Postgres Pro Enterprise
1817161514131211109.6
Postgres Pro Standard
1817161514131211109.69.5
PostgreSQL
1817161514131211109.69.59.4
RUENRU EN
F.77. tablefunc — функции, возвращающие таблицы (crosstab и не только)
Пред. НаверхПриложение F. Дополнительные модули и расширения, поставляемые в postgrespro-ent-16-contribНачало След.

F.77. tablefunc — функции, возвращающие таблицы (crosstab и не только) #

F.77.1. Предоставляемые функции
F.77.2. Автор

Модуль tablefunc содержит ряд функций, возвращающих таблицы (то есть, множества строк). Эти функции полезны и сами по себе, и как примеры написания на C функций, возвращающих наборы строк.

Данный модуль считается «доверенным», то есть его могут устанавливать обычные пользователи, имеющие право CREATE в текущей базе данных.

F.77.1. Предоставляемые функции #

Функции, предоставляемые модулем tablefunc, перечислены в Таблице F.59.

Таблица F.59. Функции tablefunc

Функция

Описание

normal_rand ( numvals integer, mean float8, stddev float8 ) → setof float8

Выдаёт набор случайных значений, имеющих нормальное распределение.

crosstab ( sql text ) → setof record

Выдаёт «повёрнутую таблицу», содержащую имена строк плюс N столбцов значений, где N определяется видом строк, заданным в вызывающем запросе.

crosstabN ( sql text ) → setof table_crosstab_N

Выдаёт «повёрнутую таблицу», содержащую имена строк плюс N столбцов значений. Функции crosstab2, crosstab3 и crosstab4 предопределены, но вы можете создать дополнительные функции crosstabN, как описано ниже.

crosstab ( source_sql text, category_sql text ) → setof record

Выдаёт «повёрнутую таблицу» со столбцами значений, заданными вторым запросом.

crosstab ( sql text, N integer ) → setof record

Устаревшая версия crosstab(text). Параметр N теперь игнорируется, так как число столбцов значений всегда определяется вызывающим запросом.

connectby ( relname text, keyid_fld text, parent_keyid_fld text [, orderby_fld text], start_with text, max_depth integer [, branch_delim text] ) → setof record

Выдаёт представление иерархической древовидной структуры.


F.77.1.1. normal_rand #

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

Функция normal_rand выдаёт набор случайных значений, имеющих нормальное распределение (распределение Гаусса).

Параметр numvals задаёт количество значений, которое выдаст эта функция. Параметр mean задаёт медиану нормального распределения, а stddev — стандартное отклонение.

Например, этот вызов запрашивает 1000 значений с медианой 5 и стандартным отклонением 3:

test=# SELECT * FROM normal_rand(1000, 5, 3);
     normal_rand
----------------------
     1.56556322244898
     9.10040991424657
     5.36957140345079
   -0.369151492880995
    0.283600703686639
       .
       .
       .
     4.82992125404908
     9.71308014517282
     2.49639286969028
(1000 rows)

F.77.1.2. crosstab(text) #

crosstab(text sql)
crosstab(text sql, int N)

Функция crosstab применяется для формирования «повёрнутых» отображений, в которых данные идут вдоль строк, а не сверху вниз. Например, мы можем иметь такие данные: 

row1    val11
row1    val12
row1    val13
...
row2    val21
row2    val22
row2    val23
...

и хотим видеть их так: 

row1    val11   val12   val13   ...
row2    val21   val22   val23   ...
...

Функция crosstab принимает в текстовом параметре SQL-запрос, выдающий исходные данные первым способом, и выдаёт таблицу, отформатированную вторым способом.

В параметре sql передаётся SQL-запрос, выдающий исходный набор данных. Этот запрос должен возвращать один столбец row_name, один столбец category и один столбец value. Параметр N является устаревшим и игнорируется, если передаётся при вызове (раньше он должен был соответствовать количеству выходных столбцов значений, но теперь это количество определяется вызывающим запросом).

