Использование таблиц в качестве шаблонов в базе данных Azure для PostgreSQL
Обновлено 30.11.2021
Добрый день! Уважаемые читатели и гости одного из крупнейших IT блогов в рунете Pyatilistnik.org. В минувший раз мы с вами познакомились с причинами замедления вашего компьютера и аномальным использованием CPU в системе, там проблемой был встроенный антивирус software reporter tool, под капотом браузера Chrome. Идем далее. В сегодняшней статье мы узнаем, как создать новый экземпляр базы данных Azure для PostgreSQL, а также понять, как использовать существующие таблицы в качестве шаблонов при создании новых таблиц.
Вступление
Разработка базы данных обычно состоит из создания, а также поддержки множества объектов базы данных, таких как схемы, таблицы, представления, функции, процедуры и другие подобные объекты. Часто в рамках регулярных упражнений по разработке для различных повседневных нужд необходимо создавать базы данных, а также объекты БД, используя существующий объект в качестве шаблона.
Это помогает уменьшить количество любых ручных ошибок, которые могут возникнуть при попытке репликации или ссылки на существующие объекты. Таблицы находятся наверху иерархии объектов базы данных.
Создание новых таблиц из существующих таблиц — не новая концепция, и CREATE TABLE AS — одна из самых популярных команд, которая используется для создания новых таблиц из существующих таблиц, где даже данные заполняются в новой таблице. Предположим, что вам нужно, просто реплицировать поля таблицы или ограничения или конкретную часть определения таблицы, а также атрибуты, тогда нам нужен более детальный контроль над процессом создания таблицы, где мы можем контролировать, какая часть определения таблицы должна быть ссылка на шаблон. Postgres — одна из самых популярных систем управления базами данных с открытым исходным кодом, которая предлагает ту же иерархию объектов БД с использованием самого популярного формата языка запросов SQL.
Еще интересно — Полезные команды PostgreSQL
База данных Azure для PostgreSQL — это облачное предложение баз данных PostgreSQL в облаке Azure.
Postgres предлагает некоторые уникальные функции на своем языке запросов, чтобы облегчить использование существующих таблиц в качестве шаблонов при создании новых таблиц. тогда нам нужен более детальный контроль над процессом создания таблицы, где мы можем контролировать, на какую часть определения таблицы следует ссылаться из шаблона. Postgres — одна из самых популярных систем управления базами данных с открытым исходным кодом, которая предлагает ту же иерархию объектов базы данных с использованием самого популярного формата языка запросов SQL.
Как создать экземпляр базы данных Azure для PostgreSQL
Сначала нам нужно создать учетную запись Azure с необходимыми привилегиями для работы и администрирования базы данных Azure для службы PostgreSQL. Предполагается, что такая учетная запись и настройка уже созданы. Предполагая, что такая настройка существует, перейдите на домашнюю страницу портала Azure и введите «База данных Azure для PostgreSQL» и откройте полученную ссылку, по которой вы попадете на домашнюю страницу этой службы.
Нажмите кнопку «Создать«, чтобы вызвать мастер создания нового экземпляра.
На первой странице нам будет показана возможность выбрать версию PostgreSQL, как показано ниже. Вариант с одним сервером предназначен для экземпляра по умолчанию, в котором не требуется особой настройки. Остальные параметры, такие как гибкий сервер, предназначены для случая, когда нам нужна большая гибкость в настройке, Hyperscale предназначен для варианта массово-параллельной обработки (MPP), а Arc — для гибридного варианта. Для наших нужд в этом упражнении подойдет вариант «Один сервер».
На следующем шаге выберите основные сведения об экземпляре, такие как подписка, регион, имя сервера, местоположение, а также имя пользователя и пароль для создаваемого экземпляра. Эти данные будут определять, где будет размещен экземпляр, а также учетные данные для доступа к нему.
а этом этапе мы можем дополнительно выбрать настройку, связанную с шифрованием, как показано ниже. На данный момент мы можем пропустить эту опцию и перейти к следующему шагу.
При желании мы можем указать теги в этом разделе. Это может помочь запомнить, что этот экземпляр создается для определенной цели, и мы можем захотеть прекратить его работу, если в этом нет необходимости.
