postgresql数据合并,多条数据合并成1条的操作

 

这篇文章主要介绍了postgresql数据合并,多条数据合并成1条的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧。

对于主表中一条记录,对应明细表中的96条数据,每一条数据相隔15分钟,明细中没96条数据对应主表中的一个日期trade_date,并且每条明细中有一个字段start_time, 即明细中每96条数据中第一条数据中start_time为00:00,

第二条为00:15,第三条为00:30,依次类推,直到23:45 ,现在要将明细表中的96条数据合并成24条,即第一条数据中start_time为00:00,第二条为01:00,第三条为02:00

sql:select max(de.bid_num) report_num,concat(to_char(to_timestamp(concat(ru.trade_date,' ',de.start_time), 'YYYY-MM-DD HH24:mi') :: TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE, 'HH24 '),':00') dd from quote_trade_rule ru LEFT JOIN quote_trade_rule_detail de on ru.trade_rule_id = de.trade_rule_id
WHERE
  1 = 1
AND ru.market_id ='a29c81ed-2baf-4c42-881a-f1e64a41e1b0'
AND to_char(ru.trade_date, 'YYYY-MM-DD') ='2018-10-17'
AND ru.rule_type ='2' GROUP BY dd ,trade_date ORDER BY dd,trade_date

 

postgresql数据合并,多条数据合并成1条的操作

将10条主表数据对应的960条明细数据合并成如下24条数据:

postgresql数据合并,多条数据合并成1条的操作

补充:Postgresql中执行计划的合并连接

Merge Join

通常情况下,散列连接的效果比合并连接好,但如果源数据上有索引,或者结果已经被排过序,在执行排序合并连接时,就不需要排序了,这时合并连接的性能会优于散列连接。

下面示例中,people的id字段和dept01的depto字段都有索引,且从索引扫描的数据已经排好序,可以直接走Merge Join:

highgo=# explain select people.id from people,dept01 where people.id=dept01.deptno;
                      QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 Merge Join (cost=0.86..64873.59 rows=1048576 width=4)
  Merge Cond: (people.id = dept01.deptno)
  -> Index Only Scan using people_pkey on people (cost=0.44..303935.44 rows=10000000 width=4)
  -> Index Only Scan using idx_deptno on dept01 (cost=0.42..51764.54 rows=1048576 width=2)
(4 行记录)

 

删除dept01上的索引,会发现执行计划中先对dept01排序后在走Merge Join,示例如下:

highgo=# explain select people.id from people,dept01 where people.id=dept01.deptno;
                      QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 Merge Join (cost=136112.80..154464.29 rows=1048576 width=4)
  Merge Cond: (people.id = dept01.deptno)
  -> Index Only Scan using people_pkey on people (cost=0.44..303935.44 rows=10000000 width=4)
  -> Materialize (cost=136112.36..141355.24 rows=1048576 width=2)
     -> Sort (cost=136112.36..138733.80 rows=1048576 width=2)
        Sort Key: dept01.deptno
        -> Seq Scan on dept01 (cost=0.00..16918.76 rows=1048576 width=2)
(7 行记录)

上面执行计划中,可看到“Sort Key: dept01.deptno”,这就是对表dept01的id字段进行排序。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考。

文章来源:脚本之家

来源地址:https://www.jb51.net/article/205371.htm

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