DML

INSERT

INSERT INTO orders (customer_name, amount)
VALUES ('Alice Smith', 149.99);

RETURNING

Retornar valores de la fila insertada:

INSERT INTO orders (customer_name, amount)
VALUES ('Bob Johnson', 75.50)
RETURNING id;

INSERT INTO orders (customer_name, amount)
VALUES ('Carol', 200.00)
RETURNING *;

Insertar desde una consulta

INSERT INTO archive (customer_name, amount)
SELECT customer_name, amount FROM orders WHERE status = 'delivered';

INSERT … ON CONFLICT (Upsert)

Omitir filas en conflicto:

INSERT INTO users (email, name)
VALUES ('alice@example.com', 'Alice')
ON CONFLICT DO NOTHING;

Actualizar en caso de conflicto con columnas especificas:

INSERT INTO users (email, name)
VALUES ('alice@example.com', 'Alice Updated')
ON CONFLICT (email) DO UPDATE SET name = 'Alice Updated';

Se puede combinar con RETURNING:

INSERT INTO users (email, name)
VALUES ('alice@example.com', 'Alice')
ON CONFLICT (email) DO UPDATE SET name = 'Alice'
RETURNING *;

UPDATE

UPDATE orders SET status = 'shipped' WHERE amount > 100;

Actualizacion masiva desde VALUES

UPDATE ... FROM al estilo PostgreSQL:

UPDATE orders
  SET status = d.status
  FROM (VALUES ('ord-1', 'shipped'), ('ord-2', 'delivered'))
       AS d (id, status)
  WHERE orders.id = d.id;

UPDATE con RETURNING

UPDATE orders SET status = 'shipped'
WHERE id = 42
RETURNING id, status;

DELETE

DELETE FROM orders WHERE status = 'delivered';

DELETE … USING

Unir otras tablas para determinar que filas eliminar:

DELETE FROM orders
USING customers
WHERE orders.customer_id = customers.id
  AND customers.status = 'inactive';

Multiples tablas USING:

DELETE FROM order_items
USING products, categories
WHERE order_items.product_id = products.id
  AND products.category_id = categories.id
  AND categories.name = 'discontinued';

DELETE con RETURNING

DELETE FROM orders WHERE status = 'delivered'
RETURNING *;

COPY

Importacion y exportacion masiva de datos en formato CSV.

COPY FROM

Importar filas desde un archivo CSV:

COPY orders FROM 'data/orders.csv';
COPY orders FROM 'data/orders.csv' WITH (HEADER);
COPY orders FROM 'data/orders.csv' WITH (HEADER, DELIMITER '|');
COPY orders (customer_name, amount) FROM 'data/partial.csv' WITH (HEADER);

COPY TO

Exportar una tabla o consulta a un archivo CSV:

COPY orders TO 'export/orders.csv';
COPY orders TO 'export/orders.csv' WITH (HEADER);
COPY (SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending') TO 'export/pending.csv' WITH (HEADER);

Opciones

Opcion	Descripcion
HEADER	La primera fila es un encabezado (se omite en importacion, se escribe en exportacion)
DELIMITER 'c'	Caracter separador de campos (por defecto: ,)

csv_file() — Consultar archivos CSV directamente

Consultar un archivo CSV como tabla virtual sin importar:

SELECT * FROM csv_file('data/sales.csv');
SELECT name, age::int FROM csv_file('data/people.csv') WHERE age::int > 25;

Todos los valores se retornan como TEXT — usa ::tipo para convertir. Soporta WHERE, ORDER BY, LIMIT, JOIN y agregados.

Opciones:

csv_file('path')                        -- con encabezado (por defecto)
csv_file('path', false)                 -- sin encabezado (columnas nombradas column1, column2, ...)
csv_file('path', true, '|')            -- delimitador personalizado

Unir archivos CSV entre si o con tablas de la base de datos:

SELECT e.name, d.department
FROM csv_file('employees.csv') e
JOIN csv_file('departments.csv') d ON e.dept_id = d.id;

Tablas virtuales

Registrar fuentes de datos externas como tablas consultables usando CREATE VIRTUAL TABLE:

CREATE VIRTUAL TABLE sales USING csv('data/sales.csv');
CREATE VIRTUAL TABLE sales USING csv('data/sales.csv', 'no_header', '|');

SELECT * FROM sales WHERE amount::int > 100;
DROP TABLE sales;

Las tablas virtuales aparecen en SHOW TABLES y soportan SELECT, WHERE, JOIN, ORDER BY y agregados. Son de solo lectura — INSERT, UPDATE y DELETE no estan soportados.

El modulo csv integrado esta registrado por defecto. Los modulos personalizados se pueden registrar via la API de Scala:

db.registerVirtualTableModule("mymodule", new VirtualTableModule { ... })