Переходим к следующему шагу, где мы можем просмотреть конфигурацию, которую мы выбрали до сих пор, и подтвердить создание экземпляра. После создания экземпляра нажмите кнопку «Go to Resource» , чтобы перейти на домашнюю страницу экземпляра. На левой панели щелкните Строки подключения, чтобы найти строку подключения, которую можно использовать с различными инструментами и платформами для подключения к этому экземпляру.
Нам понадобится такой редактор, как pgAdmin, который является одним из самых популярных редакторов для работы с PostgreSQL. Предполагается, что по крайней мере один такой редактор уже установлен на вашем локальном компьютере и настроен для подключения к экземпляру. Для этого упражнения мы будем использовать pgAdmin.
Откройте pgAdmin и добавьте новый сервер, как показано ниже. Когда мы создаем новый сервер, нам необходимо предоставить конечную точку экземпляра, а также учетные данные для подключения к экземпляру. Как только экземпляр будет подключен, он появится в списке на левой панели, как показано ниже.
Это завершает наши предварительные условия для начала фактического изучения вариантов использования существующих таблиц в качестве шаблонов для создания новых таблиц в базе данных Azure для PostgreSQL.
Использование существующих таблиц в качестве шаблонов
Для начала нам понадобится хотя бы одна таблица, которую мы можем использовать в качестве шаблона при создании другой таблицы в базе данных Azure для PostgreSQL. Схема по умолчанию в базе данных Azure для PostgreSQL — это общедоступная схема. Я создам образец таблицы, как показано ниже. В этой таблице есть несколько полей и одно ограничение первичного ключа. Эта таблица является всего лишь примером, и можно использовать любую существующую таблицу или создать новую, которую мы будем рассматривать как шаблон при создании новой таблицы.
Допустим, вы намереваетесь создать новую таблицу с именем employee_copy, и вы намереваетесь просто использовать существующие поля как часть определения таблицы. Вы не собираетесь переносить что-либо еще из этой существующей таблицы в новую таблицу — ни ограничения, ни данные, ни что-либо еще. В этом случае вы можете использовать оператор LIKE и указать имя таблицы, как показано ниже. Здесь мы используем команду CREATE TABLE, которая является стандартной командой SQL для создания новых таблиц в базе данных Azure для PostgreSQL. Ключевым отличием здесь является использование оператора LIKE с именем таблицы. Здесь мы не указываем имя схемы вместе с именем таблицы, поскольку указанная таблица и создаваемая новая таблица находятся в одной и той же общедоступной схеме. Здесь следует отметить, что новая таблица была создана без ограничения первичного ключа. Это можно увидеть на левой панели, где в таблице сотрудников есть поля, перечисленные с ограничением первичного ключа в разделе ограничений, но это ограничение не было создано в новой таблице employee_copy.
Это поведение по умолчанию, когда мы просто указываем имя таблицы с помощью оператора like в базе данных Azure для PostgreSQL.
Хотя в приведенном выше случае ограничение не было создано, во многих случаях это может быть нежелательно, поскольку мы можем захотеть иметь некоторые из тех же свойств, что и указанной таблицы. Примеры таких свойств включают значения по умолчанию, ограничения, индексы, комментарии и т. д. Чтобы включить эти свойства или объекты, связанные с указанной таблицей, мы можем использовать ключевое слово INCLUDING и указать свойство или объект, который мы хотим включить в новую таблицу. создается в базе данных Azure для PostgreSQL. Как показано ниже, мы можем использовать ключевое слово INCLUDING ALL, которое будет клонировать существующую таблицу со всеми связанными свойствами и объектами, но без данных.
Таким образом, используя два простых ключевых слова LIKE и INCLUDING, мы можем использовать существующие таблицы в качестве шаблонов и иметь полный детальный контроль над свойствами клонирования, а также объектами, связанными с существующими таблицами.
Хотя команда CREATE TABLE AS помогает иметь те же поля и данные, которые являются результатом запроса SELECT в команде, эта команда помогает детально настроить определение существующей таблицы и создать новую таблицу. Таким образом, обе команды служат разным целям и удовлетворяют разные потребности разработки таблиц.
Заключение
В этой статье мы узнали, как создать экземпляр базы данных Azure для PostgreSQL и подключиться к нему с помощью pgAdmin, установленного на локальном компьютере. Затем мы создали новую таблицу в этом экземпляре, которую использовали в качестве шаблона для создания новой таблицы с детальным контролем, чтобы выбрать, какие связанные свойства или объекты из таблицы шаблона должны быть созданы для новой таблицы. На этом у меня все, с вами был Иван Сёмин. автор и создатель IT портала Pyatilistnik.org.
