¿Forma parte de PostgreSQL estándar?

Sí. PL/Perl forma parte del conjunto de lenguajes procedurales disponibles en la distribución estándar de PostgreSQL.

¿Qué diferencia hay entre `plperl` y `plperlu`?

`plperl` es la variante trusted, con restricciones de seguridad. `plperlu` es untrusted y debe reservarse a superusuarios o casos muy controlados.

¿Hace falta saber Perl?

Sí. Conviene conocer escalares, arrays, hashes, referencias, `undef`, regex, `eval`, módulos, contexto escalar y buenas prácticas de legibilidad.

¿Hace falta saber PostgreSQL?

Sí. Es imprescindible conocer SQL, funciones, triggers, transacciones, permisos, tipos de datos, índices y administración básica.

¿PL/Perl sustituye a PL/pgSQL?

No. PL/pgSQL sigue siendo la opción natural para mucha lógica SQL. PL/Perl encaja mejor en parsing, regex, validación y transformación textual.

¿Se pueden crear triggers?

Sí. PL/Perl permite crear triggers usando `$_TD` para acceder al evento, tabla, fila nueva, fila antigua y argumentos.

¿Se pueden crear event triggers?

Sí. Puede usarse para auditar o reaccionar ante eventos DDL cuando el diseño y los permisos lo justifican.

¿Se puede consultar la base desde PL/Perl?

Sí. PL/Perl ofrece funciones SPI como `spi_exec_query`, `spi_query`, `spi_fetchrow`, `spi_prepare` y `spi_exec_prepared`.

¿Qué es `$_SHARED`?

`$_SHARED` permite guardar datos compartidos entre llamadas dentro de la sesión, por ejemplo planes preparados o cachés ligeras.

¿Cómo se gestionan los nulos?

Los valores SQL `NULL` llegan como `undef` en Perl. Puede usarse `STRICT` o gestionar `undef` manualmente dentro de la función.

¿Puede afectar al rendimiento?

Sí. Funciones llamadas por fila, regex costosas, SPI repetitivo o triggers pesados pueden degradar consultas y escrituras si no se miden.

¿Es recomendable usar PL/Perl en proyectos nuevos?

Depende del contexto. Debe compararse con PL/pgSQL, PL/Python, PL/Rust o servicios externos antes de adoptarlo.

¿Incluye Docker y CI/CD?

Sí. Se trabaja entorno reproducible, scripts SQL, pruebas automáticas, migraciones, rollback y validación antes de despliegue.

¿Qué entregable final crea el alumno?

Una solución PostgreSQL con PL/Perl que incluye funciones, triggers, event triggers, SPI, tests, migraciones, Docker, documentación y runbook.

¿Puede adaptarse a nuestro sistema real?

Sí. Puede adaptarse usando funciones anonimizadas, esquemas replicados, triggers reales de laboratorio y datos no sensibles.

¿Puede bonificarse esta formación por FUNDAE?

Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.

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Temario

Comprender qué es PL/Perl y cómo permite escribir funciones y procedimientos PostgreSQL usando Perl.
Diferenciar PL/Perl de PL/pgSQL, PL/Python, PL/Tcl, PL/Rust, PL/v8, PL/Java y servicios externos.
Identificar casos donde PL/Perl aporta valor: parsing, expresiones regulares, normalización, validación, triggers y auditoría.
Reconocer cuándo PL/Perl no encaja: lógica de negocio extensa, procesamiento masivo, llamadas externas o código difícil de mantener.
Entender por qué PL/Perl puede aparecer tanto en sistemas estables como en entornos heredados con mucha lógica procedural.
Analizar beneficios de Perl en PostgreSQL: tratamiento de texto, regex, estructuras flexibles y funciones server-side.
Analizar riesgos: mantenibilidad, conocimiento del equipo, permisos, `plperlu`, SQL dinámico y triggers opacos.
Situar PL/Perl dentro de una arquitectura de datos, backend, integración y reporting.
Definir criterios para crear, mantener, refactorizar, migrar o retirar funciones PL/Perl.
Preparar el caso base del curso: funciones, triggers, SPI, auditoría, pruebas, despliegue y gobierno.