Например, заданный запрос может выдавать такой результат: 

 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

Функция crosstab объявлена как возвращающая setof record, так что фактические имена и типы столбцов должны определяться в предложении FROM вызывающего оператора SELECT, например так: 

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

Этот запрос выдаст примерно такой результат: 

           <== столбцы значений ==>
 row_name   category_1   category_2
----------+------------+------------
  row1        val1         val2
  row2        val5         val6

Предложение FROM должно определять результат со столбцом row_name (того же типа данных, что у первого результирующего столбца SQL-запроса), за которым следуют N столбцов значений (все того же типа данных, что и третий результирующий столбец SQL-запроса). Количество выходных столбцов значений может быть произвольным и имена выходных столбцов определяете вы сами.

Функция crosstab выдаёт одну выходную строку для каждой последовательной группы с одним значением row_name. Она заполняет столбцы значений слева направо полями value из этих строк. Если в группе оказывается меньше строк, чем выходных столбцов значений, дополнительные столбцы принимают значения NULL; если же строк оказывается больше, лишние строки игнорируются.

На практике в SQL-запросе всегда должно указываться ORDER BY 1,2, чтобы входные строки были отсортированы должным образом, то есть, чтобы данные с одинаковым значением row_name собирались вместе и корректно упорядочивались в строке. Заметьте, что сама crosstab не учитывает второй столбец результата запроса; он присутствует только для того, чтобы определять порядок, в котором значения третьего столбца будут следовать в строке.

Полный пример: 

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)

Вы можете в любом случае обойтись без написания предложения FROM, определяющего выходные столбцы, создав собственную функцию crosstab, в определении которой будет зашит желательный тип выходной строки. Это описывается в следующем разделе. Также имеется возможность включить требуемое предложение FROM в определение представления.

Примечание

Также изучите команду \crosstabview в psql, реализующую функциональность, подобную crosstab().

F.77.1.3. crosstabN(text) #

crosstabN(text sql)

Функции crosstabN являются примерами того, как можно создать собственные обёртки универсальной функции crosstab, чтобы не приходилось выписывать имена и типы столбцов в вызывающем запросе SELECT. Модуль tablefunc включает функции crosstab2, crosstab3 и crosstab4, определяющие типы выходных строк так:

CREATE TYPE tablefunc_crosstab_N AS (
    row_name TEXT,
    category_1 TEXT,
    category_2 TEXT,
        .
        .
        .
    category_N TEXT
);

Таким образом, эти функции могут применяться непосредственно, когда входной запрос выдаёт столбцы row_name и value типа text и вы хотите получить на выходе 2, 3 или 4 столбца значений. В остальном эти функции ведут себя в точности так же, как и универсальная функция crosstab.

Так, пример, приведённый в предыдущем разделе, можно переписать и в таком виде: 

SELECT *
FROM crosstab3(
  'select rowid, attribute, value
   from ct
   where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''
   order by 1,2');

Эти функции представлены в основном в демонстрационных целях. Вы можете создать собственные типы возвращаемых данных и реализовать функции на базе нижележащей функции crosstab(). Это можно сделать двумя способами:

  • Создать составной тип, описывающий желаемые выходные столбцы, примерно как это делается в примерах в contrib/tablefunc/tablefunc--1.0.sql. Затем нужно выбрать уникальное имя для функции, принимающей один параметр text и возвращающей setof имя_вашего_типа, и связать его с той же нижележащей функцией crosstab на C. Например, если ваш источник данных выдаёт имена строк типа text и значения типа float8, и вы хотите получить 5 столбцов значений: 

    CREATE TYPE my_crosstab_float8_5_cols AS (
    my_row_name text,
    my_category_1 float8,
    my_category_2 float8,
    my_category_3 float8,
    my_category_4 float8,
    my_category_5 float8
);

