版本：1.0.14

tablefunc

tablefunc模块包括多个返回表（也就是多行）的函数。这些函数都很有用，并且也可以作为如何编写返回多行的 C 函数的例子。

这个模块被认为是“可信的”，也就是说，它可以由对当前数据库具有CREATE权限的非超级用户安装。

1. 所提供的函数

表 C.30总结了tablefunc模块提供的函数。

表 C.30. tablefunc函数

函数/简述
normal_rand ( numvals integer, mean float8, stddev float8 ) → 浮点数集产生一组正态分布的随机值。
crosstab ( sql text ) → 记录集生成一个“数据透视表”，其中包含行名称和 N 列值，其中 N 由调用查询中指定的行类型决定。
crosstabN ( sql text ) → table_crosstab_集N 产生一个包含行名称外加N个值列的“数据透视表”。crosstab2、crosstab3和crosstab4是被预定义的，但你可以按照下文所述创建额外的crosstabN函数。
crosstab ( source_sql text, category_sql text ) → 记录集产生一个“数据透视表”，其值列由第二个查询指定。
crosstab ( sql text, N integer ) → 记录集 crosstab(text)的废弃版本。参数N现在被忽略，因为值列的数量总是由调用查询所决定。
connectby ( relname text, keyid_fld text, parent_keyid_fld text [,orderby_fld text ], start_with text, max_depth integer [, branch_delim text ] ) → 记录集产生一个层次树结构的表达。

1.1. normal_rand

normal_rand(int numvals, float8 mean, float8 stddev) returns setof float8

normal_rand产生一个正态分布随机值（高斯分布）的集合。

numvals是从该函数返回的值的数量。mean是值的正态分布的均值而stddev是值的正态分布的标准偏差。

例如，这个调用请求 1000 个值，它们具有均值 5 和标准偏差 3：

test=## SELECT * FROM normal_rand(1000, 5, 3);

normal_rand

----------------------

6.558678074264742

3.788525831704606

5.553842704505796

9.753656749832347

6.123704750357675

5.499242993736144

8.766552109565838

.

.

.

2.702899991153945

1.3775170519858717

9.663611813628377

(1000 rows)

1.2. crosstab(text)

crosstab(text sql)

crosstab(text sql, int N)

crosstab函数被用来产生“pivot”显示，在其中数据被横布在页面上而不是直接向下列举。例如，我们可能有这样的数据

row1 val11

row1 val12

row1 val13

...

row2 val21

row2 val22

row2 val23

...

而我们希望显示成这样

row1 val11 val12 val13 ...

row2 val21 val22 val23 ...

...

crosstab函数会采用一个文本参数，该文本是一个 SQL 查询，它产生按照第一种方式格式化的原始数据，并且产生以第二种方式格式化的一个表。

sql参数是一个产生数据的源集合的 SQL 语句。这个语句必须返回一个row_name列、一个category列和一个value列。N是一个废弃参数，即使提供也会被忽略（之前这必须匹配输出值列的数目，但是现在这由调用查询决定了）。

例如，所提供的查询可能会产生这样的一个集合：

row_name cat value

----------+-------+-------

row1 cat1 val1

row1 cat2 val2

row1 cat3 val3

row1 cat4 val4

row2 cat1 val5

row2 cat2 val6

row2 cat3 val7

row2 cat4 val8

crosstab函数被声明为返回setof record，因此输出列的实际名称和类型必须定义在调用的SELECT语句的FROM子句中，例如：

SELECT * FROM crosstab('...') AS ct(row_name text, category_1 text, category_2 text);

这个例子产生这样一个集合：

<== value columns ==>

row_name category_1 category_2

----------+------------+------------

row1 val1 val2

row2 val5 val6

FROM子句必须把输出定义为一个row_name列（具有 SQL 查询的第一个结果列的相同数据类型），其后跟随着 N 个value列（都具有 SQL 查询的第三个结果列的相同数据类型）。你可以按照你的意愿设置任意多的输出值列。而输出列的名称取决于你。

crosstab函数为具有相同row_name值的输入行的每一个连续分组产生一个输出行。它使用来自这些行的值域从左至右填充输出的值列。如果一个分组中的行比输出值列少，多余的输出列将被用空值填充。如果行更多，则多余的输入行会被跳过。

事实上，SQL 查询应该总是指定ORDER BY 1,2来保证输入行被正确地排序，也就是说具有相同row_name的值会被放在一起并且在行内被正确地排序。注意crosstab本身并不关注查询结果的第二列，它放在那里只是为了被排序，以便控制出现在页面上的第三列值的顺序。