Comprender qué es PL/Perl y cómo permite escribir funciones y procedimientos PostgreSQL usando Perl.
Diferenciar PL/Perl de PL/pgSQL, PL/Python, PL/Tcl, PL/Rust, PL/v8, PL/Java y servicios externos.
Identificar casos donde PL/Perl aporta valor: parsing, expresiones regulares, normalización, validación, triggers y auditoría.
Reconocer cuándo PL/Perl no encaja: lógica de negocio extensa, procesamiento masivo, llamadas externas o código difícil de mantener.
Entender por qué PL/Perl puede aparecer tanto en sistemas estables como en entornos heredados con mucha lógica procedural.
Analizar beneficios de Perl en PostgreSQL: tratamiento de texto, regex, estructuras flexibles y funciones server-side.
Analizar riesgos: mantenibilidad, conocimiento del equipo, permisos, `plperlu`, SQL dinámico y triggers opacos.
Situar PL/Perl dentro de una arquitectura de datos, backend, integración y reporting.
Definir criterios para crear, mantener, refactorizar, migrar o retirar funciones PL/Perl.
Preparar el caso base del curso: funciones, triggers, SPI, auditoría, pruebas, despliegue y gobierno.

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Tema 1: PL/Perl en PostgreSQL

Comprender qué es PL/Perl y cómo permite escribir funciones y procedimientos PostgreSQL usando Perl.
Diferenciar PL/Perl de PL/pgSQL, PL/Python, PL/Tcl, PL/Rust, PL/v8, PL/Java y servicios externos.
Identificar casos donde PL/Perl aporta valor: parsing, expresiones regulares, normalización, validación, triggers y auditoría.
Reconocer cuándo PL/Perl no encaja: lógica de negocio extensa, procesamiento masivo, llamadas externas o código difícil de mantener.
Entender por qué PL/Perl puede aparecer tanto en sistemas estables como en entornos heredados con mucha lógica procedural.
Analizar beneficios de Perl en PostgreSQL: tratamiento de texto, regex, estructuras flexibles y funciones server-side.
Analizar riesgos: mantenibilidad, conocimiento del equipo, permisos, `plperlu`, SQL dinámico y triggers opacos.
Situar PL/Perl dentro de una arquitectura de datos, backend, integración y reporting.
Definir criterios para crear, mantener, refactorizar, migrar o retirar funciones PL/Perl.
Preparar el caso base del curso: funciones, triggers, SPI, auditoría, pruebas, despliegue y gobierno.

Tema 2: Instalación de PL/Perl y preparación del entorno

Revisar cómo PostgreSQL instala lenguajes procedurales mediante extensiones.
Verificar si PL/Perl está disponible para la instalación concreta de PostgreSQL.
Instalar paquetes del sistema necesarios para PL/Perl cuando el entorno lo requiere.
Ejecutar `CREATE EXTENSION plperl` en una base de datos de laboratorio.
Validar disponibilidad de `plperl` y `plperlu` en el catálogo `pg_language`.
Crear roles, esquemas y tablas de laboratorio para trabajar sin datos sensibles.
Preparar scripts SQL reproducibles para creación de extensión, esquemas, funciones y datos.
Separar entornos de desarrollo, test, staging y producción.
Diagnosticar errores de instalación, paquete ausente, versión incompatible o permisos insuficientes.
Realizar ejercicio de entorno PostgreSQL con PL/Perl habilitado y validado.

Tema 3: PL/Perl trusted frente a PL/PerlU untrusted

Comprender qué significa que `plperl` sea trusted dentro de PostgreSQL.
Diferenciar `plperl` y `plperlu` desde permisos, restricciones y riesgo operativo.
Analizar qué operaciones se limitan en `plperl` para preservar la seguridad.
Revisar por qué `plperlu` debe reservarse a superusuarios o escenarios muy controlados.
Controlar quién puede crear, modificar, revisar y ejecutar funciones en cada lenguaje.
Evaluar riesgos de acceso a sistema, módulos, IO, red, variables de entorno y código privilegiado.
Revisar funciones `SECURITY DEFINER` con especial atención al `search_path` y permisos efectivos.
Crear política corporativa sobre uso permitido de `plperl` y restricción de `plperlu`.
Evitar que PL/Perl se convierta en vía indirecta para saltarse permisos de aplicación.
Realizar ejercicio de clasificación de funciones por riesgo trusted/untrusted.

Tema 4: Perl imprescindible para funciones PostgreSQL

Repasar sintaxis Perl aplicada a funciones dentro de PostgreSQL.
Trabajar con escalares, arrays, hashes, referencias, `undef`, contexto escalar y expresiones regulares.
Usar `my`, `use strict`, `use warnings`, operadores, condicionales, bucles y subrutinas anónimas.
Diferenciar cadenas, números, booleanos Perl y valores textuales procedentes de PostgreSQL.
Aplicar regex para validación, parsing, sustitución, extracción y normalización de campos.
Gestionar errores con `eval`, `die`, mensajes controlados y patrones defensivos.
Evitar código Perl críptico, golf, variables globales innecesarias y efectos secundarios invisibles.
Escribir funciones pequeñas, expresivas y revisables por DBA y seguridad.
Documentar supuestos, entradas, salidas, formatos y errores esperados.
Realizar ejercicio de Perl aplicado a limpieza y validación de datos.

