如何创建我可以从 DBeaver 调用的 PostgreSQL 函数？
How to create a PostgreSQL function that I can call from DBeaver?
这是样本日期：
CREATE TABLE #logins (
username text not null,
logged_at timestamp not null);
insert into #logins (username, logged_at) values
('a','2019-01-01'),('b','2019-01-01'),('c','2019-01-01'),('d','2019-01-01'),('e','2019-01-01'),
('a','2019-02-01'),('b','2019-02-01'),('c','2019-02-01'),('f','2019-02-01'),('g','2019-02-01'),
('h','2019-02-01'),('i','2019-02-01'),('j','2019-02-01'),('a','2019-03-01'),('b','2019-03-01'),
('f','2019-03-01'),('h','2019-03-01'),('g','2019-03-01'),('k','2019-03-01'),('l','2019-03-01'),
('m','2019-03-01'),('n','2019-03-01'),('o','2019-03-01'),('a','2019-04-01'),('f','2019-04-01'),
('g','2019-04-01'),('k','2019-04-01'),('l','2019-04-01')`
我平时做什么
drop table if exists #a;
create table #a as
select username, min(logged_at) as date from #logins --Please note that there is **MIN()** here
group by 1;
alter table #a
add m_1 varchar;
update #a
set m_1 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,1) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
alter table #a
add m_2 varchar;
update #a
set m_2 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,2) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
alter table #a
add m_3 varchar;
update #a
set m_3 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,1) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
select to_date(date,'yyyy-mm') as date, count(username) as num_acc,
count(m_1) as m_1,
count(m_2) as m_2,
count(m_3) as m_3
from #a
group by 1
order by 1
预期结果：
num_acc m_1 m_2 m_3
2019-01-01 5 3 2 3
2019-02-01 5 3 2 3
2019-03-01 5 2 0 2
从这一点开始，我将下载数据并在队列中可视化它
重点是我想创建一个功能方便。我正在使用 PostgreSQL 开发 Dbeaver，供您参考。
在这个函数中，我们只需要输入一个带有ID和日期的table，它就会自动完成这个过程。
这是我目前的尝试：
CREATE OR REPLACE FUNCTION test(timestamp,varchar(255))
RETURNS int
declare
counter integer :=1
stable
AS $$
LOOP
EXIT WHEN counter = 6 ;
counter := counter + 1 ;
alter table #a
add counter varchar;
update #a
counter = select user_name from #logins
where add_month(#logins.logged_at,counter) = #a.first_login
#a.first_login and #logins.username = #a.username
END LOOP
$$ LANGUAGE sql;
这很尴尬，因为 SQL 中的 function 非常困难。这是我能做的最好的了。
(p/s：LANGUAGE plpythonu不能用请见谅，我们只有sql)
修订：纳入附加要求
嗯，有了新的信息，可以做一些小的调整。自 "No matter how many times you login within a month, we only count 1, based on the username"。我们不会寻找相同的日期，而是使用 Posrgres date_trunc 函数来查看每月的 1 号，无论实际登录日期是什么。同样继续使用 WHERE EXISTS 确保无论用户登录多少次我们都只计算 1。因此 REVISED 函数：
create or replace function collect_user_login_counts(login_start_in date)
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
-- work table exists for single execution so clear any existing data
truncate user_login_wrk;
with su_dater as
-- get each user and the earliest date of login such that the login date in not less than parameter date
(select l0.username, min(date_trunc('month', l0.logged_at))::date logged_at
from logins l0
where date_trunc('month', l0.logged_at)::date >= date_trunc('month', login_start_in)::date
