pdf viewer dll for c# : How to add image to pdf in preview control software system azure windows wpf console postgresql-9.4-A4184-part2817

Chapter 47. Overview of PostgreSQL Internals
Adetailed description of bison or the grammar rules given in
gram.y
would be beyond the scope of
this paper. There are many books and documents dealing with flex and bison. You should be familiar
with bison before you start to study the grammar given in
gram.y
otherwise you won’t understand
what happens there.
47.3.2. Transformation Process
The parser stage creates a parse tree using only fixed rules about the syntactic structure of SQL. It
does not makeanylookups in the system catalogs, so thereis no possibility tounderstand the detailed
semantics of the requested operations. After the parser completes, the transformation process takes
the tree handedback by the parser as input anddoes the semantic interpretationneeded to understand
which tables, functions, and operators are referenced by the query. The data structure that is built to
represent this information is called the query tree.
The reason for separatingrawparsing from semantic analysis is that system catalog lookups canonly
be done within a transaction, and we do not wish to start a transaction immediately upon receiving a
query string. The raw parsing stage is sufficient toidentify the transactioncontrol commands (
BEGIN
,
ROLLBACK
,etc), andthese can thenbe correctly executedwithout any further analysis. Once we know
that we are dealing with an actual query (such as
SELECT
or
UPDATE
), it is okay tostart a transaction
if we’re not already in one. Only then can the transformation process be invoked.
The query tree created by the transformation process is structurally similar to the raw parse tree
in most places, but it has many differences in detail. For example, a
FuncCall
node in the parse
tree represents something that looks syntactically like a function call. This might be transformed to
either a
FuncExpr
or
Aggref
node depending on whether the referenced name turns out to be an
ordinary function or an aggregate function. Also, information about the actual data types of columns
and expression results is added to the query tree.
47.4. The PostgreSQL Rule System
PostgreSQL supports a powerful rule system for the specification of views and ambiguous view up-
dates. Originally the PostgreSQL rule system consisted of two implementations:
The first one worked using row level processing and was implemented deep in the executor. The
rule system was called whenever an individual row had been accessed. This implementation was
removed in 1995 when the last official release of the Berkeley Postgres project was transformed
into Postgres95.
The second implementation of the rule system is a technique called query rewriting. The rewrite
system is a module that exists between the parser stage and the planner/optimizer. This technique
is still implemented.
The query rewriter is discussed in some detail in Chapter 38, so there is no need to cover it here. We
will only pointout that boththe input and the output of the rewriter are query trees, that is, there is no
change in the representation or level of semantic detail in the trees. Rewriting can be thought of as a
form of macro expansion.
1768
How to add image to pdf in preview - insert images into PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sample C# code to add image, picture, logo or digital photo into PDF document page using PDF page editor control
add picture to pdf in preview; how to add a picture to a pdf file
How to add image to pdf in preview - VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Guide VB.NET Programmers How to Add Images in PDF Document
add an image to a pdf with acrobat; add jpeg signature to pdf
Chapter 47. Overview of PostgreSQL Internals
47.5. Planner/Optimizer
The task of the planner/optimizer is to create an optimal execution plan. A given SQL query (and
hence, a query tree) can be actually executed in a wide variety of different ways, each of which will
produce the same set of results. If it is computationally feasible, the query optimizer will examine
each of these possible execution plans, ultimately selecting the execution plan that is expected to run
the fastest.
Note: In some situations, examining each possible way in which a query can be executed would
take an excessive amount of time and memory space. In particular, this occurs when executing
queries involving large numbers of join operations. In order to determine a reasonable (not nec-
essarily optimal) query plan in a reasonable amount of time, PostgreSQL uses a Genetic Query
Optimizer (see Chapter 54) when thenumber of joins exceeds a threshold (seegeqo_threshold).
The planner’s search procedure actually works with data structures called paths, which are simply
cut-down representations of plans containing only as much information as the planner needs to make
its decisions. After the cheapest path is determined, a full-fledged plan tree is built to pass to the
executor. This represents the desired execution plan in sufficient detail for the executor to run it. In
the rest of this section we’ll ignore the distinction between paths andplans.