CREATE OR REPLACE FUNCTION crosstab_float8_5_cols(text)
    RETURNS setof my_crosstab_float8_5_cols
    AS '$libdir/tablefunc','crosstab' LANGUAGE C STABLE STRICT;

  • Использовать выходные параметры (OUT), чтобы явно определить возвращаемый тип. Тот же пример можно реализовать и таким способом: 

    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;

F.77.1.4. crosstab(text, text) #

crosstab(text source_sql, text category_sql)

Основное ограничение формы crosstab с одним параметром состоит в том, что она воспринимает все значения в группе одинаково и вставляет очередное значение в первый свободный столбец. Если вы хотите, чтобы столбцы значений соответствовали определённым категориям данных и некоторые группы могли содержать данные не для всех категорий, этот подход не будет работать. Форма crosstab с двумя параметрами решает эту задачу, принимая явный список категорий, соответствующих выходным столбцам.

В параметре source_sql передаётся SQL-оператор, выдающий исходный набор данных. Этот оператор должен выдавать строки со столбцом row_name, столбцом category и столбцом value. Также он может выдать один или несколько «дополнительных» столбцов. Столбец row_name должен быть первым, а столбцы category и value — последними двумя, именно в этом порядке. Все столбцы между row_name и category воспринимаются как «дополнительные». Ожидается, что «дополнительные» столбцы будут содержать одинаковые значения для всех строк с одним значением row_name.

Например, source_sql может выдать такой набор данных: 

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

В параметре category_sql передаётся оператор SQL, выдающий набор категорий. Этот оператор должен возвращать всего один столбец. Он должен выдать минимум одну строку; в противном случае произойдёт ошибка. Кроме того, выдаваемые им значения не должны повторяться, иначе так же произойдёт ошибка. В качестве category_sql можно передать, например, такой запрос: 

SELECT DISTINCT cat FROM foo ORDER BY 1;
    cat
  -------
    cat1
    cat2
    cat3
    cat4

Функция crosstab объявлена как возвращающая тип setof record, так что фактические имена и типы выходных столбцов должны определяться в предложении FROM вызывающего оператора SELECT, например так: 

SELECT * FROM crosstab('...', '...')
    AS ct(row_name text, extra text, cat1 text, cat2 text, cat3 text, cat4 text);

При этом будет получен примерно такой результат: 

                  <==  столбцы значений   ==>
row_name   extra   cat1   cat2   cat3   cat4
---------+-------+------+------+------+------
  row1     extra1  val1   val2          val4
  row2     extra2  val5   val6   val7   val8

В предложении FROM должно определяться нужное количество выходных столбцов соответствующих типов данных. Если запрос source_sql выдаёт N столбцов, первые N-2 из них должны соответствовать первым N-2 выходным столбцам. Оставшиеся выходные столбцы должны иметь тип последнего столбца результата source_sql и их должно быть столько, сколько строк оказалось в результате запроса category_sql.

Функция crosstab выдаёт одну выходную строку для каждой последовательной группы входных строк с одним значением row_name. Выходной столбец row_name плюс все «дополнительные» столбцы копируются из первой строки группы. Выходные столбцы значений заполняются содержимым полей value из строк с соответствующими значениями category. Если в поле category оказывается значение, отсутствующее в результате запроса category_sql, содержимое поля value в этой строке игнорируется. Выходные столбцы, для которых соответствующая категория не представлена ни в одной из входных строк группы, принимают значения NULL.

На практике в запросе source_sql всегда нужно указывать ORDER BY 1, чтобы все значения с одним row_name гарантированно выводились вместе. Порядок же категорий внутри группы не важен. Кроме того, важно, чтобы порядок значений, выдаваемых запросом category_sql, соответствовал заданному порядку выходных столбцов.

