私はPostgreSQL 9.1を使用していますが、複数の行を1つに連結するのに助けが必要です。 2つのテーブルでそれを行う必要があります。 array_agg()
関数を2回使用すると、結果の値が重複します。
テーブル:
CREATE TABLE rnp (id int, grp_id int, cabinets varchar(15) );
INSERT INTO rnp VALUES
(1,'11','cabs1')
,(2,'11','cabs2')
,(3,'11','cabs3')
,(4,'11','cabs4')
,(5,'22','c1')
,(6,'22','c2');
CREATE TABLE ips (id int, grp_id int, address varchar(15));
INSERT INTO ips VALUES
(1,'11','NY')
,(2,'11','CA')
,(3,'22','DC')
,(4,'22','LA');
SQL:
SELECT DISTINCT
rnp.grp_id,
array_to_string(array_agg(rnp.cabinets)OVER (PARTITION BY rnp.grp_id), ',') AS cabinets,
array_to_string(array_agg(ips.address) OVER (PARTITION BY ips.grp_id), ',') AS addresses
FROM rnp JOIN ips ON rnp.grp_id=ips.grp_id
結果:
GRP_ID CABINETS ADDRESSES
11 cabs1,cabs1,cabs2,cabs2,cabs3,cabs3,cabs4,cabs4 NY,CA,NY,CA,NY,CA,NY,CA
22 c1,c1,c2,c2 DC,LA,DC,LA
そして私が必要なのは:
GRP_ID CABINETS ADDRESSES
11 cabs1,cabs2,cabs3,cabs4 NY,CA,
22 c1,c2 DC,LA
このSQLFiddleの例: http://sqlfiddle.com/#!1/4815e/19
1つのテーブルを使用しても問題はありません-SQLFiddle: http://sqlfiddle.com/#!1/4815e/2
何が欠けていますか? JOINのためにこれを行うことは可能ですか?
ウィンドウ関数とパターン化を使用する代わりに、クエリレベルのGROUP BYを使用して、DISTINCT句で集計します。
SELECT
rnp.grp_id,
array_to_string(array_agg(distinct rnp.cabinets),',') AS cabinets,
array_to_string(array_agg(distinct ips.address),',') AS addresses
FROM rnp JOIN ips ON rnp.grp_id=ips.grp_id GROUP BY rnp.grp_id, ips.grp_id;
結果:
grp_id | cabinets | addresses
--------+-------------------------+-----------
11 | cabs1,cabs2,cabs3,cabs4 | CA,NY
22 | c1,c2 | DC,LA
(2 rows)
ここで重要なのは、ウィンドウ関数とパターン化を使用する代わりに、クエリレベルのGROUP BY
を使用し、DISTINCT
句で集計することです。
これはウィンドウ関数アプローチでも機能しますが、PostgreSQL(少なくとも9.1)はウィンドウ関数でDISTINCT
をサポートしていません。
regress=# SELECT DISTINCT
rnp.grp_id,
array_to_string(array_agg(distinct rnp.cabinets)OVER (PARTITION BY rnp.grp_id), ',') AS cabinets,
array_to_string(array_agg(distinct ips.address) OVER (PARTITION BY ips.grp_id), ',') AS addresses
FROM rnp JOIN ips ON rnp.grp_id=ips.grp_id;
ERROR: DISTINCT is not implemented for window functions
LINE 3: array_to_string(array_agg(distinct rnp.cabinets)OVER (PART...