DB-PSQL-03. Разработка БД PostgreSQL — курсы в Санкт-Петербурге
Длительность дисциплины: 48 ак.ч.
Аннотация
Целью реализации программы повышения квалификации является формирование и/или совершенствование профессиональных компетенций в области проектирования и создания объектов БД PostgreSQL, обеспечения целостности данных и управления транзакциями.
Знания и умения, полученные в результате изучения
В результате освоения модуля обучающийся должен уметь:
- проектировать и создавать таблицы, представления, хранимые процедуры, функции и триггера в БД PostgreSQL;
- обеспечивать целостность данных с помощью ограничений;
- планировать и создавать эффективные индексы;
- работать с внешними данными;
- использовать основные типы данных, включая записи и массивы.
В результате освоения модуля обучающийся должен знать:
- основные концепции баз данных в контексте PostgreSQL;
- принципы манипулирования данными и обеспечения целостности данных в базах данных PostgreSQL;
- принципы планирования эффективных индексных структур;
- логическую и физическую структуру баз данных.
В результате освоения модуля обучающийся должен приобрести практический опыт:
- разработки объектов баз данных;
- решения задач по разработке целостной структуры хранения данных в БД.
Содержание дисциплины
Тема 1. Проектирование и создание таблиц БД
1.1 Создание таблиц
1.2 Дополнительные возможности определения столбцов
1.3 Изменение таблиц
1.4 Удаление таблиц
Практические занятия
1. Создание таблиц в БД
2. Модификация таблиц
Тема 2. Обеспечение целостности данных с помощью ограничений
2.1 Поддержание целостности данных
2.2 Создание ограничений
2.3 Управление ограничениями
Практические занятия
Обеспечение целостности данных при помощи ограничений целостности
Тема 3. Модификация данных в таблицах БД
3.1 Добавление данных
3.2 Изменение данных
3.3 Удаление данных
3.4 Возврат данных из изменённых строк
Практические занятия
Модификация данных в таблицах БД
Тема 4. Управление транзакциями
4.1 Транзакции и многоверсионность
4.
2 Управление изоляцией транзакций
4.3 Блокировки
Практические занятия
Управление изоляцией транзакций
Тема 5. Дополнительные возможности создания таблиц
5.1 Наследование таблиц
5.2 Секционирование таблиц
5.3 Внешние таблицы
Практические занятия
1. Создание таблиц через наследование
2. Создание секционированных таблиц
Тема 6. Создание и управление индексами
6.1 Индексы
6.2 Создание и удаление индексов
6.3 Обслуживание индексов
Практические занятия
Создание индексов
Тема 7. Создание представлений (View)
7.1 Представления
7.2 Изменяемые представления
7.3 Материализованные представления
Практические занятия
1. Создание представлений.
2. Создание материализованных представлений
Тема 8. Создание программных модулей в БД
8.1 Программирование на стороне сервера
8.
2 Скалярные функции
8.3 Хранимые процедуры
8.4 Составные типы
8.5 Табличные функции
8.6 Триггера
Практические занятия
1. Создание пользовательских функций
2. Создание пользовательских процедур
3. Создание составных типов
Тема 9. Промежуточная аттестация
Практические занятия Зачет
PostgreSQL: оператор CREATE TABLE AS
В этом руководстве по PostgreSQL объясняется, как использовать оператор PostgreSQL CREATE TABLE AS с синтаксисом и примерами.
Описание
Оператор PostgreSQL CREATE TABLE AS используется для создания таблицы из существующей таблицы путем копирования столбцов существующей таблицы.
Важно отметить, что при создании таблицы таким образом новая таблица будет заполнена записями из существующей таблицы (на основе оператора SELECT).
Синтаксис
Синтаксис оператора CREATE TABLE AS в PostgreSQL:
CREATE TABLE new_table AS ВЫБЕРИТЕ выражения ИЗ существующих_таблиц [ГДЕ условия];
Параметры или аргументы
- new_table
- Имя таблицы, которую вы хотите создать.
- выражения
- Столбцы из существующих_таблиц , которые вы хотели бы создать в новой_таблице . Определения столбцов из перечисленных столбцов будут перенесены в new_table которую вы создаете.