Tema 5: Anatomía de una función PL/Perl

Crear funciones con `CREATE FUNCTION` y `LANGUAGE plperl`.
Definir argumentos, tipos de retorno, esquema, volatilidad, coste y `STRICT`.
Entender que el cuerpo PL/Perl se envuelve internamente como una subrutina Perl.
Acceder a argumentos mediante `@_` y variables locales.
Devolver resultados mediante `return` o la última expresión evaluada.
Devolver SQL `NULL` mediante `undef` cuando el contrato lo permite.
Crear funciones pequeñas con una responsabilidad clara.
Evitar subrutinas nombradas anidadas peligrosas dentro del cuerpo de función.
Documentar propósito, parámetros, retorno, errores y ejemplos de llamada SQL.
Realizar ejercicio de creación de funciones escalares PL/Perl.

Tema 6: Argumentos, `undef`, `STRICT` y valores nulos

Comprender cómo PostgreSQL entrega valores nulos a PL/Perl como `undef`.
Usar `STRICT` para que PostgreSQL no invoque la función cuando algún argumento es nulo.
Decidir cuándo conviene gestionar `undef` manualmente dentro de la función.
Diferenciar `undef`, cadena vacía, cero, falso y valores textuales.
Crear validaciones robustas para entradas incompletas.
Evitar que `undef` se convierta accidentalmente en cero o cadena vacía.
Diseñar retornos nulos explícitos y documentados.
Crear tests con argumentos nulos, vacíos y límites.
Documentar comportamiento ante nulos para usuarios SQL.
Realizar ejercicio de hardening de funciones con entradas nulas.

Tema 7: Tipos PostgreSQL y conversión hacia Perl

Comprender que muchos valores SQL llegan a Perl como representación textual externa.
Trabajar con integer, numeric, text, boolean, date, timestamp, UUID y bytea.
Revisar el problema específico de booleanos como `'t'` y `'f'` en Perl.
Usar transformaciones de booleanos cuando el entorno lo requiere.
Gestionar `bytea` mediante utilidades de codificación y decodificación.
Evitar pérdida de precisión en cálculos financieros o científicos.
Validar fechas, formatos, números y códigos antes de procesarlos.
Devolver valores compatibles con la firma SQL declarada.
Documentar reglas de conversión, límites y supuestos técnicos.
Realizar ejercicio de conversión segura entre PostgreSQL y Perl.

Tema 8: Arrays PostgreSQL y referencias Perl

Recibir arrays PostgreSQL como referencias tratables desde Perl.
Procesar listas de códigos, estados, etiquetas, importes, identificadores o rutas.
Gestionar arrays vacíos, nulos internos, valores repetidos y tipos inesperados.
Devolver arrays PostgreSQL mediante referencias a arrays Perl.
Trabajar con arrays multidimensionales como referencias anidadas.
Usar funciones auxiliares para codificar literales de arrays cuando se construye SQL.
Evitar arrays enormes en funciones llamadas por fila sin benchmark.
Comparar procesamiento Perl frente a SQL set-based.
Crear tests para arrays simples, multidimensionales y con nulos.
Realizar ejercicio de normalización y deduplicación de arrays con PL/Perl.

Tema 9: Hashes, composite types y registros

Recibir tipos compuestos PostgreSQL como referencias a hashes Perl.
Acceder a atributos por nombre y validar claves esperadas.
Devolver composite types mediante referencias a hashes con atributos correctos.
Gestionar campos ausentes, opcionales, nulos y calculados.
Crear resultados estructurados para reporting, APIs internas o procesos de validación.
Evitar hashes ambiguos cuando el contrato SQL debe ser estricto.
Comparar tipos compuestos frente a JSONB, arrays y tablas temporales.
Documentar columnas devueltas, significado y reglas de cálculo.
Crear pruebas de estructura, orden y valores esperados.
Realizar ejercicio de función que recibe y devuelve composite types.

Tema 10: Funciones set-returning y `return_next`

Crear funciones PL/Perl que devuelven conjuntos de valores o filas.
Usar `return_next` para emitir resultados de forma incremental.
Devolver escalares, arrays o composites en funciones `RETURNS SETOF`.
Finalizar correctamente una función set-returning con `return undef`.
Controlar memoria cuando el resultado puede ser grande.
Comparar devolución incremental frente a devolver una referencia a array completa.
Integrar funciones set-returning con consultas, CTEs y joins.
Evitar funciones set-returning costosas en rutas críticas sin medición.
Documentar columnas, tipos, orden y límites de uso.
Realizar ejercicio de expansión de datos semiestructurados a filas relacionales.