Два законченных примера: 

create table sales(year int, month int, qty int);
insert into sales values(2007, 1, 1000);
insert into sales values(2007, 2, 1500);
insert into sales values(2007, 7, 500);
insert into sales values(2007, 11, 1500);
insert into sales values(2007, 12, 2000);
insert into sales values(2008, 1, 1000);

select * from crosstab(
  'select year, month, qty from sales order by 1',
  'select m from generate_series(1,12) m'
) as (
  year int,
  "Jan" int,
  "Feb" int,
  "Mar" int,
  "Apr" int,
  "May" int,
  "Jun" int,
  "Jul" int,
  "Aug" int,
  "Sep" int,
  "Oct" int,
  "Nov" int,
  "Dec" int
);
 year | Jan  | Feb  | Mar | Apr | May | Jun | Jul | Aug | Sep | Oct | Nov  | Dec
------+------+------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+------
 2007 | 1000 | 1500 |     |     |     |     | 500 |     |     |     | 1500 | 2000
 2008 | 1000 |      |     |     |     |     |     |     |     |     |      |
(2 rows)

CREATE TABLE cth(rowid text, rowdt timestamp, attribute text, val text);
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','temperature','42');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','test_result','PASS');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','volts','2.6987');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','temperature','53');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_result','FAIL');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_startdate','01 March 2003');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','volts','3.1234');

SELECT * FROM crosstab
(
  'SELECT rowid, rowdt, attribute, val FROM cth ORDER BY 1',
  'SELECT DISTINCT attribute FROM cth ORDER BY 1'
)
AS
(
       rowid text,
       rowdt timestamp,
       temperature int4,
       test_result text,
       test_startdate timestamp,
       volts float8
);
 rowid |          rowdt           | temperature | test_result |      test_startdate      | volts
-------+--------------------------+-------------+-------------+--------------------------+--------
 test1 | Sat Mar 01 00:00:00 2003 |          42 | PASS        |                          | 2.6987
 test2 | Sun Mar 02 00:00:00 2003 |          53 | FAIL        | Sat Mar 01 00:00:00 2003 | 3.1234
(2 rows)

Вы можете создать предопределённые функции, чтобы не выписывать имена и типы результирующих столбцов в каждом запросе. Примеры приведены в предыдущем разделе. Нижележащая функция C для этой формы crosstab называется crosstab_hash.

F.77.1.5. connectby #

connectby(text relname, text keyid_fld, text parent_keyid_fld
          [, text orderby_fld ], text start_with, int max_depth
          [, text branch_delim ])

Функция connectby выдаёт отображение данных, содержащихся в таблице, в иерархическом виде. Таблица должна содержать поле ключа, однозначно идентифицирующее строки, и поле ключа родителя, ссылающееся на родителя строки (если он есть). Функция connectby может вывести вложенное дерево, начиная с любой строки.

Параметры описаны в Таблице F.60.

Таблица F.60. Параметры connectby

ПараметрОписание
relnameИмя исходного отношения
keyid_fldИмя поля ключа
parent_keyid_fldИмя поля, содержащего ключ родителя
orderby_fldИмя поля, по которому сортируются потомки (необязательно)
start_withЗначение ключа отправной строки
max_depthМаксимальная глубина, на которую можно погрузиться, либо ноль для неограниченного погружения
branch_delimСтрока, разделяющая ключи в выводе ветви (необязательно)

Поля ключа и ключа родителя могут быть любого типа, но должны иметь общий тип. Заметьте, что значение start_with должно задаваться текстовой строкой, вне зависимости от типа поля ключа.

Функция connectby объявлена как возвращающая setof record, так что фактические имена и типы выходных столбцов должны определяться в предложении FROM вызывающего оператора SELECT, например так:

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')
    AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);

Первые два выходных столбца используются для вывода ключа текущей строки и ключа её родителя; их тип должен соответствовать типу поля ключа. Третий выходной столбец задаёт глубину в дереве и должен иметь тип integer. Если передаётся параметр branch_delim, в следующем столбце выводятся ветви, и этот столбец должен иметь тип text. Наконец, если передаётся параметр orderby_fld, в последнем столбце выводятся последовательные числа, и он должен иметь тип integer.

