initcluster

# slonik_create set 1 > createset

# slonik_subscribe_set 1 2 > subscribeset

In questo modo vengono creati 3 file ognuno dei quali contiene il codice per impostare un cluster e farlo partire.

Accendere i motori

Ora possiamo fare partire il tutto:

# slonik < initcluster

che dovrebbe produrre un output simile a questo:

<stdin>:10: Set up replication nodes
<stdin>:13: Next: configure paths for each node/origin
<stdin>:16: Replication nodes prepared
<stdin>:17: Please start a slon replication daemon for each node

Può succedere che compaiano dei messaggi di errore (nel mio caso avevo scritto alcuni nomi di tabelle sbagliate nel file slon_tools.conf). In questo caso correggere il file suddetto, rimuovere i tre script creati con “# rm initcluster createset subscribset“, poi entrare dei due db “ctr_new” e “ctr_new_slave” e rimuovere lo schema “_replication” con “=# DROP SCHEDA -replication CASCADE;“. Infine ripartire con la creazione degli script di configurazione.

Avviamo slon sul server 1:

# slon_start 1

Invoke slon for node 1 – /usr/bin/slon -p /var/run/slony1/node1.pid -s 1000 -d2 replication ‘host=192.168.1.71 dbname=ctr_new user=postgres port=5432’ >>/var/log/slony1/node1-ctr_new.log 2>&1 </dev/null &
Slon successfully started for cluster replication, node node1
PID [5815]
Start the watchdog process as well…

e avviamo slon sul server 2:

# slon_start 2
Invoke slon for node 2 – /usr/bin/slon -p /var/run/slony1/node2.pid -s 1000 -d2 replication ‘host=100.0.4.71 dbname=ctr_new_slave user=postgres port=5432’ >>/var/log/slony1/node2-ctr_new_slave.log 2>&1 </dev/null &
Slon successfully started for cluster replication, node node2
PID [5879]
Start the watchdog process as well…

Ora creiamo cluster e subscribe

# slony < createset

<stdin>:16: Subscription set 1 created
<stdin>:17: Adding tables to the subscription set
<stdin>:21: Add primary keyed table public.aree_ter
<stdin>:25: Add primary keyed table public.astefer
<stdin>:29: Add primary keyed table public.asteflu
<stdin>:33: Add primary keyed table public.astevia
<stdin>:37: Add primary keyed table public.cam_fabb
<stdin>:41: Add primary keyed table public.curve
<stdin>:45: Add primary keyed table public.discont
<stdin>:49: Add primary keyed table public.ele_div
<stdin>:53: Add primary keyed table public.err_l
<stdin>:57: Add primary keyed table public.fabbr_l
<stdin>:61: Add primary keyed table public.fabbric
<stdin>:65: Add primary keyed table public.ferrovie
<stdin>:69: Add primary keyed table public.geometry_columns
<stdin>:73: Add primary keyed table public.idrogr_a
<stdin>:77: Add primary keyed table public.idrograf
<stdin>:81: Add primary keyed table public.infras_a
<stdin>:85: Add primary keyed table public.infrastr
<stdin>:89: Add primary keyed table public.inquadra
<stdin>:93: Add primary keyed table public.lim_amm
<stdin>:97: Add primary keyed table public.limamm_a
<stdin>:101: Add primary keyed table public.nodofer
<stdin>:105: Add primary keyed table public.nodoflu
<stdin>:109: Add primary keyed table public.nodovia
<stdin>:113: Add primary keyed table public.opere
<stdin>:117: Add primary keyed table public.punti_q
<stdin>:121: Add primary keyed table public.sim_disc
<stdin>:125: Add primary keyed table public.sim_elem
<stdin>:129: Add primary keyed table public.sim_fabb
<stdin>:133: Add primary keyed table public.sim_idro
<stdin>:137: Add primary keyed table public.sim_infr
<stdin>:141: Add primary keyed table public.sim_oper
<stdin>:145: Add primary keyed table public.sim_vege
<stdin>:149: Add primary keyed table public.sim_viab
<stdin>:153: Add primary keyed table public.spatial_ref_sys
<stdin>:157: Add primary keyed table public.testi
<stdin>:161: Add primary keyed table public.veget_a
<stdin>:165: Add primary keyed table public.vegetaz
<stdin>:169: Add primary keyed table public.viab_a
<stdin>:173: Add primary keyed table public.viabilit
<stdin>:176: Adding sequences to the subscription set
<stdin>:177: All tables added