Tema 11: Procedimientos PL/Perl y bloques DO

Crear procedimientos con `CREATE PROCEDURE` y `LANGUAGE plperl`.
Diferenciar funciones, procedimientos y bloques anónimos `DO`.
Entender que el valor devuelto por el código Perl en un procedimiento se ignora.
Usar procedimientos para procesos controlados de mantenimiento, normalización o preparación.
Diseñar procedimientos idempotentes y con trazabilidad.
Evitar procedimientos opacos que modifican muchos datos sin logs ni pruebas.
Registrar resultados, errores, métricas y filas afectadas.
Separar procedimientos operativos de funciones llamadas dentro de consultas.
Crear contratos claros sobre efectos esperados y rollback.
Realizar ejercicio de procedimiento PL/Perl para proceso de normalización controlado.

Tema 12: SPI básico con `spi_exec_query`

Comprender el papel de SPI para ejecutar SQL desde funciones PL/Perl.
Usar `spi_exec_query` para ejecutar consultas o comandos internos.
Procesar resultados como arrays de hash references.
Obtener número de filas procesadas y estado de la operación.
Limitar resultados cuando se sabe que el conjunto debe ser pequeño.
Gestionar resultados vacíos, múltiples filas y errores SQL.
Evitar consultas internas por cada fila cuando puede resolverse con SQL set-based.
Documentar dependencias de tablas, vistas, esquemas y permisos.
Separar lógica Perl, SQL interno y reglas de negocio para facilitar mantenimiento.
Realizar ejercicio de función PL/Perl que consulta tablas auxiliares con SPI.

Tema 13: Cursores SPI con `spi_query` y `spi_fetchrow`

Usar `spi_query` cuando el resultado puede ser grande o debe procesarse progresivamente.
Recorrer filas con `spi_fetchrow` sin cargar todo el conjunto en memoria.
Cerrar cursores con `spi_cursor_close` cuando procede.
Diseñar funciones que devuelven resultados a medida que se leen.
Comparar cursores SPI frente a `spi_exec_query`.
Evitar consumo excesivo de memoria en consultas grandes.
Gestionar errores durante lectura, cancelación o cierre de cursor.
Documentar casos donde se permite procesamiento progresivo.
Crear pruebas con resultados pequeños, grandes y vacíos.
Realizar ejercicio de función que procesa un conjunto grande mediante cursor SPI.

Tema 14: Planes preparados con `spi_prepare` y `spi_exec_prepared`

Crear planes preparados con `spi_prepare`.
Definir placeholders `$1`, `$2` y tipos de argumentos esperados.
Ejecutar planes con `spi_exec_prepared` y parámetros seguros.
Usar `spi_query_prepared` cuando se necesita cursor sobre un plan preparado.
Liberar planes con `spi_freeplan` cuando dejan de usarse.
Guardar planes en `$_SHARED` para reutilización controlada durante la sesión.
Evitar preparar la misma consulta en cada llamada de función.
Medir beneficio real de planes preparados frente a `spi_exec_query`.
Documentar consultas preparadas, tipos de parámetros y dependencias.
Realizar ejercicio de optimización usando `spi_prepare`, `$_SHARED` y parámetros.

Tema 15: Quoting seguro y SQL dinámico

Identificar riesgos de construir SQL mediante concatenación de strings.
Usar `quote_literal`, `quote_nullable` y `quote_ident` según el caso.
Diferenciar valores, identificadores, nombres de tabla y fragmentos SQL.
Priorizar prepared statements frente a SQL dinámico siempre que sea viable.
Evitar que argumentos de usuario definan tablas, columnas o cláusulas sin allowlist.
Revisar funciones legacy con riesgo de SQL injection.
Crear pruebas con comillas, backslashes, nulos, caracteres raros y payloads maliciosos.
Documentar cuándo se permite SQL dinámico y con qué controles.
Crear checklist corporativo de revisión de SQL dinámico en PL/Perl.
Realizar ejercicio de corrección de función vulnerable a inyección SQL.