这是一个完整的例子：

CREATE TABLE ct(id SERIAL, rowid TEXT, attribute TEXT, value TEXT);

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att1','val1');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att2','val2');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att3','val3');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att4','val4');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att1','val5');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att2','val6');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att3','val7');

INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att4','val8');

SELECT * FROM crosstab(

'select rowid, attribute, value

from ct

where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''

order by 1,2')

AS ct(row_name text, category_1 text, category_2 text, category_3 text);

row_name | category_1 | category_2 | category_3

----------+------------+------------+------------

test1 | val2 | val3 |

test2 | val6 | val7 |

(2 rows)

你可以避免总是要写出一个FROM子句来定义输出列，方法是设置一个在其定义中硬编码所期望的输出行类型的自定义 crosstab 函数。这会在下一节中描述。另一种可能性是在一个视图定义中嵌入所需的FROM子句。

1.3. crosstabN(text)

crosstabN(text sql)

crosstabN系列函数是如何为普通crosstab 函数设置自定义包装器的例子，这样你不需要在调用的SELECT查询中写出列名和类型。tablefunc模块包括crosstab2、 crosstab3以及crosstab4，它们的输入行类型被定义为：

test=## CREATE TYPE tablefunc_crosstab_N AS (

test(## row_name TEXT,

test(## category_1 TEXT,

test(## category_2 TEXT,

test(## category_N TEXT

test(## );

CREATE TYPE

因此，当输入查询产生类型为text的列row_name和value 并且想要 2、3 或 4个输出值列时，这些函数可以被直接使用。在所有其他方法中，它们的行为都和上面的一般crosstab函数完全相同。

例如，前一节给出的例子也可以这样来做

test=## SELECT *FROM crosstab3(

test(## 'select rowid, attribute, value

test'## from ct

test'## where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''

test'## order by 1,2');

row_name | category_1 | category_2 | category_3

----------+------------+------------+------------

test1 | val2 | val3 |

test2 | val6 | val7 |

这些函数主要是出于举例的目的而提供。你可以基于底层的crosstab()函数创建你自己的返回类型和函数。有两种方法来做：

• 与contrib/tablefunc/tablefunc--1.0.sql中相似，创建一个组合类型来描述所期望的输出列。然后定义一个唯一的函数名，它接受一个text参数并且返回setof your_type_name，但是链接到同样的底层crosstab C 函数。例如，如果你的源数据产生为text类型的行名称，并且值是float8，并且你想要 5 个值列：

est=## CREATE TYPE my_crosstab_float8_5_cols AS (

test(## my_row_name text,

test(## my_category_1 float8,

test(## my_category_2 float8,

test(## my_category_3 float8,

test(## my_category_4 float8,

test(## my_category_5 float8

test(## );

CREATE TYPE

test=## CREATE OR REPLACE FUNCTION crosstab_float8_5_cols(text)

test-## RETURNS setof my_crosstab_float8_5_cols

test-## AS '$libdir/tablefunc','crosstab' LANGUAGE C STABLE STRICT;

CREATE FUNCTION

• 使用OUT参数来隐式定义返回类型。同样的例子也可以这样来做：

CREATE OR REPLACE FUNCTION crosstab_float8_5_cols(

IN text,

OUT my_row_name text,

OUT my_category_1 float8,

OUT my_category_2 float8,

OUT my_category_3 float8,

OUT my_category_4 float8,

OUT my_category_5 float8)

RETURNS setof record

AS '$libdir/tablefunc','crosstab' LANGUAGE C STABLE STRICT;

1.4. crosstab(text, text)

crosstab(text source_sql, text category_sql)

crosstab的单一参数形式的主要限制是它把一个组中的所有值都视作相似，并且把每一个值插入到第一个可用的列中。如果你想要值列对应于特定的数据分类，并且某些分组可能没有关于某些分类的数据，这样的形式就无法工作。crosstab的双参数形式通过提供一个对应于输出列的显式分类列表来处理这种情况。

source_sql是一个产生源数据集的 SQL 语句。这个语句必须返回一个 row_name列、一个category列以及一个value列。也可以有一个或者多个“extra”列。row_name列必须是第一个。category和value列必须是按照这个顺序的最后两个列。row_name和category之间的任何列都被视作“extra”。对于具有相同row_name值的所有行，其“extra”列都应该相同。

例如，source_sql可能产生一组这样的东西：

SELECT row_name, extra_col, cat, value FROM foo ORDER BY 1;

row_name extra_col cat value

----------+------------+-----+---------

row1 extra1 cat1 val1

row1 extra1 cat2 val2

row1 extra1 cat4 val4

row2 extra2 cat1 val5

row2 extra2 cat2 val6

row2 extra2 cat3 val7

row2 extra2 cat4 val8

category_sql是一个产生分类集合的 SQL 语句。这个语句必须只返回一列。它必须产生至少一行，否则会生成一个错误。还有，它不能产生重复值，否则会生成一个错误。category_sql可能是这样的：

SELECT DISTINCT cat FROM foo ORDER BY 1;

cat

-------

cat1

cat2

cat3

cat4

crosstab函数被声明为返回setof record，这样输出列的实际名称和类型就必须在调用的SELECT语句的FROM子句中被定义，例如：

SELECT * FROM crosstab('...', '...')