47.5.1. Generating Possible Plans
The planner/optimizer starts by generating plans for scanning each individual relation (table) used
in the query. The possible plans are determined by the available indexes on each relation. There is
always the possibility of performinga sequentialscan on arelation, so asequential scanplan isalways
created. Assumeanindexis defined on arelation (for example aB-treeindex) anda querycontains the
restriction
relation.attribute OPR constant
. If
relation.attribute
happens to match
the keyof the B-tree index and
OPR
is oneof the operators listed in the index’s operator class, another
plan is created using the B-tree index to scan the relation. If there are further indexes present and the
restrictions in the query happen to match a key of an index, further plans will be considered. Index
scan plans are also generated for indexes that have a sort ordering that can match the query’s
ORDER
BY
clause (if any), or a sort ordering that might be useful for merge joining (see below).
If the query requires joining two or more relations, plans for joining relations are considered after all
feasible plans have been found for scanning single relations. The three available join strategies are:
nested loop join: The right relation is scanned once for every row found in the left relation. This
strategy is easy to implement but can be very time consuming. (However, if the right relation can
be scanned with an index scan, this can be a good strategy. It is possible to use values from the
current row of the left relation as keys for the index scan of the right.)
merge join:Eachrelation is sortedonthejoin attributes beforethejoin starts. Then the tworelations
are scanned in parallel, and matching rows are combined to form join rows. This kind of join is
more attractive because each relation has to be scanned only once. The required sorting might be
achieved either by an explicit sort step, or by scanning the relation in the proper order using an
index on the joinkey.
hash join: the right relation is first scanned and loaded into a hash table, using its join attributes as
hash keys. Next the left relation is scanned and the appropriate values of every row found are used
as hash keys to locate the matching rows in the table.
1769
C# WinForms Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PDF
Convert PDF to Tiff image (.tif, .tiff). • Convert PDF to HTML (.htm, .html). PDF Annotation. • Add sticky notes to PDF document in preview.
how to add a jpeg to a pdf; add image field to pdf form
C# WPF Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PDF
PDF to Tiff image (.tif, .tiff). • Convert PDF to HTML (.htm, .html). PDF Annotation. • Add sticky notes to PDF document. • Highlight PDF text in preview.
add png to pdf preview; add jpg to pdf
Chapter 47. Overview of PostgreSQL Internals
When the query involves more than two relations, the final result must be built up by a tree of join
steps, each withtwoinputs. The planner examines different possible joinsequences to findthe cheap-
est one.
If the query uses fewer than geqo_threshold relations, a near-exhaustive search is conducted to find
the best joinsequence. The planner preferentiallyconsiders joins between any two relations for which
there exist a corresponding join clause in the
WHERE
qualification (i.e., for which a restriction like
where rel1.attr1=rel2.attr2
exists). Join pairs with no join clause are considered only when
there is no other choice, thatis, a particular relation has no availablejoin clauses to any other relation.
All possible plans are generated for every join pair considered by the planner, and the one that is
(estimated to be) the cheapest is chosen.
When
geqo_threshold
is exceeded, the joinsequences consideredare determined by heuristics, as
described in Chapter 54. Otherwise the process is the same.
The finished plan tree consists of sequential or index scans of the base relations, plus nested-loop,
merge, or hash join nodes as needed, plus any auxiliarysteps needed, suchas sortnodes or aggregate-
function calculation nodes. Most of these plan node types have the additional ability to do selection
(discarding rows that do not meet a specified Boolean condition) and projection (computation of a
derived column set based on given column values, that is, evaluation of scalar expressions where
needed). One of the responsibilities of the planner is to attach selection conditions from the
WHERE
clause and computation of required output expressions tothe most appropriate nodes of the plan tree.
47.6. Executor
The executor takes the plan created by the planner/optimizer and recursively processes it to extract
the required set of rows. This is essentially a demand-pull pipeline mechanism. Each time aplannode
is called, it must deliver one more row, or report that it is done delivering rows.