- существующие_таблицы
- Существующие таблицы, из которых следует скопировать определения столбцов и связанные записи (согласно предложению WHERE).
- ГДЕ условия
- Дополнительно. Условия, которые должны быть выполнены для копирования записей в new_table .
Примечание
- Определения столбцов из существующих_таблиц будут скопированы в новая_таблица .
- new_table будет заполнена записями на основе условий в предложении WHERE.
Пример
Давайте рассмотрим пример PostgreSQL CREATE TABLE AS, который показывает, как создать таблицу путем копирования всех столбцов из другой таблицы.
СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ current_inventory КАК ВЫБИРАТЬ * ИЗ продуктов ГДЕ количество > 0;
В этом примере создается новая таблица с именем current_inventory , которая включает все столбцы из изделия табл.
Если в таблице products есть записи, то новая таблица current_inventory будет заполнена записями, возвращенными оператором SELECT. Другими словами, все записи из таблицы products с количеством больше 0 будут вставлены в таблицу current_inventory при ее создании.
Далее рассмотрим пример CREATE TABLE AS, в котором показано, как создать таблицу путем копирования выбранных столбцов из нескольких таблиц.
Например:
СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ current_inventory AS ВЫБЕРИТЕ products.product_id, products.product_name, Categories.category_name ИЗ продуктов Категории ВНУТРЕННЕГО СОЕДИНЕНИЯ ПО products.category_id = Categories.category_id ГДЕ products.quantity > 0;
В этом примере будет создана новая таблица с именем current_inventory на основе определений столбцов из таблиц products и категорий .
Опять же, только те записи, которые удовлетворяют условиям инструкции SELECT, будут помещены в новые current_inventory таблица.
Поделись:
Рекламные объявления
Создание таблиц в PostgreSQL – Kaizen
Прежде чем приступить к основным операциям DML и запросам или CRUD, нам необходимо подготовить таблицы. В настоящее время мы еще не рассмотрели DDL. Все операции базы данных, связанные с управлением таблицами, относятся к DDL.
А пока давайте просто создадим таблицу, скопировав и вставив ниже оператор CREATE TABLE . Мы перейдем к концепциям в следующих разделах.
- Подключиться к базе данных.
- Создайте таблицу.
В [1]:
%load_ext sql
В [2]:
%env DATABASE_URL=postgresql://itversity_sms_user:[email protected]:5432/itversity_sms_db
env: DATABASE_URL=postgresql://itversity_sms_user:itversity@pg.
itversity.com:5432/itversity_sms_db
В [3]:
%%sql ВЫБЕРИТЕ * ИЗ information_schema.tables ГДЕ table_catalog = 'itversity_sms_db' AND table_schema = 'public' ПРЕДЕЛ 10
Затронута 1 строка.
Исходящий[3]:
| table_catalog | таблица_схема | имя_таблицы | тип_таблицы | self_reference_column_name | reference_generation | user_defined_type_catalog | user_defined_type_schema | user_defined_type_name | is_insertable_into | is_typed | совершить_действие |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | ОСНОВНОЙ СТОЛ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | ДА | НЕТ | Нет |
В [4]:
%%sql УДАЛИТЬ ТАБЛИЦУ, ЕСЛИ СУЩЕСТВУЮТ пользователи;
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.
itversity.com:5432/itversity_sms_db
Сделанный.
Исходящий[4]:
Входящий [5]:
%%sql ВЫБЕРИТЕ * ИЗ information_schema.tables ГДЕ table_catalog = 'itversity_sms_db' AND table_schema = 'public' ПРЕДЕЛ 10
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.itversity.com:5432/itversity_sms_db 0 затронутых строк.
Исходящий[5]:
| table_catalog | таблица_схема | имя_таблицы | тип_таблицы | self_reference_column_name | reference_generation | user_defined_type_catalog | user_defined_type_schema | user_defined_type_name | is_insertable_into | is_typed | совершить_действие |
|---|
В [6]:
%%sql
СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ пользователей (
user_id ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ ПЕРВИЧНЫЙ КЛЮЧ,
user_first_name VARCHAR(30) НЕ NULL,
user_last_name VARCHAR(30) НЕ NULL,
user_email_id VARCHAR(50) НЕ NULL,
user_email_validated BOOLEAN ПО УМОЛЧАНИЮ ЛОЖЬ,
user_password VARCHAR(200),
user_role VARCHAR(1) NOT NULL ПО УМОЛЧАНИЮ 'U', --U и A
is_active BOOLEAN ПО УМОЛЧАНИЮ ЛОЖЬ,
create_ts TIMESTAMP ПО УМОЛЧАНИЮ CURRENT_TIMESTAMP,
last_updated_ts TIMESTAMP ПО УМОЛЧАНИЮ CURRENT_TIMESTAMP
)
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.
itversity.com:5432/itversity_sms_db
Сделанный.