group by l0.username
)
, inserter as
-- insert the the counter table the user name for least login date and the following 3 months,
-- return each row for subsequent summerization
( insert into user_login_wrk(username, logged_at, m_1,m_2,m_3)
select su.username
, su.logged_at
, (select su.username where exists
(select null
from logins l1
where l1.username = su.username
and date_trunc('month',l1.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '1 month')::date))
, (select su.username where exists
(select null
from logins l2
where l2.username = su.username
and date_trunc('month',l2.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '2 month')::date))
, (select su.username where exists
(select null
from logins l3
where l3.username = su.username
and date_trunc('month',l3.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '3 month')::date))
from su_dater su
returning *
)
-- summarize count on user logins over period current and next 3 months result returned caller
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from inserter ulc
where ulc.logged_at >= date_trunc('month',login_start_in)::date
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm');
$$;
测试：
为了进行测试，我更改了您的原始日期，以便实际上没有行具有该月的 1 日和 none 在同一天的数字。此外，函数的参数日期不会出现在数据中。
truncate logins;
insert into logins (username, logged_at) values
('a','2019-01-03'),('b','2019-01-04'),('c','2019-01-11'),('d','2019-01-15'),('e','2019-01-21'),
('a','2019-02-06'),('b','2019-02-02'),('c','2019-02-04'),('f','2019-02-08'),('g','2019-02-09'),
('h','2019-02-12'),('i','2019-02-24'),('j','2019-02-26'),('a','2019-03-02'),('b','2019-03-03'),
('f','2019-03-05'),('h','2019-03-11'),('g','2019-03-17'),('k','2019-03-31'),('l','2019-03-09'),
('m','2019-03-29'),('n','2019-03-27'),('o','2019-03-24'),('a','2019-04-06'),('f','2019-04-03'),
('g','2019-04-14'),('k','2019-04-30'),('l','2019-04-11');
select collect_user_login_counts(date '2019-01-18'); -- select as row
select * from collect_user_login_counts(date '2019-01-18'); -- select as individual columns
结果
Date | num_acc| m_1| m_2| m_3
________________________________
2019-01 | 5 | 3 | 2 | 1
2019-02 | 5 | 3 | 2 | 0
2019-03 | 5 | 2 | 0 | 0
尽管数据发生变化，但产生的结果相同。
顺便提一句。我确实用你的数据测试了原件。这些结果完全符合您的期望，除了 m_3，这在原始回复中有解释。我只是没有post而已，我的错误。
*原回复**
好吧，您的 posted 代码存在一些问题。正如@a_horse_with_no_name 指出# 字符无效
在 Postgres 对象名称中，除非该名称被双引号括起来（即“#logins”），而不管模式如何。此外，Postges 没有 add_months 函数（您可以将其作为用户编写的函数，但我不能
知道。）
我注意到一些与您的预期结果不一致的地方。首先，您 "normally do" 中的最终查询无法产生这些结果。查询returns年月为日期，预期有年月日。我假设年月。其次，我认为 m_3 预期输出是不正确的。这是由于您使用 add_months(#a.date,1) 的集合 m_3。我相信从命名结构和先前的设置来看，这是一个 copy/past 错字，应该阅读
add_months(#a.date,3)。我假设是后者。然而，这确实改变了列 m_3 的结果。
您的 posted 函数中有一个项目我还没有完全理解。我不确定神奇的数字 6 在做什么。如果您尝试创建列 m_1 到 m_6，那似乎是。但是代码实际上会尝试创建
列名计数器 6 次，那将在第二次失败。在下面的函数中，我将使用 m_1 到 m_3。如果 m_6 是您的目标，只需根据需要复制 m_1 编辑。 （还必须更新 table 定义）。
所做的一些更改：
- 我没有命名列日期。它是一个保留字，虽然你现在可以不用它，但它随时都可能改变。所以我会在作品table.
中使用logged_at
- 我不喜欢 DB 对象的单字符名称所以 #a 变成 user_login_wrk.