Ed infine:

# slony < subscribeset

<stdin>:4: NOTICE:  subscribe set: omit_copy=f
<stdin>:4: NOTICE:  subscribe set: omit_copy=f
CONTEXT:  SQL statement “SELECT  “_replication”.subscribeSet_int( $1 ,  $2 ,  $3 ,  $4 ,  $5 )”
funzione PL/pgSQL “subscribeset” linea 68 a PERFORM
<stdin>:10: Subscribed nodes to set 1

Tutto è partito: se andiamo a vedere i file di log in “/var/log/slony/” vediamo cio’ che accade.

Per fare un test ho provato a caricare la stessa tabella (spaziale) in QGIS (la stessa tabella del db master e dello slave). Modificando (aggiunto un elemento geometrico) la tabella e facendo un refresh si notano quasi istantaneamenete i cambiamenti replicati anche nel db slave!

Ogni commento è benvenuto.

qualche tips su django

Rimozione django

Per rimuovere django installato da sorgenti (nel caso si voglia installare una versione piu’ recente, per esempio) basta trovare la directory “django” e cancellarla. Per trovarla impartire il comando:

sit@debian:~$ python -c “import sys; sys.path = sys.path[1:]; import django; print(django.__path__)”

che nel mio caso restituisce:

[‘/usr/lib/pymodules/python2.6/django’]

MD_PYTHON ERROR in django

Dopo un blocco inaspettato del server (durante un processo di rsync) il gestionale django installato riportava il seguente errore:

MOD_PYTHON ERROR

…………..

…………..

Import Error: Could not import settings ‘my_app.settings’ (Is it on sys.psth? Does it have syntax error?): No module named myapp.settings

Dopo avere cercato in rete ho trovato che la causa di questo messaggio potrebbe essere:

– file di configurazione di apache errato;

– sys.path sbagliato;

– permessi non corretti su cartelle e files del progetto (permessi che inibiscono all’utente www-data di leggere i file di settings);

– bug nel codice django.

Prima di procedere ho provato a replicare l’aplicativo sul portatile (compreso db postgresql colllegato) e tutto funzionava a modino (NB: stesso SO Debian stable).

Quindi ho confrotato il file di configurazione di apache (/etc/apache2/apache2.conf”) e sono identici; quindi il problema non sta li;

ho confrontato il sys.path delle due macchine: per farlo ho lanciato una shell python, poi:

>>> import os, sys

>>> print sys.path

ed i risultati sono identici: quindi anche la seconda ipotesi e’ scartata.

Anticipo che il bug nel codice django e’ da escludere a priori visto che sul portatile gira senza problemi. Rimangono da verificare i permessi sulle cartelle del progetto.

Infatti confrontando i listati di “ls -l” sulle due macchine si nota che la directory “/home/user/” ha dei permessi differenti (nel server e’ inibita la lettura a tutti. Molto probabilmente durnate l’operazione di rsync lanciato da root ha modificato i diritti di accesso durante; il blocco del server causato da un down temporaneo della rete ha messo in lock anche le directory interessate). Cambiando questa impostazione con:

$ chmod 751 -R /home/user/

tutto e’ andato a posto

Da Postgresql 8.3 e Postgis 1.3.3 a Posgresql 8.4.11 e Postgis1.5.1 su Debian stable

Con questo post volevo tenere traccia della procedura di aggiornamento e migrazione dati da Postgresql 8.3 e Postgis 1.3.3 a Posgresql 8.4.11 e Postgis1.5.1.

Ho seguito questa utilissima pagina wiki

Sul nostro server “girano” attualmente Postgresql 8.3 e Postgis 1.3.3.

1- Facciamo dapprima il backup dei database presenti (il comando va lanciato per ogni db presente nel cluster).

$ PGUSER=postgres pg_dump -Fc nome_db > /percorso/alla/dir/di/dump/nome_db.dmp

NB: pg_dump con l’opzione -Fc crea un archivio compresso (un tar compresso con gzip, ovvero un tar.gz).