В столбце «branch» показывается путь по ключам, приведший к текущей строке. Ключи разделяются заданной строкой branch_delim. Если выводить ветви не требуется, опустите параметр branch_delim и столбец branch в списке выходных столбцов.

Если порядок потомков одного родителя имеет значение, добавьте параметр orderby_fld, указывающий поле для упорядочивания потомков. Это поле может иметь любой тип, допускающий сортировку. Список выходных столбцов должен включать последним столбцом целочисленный столбец с последовательными значениями, если и только если передаётся параметр orderby_fld.

Параметры, представляющие имена таблицы и полей, копируются как есть в SQL-запросы, которые connectby генерирует внутри. Таким образом, их нужно заключить в двойные кавычки, если они содержат буквы в разном регистре или специальные символы. Также может понадобиться дополнить имя таблицы схемой.

С большими таблицами производительность будет неудовлетворительной, если не создать индекс по полю с ключом родителя.

Важно, чтобы строка branch_delim не фигурировала в значениях ключа, иначе connectby может некорректно сообщить об ошибке бесконечной вложенности. Заметьте, что если параметр branch_delim не задаётся, для выявления зацикленности применяется символ ~.

Пример: 

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);

-- с ветвями без orderby_fld (порядок результатов не гарантируется)
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)

-- без ветвей и без orderby_fld (порядок результатов не гарантируется)
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)

-- с ветвями и с orderby_fld (заметьте, что row5 идёт перед row4)
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)

-- без ветвей, с orderby_fld (заметьте, что row5 идёт перед row4)
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)

F.77.2. Автор #

Джо Конвей (Joe Conway)

Пред. Наверх След.
F.76. sslinfo — получение информации об SSL-сертификате клиента Начало F.78. tcn — триггерная функция, сообщающая приёмникам уведомлений об изменениях в содержимом таблицы
F.77. tablefunc — functions that return tables (crosstab and others)
Prev UpAppendix F. Additional Supplied Modules and Extensions Shipped in postgrespro-ent-16-contribHome Next

F.77. tablefunc — functions that return tables (crosstab and others) #

F.77.1. Functions Provided
F.77.2. Author

The tablefunc module includes various functions that return tables (that is, multiple rows). These functions are useful both in their own right and as examples of how to write C functions that return multiple rows.

This module is considered “trusted”, that is, it can be installed by non-superusers who have CREATE privilege on the current database.

F.77.1. Functions Provided #

Table F.59 summarizes the functions provided by the tablefunc module.

Table F.59. tablefunc Functions

Function

Description

normal_rand ( numvals integer, mean float8, stddev float8 ) → setof float8

Produces a set of normally distributed random values.

crosstab ( sql text ) → setof record

Produces a “pivot table” containing row names plus N value columns, where N is determined by the row type specified in the calling query.

crosstabN ( sql text ) → setof table_crosstab_N

Produces a “pivot table” containing row names plus N value columns. crosstab2, crosstab3, and crosstab4 are predefined, but you can create additional crosstabN functions as described below.

crosstab ( source_sql text, category_sql text ) → setof record

Produces a “pivot table” with the value columns specified by a second query.

crosstab ( sql text, N integer ) → setof record

Obsolete version of crosstab(text). The parameter N is now ignored, since the number of value columns is always determined by the calling query.

connectby ( relname text, keyid_fld text, parent_keyid_fld text [, orderby_fld text ], start_with text, max_depth integer [, branch_delim text ] ) → setof record

Produces a representation of a hierarchical tree structure.


F.77.1.1. normal_rand #

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

normal_rand produces a set of normally distributed random values (Gaussian distribution).

numvals is the number of values to be returned from the function. mean is the mean of the normal distribution of values and stddev is the standard deviation of the normal distribution of values.