Tema 16: `$_SHARED`, estado persistente y cachés controladas

Comprender qué es `$_SHARED` y cómo permite compartir datos entre llamadas de una misma función o sesión.
Usar `$_SHARED` para guardar planes preparados, configuraciones o cachés ligeras.
Diferenciar caché útil, estado peligroso y dependencia oculta.
Diseñar invalidación cuando cambian tablas auxiliares, reglas o configuración.
Evitar resultados dependientes del orden de ejecución o de sesiones anteriores.
Controlar memoria ocupada por estructuras compartidas.
Documentar cualquier uso de `$_SHARED` en funciones críticas.
Crear funciones de inicialización y liberación de planes cuando procede.
Probar comportamiento en sesiones diferentes, roles distintos y despliegues nuevos.
Realizar ejercicio de caché de plan preparado con `$_SHARED`.

Tema 17: Logging, errores y diagnóstico con `elog`

Usar `elog` con niveles `DEBUG`, `LOG`, `INFO`, `NOTICE`, `WARNING` y `ERROR`.
Comprender que `ERROR` aborta la transacción o subtransacción si no se captura.
Usar `die`, `eval` y control de excepciones con criterio.
Diferenciar errores de validación, datos, SQL, permisos, conversión y programación.
Crear mensajes claros sin exponer datos sensibles.
Registrar contexto mínimo: función, tabla, operación, parámetro y causa.
Evitar ocultar errores que dejan datos incoherentes.
Crear patrón común de manejo de errores para funciones PL/Perl corporativas.
Crear tests para errores esperados, entradas inválidas y límites.
Realizar ejercicio de endurecimiento de errores y mensajes.

Tema 18: Transacciones, commits, rollbacks y subtransacciones

Comprender cómo PL/Perl se ejecuta dentro del contexto transaccional de PostgreSQL.
Usar `spi_commit` y `spi_rollback` solo en procedimientos o bloques DO llamados desde nivel superior.
Entender por qué no se deben ejecutar `COMMIT` o `ROLLBACK` mediante consultas SPI normales.
Diseñar procesos que registran avances, errores y resultados de forma controlada.
Evitar operaciones lentas dentro de transacciones abiertas.
Gestionar errores parciales con patrones de recuperación adecuados.
Analizar bloqueos provocados por funciones y triggers PL/Perl.
Documentar comportamiento transaccional de cada función crítica.
Crear pruebas con rollback, commit parcial y errores provocados.
Realizar ejercicio de procedimiento PL/Perl con commit y rollback controlado.

Tema 19: Triggers PL/Perl y variable `$_TD`

Crear funciones trigger con `RETURNS trigger` y `LANGUAGE plperl`.
Comprender `$_TD` como hash reference con información del evento de trigger.
Acceder a `$_TD->{new}` y `$_TD->{old}` para leer filas nuevas y antiguas.
Usar campos como `event`, `when`, `level`, `table_name`, `table_schema` y argumentos.
Diferenciar triggers `BEFORE`, `AFTER`, `INSTEAD OF`, por fila y por sentencia.
Devolver `SKIP` para cancelar operación en triggers por fila.
Devolver `MODIFY` cuando se altera la fila nueva en un trigger `BEFORE`.
Devolver sin valor cuando la operación debe continuar sin modificación.
Documentar tablas, columnas, argumentos y efectos de cada trigger.
Realizar ejercicio de trigger PL/Perl para validación y modificación controlada.

Tema 20: Triggers de validación, normalización y auditoría

Crear triggers `BEFORE` para validar datos antes de persistirlos.
Normalizar emails, códigos, referencias, identificadores, nombres y estados.
Crear triggers `AFTER` para registrar cambios relevantes.
Guardar auditoría con usuario, operación, timestamp, tabla, clave y diferencias.
Evitar auditar datos personales, secretos o payloads completos sin necesidad.
Diseñar triggers reutilizables mediante argumentos de trigger.
Crear mecanismos de bypass controlado para cargas masivas autorizadas.
Medir impacto de triggers en operaciones INSERT, UPDATE y DELETE.
Crear tests de regresión para cada trigger crítico.
Realizar ejercicio de auditoría y normalización sobre tabla sensible.

Tema 21: Event triggers PL/Perl y gobierno DDL

Comprender qué son los event triggers y cuándo se usan en PostgreSQL.
Crear funciones PL/Perl para reaccionar ante eventos DDL.
Registrar cambios de esquema relevantes en tablas de auditoría.
Capturar evento, comando, usuario, timestamp y contexto de cambio.
Usar event triggers para gobierno, trazabilidad y revisión de cambios.
Diferenciar auditoría DDL de control real de permisos.
Evitar event triggers que bloquean trabajo DBA legítimo sin proceso claro.
Integrar auditoría DDL con gestión de cambios y revisión técnica.
Crear reportes de cambios DDL por entorno, usuario y tipo de objeto.
Realizar ejercicio de event trigger PL/Perl para auditoría de cambios de esquema.