Nel caso si trattasse di db non spaziale e’ sufficiente dare:

$ PGUSER=postgres pg_dump -c nome_db > /percorso/alla/dir/di/dump/nome_db.sql

2- Stoppiamo Postgresql-8.3 (come root):

# /etc/init.d/postgresql stop 8.3

3- Installiamo Postgresql-8.4 e Postgis-1.5

# aptitude install postgresql-8.4 postgresql-8.4-postgis

A questo punto (non ricordo purtroppo tutte le fasi che ho percorso) al comando di stop de nuovo postgresql-8-4 compariva un errore. Ho provato a reinstallarlo ma a questo punto ottengo:

# Error: move_conffile: required configuration file /var/lib/postgresql/8.4/main/postgresql.conf does not exists.

Decido allora di reinstallare tutto ma succede il fattaccio. Non si riesce piu’ a lanciare postgresql-8-3. Il messaggio d’errore diceva che non esiste piu’ la directory “/var/lib/postgresql/8.3/main” panic…..praticamente mi e’ sparito tutto il cluster di postgresql-8.3, fumato!

Ok, pero’ i backup li ho e decido di fare un purge profondo prima di ripartire. Cerco tutti i pacchetti relativi a Postgresql.

# dpkg -l | grep postg

e rimuovo tutto con:

# aptitude purge postgresql-8.3 postgresq-8.4 postgresql-client-8.3 postgresql-client-8.4 postgresql-client-common postgresql-common postgresql

Rimuovo anche tutte le directory di sistema:

# rm -r /etc/postgresql/

# rm -r /etc/postgresql-common/

# rm -r /var/lib/postgresql/

poi togliamo manualmente l’utente “postgres” dal file “/etc/passwd” (mediante “# nano /etc/passwd” e modificando il file eliminado la riga di interesse).

Quindi reinstallo tutto con:

# aptitude install postgresql-8.4 postgresql-8.4-postgis (che si tira dietro anche tutte le dipendenze del caso)

A questo punto possiamo recuperare i dump fatti. Per fare questo ci viene in aiuto uno script in perl che si installa con postgis-1.5 (new_postgis_restore.pl).

Prima si devono ricreare i database vuoti (con lo stesso nome di quello di partenza). Essendo tutti db spaziali creiamo dapprima un template spaziale che chiamiamo “template_gis” e lo useremo poi per creare ogni db.

Come utente postgres creiamo anche gli utenti dei db stessi:

$ su

# su postgres

(come utente postgres) # psql template1; (si entra in un db qualsiasi per creare gli utenti)

=# CREATE USER nome_utente WITH PASSWORD ‘secret’ CREATEDB CREATEUSER;

Creo il nuovo database che diventaera’ il template (sempre come utente postgres):

=# CREATE DATABASE template_gis template=template0;

Usciamo dal db (<CTRL>d) e (sempre come utente postgres) importiamo in esso le funzioni spaziali:

# psql -f /usr/share/postgresql/8.4/contrib/postgis-1.5/postgis.sql -d template_gis

poi

# psql -d template_gis -f /usr/share/postgresql/8.4/contrib/postgis-1.5/spatial_ref_sys.sql

A questo punto rientriamo in template1:

# psql template1;

e facciamo in modo che il nuovo db sia un template usabile in futuro:

# UPDATE pg_database SET datistemplate=’t’ WHERE datname=’template_gis’;

ok, ora possiamo creare tutti i nostri db in base a questo template.

# CREATE DATABASE nome_db template=template_gis OWNER nome_utente; (questo va fattoper ogni db)

Quindi popoliamo i db con lo script perl citato prima (come utente normale):

$ /usr/share/postgresql/8.4/utils/new_postgis_restore.pl  /percorso/alla/dir/di/dump/nome_db.dmp | psql nome_db

Vedremo scorrere sul terminale una serie di istruzioni (il db si sta popolando). Fatto.

Alla fine (nel mio caso) ricordarsi di modificare i file “/etc/postgresql/8.4/main/postgresql.conf” e “/etc/postgresql/8.4/main/pg_hba.conf”.