For example, this call requests 1000 values with a mean of 5 and a standard deviation of 3: 

test=# SELECT * FROM normal_rand(1000, 5, 3);
     normal_rand
----------------------
     1.56556322244898
     9.10040991424657
     5.36957140345079
   -0.369151492880995
    0.283600703686639
       .
       .
       .
     4.82992125404908
     9.71308014517282
     2.49639286969028
(1000 rows)

F.77.1.2. crosstab(text) #

crosstab(text sql)
crosstab(text sql, int N)

The crosstab function is used to produce “pivot” displays, wherein data is listed across the page rather than down. For example, we might have data like 

row1    val11
row1    val12
row1    val13
...
row2    val21
row2    val22
row2    val23
...

which we wish to display like 

row1    val11   val12   val13   ...
row2    val21   val22   val23   ...
...

The crosstab function takes a text parameter that is an SQL query producing raw data formatted in the first way, and produces a table formatted in the second way.

The sql parameter is an SQL statement that produces the source set of data. This statement must return one row_name column, one category column, and one value column. N is an obsolete parameter, ignored if supplied (formerly this had to match the number of output value columns, but now that is determined by the calling query).

For example, the provided query might produce a set something like: 

 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

The crosstab function is declared to return setof record, so the actual names and types of the output columns must be defined in the FROM clause of the calling SELECT statement, for example: 

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

This example produces a set something like: 

           <== value  columns  ==>
 row_name   category_1   category_2
----------+------------+------------
  row1        val1         val2
  row2        val5         val6

The FROM clause must define the output as one row_name column (of the same data type as the first result column of the SQL query) followed by N value columns (all of the same data type as the third result column of the SQL query). You can set up as many output value columns as you wish. The names of the output columns are up to you.

The crosstab function produces one output row for each consecutive group of input rows with the same row_name value. It fills the output value columns, left to right, with the value fields from these rows. If there are fewer rows in a group than there are output value columns, the extra output columns are filled with nulls; if there are more rows, the extra input rows are skipped.

In practice the SQL query should always specify ORDER BY 1,2 to ensure that the input rows are properly ordered, that is, values with the same row_name are brought together and correctly ordered within the row. Notice that crosstab itself does not pay any attention to the second column of the query result; it's just there to be ordered by, to control the order in which the third-column values appear across the page.

Here is a complete example: 

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)

You can avoid always having to write out a FROM clause to define the output columns, by setting up a custom crosstab function that has the desired output row type wired into its definition. This is described in the next section. Another possibility is to embed the required FROM clause in a view definition.

Note

See also the \crosstabview command in psql, which provides functionality similar to crosstab().

F.77.1.3. crosstabN(text) #

crosstabN(text sql)

The crosstabN functions are examples of how to set up custom wrappers for the general crosstab function, so that you need not write out column names and types in the calling SELECT query. The tablefunc module includes crosstab2, crosstab3, and crosstab4, whose output row types are defined as 

CREATE TYPE tablefunc_crosstab_N AS (
    row_name TEXT,
    category_1 TEXT,
    category_2 TEXT,
        .
        .
        .
    category_N TEXT
);

Thus, these functions can be used directly when the input query produces row_name and value columns of type text, and you want 2, 3, or 4 output values columns. In all other ways they behave exactly as described above for the general crosstab function.

For instance, the example given in the previous section would also work as 

SELECT *
FROM crosstab3(
  'select rowid, attribute, value
   from ct
   where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''
   order by 1,2');

These functions are provided mostly for illustration purposes. You can create your own return types and functions based on the underlying crosstab() function. There are two ways to do it:

  • Create a composite type describing the desired output columns, similar to the examples in contrib/tablefunc/tablefunc--1.0.sql. Then define a unique function name accepting one text parameter and returning setof your_type_name, but linking to the same underlying crosstab C function. For example, if your source data produces row names that are text, and values that are float8, and you want 5 value columns: 

    CREATE TYPE my_crosstab_float8_5_cols AS (
    my_row_name text,
    my_category_1 float8,
    my_category_2 float8,
    my_category_3 float8,
    my_category_4 float8,
    my_category_5 float8
);