To provide a concrete example, assume that the top node is a
MergeJoin
node. Before any merge
can be done two rows have to be fetched (one from each subplan). So the executor recursively calls
itself to process the subplans (it starts with the subplan attached to
lefttree
). The new top node
(the top node of the left subplan) is, let’s say, a
Sort
node and again recursion is needed to obtain
an input row. The child node of the
Sort
might be a
SeqScan
node, representing actual reading of a
table. Execution of this node causes the executor to fetch a row from the table and return it up to the
calling node. The
Sort
node will repeatedly call its child to obtain all the rows to be sorted. When
the input is exhausted (as indicated by the child node returning a NULL instead of a row), the
Sort
code performs the sort, and finally is able to return its first output row, namely the first one in sorted
order. It keeps theremainingrows storedso that itcan deliver them in sortedorder in response tolater
demands.
The
MergeJoin
node similarly demands the first row from its right subplan. Then it compares the
two rows to see if they can be joined; if so, it returns a join row to its caller. On the next call, or
immediately if it cannot join the current pair of inputs, it advances to the next row of one table or the
other (depending on how the comparison came out), and again checks for a match. Eventually, one
subplan or the other is exhausted, and the
MergeJoin
node returns NULL to indicate that no more
join rows can be formed.
Complex queries can involve many levels of plan nodes, but the general approach is the same: each
node computes and returns its next output roweach timeit is called. Each node is also responsible for
applying any selection or projection expressions that were assigned to it by the planner.
The executor mechanism is used to evaluate all four basic SQL query types:
SELECT
,
INSERT
,
UPDATE
,and
DELETE
.For
SELECT
,the top-level executor code only needs to send each row returned
1770
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.Word
C# DLLs for Word File Preview. Add references: Get Preview From File. You may get document preview image from an existing Word file in C#.net.
add a picture to a pdf file; add picture pdf
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.PowerPoint
Add necessary XDoc.PowerPoint DLL libraries into your created C# application as You may get document preview image from an existing PowerPoint file in C#.net.
adding an image to a pdf form; how to add jpg to pdf file
Chapter 47. Overview of PostgreSQL Internals
by the query plan tree off to the client. For
INSERT
,each returned row is inserted into the target table
specified for the
INSERT
.This is done in a special top-level plan node called
ModifyTable
.(Asim-
ple
INSERT ... VALUES
command creates a trivial plan tree consisting of a single
Result
node,
which computes just one resultrow, and
ModifyTable
above ittoperform the insertion. But
INSERT
... SELECT
can demand the full power of the executor mechanism.) For
UPDATE
,the planner ar-
ranges that eachcomputed rowincludes all the updatedcolumnvalues, plus the TID(tuple ID, or row
ID) of the original target row; this data is fed into a
ModifyTable
node, which uses the information
to create a new updated row and mark the old row deleted. For
DELETE
,the only column that is ac-
tually returned by the plan is the TID, and the
ModifyTable
node simply uses the TID to visit each
target row and markit deleted.
1771
VB.NET PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in vb.
enables compressing and decompressing in preview in ASP.NET to reduce or minimize original PDF document size Reduce image resources: Since images are usually or
add picture to pdf; add image to pdf reader
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.excel
Add necessary references: RasterEdge.Imaging.Basic.dll. Get Preview From File. You may get document preview image from an existing Excel file in C#.net.
add photo to pdf preview; how to add image to pdf in preview
Chapter 48. System Catalogs
The system catalogs are the place where a relational database management system stores schema
metadata, such as information about tables and columns, and internal bookkeeping information. Post-
greSQL’s system catalogs are regular tables. You candropand recreate the tables, addcolumns, insert
and update values, and severely mess up your system that way. Normally, one should not change
the system catalogs by hand, there are always SQL commands to do that. (For example,
CREATE
DATABASE
inserts a row into the
pg_database
catalog — andactually creates the database on disk.)
There are some exceptions for particularly esoteric operations, such as adding index access methods.
48.1. Overview
Table 48-1 lists the system catalogs. More detailed documentation of each catalog follows below.
Most system catalogs are copied from the template database during database creation and are there-
after database-specific. A few catalogs are physically shared across all databases in a cluster; these
are noted in the descriptions of the individual catalogs.