Per il primo decommentare la riga relativa a “listen_addresses” e inserire l’asterisco al posto di “localhost” come riportato:

#——————————————————————————
# CONNECTIONS AND AUTHENTICATION
#——————————————————————————

# – Connection Settings –

listen_addresses = ‘*’                  # what IP address(es) to listen on;

………………

Per il secondo (nella parte finale del file):

# Database administrative login by UNIX sockets
local   all         postgres                          ident

# TYPE  DATABASE    USER        CIDR-ADDRESS          METHOD

# “local” is for Unix domain socket connections only
local   all         all                               trust
# IPv4 local connections:
host    all         all         127.0.0.1/32          trust
host    all         all         0.0.0.0/0             trust
# IPv6 local connections:
host    all         all         ::1/128               trust

altrimenti non sono consentiti connessioni da altri client (nel primo file) e l’esecuzione di pg_dumpall (nel secondo file)


postgresql | qualche tips, qualche tricks

Posto alcuni comandi pgsql che ho avuto modo di usare di recente dovendo maneggiare i formati date di Postgresql. Li metto cosi’ in ordine sparso e premetto che fanno riferimento ad un database usato per la gestione dei consumi energetici di impianti di illuminazione; pertanto alcuni commenti (personali) fanno riferimento a questo tipo di lavoro. Tuttavia vanno benissimo per qualsiasi altro db.

Sia data una tabella “tbl01” che contiene un campo “anno” come stringa, “data01”, “data02”, “data03”, “data04” campi in formato date, “consumo_anno” come integer :

# comando SELECT per recuperare il valore del campo “anno” sul quale faremo le nostre operazioni:

mydb=# SELECT anno FROM tbl01 WHERE id=4;
 anno
——
 2010
(1 row)

Come si puo’ vedere si tratta di un campo varchar di 4 caratteri.

# comando SELECT che converte in numero (attualmente in formato testo) il campo “anno” della tabella “tbl01”:

mydb=# SELECT to_number(anno, ‘9999’) FROM tbl01 WHERE id=4;
 to_number
———–
      2010
(1 row)

# comando SELECT per convertire in numero il campo “anno” e togliere 1:

mydb=# SELECT to_number(anno, ‘9999’)-1 FROM tbl01;
 ?column?
———-
     2009
     2009
     2008
     2009
(4 rows)

# comando per convertire in data nel formato YYYYMMDD il valore del campo “anno”:

mydb=# SELECT to_date(anno,’YYYYMMDD’) FROM tbl01 WHERE id=4;
  to_date   
————
 2010-01-01
(1 row)

# calcolo del 31 dicembre dell’anno precedente a quello in oggetto (con riferimento al campo “anno”):

mydb=# SELECT to_date(anno,’YYYYMMDD’)-1 FROM tbl01;
  ?column?  
————
 2009-12-31
 2009-12-31
 2008-12-31
 2009-12-31
(4 rows)

# comando per calcolare la differenza tra una data chiamata “data1” (inizio anno) e il 31 dicembre dell’anno precedente (giorni in eccesso inizio anno): siano data0=2008-12-29, data1=2009-01-12, data2=2009-12-31, data3=2009-12-31.

mydb=# SELECT data1-(to_date(anno,’YYYYMMDD’)-1) FROM tbl01 WHERE id=4;
 ?column?
———-
       12
(1 row)

# comando per calcolare la differenza tra il 31 dicembre dell’anno precedente e la prima data “data0” (giorni in difetto inizio anno):

mydb=# SELECT (to_date(anno,’YYYYMMDD’)-1)-data0 FROM tbl01 WHERE id=4;
 ?column?
———-
        2
(1 row)

# comando per calcolare la differenza tra “data3” e il 31 dicembre dell’anno in corso (giorni in eccesso fine anno):

mydb=# SELECT data3-(to_date(anno,’YYYYMMDD’)+364) FROM tbl01 WHERE id=4;
 ?column?
———-
        0
(1 row)

# comando per calcolare la differenza tra il 31 dicembre dell’anno in corso e la “data2” (giorni in difetto fine anno):

mydb=# SELECT (to_date(anno,’YYYYMMDD’)+364)-data2 FROM tbl01 WHERE id=4;
 ?column?
———-
        0
(1 row)

===========================================================================

Supponiamo di avere due tabelle in relazione 1 a molti (tabella “a” e tabella “b”) con campo di collegamento (“id” della tabella “a” si collega a a_id della tabella “b”). Se vogliamo recuperare valori da entrambe le tabelle:

mydb=# SELECT a.campo1, b.campo2 FROM a,b WHERE a.id=b.a_id AND campo3=valore ORDER BY id;