- 我避免在函数中使用 DML（创建、更改）。所以 table 是在外部创建的。除了 SQL 函数，它必须存在
最初除非整个函数是动态的 SQL 和单个字符串。
考虑到所有这些，我们得到：
-- create 'months' work table
create table user_login_wrk( username text
, logged_at date
, m_1 text
, m_2 text
, m_3 text
);
现在是重头戏。
create or replace function collect_user_login_counts(login_start_in date)
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
-- work table exists for single execution so clear any existing data
truncate user_login_wrk;
with su_dater as
-- get each user and the earliest date of login such that the login date in not less than parameter date
(select l0.username, min(l0.logged_at)::date logged_at
from logins l0
where l0.logged_at::date >= login_start_in
group by l0.username
)
, inserter as
-- insert the the counter table the user name for least login date and the following 3 months,
-- return each row for subsequent summerization
( insert into user_login_wrk(username, logged_at, m_1,m_2,m_3)
select su.username
, su.logged_at
, (select su.username where exists (select null from logins l1 where l1.username = su.username and l1.logged_at = su.logged_at + interval '1 month'))
, (select su.username where exists (select null from logins l2 where l2.username = su.username and l2.logged_at = su.logged_at + interval '2 month'))
, (select su.username where exists (select null from logins l3 where l3.username = su.username and l3.logged_at = su.logged_at + interval '3 month'))
from su_dater su
returning *
)
-- summerize count on user logins over period current and next 3 months result returned caller
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from inserter ulc
where ulc.logged_at >= login_start_in
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm');
$$;
-- test
select collect_user_login_counts(date '2019-01-01'); -- select as row
select * from collect_user_login_counts(date '2019-01-01'); -- select as individual columns
select * from collect_user_login_counts(date '2019-02-01'); -- Next month
以上完全刷新了工作table并重建了它。但是，有时查看最后 运行 的结果是 desirable/needed。以下提供了该功能。 （请注意，如果需要，可以提取实际查询并 运行 独立。
create or replace function show_user_login_counts()
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from user_login_wrk ulc
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm') ;
$$;
-- test
select show_user_login_counts(); -- select as row
select * from show_user_login_counts(); -- select as individual columns
有几个问题没有解决。当前每个后续 (m_1、m_2、m_3) 都是从开始日期算起的确切月份？如果用户登录不是确切日期而是第二天，会发生什么情况？也不允许用户登录
一个月内多次。那么这些是另一天的问题。
这是样本日期：
CREATE TABLE #logins (
username text not null,
logged_at timestamp not null);
insert into #logins (username, logged_at) values
('a','2019-01-01'),('b','2019-01-01'),('c','2019-01-01'),('d','2019-01-01'),('e','2019-01-01'),
('a','2019-02-01'),('b','2019-02-01'),('c','2019-02-01'),('f','2019-02-01'),('g','2019-02-01'),
('h','2019-02-01'),('i','2019-02-01'),('j','2019-02-01'),('a','2019-03-01'),('b','2019-03-01'),
('f','2019-03-01'),('h','2019-03-01'),('g','2019-03-01'),('k','2019-03-01'),('l','2019-03-01'),
('m','2019-03-01'),('n','2019-03-01'),('o','2019-03-01'),('a','2019-04-01'),('f','2019-04-01'),
('g','2019-04-01'),('k','2019-04-01'),('l','2019-04-01')`
我平时做什么
drop table if exists #a;
create table #a as
select username, min(logged_at) as date from #logins --Please note that there is **MIN()** here
group by 1;
alter table #a
add m_1 varchar;
update #a
set m_1 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,1) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
alter table #a
add m_2 varchar;
update #a
set m_2 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,2) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
alter table #a
add m_3 varchar;