AS ct(row_name text, extra text, cat1 text, cat2 text, cat3 text, cat4

text);

这将产生这样的结果：

<== value columns ==>

row_name extra cat1 cat2 cat3 cat4

---------+-------+------+------+------+------

row1 extra1 val1 val2 val4

row2 extra2 val5 val6 val7 val8

FROM子句必须定义正确数量的输出列以及正确的数据类型。如果在source_sql 查询的结果中有N列，其中的前N-2 列必须匹配前N-2 个输出列。剩余的输出列必须具有source_sql查询结果的最后一列的类型，并且它们的数量必须正好和source_sql查询结果中的行数相同。

crosstab函数为具有相同row_name值的输入行形成的每一个连续分组产生一个输出行。输出的row_name列外加任意一个“extra”列都是从分组的第一行复制而来。输出的value列被使用具有匹配的category值，行中的 value域填充。如果一个行的category不匹配category_sql 查询的任何输出，它的value会被忽略。匹配的分类不出现于分组中，任何输出行中的输出列会被用空值填充，事实上，source_sql查询应该总是指定ORDER BY 1来保证具有相同row_name的值会被放在一起。但是，一个分组内分类的顺序并不重要。还有，确保category_sql查询的输出的顺序与指定的输出列顺序匹配是非常重要的。

这里有两个完整的例子：

test=## create table sales(year int, month int, qty int);

CREATE TABLE

test=## insert into sales values(2007, 1, 1000);

INSERT 0 1

test=## insert into sales values(2007, 2, 1500);

INSERT 0 1

test=## insert into sales values(2007, 7, 500);

INSERT 0 1

test=## insert into sales values(2007, 11, 1500);

INSERT 0 1

test=## insert into sales values(2007, 12, 2000);

INSERT 0 1

test=## insert into sales values(2008, 1, 1000);

INSERT 0 1

test=## select * from crosstab(

test(## 'select year, month, qty from sales order by 1',

test(## 'select m from generate_series(1,12) m'

test(## ) as (

test(## year int,

test(## "Jan" int,

test(## "Feb" int,

test(## "Mar" int,

test(## "Apr" int,

test(## "May" int,

test(## "Jun" int,

test(## "Jul" int,

test(## "Aug" int,

test(## "Sep" int,

test(## "Oct" int,

test(## "Nov" int,

test(## "Dec" int

test(## );

year | Jan | Feb | Mar | Apr | May | Jun | Jul | Aug | Sep | Oct | Nov | Dec

------+------+------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----

2007 | 1000 | 1500 | | | | | 500 | | | | 1500 | 2000

2008 | 1000 | | | | | | | | | | |

(2 rows)

test=## CREATE TABLE cth(rowid text, rowdt timestamp, attribute text, val text);

CREATE TABLE

test=## INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','temperature','42');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','test_result','PASS');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','volts','2.6987');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','temperature','53');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_result','FAIL');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_startdate','01 March

test'## 2003');

INSERT 0 1

test=## INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','volts','3.1234');

INSERT 0 1

test=## SELECT * FROM crosstab

test-## (

test(## 'SELECT rowid, rowdt, attribute, val FROM cth ORDER BY 1',

test(## 'SELECT DISTINCT attribute FROM cth ORDER BY 1'

test(## )

test-## AS

test-## (

test(## rowid text,

test(## rowdt timestamp,

test(## temperature int4,

test(## test_result text,

test(## test_startdate timestamp,

test(## volts float8

test(## );

rowid | rowdt | temperature | test_result | test_startdate | volts

-------+---------------------+-------------+-------------+---------------------+--------

test1 | 2003-03-01 00:00:00 | 42 | PASS | | 2.6987

test2 | 2003-03-02 00:00:00 | 53 | FAIL | 2003-03-01 00:00:00 | 3.1234

(2 rows)

