在 Hasura 中跟踪 SQL 函数

Question

基本上我正在尝试比较两个 JSONB 行并返回一个数值。但我希望能够查询它。我不确定是否应该使用自定义 SQL 函数、计算字段或 Postgres 生成的列，所以我需要一些建议。

我为每个用户保留了数百个键/值的 jsonb 列：

USERS TABLE:
| username     | user_jsonb_column                          |
|-----------------------------------------------------------|
| 'user1'      |  {"key1":"value1", "key2":"value2" ... }   |
|--------------|--------------------------------------------|
| 'user2'      |  {"key2":"value2", "key3":"value3" ... }   |

我正在尝试用一个非常简单的 SQL 查询来计算 2 个用户的 jsonb 行的相似度：

SELECT ROUND ((

SELECT COUNT(*) from (
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column)
    FROM users WHERE username = 'johndoe'
      INTERSECT
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column)
    FROM users WHERE username = 'janedoe'
)::decimal AS SAME_PAIRS

/ --divide it by

SELECT COUNT(*) from (
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column)
    FROM users WHERE username = 'johndoe'
      INTERSECT
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column)
    FROM users WHERE username = 'janedoe'
  ) as SAME_KEYS

) * 100) as similarity_percentage

这按预期工作，并以百分比形式给出了 2 个 json 对象之间的相似性结果。

我试图把它变成一个函数，这样我就可以查询 2 个用户的相似度百分比：

query {
  calculate_similarity_percentage(
    args: {user1: "johndoe", user2: "janedoe"}
  ){
      similarity_percentage_value
  }
}

但我被困在这一点上，因为我不确定我是否应该考虑trackable custom SQL function（应该返回SETOF <TABLE>，但我需要一个数值），computed field（可以也返回BASE类型），或者在我的情况下可能是Postgres generated column。

我一直在阅读 https://hasura.io/docs/1.0/graphql/core/schema/custom-functions.html 和 https://hasura.io/docs/1.0/graphql/core/schema/computed-fields.html，但我不知道如何解决这个问题，因此我们将不胜感激任何形式的帮助或评论。

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更新：是的，正如 Laurenz Albe 指出的，我能够创建这样的函数：

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.calculate_similarity_percentage(text, text)
 RETURNS numeric
 LANGUAGE sql
 STABLE
AS $function$

SELECT ROUND(
(select count(*) from (
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column) FROM users WHERE username = $1
    INTERSECT
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column) FROM users WHERE username = $2
    ) as SAME_PAIRS
)::decimal / (
    select count(*) from (
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column) FROM users WHERE username = $1
    INTERSECT
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column) FROM users WHERE username = $2
    ) as SAME_KEYS
    )
    * 100) as similarity_percentage

$function$

那么我就可以执行这个函数了：

SELECT calculate_similarity_percentage('johndoe','janedoe')

它返回这个没有任何问题：

similarity_percentage
62

但是，我希望 Hasura 跟踪这个函数，以便我可以在 graphQL 上查询它：

query MyQuery {
  calculate_similarity_percentage(args: {user1: "johndoe", user2: "janedoe"}) {
    similarity_percentage
  }
}

但是如果我尝试track上面的函数，Hasura 说：

**SQL Execution Failed**
in function "calculate_similarity_percentage":
the function "calculate_similarity_percentage" cannot be tracked for the following reasons:
• the function does not return a "COMPOSITE" type
• the function does not return a SETOF
• the function does not return a SETOF table

我不知道是否可以找到解决方法并将数值作为“COMPOSITE”或 SETOF 表返回。

Answer 1

这就是我解决问题的方法。但这不是最佳解决方案，所以我不接受这个作为答案。

我最终创建了另一个这样的表：

USER_RELATION_TABLE:
| user1_col   | user2_col  |
|--------------------------|
| 'johndoe'   | 'janedoe'  |
|--------------------------|
| 'brad'      | 'angelina' |
|--------------------------|
|     ...     |     ...    |

然后我使用以下函数在关系表上添加了一个计算域：

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.calculate_similarity_percentage(user_relation_row user_relation_table)
 RETURNS numeric
 LANGUAGE sql
 STABLE
AS $function$

SELECT ROUND(
(select count(*) from (
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column) FROM users
    WHERE username = user_relation_row.user1_col
    INTERSECT
    SELECT jsonb_each(user_jsonb_column) FROM users
    WHERE username = user_relation_row.user2_col
    ) as SAME_PAIRS
)::decimal / (
    select count(*) from (
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column) FROM users
    WHERE username = user_relation_row.user1_col
    INTERSECT
    SELECT jsonb_object_keys(user_jsonb_column) FROM users
    WHERE username = user_relation_row.user2_col
    ) as SAME_KEYS
    )
    * 100) as similarity_percentage

$function$

现在我可以像这样在 graphQL 上查询它：

query MyQuery {
  user_relation_table {
    similarity
  }
}