Table 48-1. System Catalogs
Catalog Name
Purpose
pg_aggregate
aggregate functions
pg_am
index access methods
pg_amop
access method operators
pg_amproc
access method support procedures
pg_attrdef
columndefault values
pg_attribute
table columns (“attributes”)
pg_authid
authorization identifiers (roles)
pg_auth_members
authorization identifier membership
relationships
pg_cast
casts (data type conversions)
pg_class
tables, indexes, sequences, views (“relations”)
pg_collation
collations (locale information)
pg_constraint
check constraints, unique constraints, primary
keyconstraints, foreign key constraints
pg_conversion
encoding conversion information
pg_database
databases within this database cluster
pg_db_role_setting
per-role and per-database settings
pg_default_acl
default privileges for object types
pg_depend
dependencies between database objects
pg_description
descriptions or comments on database objects
pg_enum
enum label and value definitions
pg_event_trigger
event triggers
1772
How to C#: Set Image Thumbnail in C#.NET
VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word following steps below, you can create an image viewer WinForm Open or create a new WinForms application, add necessary dll
add photo to pdf for; add photo pdf
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Generally speaking, using well-designed APIs, C# developers can do following things. Remove Image from PDF Page Using C#. Add necessary references:
adding a png to a pdf; add an image to a pdf acrobat
Chapter 48. System Catalogs
Catalog Name
Purpose
pg_extension
installed extensions
pg_foreign_data_wrapper
foreign-data wrapper definitions
pg_foreign_server
foreign server definitions
pg_foreign_table
additional foreign table information
pg_index
additional index information
pg_inherits
table inheritance hierarchy
pg_language
languages for writing functions
pg_largeobject
data pages for large objects
pg_largeobject_metadata
metadata for large objects
pg_namespace
schemas
pg_opclass
access method operator classes
pg_operator
operators
pg_opfamily
access method operator families
pg_pltemplate
template data for procedural languages
pg_proc
functions and procedures
pg_range
information about range types
pg_rewrite
query rewrite rules
pg_replication_slots
replication slot information
pg_seclabel
security labels on database objects
pg_shdepend
dependencies on shared objects
pg_shdescription
comments on shared objects
pg_shseclabel
security labels on shared database objects
pg_statistic
planner statistics
pg_tablespace
tablespaces within this database cluster
pg_trigger
triggers
pg_ts_config
text search configurations
pg_ts_config_map
text search configurations’ token mappings
pg_ts_dict
text search dictionaries
pg_ts_parser
text search parsers
pg_ts_template
text search templates
pg_type
data types
pg_user_mapping
mappings of users to foreign servers
48.2.
pg_aggregate
The catalog
pg_aggregate
stores information about aggregate functions. An aggregate function is
afunction that operates on a set of values (typically one column from each row that matches a query
condition) and returns a single value computed from all these values. Typical aggregate functions are
sum
,
count
,and
max
.Each entry in
pg_aggregate
is an extension of an entry in
pg_proc
.The
pg_proc
entry carries the aggregate’s name, input and output data types, and other information that
is similar to ordinary functions.
1773
Chapter 48. System Catalogs
Table 48-2.
pg_aggregate
Columns
Name
Type
References
Description
aggfnoid
regproc
pg_proc
.oid
pg_proc
OID of the
aggregate function
aggkind
char
Aggregate kind:
n
for
“normal” aggregates,
o
for “ordered-set”
aggregates, or
h
for
“hypothetical-set”
aggregates
aggnumdirectargs
int2
Number of direct
(non-aggregated)
arguments of an
ordered-set or
hypothetical-set
aggregate, counting a
variadic array as one
argument. If equal to
pronargs
,the
aggregate must be
variadic and the
variadic array describes
the aggregated
arguments as well as
the final direct
arguments. Always
zero for normal
aggregates.