===========================================================================

Quella che segue e’ una query su una tabella cosi’ strutturata:

id integer
utente_id integer
data_lettura0 date
energia_attiva_kwh_fase0_l0 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase1_l0 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase2_l0 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase3_l0 numeric(10,2)
totale_energia_attiva_kwh_l0 numeric(12,2)
data_lettura1 date
energia_attiva_kwh_fase0_l1 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase1_l1 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase2_l1 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase3_l1 numeric(10,2)
totale_energia_attiva_kwh_l1 numeric(12,2)
data_lettura2 date
energia_attiva_kwh_fase0_l2 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase1_l2 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase2_l2 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase3_l2 numeric(10,2)
totale_energia_attiva_kwh_l2 numeric(12,2)
data_lettura3 date
energia_attiva_kwh_fase0_l3 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase1_l3 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase2_l3 numeric(10,2)
energia_attiva_kwh_fase3_l3 numeric(10,2)
totale_energia_attiva_kwh_l3 numeric(12,2)
anno character varying(4)
inizio_anno date
fine_anno date
consumo_anno integer

# query per aggiornare la tabella delle letture (in un db che contiene le letture dei consumi di contatori elettrici) calcolando il consumo_anno nel caso in cui data_lettura0!=data_lettura1 per l’anno=’2009′:

energia_django=> UPDATE manager_letturailluminazione SET consumo_anno=(totale_energia_attiva_kwh_l3-totale_energia_attiva_kwh_l1)+((totale_energia_attiva_kwh_l1-totale_energia_attiva_kwh_l0)/(data_lettura1-data_lettura0)*(data_lettura1-(to_date(anno,’YYYYMMDD’)-1)))-((totale_energia_attiva_kwh_l1-totale_energia_attiva_kwh_l0)/(data_lettura1-data_lettura0)*(data_lettura3-(to_date(anno,’YYYYMMDD’)+364)))  WHERE anno=’2009′ AND data_lettura0!=data_lettura1;

id integer

Postgresql | Postgis | modificare i valori dei campi di una vista

Lavorando con Postgresql|Postgis mi capita spesso di avere delle tavole come viste “View” ottenute dal join di una tabella geomerica e di una tabella non-geometrica. Esempio: la tabella geometrica contiene poligoni (edifici) con un campo chiave (es= scheda); la tabella alfanumerica contiene tutti i dati relativi a quegli edifici + un campo chiave “scheda” come la prima.

Questo perché, in un lavoro svolto, un utente si occupava di gestire la parte geometrica (mediante QGIS) mentre un altro utente caricava i dati alfanumerici relativi ad un rilievo di edifici mediante interfaccia web (via PHP).

In un secondo momento quindi è stata creata una join fra le due tabelle in modo da generare tavole tematiche sulle condizioni e sull’uso di quegli edifici.

Ecco la View creata (siano “schede” e “schede_nogeom” rispettivamente la tabella geometrica e non-geometrica)

=> CREATE VIEW schede_cartogr AS SELECT scheda_nogeom.grado, scheda_nogeom.altezza, scheda_nogeom.volume, scheda_nogeom.piani, scheda_nogeom.note, scheda_nogeom.stcontetto, scheda_nogeom.punttetto, scheda_nogeom.stconprosp, scheda_nogeom.puntprosp, scheda_nogeom.stconserr, scheda_nogeom.puntserr, scheda_nogeom.stconsolai, scheda_nogeom.puntsolai, scheda_nogeom.stconmurat, scheda_nogeom.stcompl, scheda_nogeom.puntcompl, scheda_nogeom.d_uso_pint, scheda_nogeom.d_uso_pt, scheda_nogeom.d_uso_p1, scheda_nogeom.d_uso_p2, scheda_nogeom.d_uso_p3, scheda_nogeom.d_uso_p4, scheda_nogeom.d_uso_p5, scheda_nogeom.d_uso_compl, scheda_nogeom.d_uso_progetto, scheda_nogeom.d_uso_comp_grafica, scheda_nogeom.essenze_arboree, scheda_nogeom.emerg_arch, scheda_nogeom.h_pint, scheda_nogeom.h_pt, scheda_nogeom.h_p1, scheda_nogeom.h_p2, scheda_nogeom.h_p3, scheda_nogeom.h_p4, scheda_nogeom.h_p5, scheda_nogeom.vol_pint, scheda_nogeom.vol_pt, scheda_nogeom.vol_p1, scheda_nogeom.vol_p2, scheda_nogeom.vol_p3, scheda_nogeom.vol_p4, scheda_nogeom.vol_p5, scheda.area_gis, scheda_nogeom.foto1, scheda_nogeom.estratto_cartografico, scheda_nogeom.vol_residenza, scheda_nogeom.vol_comm_dir, scheda_nogeom.vol_artigianale, scheda_nogeom.vol_pubblico, scheda_nogeom.vol_misto, scheda_nogeom.puntmurat, scheda_nogeom.d_uso_vigente, scheda.gid, scheda.the_geom, scheda.scheda FROM scheda JOIN scheda_nogeom ON scheda.scheda::text = scheda_nogeom.scheda::text;