update #a
set m_3 = (select username from #logins
where add_months(#a.date,1) = #logins.logged_at and #logins.username = #a.username);
select to_date(date,'yyyy-mm') as date, count(username) as num_acc,
count(m_1) as m_1,
count(m_2) as m_2,
count(m_3) as m_3
from #a
group by 1
order by 1
预期结果：
num_acc m_1 m_2 m_3
2019-01-01 5 3 2 3
2019-02-01 5 3 2 3
2019-03-01 5 2 0 2
从这一点开始，我将下载数据并在队列中可视化它
重点是我想创建一个功能方便。我正在使用 PostgreSQL 开发 Dbeaver，供您参考。 在这个函数中，我们只需要输入一个带有ID和日期的table，它就会自动完成这个过程。
这是我目前的尝试：
CREATE OR REPLACE FUNCTION test(timestamp,varchar(255))
RETURNS int
declare
counter integer :=1
stable
AS $$
LOOP
EXIT WHEN counter = 6 ;
counter := counter + 1 ;
alter table #a
add counter varchar;
update #a
counter = select user_name from #logins
where add_month(#logins.logged_at,counter) = #a.first_login
#a.first_login and #logins.username = #a.username
END LOOP
$$ LANGUAGE sql;
这很尴尬，因为 SQL 中的 function 非常困难。这是我能做的最好的了。
(p/s：LANGUAGE plpythonu不能用请见谅，我们只有sql)
修订：纳入附加要求
嗯，有了新的信息，可以做一些小的调整。自 "No matter how many times you login within a month, we only count 1, based on the username"。我们不会寻找相同的日期，而是使用 Posrgres date_trunc 函数来查看每月的 1 号，无论实际登录日期是什么。同样继续使用 WHERE EXISTS 确保无论用户登录多少次我们都只计算 1。因此 REVISED 函数：
create or replace function collect_user_login_counts(login_start_in date)
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
-- work table exists for single execution so clear any existing data
truncate user_login_wrk;
with su_dater as
-- get each user and the earliest date of login such that the login date in not less than parameter date
(select l0.username, min(date_trunc('month', l0.logged_at))::date logged_at
from logins l0
where date_trunc('month', l0.logged_at)::date >= date_trunc('month', login_start_in)::date
group by l0.username
)
, inserter as
-- insert the the counter table the user name for least login date and the following 3 months,
-- return each row for subsequent summerization
( insert into user_login_wrk(username, logged_at, m_1,m_2,m_3)
select su.username
, su.logged_at
, (select su.username where exists
(select null
from logins l1
where l1.username = su.username
and date_trunc('month',l1.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '1 month')::date))
, (select su.username where exists
(select null
from logins l2
where l2.username = su.username
and date_trunc('month',l2.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '2 month')::date))
, (select su.username where exists
(select null
from logins l3
where l3.username = su.username
and date_trunc('month',l3.logged_at)::date = (su.logged_at + interval '3 month')::date))
from su_dater su
returning *
)
-- summarize count on user logins over period current and next 3 months result returned caller
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from inserter ulc
where ulc.logged_at >= date_trunc('month',login_start_in)::date
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm');
$$;
测试： 为了进行测试，我更改了您的原始日期，以便实际上没有行具有该月的 1 日和 none 在同一天的数字。此外，函数的参数日期不会出现在数据中。
truncate logins;
insert into logins (username, logged_at) values
('a','2019-01-03'),('b','2019-01-04'),('c','2019-01-11'),('d','2019-01-15'),('e','2019-01-21'),
('a','2019-02-06'),('b','2019-02-02'),('c','2019-02-04'),('f','2019-02-08'),('g','2019-02-09'),
('h','2019-02-12'),('i','2019-02-24'),('j','2019-02-26'),('a','2019-03-02'),('b','2019-03-03'),
('f','2019-03-05'),('h','2019-03-11'),('g','2019-03-17'),('k','2019-03-31'),('l','2019-03-09'),
('m','2019-03-29'),('n','2019-03-27'),('o','2019-03-24'),('a','2019-04-06'),('f','2019-04-03'),
('g','2019-04-14'),('k','2019-04-30'),('l','2019-04-11');
select collect_user_login_counts(date '2019-01-18'); -- select as row