你可以创建预定义的函数，来避免在每个查询中都必须写出结果列的名称和类型。

# 1.5. connectby

connectby(text relname, text keyid_fld, text parent_keyid_fld

[, text orderby_fld ], text start_with, int max_depth

[, text branch_delim ])

connectby函数产生存储，在一个表中的层次数据的显示。该表必须具有一个用以唯一标识行的键域，以及一个父亲键域用来引用其父亲（如果有）。connectby能显示从任意行开始向下的子树。

表 C.31解释了参数。

表 C.31. connectby 参数

参数	描述
relname	源关系的名称
keyid_fld	键域的名称
parent_keyid_fld	父亲键域的名称
orderby_fld	用于排序兄弟的域的名称（可选）
start_with	起始行的键值
max_depth	要向下的最大深度，零表示无限深度
branch_delim	在分支输出中用于分隔键值的字符串（可选）

键域和父亲键域可以是任意数据类型，但是它们必须是同一类型。注意：start_with值必须作为一个文本串被输入，而不管键域的类型如何。

connectby函数被声明为返回setof record，因此输出列的实际名称和类型就必须在调的SELECT语句的FROM子句中被定义，例如：

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')

AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);

前两个输出列被用于当前行的键和其父亲行的键，它们必须匹配该表的键域的类型。第三个输出行是该树中的深度，并且必须是类型integer。如果给定了一个branch_delim参数，下一个输出列就是分支显示并且必须是类型text。最后，如果给出了一个orderby_fld参数，最后一个输出列是一个序号，并且必须是类型integer。

“branch”输出列显示了用于到达当前行的由键构成的路径。其中的键用指定的branch_delim 字符串分隔开。如果不需要分支显示，可以在输出列列表中忽略branch_delim参数和分支列。

如果同一父亲的子女之间的顺序很重要，可以包括orderby_fld参数以指定用哪个域对兄弟排序。这个域可以是任何可排序数据类型。当且仅当orderby_fld被指定时，输出列列表必须包括一个最终的整数序号列。

表示表和列名的参数会被原样复制到connectby内部生成的 SQL 查询中。因此，如果名称是大小写混合或者包含特殊字符，应包括双引号。你也可能需要用模式限定表名。

在大型的表中，除非在父亲键域上有索引，否则性能会很差。

branch_delim字符串不出现在任何键值中是很重要的，否则connectby可能会错误地报告一个无限递归错误。注意如果没有提供branch_delim，将用一个默认值~来进行递归检测。

这里是一个例子：

CREATE TABLE connectby_tree(keyid text, parent_keyid text, pos int);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row1',NULL, 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row2','row1', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row3','row1', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row4','row2', 1);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row5','row2', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row6','row4', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row7','row3', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row8','row6', 0);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row9','row5', 0);

-- 带有分支，但没有 orderby_fld （不保证结果的顺序）

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'row2', 0,'~')

AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text);

keyid | parent_keyid | level | branch

-------+--------------+-------+---------------------

row2 | | 0 | row2

row4 | row2 | 1 | row2~row4

row6 | row4 | 2 | row2~row4~row6

row8 | row6 | 3 | row2~row4~row6~row8

row5 | row2 | 1 | row2~row5

row9 | row5 | 2 | row2~row5~row9

(6 rows)

-- 没有分支，也没有 orderby_fld （不保证结果的顺序）

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'row2', 0)

AS t(keyid text, parent_keyid text, level int);

keyid | parent_keyid | level

-------+--------------+-------

row2 | | 0

row4 | row2 | 1

row6 | row4 | 2

row8 | row6 | 3

row5 | row2 | 1

row9 | row5 | 2

(6 rows)

-- 有分支，有 orderby_fld （注意 row5 在 row4 前面）

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')

AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);

keyid | parent_keyid | level | branch | pos

-------+--------------+-------+---------------------+-----

row2 | | 0 | row2 | 1

row5 | row2 | 1 | row2~row5 | 2

row9 | row5 | 2 | row2~row5~row9 | 3

row4 | row2 | 1 | row2~row4 | 4

row6 | row4 | 2 | row2~row4~row6 | 5

row8 | row6 | 3 | row2~row4~row6~row8 | 6

(6 rows)

-- 没有分支，有 orderby_fld （注意 row5 在 row4 前面）

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0)

AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, pos int);

keyid | parent_keyid | level | pos

-------+--------------+-------+-----

row2 | | 0 | 1

row5 | row2 | 1 | 2

row9 | row5 | 2 | 3

row4 | row2 | 1 | 4

row6 | row4 | 2 | 5

row8 | row6 | 3 | 6

(6 rows)

1. 所提供的函数​

1.1. normal_rand​

1.2. crosstab(text)​

1.3. crosstabN(text)​

1.4. crosstab(text, text)​

# 1.5. connectby​