Tema 22: Expresiones regulares y parsing avanzado

Usar expresiones regulares Perl para validar y transformar texto.
Extraer códigos, referencias, fechas, identificadores y segmentos de cadenas complejas.
Normalizar formatos heredados procedentes de ERP, CRM, logs o integraciones.
Crear funciones de parsing robustas frente a variaciones reales de datos.
Evitar regex ilegibles sin comentarios ni tests.
Medir coste de regex complejas sobre grandes volúmenes de datos.
Comparar regex Perl con funciones nativas PostgreSQL.
Documentar patrones, ejemplos válidos, inválidos y casos límite.
Crear batería de pruebas con entradas reales anonimizadas.
Realizar ejercicio de parsing avanzado de referencias comerciales o logs.

Tema 23: Módulos Perl, dependencias y límites en `plperl`

Entender qué operaciones y módulos pueden estar restringidos en `plperl` trusted.
Diferenciar librerías core, módulos instalados y módulos permitidos en `plperlu`.
Evaluar riesgos de dependencias Perl externas en el servidor PostgreSQL.
Revisar licencias, mantenimiento, vulnerabilidades y compatibilidad de módulos.
Evitar módulos que hacen IO, red, procesos externos o acceso al sistema en funciones críticas.
Crear allowlist corporativa de módulos permitidos cuando procede.
Documentar cada módulo usado, versión, propósito y función asociada.
Preparar entornos reproducibles con dependencias controladas.
Revisar impacto de actualizaciones de Perl y módulos sobre funciones PL/Perl.
Realizar ejercicio de auditoría de dependencias Perl en funciones existentes.

Tema 24: Seguridad, permisos y `SECURITY DEFINER`

Definir quién puede crear, modificar y ejecutar funciones PL/Perl.
Separar permisos de desarrollo, despliegue, ejecución y administración.
Revisar riesgos de funciones `SECURITY DEFINER`.
Fijar `search_path` seguro en funciones privilegiadas.
Evitar que una función PL/Perl exponga datos que el usuario no debería consultar.
Controlar consultas SPI ejecutadas con privilegios elevados.
Auditar owners, grants, esquemas, dependencias y datos tratados.
Crear checklist de seguridad antes de producción.
Documentar funciones críticas con permisos especiales.
Realizar ejercicio de hardening de función PL/Perl con privilegios elevados.

Tema 25: Rendimiento, coste y planificación de consultas

Medir impacto de funciones PL/Perl dentro de consultas SQL reales.
Usar `EXPLAIN` y `EXPLAIN ANALYZE` para revisar coste y planes de ejecución.
Comparar SQL nativo, PL/pgSQL, PL/Perl y alternativas externas.
Evitar funciones llamadas por fila sobre tablas grandes sin benchmark.
Revisar volatilidad, coste declarado y efecto sobre el optimizador.
Reducir procesamiento Perl cuando PostgreSQL puede resolverlo de forma set-based.
Detectar cuellos de botella: regex complejas, SPI repetitivo, arrays grandes y triggers pesados.
Medir latencia, CPU, memoria y locks asociados.
Crear benchmarks reproducibles con datos representativos.
Realizar ejercicio de optimización de función PL/Perl lenta.

Tema 26: Concurrencia, sesiones y estabilidad operativa

Comprender el comportamiento de intérpretes PL/Perl por rol SQL y sesión.
Revisar diferencias de estado entre `plperl` y `plperlu`.
Evitar estado compartido que produzca resultados impredecibles.
Analizar impacto de funciones lentas en locks, latencia y experiencia de aplicación.
Diseñar funciones idempotentes y reentrantes.
Probar funciones con sesiones concurrentes y distintos roles.
Detectar deadlocks provocados por triggers, SPI o actualizaciones en orden inestable.
Documentar comportamiento esperado bajo carga.
Crear estrategia de invalidación de cachés en `$_SHARED`.
Realizar ejercicio de diagnóstico de bloqueo y estado persistente.

Tema 27: Testing unitario, integración y regresión

Crear tests SQL para funciones PL/Perl con entradas y salidas esperadas.
Probar nulos, cadenas vacías, arrays, composites, booleanos, bytea, errores y límites.
Probar triggers con INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE y rollback.
Validar event triggers con comandos DDL controlados.
Crear datasets reproducibles para pruebas funcionales y de rendimiento.
Comparar resultados con implementación SQL, PL/pgSQL o Perl externo.
Automatizar tests mediante scripts SQL, pgTAP, contenedores o pipeline propio.
Evitar desplegar funciones PL/Perl sin pruebas de regresión.
Crear pruebas específicas de permisos, `SECURITY DEFINER` y datos sensibles.
Realizar ejercicio de suite de tests para funciones, triggers y event triggers.

