


Comment puis-je refactoriser une fonction PL/pgSQL pour renvoyer les résultats de requêtes SELECT dynamiques avec des numéros et des types de colonnes variables ?
Refactorisez les fonctions PL/pgSQL pour renvoyer la sortie de diverses requêtes SELECT
Présentation
Vous disposez d'une fonction PL/pgSQL qui génère une requête SELECT sous forme de chaîne de texte. Vous souhaitez maintenant améliorer davantage cette fonction pour exécuter la requête générée et renvoyer les résultats réels, similaire au comportement d'une requête autonome.
Type de retour variable
Le défi est que la structure et le type de données renvoyées peuvent varier en fonction de la table sous-jacente interrogée. Une solution simple consiste à définir un type de retour fixe avec un nom de colonne commun et à convertir toutes les valeurs en texte, comme dans la fonction modifiée comme ceci :
CREATE OR REPLACE FUNCTION data_of(_id integer) RETURNS TABLE (datahora timestamp, col2 text, col3 text) LANGUAGE plpgsql AS $func$ DECLARE _sensors text := 'col1::text, col2::text'; _type text := 'foo'; BEGIN RETURN QUERY EXECUTE ' SELECT datahora, ' || _sensors || ' FROM ' || quote_ident(_type) || ' WHERE id = ORDER BY datahora' USING _id; END $func$;
Gestion d'un nombre variable de colonnes
Si le nombre de colonnes renvoyées change, mais que les types restent les mêmes (par exemple, tous sont float8), vous pouvez utiliser un tableau de valeurs imbriquées :
CREATE OR REPLACE FUNCTION data_of(_id integer) RETURNS TABLE (datahora timestamp, names text[], values float8[]) LANGUAGE plpgsql AS $func$ DECLARE _sensors text := 'col1, col2, col3'; _type text := 'foo'; BEGIN RETURN QUERY EXECUTE format(' SELECT datahora , string_to_array() -- AS names , ARRAY[%s] -- AS values FROM %s WHERE id = ORDER BY datahora' , _sensors, _type) USING _sensors, _id; END $func$;
Renvoyer dynamiquement n'importe quel type de table
Pour gérer différents types de tables complètes avec différentes structures, vous pouvez profiter des types polymorphes :
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 -- pg_typeof returns regtype, quoted automatically WHERE id = ORDER BY datahora' , pg_typeof(_tbl_type)) USING _id; END $func$;
Cette fonction nécessite que vous transmettiez une valeur NULL qui est convertie en type de table cible (par exemple, NULL::pcdmet). Il détermine ensuite automatiquement le type de ligne approprié et renvoie les colonnes individuelles lorsqu'il est utilisé avec SELECT * FROM data_of().
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
