Comparação e filtragem de arrays: =, @>, <@, &&

Às vezes rolam uns cenários em que tu precisa sacar se um conjunto de valores tá dentro de outro, se eles se cruzam, se são iguais ou se um é subconjunto do outro. Tipo assim:

• O usuário tem acesso a certas categorias?
• Quais produtos têm tags em comum?
• Quais arrays contêm todos os valores listados?

Essas paradas tu resolve usando os operadores de comparação de arrays no PostgreSQL: =, @>, <@ e &&. Bora ver cada um deles com exemplos.

= — Comparando arrays pra ver se são iguais

Esse operador serve pra checar se dois arrays são idênticos. A condição retorna TRUE se os dois arrays tiverem o mesmo tamanho e o mesmo conjunto de elementos na mesma ordem, certinho.

Exemplo:

SELECT ARRAY[1, 2, 3] = ARRAY[1, 2, 3] AS are_equal;  -- TRUE
SELECT ARRAY[1, 2, 3] = ARRAY[3, 2, 1] AS are_equal;  -- FALSE

Detalhe: a ordem dos elementos importa. O array [1, 2, 3] não é igual a [3, 2, 1].

@> — Array contém outro array

Esse operador checa se um array contém todos os elementos de outro array (não importa a ordem). É muito usado quando tu precisa garantir que todos os itens procurados estão presentes.

Exemplo:

SELECT ARRAY[1, 2, 3] @> ARRAY[1, 2] AS contains;  -- TRUE
SELECT ARRAY[1, 2, 3] @> ARRAY[4] AS contains;     -- FALSE

Cenário útil: checar permissões de acesso. Tipo, tu quer garantir que um certo papel tem todas as permissões necessárias.

<@ — Array é subconjunto de outro array

É o contrário do operador @>. Ele verifica se um array tá totalmente contido em outro array.

Exemplo:

SELECT ARRAY[1, 2] <@ ARRAY[1, 2, 3] AS is_subset;  -- TRUE
SELECT ARRAY[4] <@ ARRAY[1, 2, 3] AS is_subset;     -- FALSE

Cenário útil: quando tu precisa ver se uma linha da tabela tem todas as tags ou categorias necessárias.

&& — Interseção de arrays

Esse operador checa se dois arrays têm pelo menos um elemento em comum.

Exemplo:

SELECT ARRAY[1, 2, 3] && ARRAY[3, 4, 5] AS intersects;  -- TRUE
SELECT ARRAY[1, 2, 3] && ARRAY[6, 7, 8] AS intersects;  -- FALSE

Cenário útil: buscar produtos ou registros que tenham categorias ou características em comum.

Usando os operadores pra filtrar dados

Bora aplicar esses operadores pra filtrar dados numa tabela. Imagina que a gente tem uma tabela products com uma coluna tags que guarda um array de tags pra cada produto.

Exemplo da tabela products

Vamos achar todos os produtos que têm a tag electronics.

SELECT *
FROM products
WHERE tags @> ARRAY['electronics'];

Resultado:

Agora vamos achar produtos cujas tags são exatamente {home, sale}.

SELECT *
FROM products
WHERE tags = ARRAY['home', 'sale'];

Resultado:

Agora bora

achar produtos que tenham pelo menos uma das tags {sale, new}.

SELECT *
FROM products
WHERE tags && ARRAY['sale', 'new'];

Resultado:

Agora vamos buscar produtos cujas tags são exatamente {home, garden}.

SELECT *
FROM products
WHERE tags <@ ARRAY['home', 'garden'];

Resultado:

Exemplo: checando conteúdo de listas com CASE

Dá pra juntar comparação de arrays com expressões condicionais. Por exemplo, vamos criar uma query que marca produtos que têm a tag sale como "Desconto", e os outros como "Sem desconto":

SELECT name,
       CASE
         WHEN tags @> ARRAY['sale'] THEN 'Desconto'
         ELSE 'Sem desconto'
       END AS discount_status
FROM products;

Resultado:

Erros comuns e como evitar

Erro: usar ordem errada dos elementos com o operador =. Lembra que o = exige que a ordem dos elementos seja igualzinha. Se a ordem não importa, usa @> ou &&.

Erro: tipos de dados diferentes. Os arrays precisam ser do mesmo tipo. Por exemplo, ARRAY['1', '2'] não é igual a ARRAY[1, 2], porque o primeiro é array de string e o segundo é numérico. Sempre confere os tipos antes de comparar.

Erro: falta de índices. Se tu filtra muito por arrays, cria índices (GIN) pra melhorar a performance.

Esses operadores deixam tua filtragem e comparação de dados muito mais poderosa, coisa que aparece direto em projetos reais: desde análise de tags de produtos até controle de permissões de acesso. Usando eles direito, tu simplifica tarefas complicadas e ainda otimiza tuas queries.