Tema 28: Versionado, migraciones y despliegue

Organizar funciones PL/Perl en archivos SQL versionados.
Usar herramientas como Flyway, Liquibase, Sqitch o migraciones propias.
Gestionar cambios de firma, tipos de retorno, permisos, triggers y dependencias.
Crear scripts reversibles cuando el cambio lo permite.
Evitar modificar funciones manualmente en producción sin trazabilidad.
Documentar versión de PostgreSQL, Perl, módulos, extensiones y sistema operativo.
Crear release notes para funciones y triggers críticos.
Preparar despliegues por entornos: desarrollo, test, staging y producción.
Coordinar revisión con DBA, backend, seguridad y arquitectura.
Realizar ejercicio de migración versionada de funciones PL/Perl.

Tema 29: Docker, CI/CD y entornos reproducibles

Crear contenedor PostgreSQL con PL/Perl disponible.
Levantar base, extensión, esquemas, datos y funciones con Docker Compose.
Instalar módulos Perl autorizados cuando el entorno de prácticas lo requiere.
Ejecutar scripts de migración en entornos limpios.
Ejecutar tests automáticos en pipeline CI/CD.
Validar disponibilidad de `plperl` antes de aplicar funciones.
Separar configuración de desarrollo, test y producción.
Gestionar secretos sin incrustarlos en funciones ni scripts.
Publicar reportes de tests, logs de migración y documentación técnica.
Realizar ejercicio de pipeline local para PL/Perl con pruebas automáticas.

Tema 30: Observabilidad, auditoría y soporte operativo

Registrar errores, tiempos y frecuencia de funciones PL/Perl críticas.
Medir impacto de funciones en consultas lentas y escrituras.
Integrar logs PostgreSQL con herramientas corporativas de observabilidad.
Crear auditoría específica para triggers y event triggers.
Relacionar función, tabla, trigger, owner, proceso y criticidad.
Evitar logs con datos personales, secretos o payloads innecesarios.
Crear runbooks para errores de extensión, permisos, SPI, módulos, triggers y rendimiento.
Revisar periódicamente funciones sin uso o con coste elevado.
Crear alertas ante incremento de errores o degradación de escritura.
Realizar ejercicio de diagnóstico operativo de incidencia PL/Perl.

Tema 31: Auditoría de sistemas legacy con PL/Perl

Crear inventario de funciones, procedimientos, triggers, event triggers y permisos.
Identificar tablas críticas afectadas por lógica PL/Perl.
Analizar dependencias entre funciones, vistas, triggers, jobs y aplicaciones externas.
Revisar uso real mediante logs, catálogos y consultas de actividad.
Clasificar funciones por criticidad, riesgo, complejidad y posibilidad de migración.
Detectar funciones huérfanas, duplicadas, sin owner o sin documentación.
Crear matriz de decisión: mantener, refactorizar, migrar, retirar o aislar.
Preparar informe técnico para DBA, arquitectura y responsables de aplicación.
Priorizar quick wins frente a migraciones complejas.
Realizar ejercicio de auditoría completa de esquema con PL/Perl heredado.

Tema 32: Modernización y migración desde PL/Perl

Identificar funciones candidatas a PL/pgSQL por ser lógica SQL simple.
Migrar parsing o validaciones complejas a PL/Python o PL/Rust cuando aporta valor.
Mover lógica de negocio extensa a servicios backend, jobs o pipelines externos.
Sustituir triggers por constraints, generated columns, reglas SQL o procesos batch cuando procede.
Crear pruebas de equivalencia antes de migrar.
Diseñar migración por fases: inventario, cobertura, ejecución paralela, corte y retirada.
Evitar reescrituras sin entender comportamiento real de producción.
Documentar diferencias funcionales y riesgos aceptados.
Preparar rollback por función migrada.
Realizar ejercicio de migración de función PL/Perl a PL/pgSQL o servicio externo.

Tema 33: Gobierno corporativo y estándares PL/Perl

Definir si PL/Perl se permite para nuevo desarrollo, mantenimiento o solo sistemas heredados.
Crear estándar de naming, estructura, documentación, errores, SPI, triggers y módulos.
Establecer owners técnicos y funcionales para cada función.
Clasificar funciones por criticidad, datos tratados, frecuencia de uso y riesgo.
Definir proceso de revisión con DBA, seguridad, backend y arquitectura.
Crear catálogo corporativo de funciones PL/Perl.
Revisar periódicamente permisos, `SECURITY DEFINER`, `plperlu` y triggers críticos.
Establecer criterios de retirada o sustitución por tecnologías más adecuadas.
Evitar crecimiento descontrolado de lógica Perl dentro de PostgreSQL.
Realizar ejercicio de política corporativa para PL/Perl.