– Caricando questa vista in QGIS riusciamo quindi a consultare geometrie e tutti i valori colelgati. Ma se ad un certo punto voglio modificare un valore o alcuni valori della tabella? Abilitando l’editing sul layer “schede_cartogr” vediamo che possiamo modificare i valori ma al momento del salvataggio veniamo avvisati che non è possibile. Ci viene allora in aiuto la creazione di un RULE con istruzione “DO INSTEAD” in Postgresql . In sostanza si tratta di una regola che consente di modificare la (o le) tabelle origine agendo sulla vista.

In generale la sintassi è la seguente:

>= CREATE RULE nome_rule_da_creare AS ON UPDATE TO nome_della_view DO INSTEAD UPDATE nome_tabella_origine SET nome_campo=NEW.nome_campo WHERE campo_chiave=NEW.campo_chiave;

Ecco la definizione del RULE che ho usato:

=>CREATE RULE update_grado_schede_cartogr AS ON UPDATE TO schede_cartogr DO INSTEAD UPDATE scheda_nogeom SET grado=NEW.grado WHERE scheda=NEW.scheda;

D’ora in avanti possiamo modificare da QGIS il valore del campo “grado“; verrà aggiornato di conseguenza il valore della tabella originale.

array_to_string in Postgresql ovvero il problema della “battaglia navale”

Premetto come per ogni post su questo blog che quanto scrivo è frutto di tentativi e ricerche per risolvere un problema pratico che di volta in volta mi si presenta. Non è detto quindi che sia il modo migliore ed il più elegante; ogni feedback e/o consiglio è pertanto graditissimo.

Parto dall’inizio: dispongo di un grafo stradale (stradario comunale) archiviato in db Postgresql con estensione spaziale Postgis. La tabella contenente gli archi stradali si chiama “grafo_new”; in essa ogni arco di strada è spezzato all’intersezione con altri tratti. Questo comporta che una strada denomimata “Via Roma” sia composta da tanti archi. Inoltre il db contiene una griglia regolare di passo quadrato che identifica i quadranti del territorio comunale. Il problema da risolvere è: “Come faccio ad ottenere un elenco delle strade (in ordine alfabetico) che indichi anche il quadrante o i quadrantiall’interno dei quali la strada ricade”. Mi ricorda moltissimo il funzionamento della battaglia navale quando per colpire una nave avversaria di indicavano le coordinate: A7: acqua; B5: colpito; B6: colpito e affondato.

Un po’ come fa l’ottimo servizio maposmatic (http://www.maposmatic.org)

Ecco i passaggi che ho seguito:

1. creazione di una view in postgres che aggrega tutti i tratti di via con lo stesso nome:

#= CREATE VIEW view_grafo_union AS SELECT nome, ele_desc, ele_tipo, gid, ST_Multi(ST_Union(f.the_geom)) AS the_geom FROM grafo_new AS f GROUP BY nome ORDER BY nome;

2.creazione di una seconda view di intersezione spaziale tra il grafo e la griglia di quadranti:

#= CREATE VIEW view_grafo_union_quadrante AS SELECT ST_Intersection(r.the-geom, m.the_geom) AS intersection_geom, m.codice, r.nome FROM view_grafo_union AS r, quadrante_stradario AS m WHERE ST_Intersects(r.the_geom, m.the_geom);

3. Creazione di una query “array_to_string” che  fornisca l’elenco di tutti i quadranti di instersezione per ogni tratto di strada:

#= SELECT DISTINCT a.nome, array_to_string(array(SELECT codice FROM view_grafo_union_quadrante AS b WHERE b.nome = a.nome),’,’) FROM view_grafo_union_quadrante AS a ORDER BY nome;

Per salvare il risultato dell’ultima query su un file basta impartire prima della query il seguente comando:

#= \o /percorso/al/file/di/output.csv

Il CSV potrà poi essere aperto e gestito con Calc  o altro editor di testo.

To be continued con snapshot e altri dettagli….