


Wie kann eine PL/pgSQL-Funktion dynamisch Ergebnisse aus verschiedenen SELECT-Abfragen zurückgeben?
Refaktorisieren Sie PL/pgSQL-Funktionen, um die Ausgabe verschiedener SELECT-Abfragen zurückzugeben
Dynamisches SQL und Rückgabetypen
Gibt Datensätze eines undefinierten Typs zurück
Die ursprüngliche Funktion hat einen Rückgabetyp für Text deklariert, aber jetzt besteht das Ziel darin, die generierte SQL-Anweisung auszuführen und das Ergebnis als Datensatz zurückzugeben. Dazu müssen Sie dynamisches SQL verwenden und sich mit der Rückgabe von Datensätzen eines Typs befassen, der noch nicht definiert ist.
Benutzerdefinierte Typen mit numerischer und Datentypveränderbarkeit
Ein Ansatz besteht darin, einen benutzerdefinierten Rückgabetyp mit einer festen Anzahl von Spalten, aber einem variablen Datentyp zu erstellen. Allerdings erfordert dies die Definition einer Liste von Spaltendefinitionen für jeden Aufruf, was unpraktisch wird, wenn die Spaltennamen und Datentypen nicht im Voraus bekannt sind.
Polymorphe Typen verwenden
pg_typeof() Gibt den Tabellennamen als Objektidentifikatortyp (Regtype) zurück. Bei der automatischen Konvertierung in Text werden Bezeichner automatisch in doppelte Anführungszeichen gesetzt und durch Muster qualifiziert, wodurch eine SQL-Injection verhindert wird.
RETURN QUERY EXECUTE
Der bevorzugte Weg, dynamisches SQL auszuführen und Zeilen zurückzugeben, ist RETURN QUERY EXECUTE. Sie können damit SQL-Abfragen ausführen und die Ergebnisse als Rowsets mit genau definierten Zeilentypen zurückgeben.
Codebeispiel
Angenommen, Sie möchten alle Spalten einer beliebigen Tabelle basierend auf dem Tabellentypparameter zurückgeben:
CREATE OR REPLACE FUNCTION data_of(_tbl_type anyelement, _id int) RETURNS SETOF anyelement LANGUAGE plpgsql AS $func$ BEGIN RETURN QUERY EXECUTE format(' SELECT * FROM %s -- 自动用双引号括起来并进行模式限定 WHERE id = ORDER BY datahora' , pg_typeof(_tbl_type)) USING _id; END $func$;
Nutzung
Rufen Sie diese Funktion mit dem Tabellentyp als erstem Parameter und der ID als zweitem Parameter auf. Diese Funktion gibt alle Spalten des Datensatzes mit der angegebenen ID in der angegebenen Tabelle zurück.
SELECT * FROM data_of(NULL::pcdmet, 17); -- 将pcdmet替换为任何其他表名。
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