CREATE OR REPLACE FUNCTION crosstab_float8_5_cols(text)
    RETURNS setof my_crosstab_float8_5_cols
    AS '$libdir/tablefunc','crosstab' LANGUAGE C STABLE STRICT;

  • Use OUT parameters to define the return type implicitly. The same example could also be done this way: 

    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;

F.77.1.4. crosstab(text, text) #

crosstab(text source_sql, text category_sql)

The main limitation of the single-parameter form of crosstab is that it treats all values in a group alike, inserting each value into the first available column. If you want the value columns to correspond to specific categories of data, and some groups might not have data for some of the categories, that doesn't work well. The two-parameter form of crosstab handles this case by providing an explicit list of the categories corresponding to the output columns.

source_sql is an SQL statement that produces the source set of data. This statement must return one row_name column, one category column, and one value column. It may also have one or more “extra” columns. The row_name column must be first. The category and value columns must be the last two columns, in that order. Any columns between row_name and category are treated as “extra”. The “extra” columns are expected to be the same for all rows with the same row_name value.

For example, source_sql might produce a set something like: 

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 is an SQL statement that produces the set of categories. This statement must return only one column. It must produce at least one row, or an error will be generated. Also, it must not produce duplicate values, or an error will be generated. category_sql might be something like: 

SELECT DISTINCT cat FROM foo ORDER BY 1;
    cat
  -------
    cat1
    cat2
    cat3
    cat4

The crosstab function is declared to return setof record, so the actual names and types of the output columns must be defined in the FROM clause of the calling SELECT statement, for example: 

SELECT * FROM crosstab('...', '...')
    AS ct(row_name text, extra text, cat1 text, cat2 text, cat3 text, cat4 text);

This will produce a result something like: 

                  <==  value  columns   ==>
row_name   extra   cat1   cat2   cat3   cat4
---------+-------+------+------+------+------
  row1     extra1  val1   val2          val4
  row2     extra2  val5   val6   val7   val8

The FROM clause must define the proper number of output columns of the proper data types. If there are N columns in the source_sql query's result, the first N-2 of them must match up with the first N-2 output columns. The remaining output columns must have the type of the last column of the source_sql query's result, and there must be exactly as many of them as there are rows in the category_sql query's result.

The crosstab function produces one output row for each consecutive group of input rows with the same row_name value. The output row_name column, plus any “extra” columns, are copied from the first row of the group. The output value columns are filled with the value fields from rows having matching category values. If a row's category does not match any output of the category_sql query, its value is ignored. Output columns whose matching category is not present in any input row of the group are filled with nulls.

In practice the source_sql query should always specify ORDER BY 1 to ensure that values with the same row_name are brought together. However, ordering of the categories within a group is not important. Also, it is essential to be sure that the order of the category_sql query's output matches the specified output column order.

Here are two complete examples: 

create table sales(year int, month int, qty int);
insert into sales values(2007, 1, 1000);
insert into sales values(2007, 2, 1500);
insert into sales values(2007, 7, 500);
insert into sales values(2007, 11, 1500);
insert into sales values(2007, 12, 2000);
insert into sales values(2008, 1, 1000);

select * from crosstab(
  'select year, month, qty from sales order by 1',
  'select m from generate_series(1,12) m'
) as (
  year int,
  "Jan" int,
  "Feb" int,
  "Mar" int,
  "Apr" int,
  "May" int,
  "Jun" int,
  "Jul" int,
  "Aug" int,
  "Sep" int,
  "Oct" int,
  "Nov" int,
  "Dec" int
);
 year | Jan  | Feb  | Mar | Apr | May | Jun | Jul | Aug | Sep | Oct | Nov  | Dec
------+------+------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+------
 2007 | 1000 | 1500 |     |     |     |     | 500 |     |     |     | 1500 | 2000
 2008 | 1000 |      |     |     |     |     |     |     |     |     |      |
(2 rows)