select * from collect_user_login_counts(date '2019-01-18'); -- select as individual columns
结果
Date | num_acc| m_1| m_2| m_3
________________________________
2019-01 | 5 | 3 | 2 | 1
2019-02 | 5 | 3 | 2 | 0
2019-03 | 5 | 2 | 0 | 0
尽管数据发生变化，但产生的结果相同。
顺便提一句。我确实用你的数据测试了原件。这些结果完全符合您的期望，除了 m_3，这在原始回复中有解释。我只是没有post而已，我的错误。
*原回复**
好吧，您的 posted 代码存在一些问题。正如@a_horse_with_no_name 指出# 字符无效
在 Postgres 对象名称中，除非该名称被双引号括起来（即“#logins”），而不管模式如何。此外，Postges 没有 add_months 函数（您可以将其作为用户编写的函数，但我不能
知道。）
我注意到一些与您的预期结果不一致的地方。首先，您 "normally do" 中的最终查询无法产生这些结果。查询returns年月为日期，预期有年月日。我假设年月。其次，我认为 m_3 预期输出是不正确的。这是由于您使用 add_months(#a.date,1) 的集合 m_3。我相信从命名结构和先前的设置来看，这是一个 copy/past 错字，应该阅读
add_months(#a.date,3)。我假设是后者。然而，这确实改变了列 m_3 的结果。
您的 posted 函数中有一个项目我还没有完全理解。我不确定神奇的数字 6 在做什么。如果您尝试创建列 m_1 到 m_6，那似乎是。但是代码实际上会尝试创建
列名计数器 6 次，那将在第二次失败。在下面的函数中，我将使用 m_1 到 m_3。如果 m_6 是您的目标，只需根据需要复制 m_1 编辑。 （还必须更新 table 定义）。
所做的一些更改：
- 我没有命名列日期。它是一个保留字，虽然你现在可以不用它，但它随时都可能改变。所以我会在作品table. 中使用logged_at
- 我不喜欢 DB 对象的单字符名称所以 #a 变成 user_login_wrk.
- 我避免在函数中使用 DML（创建、更改）。所以 table 是在外部创建的。除了 SQL 函数，它必须存在
最初除非整个函数是动态的 SQL 和单个字符串。
考虑到所有这些，我们得到：
-- create 'months' work table
create table user_login_wrk( username text
, logged_at date
, m_1 text
, m_2 text
, m_3 text
);
现在是重头戏。
create or replace function collect_user_login_counts(login_start_in date)
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
-- work table exists for single execution so clear any existing data
truncate user_login_wrk;
with su_dater as
-- get each user and the earliest date of login such that the login date in not less than parameter date
(select l0.username, min(l0.logged_at)::date logged_at
from logins l0
where l0.logged_at::date >= login_start_in
group by l0.username
)
, inserter as
-- insert the the counter table the user name for least login date and the following 3 months,
-- return each row for subsequent summerization
( insert into user_login_wrk(username, logged_at, m_1,m_2,m_3)
select su.username
, su.logged_at
, (select su.username where exists (select null from logins l1 where l1.username = su.username and l1.logged_at = su.logged_at + interval '1 month'))
, (select su.username where exists (select null from logins l2 where l2.username = su.username and l2.logged_at = su.logged_at + interval '2 month'))
, (select su.username where exists (select null from logins l3 where l3.username = su.username and l3.logged_at = su.logged_at + interval '3 month'))
from su_dater su
returning *
)
-- summerize count on user logins over period current and next 3 months result returned caller
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from inserter ulc
where ulc.logged_at >= login_start_in
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm');
$$;
-- test
select collect_user_login_counts(date '2019-01-01'); -- select as row
select * from collect_user_login_counts(date '2019-01-01'); -- select as individual columns
select * from collect_user_login_counts(date '2019-02-01'); -- Next month
以上完全刷新了工作table并重建了它。但是，有时查看最后 运行 的结果是 desirable/needed。以下提供了该功能。 （请注意，如果需要，可以提取实际查询并 运行 独立。
create or replace function show_user_login_counts()
returns table( "Date" text
, num_acc bigint
, m_1 bigint
, m_2 bigint
, m_3 bigint
)
language sql strict
as $$
select to_char(ulc.logged_at,'yyyy-mm')
, count(ulc.username)
, count(ulc.m_1)
, count(ulc.m_2)
, count(ulc.m_3)
from user_login_wrk ulc
group by to_char(logged_at,'yyyy-mm')
order by to_char(logged_at,'yyyy-mm') ;
$$;
-- test
select show_user_login_counts(); -- select as row
select * from show_user_login_counts(); -- select as individual columns
有几个问题没有解决。当前每个后续 (m_1、m_2、m_3) 都是从开始日期算起的确切月份？如果用户登录不是确切日期而是第二天，会发生什么情况？也不允许用户登录 一个月内多次。那么这些是另一天的问题。