Jadual Kandungan
SQL dinamik PostgreSQL dan jenis pulangan
Mengendalikan jenis pemulangan tersuai dengan nama dan jenis lajur yang berbeza
Jenis pulangan tetap menggunakan penukaran lajur
Bilangan lajur boleh ubah dengan jenis yang sama
Kembalikan semua lajur jadual secara polimorf
Rumah pangkalan data tutorial mysql Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Jenis Pengembalian SQL Dinamik dalam PostgreSQL dengan Nama dan Jenis Lajur yang Bervariasi?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Jenis Pengembalian SQL Dinamik dalam PostgreSQL dengan Nama dan Jenis Lajur yang Bervariasi?

Jan 22, 2025 pm 11:46 PM

How Can I Handle Dynamic SQL Return Types in PostgreSQL with Varying Column Names and Types?

SQL dinamik PostgreSQL dan jenis pulangan

Mengendalikan jenis pemulangan tersuai dengan nama dan jenis lajur yang berbeza

Dalam senario anda, jenis pemulangan akan berubah disebabkan oleh nama dan jenis lajur yang berbeza. Untuk mengendalikan ini, anda boleh memanfaatkan keupayaan PostgreSQL untuk mengembalikan jenis rekod tanpa nama:

CREATE FUNCTION data_of(integer)
RETURNS SETOF record AS
...
Salin selepas log masuk

Walau bagaimanapun, pendekatan ini memerlukan penetapan takrif lajur secara manual dalam setiap panggilan fungsi:

SELECT * FROM data_of(17)
AS foo (colum_name1 integer
      , colum_name2 text
      , colum_name3 real);
Salin selepas log masuk

Untuk mengelakkan pendekatan yang membosankan ini, anda boleh menggunakan jenis data dokumen seperti JSON atau XML untuk menyimpan data tidak berstruktur:

CREATE FUNCTION data_of(integer)
RETURNS JSONB AS
...
Salin selepas log masuk

Walau bagaimanapun, pendekatan ini akan mengorbankan kelebihan jenis data berstruktur PostgreSQL.

Jenis pulangan tetap menggunakan penukaran lajur

Jika struktur data anda konsisten (kecuali nama lajur), anda boleh mengembalikan nombor tetap lajur yang dinamakan dan ditaip dengan betul:

CREATE FUNCTION data_of(_id integer)
RETURNS TABLE (datahora timestamp, col2 text, col3 text) AS
$func$
...
Salin selepas log masuk

Untuk kesederhanaan, setiap lajur ditukar secara eksplisit kepada jenis TEKS.

Bilangan lajur boleh ubah dengan jenis yang sama

Jika anda mempunyai bilangan lajur yang berubah-ubah daripada jenis yang sama, anda boleh menggunakan tatasusunan untuk menyimpan nilai:

CREATE FUNCTION data_of(_id integer)
RETURNS TABLE (datahora timestamp, names text[], values float8[]) AS
$func$
...
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Selain itu, anda boleh mengembalikan nama lajur sebagai tatasusunan:

CREATE FUNCTION data_of(_id integer)
RETURNS TABLE (datahora timestamp, names text[], values float8[]) AS
$func$
...
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Kembalikan semua lajur jadual secara polimorf

Untuk mengembalikan semua lajur jadual, tanpa mengira strukturnya, anda boleh menggunakan anyelement jenis data pseudo:

CREATE FUNCTION data_of(_tbl_type anyelement, _id int)
RETURNS SETOF anyelement 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
$func$;
Salin selepas log masuk

Panggil fungsi ini dengan NULL jenis jadual yang diingini untuk menentukan jenis pulangan secara dinamik:

SELECT * FROM data_of(NULL::pcdmet, 17);
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Jenis Pengembalian SQL Dinamik dalam PostgreSQL dengan Nama dan Jenis Lajur yang Bervariasi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Apr 08, 2025 pm 02:06 PM

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula Apr 09, 2025 am 12:07 AM

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

See all articles