CREATE TABLE cth(rowid text, rowdt timestamp, attribute text, val text);
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','temperature','42');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','test_result','PASS');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','volts','2.6987');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','temperature','53');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_result','FAIL');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_startdate','01 March 2003');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','volts','3.1234');

SELECT * FROM crosstab
(
  'SELECT rowid, rowdt, attribute, val FROM cth ORDER BY 1',
  'SELECT DISTINCT attribute FROM cth ORDER BY 1'
)
AS
(
       rowid text,
       rowdt timestamp,
       temperature int4,
       test_result text,
       test_startdate timestamp,
       volts float8
);
 rowid |          rowdt           | temperature | test_result |      test_startdate      | volts
-------+--------------------------+-------------+-------------+--------------------------+--------
 test1 | Sat Mar 01 00:00:00 2003 |          42 | PASS        |                          | 2.6987
 test2 | Sun Mar 02 00:00:00 2003 |          53 | FAIL        | Sat Mar 01 00:00:00 2003 | 3.1234
(2 rows)

You can create predefined functions to avoid having to write out the result column names and types in each query. See the examples in the previous section. The underlying C function for this form of crosstab is named crosstab_hash.

F.77.1.5. connectby #

connectby(text relname, text keyid_fld, text parent_keyid_fld
          [, text orderby_fld ], text start_with, int max_depth
          [, text branch_delim ])

The connectby function produces a display of hierarchical data that is stored in a table. The table must have a key field that uniquely identifies rows, and a parent-key field that references the parent (if any) of each row. connectby can display the sub-tree descending from any row.

Table F.60 explains the parameters.

Table F.60. connectby Parameters

ParameterDescription
relnameName of the source relation
keyid_fldName of the key field
parent_keyid_fldName of the parent-key field
orderby_fldName of the field to order siblings by (optional)
start_withKey value of the row to start at
max_depthMaximum depth to descend to, or zero for unlimited depth
branch_delimString to separate keys with in branch output (optional)

The key and parent-key fields can be any data type, but they must be the same type. Note that the start_with value must be entered as a text string, regardless of the type of the key field.

The connectby function is declared to return setof record, so the actual names and types of the output columns must be defined in the FROM clause of the calling SELECT statement, for example: 

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')
    AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);

The first two output columns are used for the current row's key and its parent row's key; they must match the type of the table's key field. The third output column is the depth in the tree and must be of type integer. If a branch_delim parameter was given, the next output column is the branch display and must be of type text. Finally, if an orderby_fld parameter was given, the last output column is a serial number, and must be of type integer.

The “branch” output column shows the path of keys taken to reach the current row. The keys are separated by the specified branch_delim string. If no branch display is wanted, omit both the branch_delim parameter and the branch column in the output column list.

If the ordering of siblings of the same parent is important, include the orderby_fld parameter to specify which field to order siblings by. This field can be of any sortable data type. The output column list must include a final integer serial-number column, if and only if orderby_fld is specified.

The parameters representing table and field names are copied as-is into the SQL queries that connectby generates internally. Therefore, include double quotes if the names are mixed-case or contain special characters. You may also need to schema-qualify the table name.

In large tables, performance will be poor unless there is an index on the parent-key field.

It is important that the branch_delim string not appear in any key values, else connectby may incorrectly report an infinite-recursion error. Note that if branch_delim is not provided, a default value of ~ is used for recursion detection purposes.

Here is an example: 

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);

-- with branch, without orderby_fld (order of results is not guaranteed)
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)

-- without branch, without orderby_fld (order of results is not guaranteed)
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)

-- with branch, with orderby_fld (notice that row5 comes before row4)
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)

-- without branch, with orderby_fld (notice that row5 comes before row4)
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)

F.77.2. Author #

Joe Conway

Prev Up Next
F.76. sslinfo — obtain client SSL information Home F.78. tcn — a trigger function to notify listeners of changes to table content
FAQ