Out[6]:
- Давайте проверим объекты, созданные в базовой базе данных. Мы можем либо выполнить запрос к information_schema , либо использовать Database Explorer в SQL Workbench или даже
psql.
В [7]:
%%sql ВЫБЕРИТЕ * ИЗ information_schema.tables ГДЕ table_catalog = 'itversity_sms_db' AND table_schema = 'public' ПРЕДЕЛ 10
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.itversity.com:5432/itversity_sms_db Затронут 1 ряд.
Исходящий[7]:
| table_catalog | таблица_схема | имя_таблицы | тип_таблицы | self_reference_column_name | reference_generation | user_defined_type_catalog | user_defined_type_schema | is_insertable_into | is_typed | совершить_действие | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | ОСНОВНОЙ СТОЛ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | ДА | НЕТ | Нет |
В [8]:
%%sql SELECT * FROM information_schema.
columns
ГДЕ имя_таблицы = 'пользователи'
ПРЕДЕЛ 10
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.itversity.com:5432/itversity_sms_db Затронуто 10 рядов.
Исходящий[8]:
| table_catalog | таблица_схема | имя_таблицы | имя_столбца | порядковая_позиция | столбец_по умолчанию | is_nullable | тип_данных | символ_максимальная_длина | длина_октета_символа | числовая_точность | числовое_прецизионное_основание | числовая_шкала | datetime_precision | интервал_тип | интервал_точность | character_set_catalog | character_set_schema | имя_набора символов | сопоставление_каталог | сопоставление_схема | имя_сопоставления | каталог_домена | схема_домена | имя_домена | udt_catalog | udt_schema | udt_name | каталог_области | схема_области | имя_области | максимальная_мощность | dtd_identifier | is_self_reference | is_identity | идентичность_генерация | идентичность_старт | идентичность_инкремент | идентичность_максимум | идентичность_минимум | идентичность_цикл | is_generated | поколение_выражения | is_updatable |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | идентификатор_пользователя | 1 | nextval(‘users_user_id_seq’::regclass) | НЕТ | целое число | Нет | Нет | 32 | 2 | 0 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | интервал4 | Нет | Нет | Нет | Нет | 1 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | имя_пользователя | 2 | Нет | НЕТ | переменный символ | 30 | 120 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | варчар | Нет | Нет | Нет | Нет | 2 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | user_last_name | 3 | Нет | НЕТ | переменный символ | 30 | 120 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | варчар | Нет | Нет | Нет | Нет | 3 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | user_email_id | 4 | Нет | НЕТ | переменный символ | 50 | 200 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | варчар | Нет | Нет | Нет | Нет | 4 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | user_email_validated | 5 | ложь | ДА | логическое значение | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | логический | Нет | Нет | Нет | Нет | 5 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | пароль_пользователя | 6 | Нет | ДА | переменный символ | 200 | 800 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | варчар | Нет | Нет | Нет | Нет | 6 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | роль_пользователя | 7 | ‘U’::переменный символ | НЕТ | переменный символ | 1 | 4 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | варчар | Нет | Нет | Нет | Нет | 7 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | is_active | 8 | ложь | ДА | логическое значение | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | логический | Нет | Нет | Нет | Нет | 8 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | create_ts | 9 | CURRENT_TIMESTAMP | ДА | метка времени без часового пояса | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | 6 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | метка времени | Нет | Нет | Нет | Нет | 9 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
| itversity_sms_db | общественный | пользователей | last_updated_ts | 10 | CURRENT_TIMESTAMP | ДА | метка времени без часового пояса | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | 6 | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | itversity_sms_db | pg_catalog | метка времени | Нет | Нет | Нет | Нет | 10 | НЕТ | НЕТ | Нет | Нет | Нет | Нет | Нет | НЕТ | НИКОГДА | Нет | ДА |
В [9]:
%sql SELECT * FROM пользователей
* postgresql://itversity_sms_user:***@pg.