aggtransfn
regproc
pg_proc
.oid
Transition function
aggfinalfn
regproc
pg_proc
.oid
Final function (zero if
none)
aggmtransfn
regproc
pg_proc
.oid
Forward transition
function for
moving-aggregate
mode (zero if none)
aggminvtransfn
regproc
pg_proc
.oid
Inverse transition
function for
moving-aggregate
mode (zero if none)
aggmfinalfn
regproc
pg_proc
.oid
Final function for
moving-aggregate
mode (zero if none)
aggfinalextra
bool
True to pass extra
dummy arguments to
aggfinalfn
aggmfinalextra
bool
True to pass extra
dummy arguments to
aggmfinalfn
1774
Chapter 48. System Catalogs
Name
Type
References
Description
aggsortop
oid
pg_operator
.oid
Associated sort
operator (zeroif none)
aggtranstype
oid
pg_type
.oid
Data type of the
aggregate function’s
internal transition
(state) data
aggtransspace
int4
Approximate average
size (in bytes) of the
transition state data, or
zero to use a default
estimate
aggmtranstype
oid
pg_type
.oid
Data type of the
aggregate function’s
internal transition
(state) data for
moving-aggregate
mode (zero if none)
aggmtransspace
int4
Approximate average
size (in bytes) of the
transition state data for
moving-aggregate
mode, or zero to use a
default estimate
agginitval
text
The initial value of the
transition state. This is
atext fieldcontaining
the initial value in its
external string
representation. If this
field is null, the
transition state value
starts out null.
aggminitval
text
The initial value of the
transition state for
moving-aggregate
mode. This is a text
field containing the
initial value in its
external string
representation. If this
field is null, the
transition state value
starts out null.
New aggregate functions are registered with the CREATE AGGREGATE command. See Section
35.10 for more information about writing aggregate functions and the meaning of the transition func-
tions, etc.
1775
Chapter 48. System Catalogs
48.3.
pg_am
The catalog
pg_am
stores information about index access methods. There is one row for each index
access method supportedby the system. Thecontents of this catalogare discussedindetail in Chapter
55.
Table 48-3.
pg_am
Columns
Name
Type
References
Description
oid
oid
Row identifier (hidden
attribute; must be
explicitly selected)
amname
name
Name of the access
method
amstrategies
int2
Number of operator
strategies for this
access method, or zero
if access method does
not have a fixed set of
operator strategies
amsupport
int2
Number of support
routines for this access
method
amcanorder
bool
Does the access
method support
ordered scans sorted by
the indexed column’s
value?
amcanorderbyop
bool
Does the access
method support
ordered scans sorted by
the result of an
operator onthe indexed
column?
amcanbackward
bool
Does the access
method support
backward scanning?
amcanunique
bool
Does the access
method support unique
indexes?
amcanmulticol
bool
Does the access
method support
multicolumn indexes?
amoptionalkey
bool
Does the access
method support a scan
without anyconstraint
for the first index
column?
1776
Chapter 48. System Catalogs
Name
Type
References
Description
amsearcharray
bool
Does the access
method support
ScalarArrayOpExpr
searches?
amsearchnulls
bool
Does the access
method support
IS
NULL
/
NOT NULL
searches?
amstorage
bool
Can index storage data
type differ from
column data type?
amclusterable
bool
Can an indexof this
type be clustered on?
ampredlocks
bool
Does an index of this
type manage
fine-grained predicate
locks?
amkeytype
oid
pg_type
.oid
Type of data stored in
index, or zero if not a
fixed type
aminsert
regproc
pg_proc
.oid
“Insert this tuple”
function
ambeginscan
regproc
pg_proc
.oid
“Prepare for index
scan” function
amgettuple
regproc
pg_proc
.oid
“Next valid tuple”
function, or zero if
none
amgetbitmap
regproc
pg_proc
.oid
“Fetch all valid tuples”
function, or zero if
none
amrescan
regproc
pg_proc
.oid
“(Re)start index scan”
function
amendscan
regproc
pg_proc
.oid
“Cleanup after index
scan” function
ammarkpos
regproc
pg_proc
.oid
“Mark current scan
position” function
amrestrpos
regproc
pg_proc
.oid
“Restore marked scan
position” function
ambuild
regproc
pg_proc
.oid
“Build new index”
function
ambuildempty
regproc
pg_proc
.oid
“Build empty index”
function
ambulkdelete
regproc
pg_proc
.oid
Bulk-delete function
amvacuumcleanup
regproc
pg_proc
.oid
Post-
VACUUM
cleanup
function
1777
Documents you may be interested
Documents you may be interested