Tema 34: Casos de uso viables, dudosos y no recomendables

Evaluar validaciones simples que podrían resolverse con constraints, domains o PL/pgSQL.
Analizar parsing de texto donde Perl aporta expresividad y mantenibilidad.
Revisar triggers de auditoría y alternativas nativas.
Evaluar normalización de datos maestros, códigos, referencias, logs y formatos heredados.
Desaconsejar llamadas externas desde funciones de base de datos.
Desaconsejar lógica de negocio extensa dentro de triggers.
Identificar casos donde PL/pgSQL, PL/Python o PL/Rust serían más defendibles.
Crear matriz de riesgo por caso de uso.
Documentar criterios de decisión para nuevos desarrollos.
Realizar ejercicio de clasificación de casos viables, dudosos y descartables.

Tema 35: Proyecto Final

Recibir una base PostgreSQL de laboratorio con funciones PL/Perl, triggers y tablas de negocio.
Crear entorno reproducible con Docker, PostgreSQL, PL/Perl, esquemas, datos y scripts de migración.
Habilitar `plperl` y documentar instalación, permisos, compatibilidad y validación inicial.
Crear inventario de funciones, procedimientos, triggers, event triggers, owners y dependencias.
Implementar función escalar PL/Perl para normalización de texto, códigos o identificadores.
Implementar función con nulos, `undef`, validaciones y retornos controlados.
Implementar función con arrays PostgreSQL y referencias Perl.
Implementar función con composite type y retorno mediante hash reference.
Implementar función set-returning usando `return_next`.
Crear función con `spi_exec_query` para consultar tabla auxiliar.
Optimizar consulta interna usando `spi_prepare`, `spi_exec_prepared` y `$_SHARED`.
Crear función con `spi_query` y `spi_fetchrow` para procesar resultados grandes.
Corregir una función vulnerable sustituyendo SQL dinámico inseguro por prepared statements o quoting controlado.
Implementar trigger `BEFORE` con `$_TD` para validación y modificación de datos.
Implementar trigger `AFTER` para auditoría controlada de cambios relevantes.
Crear event trigger PL/Perl para registrar comandos DDL relevantes.
Añadir manejo robusto de errores con `eval`, `elog` y mensajes claros.
Crear tests SQL de funciones, triggers, event triggers, arrays, composites, nulos y errores esperados.
Medir rendimiento con `EXPLAIN ANALYZE` y detectar puntos de mejora.
Preparar scripts de migración, rollback, documentación y runbook operativo.
Presentar la solución final defendiendo seguridad, rendimiento, trazabilidad, gobierno y estrategia de modernización.

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¿Cómo funciona FUNDAE?

¿Cómo se bonifica un curso?

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Curso de PL/Perl hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE

Tu bonificación paso a paso

La formación que decides
te devuelve dinero

Aprovecha Perl dentro de PostgreSQL con criterio

Aterriza casos reales de base de datos El curso cubre funciones, procedimientos, triggers, event triggers, SPI, arrays, composites, nulos, errores, rendimiento y despliegue con enfoque de producción.

Refuerza seguridad y permisos Incluye `plperl` trusted, `plperlu` untrusted, `SECURITY DEFINER`, quoting, SQL dinámico, permisos, owners, datos sensibles y revisión de código.

Personaliza el temario al 100% para tu equipo

Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Recursos formativos

Confirmación de asistencia

Temario del curso

Pensado para quienes deben dominar PL/Perl en su día a día

Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en PL/Perl

Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita

Mejora mantenibilidad La formación trabaja contratos claros, funciones pequeñas, `use strict`, documentación, versionado, migraciones, pruebas, observabilidad y runbooks.

Reduce riesgos de triggers opacos El alumno aprende a revisar triggers de validación, normalización, auditoría y DDL con criterios de rendimiento, trazabilidad y rollback.

Facilita colaboración entre DBA y desarrollo Backend, datos, DBA, plataforma y seguridad comparten criterios para revisar, operar y modernizar lógica Perl dentro de PostgreSQL.

Genera entregables útiles El Proyecto Final produce entorno reproducible, funciones, triggers, event triggers, tests, migraciones, auditoría, documentación, runbook y plan de gobierno.

Ejercicios prácticos

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Practica y mejora con nuestra plataforma

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