PostgreSQL中的DO- 有条件的创建函数

DO [ LANGUAGE lang_name ] code

DO执行一段匿名代码块, 换句话说,在程序语言过程中一次性执行的匿名函数。

代码块被看做是没有参数的一段函数体,返回值类型是void。它的解析和执行时同一时刻发生的。

可选属性LANGUAGE可以在代码块之前写,也可以写在代码块的后面。 


code

程序语言代码可以被执行的。程序语言必须指定为字符串才行, 就像命令CREATE FUNCTION,推荐使用美元符号一样。

lang_name

用来解析代码的程序语言的名字,如果缺省,默认的语言是plpgsql


应用场景:

比如在数据库满足一定条件下,比如,必须是UTF-8编码时,才创建某个函数,则可以将函数包裹在code中。

例,

DO $DO$ 
DECLARE coding varchar;
BEGIN
SELECT getdatabaseencoding() INTO coding;
IF coding = 'UTF8' THEN
EXECUTE 'CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_catalog.lengthb(character) RETURNS integer AS $$
    SELECT CASE octet_length($1)
     WHEN 0 THEN NULL
    ELSE octet_length($1) END;
$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE STRICT;
COMMENT ON FUNCTION pg_catalog.lengthb(character) IS ''Returns the length of the specified string, using bytes instead of characters'';'; 
END IF;
END$DO$;


### 查询人大金仓数据库中行转列函数的存在及其实现方式 在人大金仓数据库(KingbaseES)中,可以利用 `pg_proc` 表来查找特定功能的函数定义。为了确认是否存在用于行转列的功能函数,可以通过查询 `pg_proc` 表并筛选条件来定位目标函数。 #### 1. 查找行转列相关函数 假设存在一个名为 `pivot_table` 或其他类似的函数名,可以在 `pg_proc` 表中执行如下 SQL 查询语句: ```sql SELECT proname, proargnames, prosrc FROM pg_proc WHERE proname LIKE '%pivot%' OR proname LIKE '%row_to_column%' AND prokind = 'f'; ``` 该查询尝试匹配可能与“行转列”相关的关键词,如 `pivot` 和 `row_to_column`,并通过字段 `prokind='f'` 来限定只返回存储函数的结果[^2]。 如果未发现任何记录,则说明当前版本的人大金仓数据库并未内置专门支持行转列操作的标准函数--- #### 2. 自定义实现行转列逻辑 当无法找到预置的行转列函数时,可考虑手动编写自定义SQL脚本来完成这一转换任务。以下是基于动态SQL的一种通用方法示例: ```sql DO $$ DECLARE sql_query TEXT; BEGIN -- 构造动态SQL字符串以生成所需的列名称列表 SELECT string_agg(DISTINCT quote_ident(column_value), ',') INTO sql_query FROM your_source_table; -- 使用聚合函数创建最终的目标表结构 EXECUTE format('CREATE TABLE result_table AS ( SELECT id, %s FROM (SELECT id, column_name, value FROM your_source_table) src PIVOT(MAX(value) FOR column_name IN (%s)) piv)', sql_query, sql_query); END $$; ``` 上述代码片段展示了如何通过 PostgreSQL 的 `PIVOT` 功能模拟行转列的效果。尽管 KingbaseES 并不完全兼容标准PostgreSQL语法,但其扩展能力允许开发者模仿类似行为[^3]。 注意:实际部署前需调整源表名 (`your_source_table`) 及具体业务需求下的字段映射关系。 --- #### 3. 利用外部工具辅助开发 除了纯SQL解决方案外,还可以借助第三方ETL工具或者编程语言库文件处理复杂的数据变换场景。例如 Python pandas 库提供了灵活便捷的方法来进行行列互换操作: ```python import pandas as pd # 假设原始DataFrame如下所示 data = {'id': [1], 'A': ['a'], 'B': ['b']} df = pd.DataFrame(data) # 转置操作 transposed_df = df.set_index('id').T.reset_index() print(transposed_df) ``` 这种方法特别适合于大规模批量作业场合下作为补充手段使用。 ---
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