PostgreSQL：检测结果集的第一行/最后一行

Question

有没有办法在选择中嵌入一个标志，表明它是结果集的第一行或最后一行？我在想一些大意的东西：

> SELECT is_first_row() AS f, is_last_row() AS l FROM blah;
  f  |  l
-----------
  t  |  f
  f  |  f
  f  |  f
  f  |  f
  f  |  t

答案可能在window functions，但我才刚刚了解它们，我质疑它们的效率。

SELECT first_value(unique_column) OVER () = unique_column, last_value(unique_column) OVER () = unique_column, * FROM blah;

似乎做我想做的事。不幸的是，我什至不完全理解这种语法，但由于unique_column 是独一无二的，而NOT NULL 它应该会提供明确的结果。但如果它进行分类，那么治疗可能比疾病更糟糕。 （实际上，在我的测试中，unique_column 是没有排序的，所以是这样的。）

EXPLAIN ANALYZE 并不表示存在效率问题，但它什么时候告诉过我需要知道什么？

我可能需要在聚合函数中使用它，但我刚刚被告知那里不允许使用窗口函数。 ？？？

编辑： 实际上，我只是在上面的查询中添加了ORDER BY unique_column，并将标识为 first 和 last 的行放入结果集的中间。好像first_value()/last_value() 真的意味着“我在开始排序之前拾取的第一个/最后一个值”。我认为我不能安全地以最佳方式做到这一点。除非对 OVER 关键字的使用有更好的理解。

我在 Debian 9.5 环境中运行 PostgreSQL 9.6。

这不是重复的，因为我试图让结果集的第一行和最后一行来标识自己，而 Postgres: get min, max, aggregate values in one select 只是在结果中获取列的最小值和最大值设置。

Answer 1

尝试使用

SELECT columns 
FROM mytable 
Join conditions
WHERE conditions ORDER BY date DESC LIMIT 1

UNION ALL 

SELECT columns
FROM mytable 
Join conditions
WHERE conditions ORDER BY date ASC LIMIT 1

SELECT 只是减少了一半的处理时间。你也可以去索引。

Answer 2

事实上，Window Functions 是一种很棒的方法，而且对于您的这种需求来说，它们非常棒。

关于效率，窗口函数可以处理手头的数据集。这意味着 DBMS 只会添加额外的处理来推断第一个/最后一个值。

我想建议一件事：我喜欢在OVER 子句中放置一个ORDER BY 条件，以确保多次执行之间的数据集顺序相同，从而向您返回相同的值.

Answer 3

您可以使用lead() 和lag() 窗口函数（在适当的窗口上）并将它们与NULL 进行比较：

---

-- \i tmp.sql

CREATE TABLE ztable
( id SERIAL PRIMARY KEY
  , starttime TIMESTAMP
);

INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '1 minute');
INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '2 minute');
INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '3 minute');
INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '4 minute');
INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '5 minute');
INSERT INTO ztable (starttime) VALUES ( now() - INTERVAL '6 minute');

SELECT id, starttime
        , ( lead(id) OVER www IS NULL) AS is_first
        , ( lag(id) OVER www IS NULL) AS is_last
FROM ztable
WINDOW www AS (ORDER BY id )
ORDER BY id
        ;


SELECT id, starttime
        , ( lead(id) OVER www IS NULL) AS is_first
        , ( lag(id) OVER www IS NULL) AS is_last
FROM ztable
WINDOW www AS (ORDER BY starttime )
ORDER BY id
        ;

SELECT id, starttime
        , ( lead(id) OVER www IS NULL) AS is_first
        , ( lag(id) OVER www IS NULL) AS is_last
FROM ztable
WINDOW www AS (ORDER BY starttime )
ORDER BY random()
        ;

---

结果：

---

INSERT 0 1
INSERT 0 1
INSERT 0 1
INSERT 0 1
INSERT 0 1
INSERT 0 1
 id |         starttime          | is_first | is_last 
----+----------------------------+----------+---------
  1 | 2018-08-31 18:38:45.567393 | f        | t
  2 | 2018-08-31 18:37:45.575586 | f        | f
  3 | 2018-08-31 18:36:45.587436 | f        | f
  4 | 2018-08-31 18:35:45.592316 | f        | f
  5 | 2018-08-31 18:34:45.600619 | f        | f
  6 | 2018-08-31 18:33:45.60907  | t        | f
(6 rows)

 id |         starttime          | is_first | is_last 
----+----------------------------+----------+---------
  1 | 2018-08-31 18:38:45.567393 | t        | f
  2 | 2018-08-31 18:37:45.575586 | f        | f
  3 | 2018-08-31 18:36:45.587436 | f        | f
  4 | 2018-08-31 18:35:45.592316 | f        | f
  5 | 2018-08-31 18:34:45.600619 | f        | f
  6 | 2018-08-31 18:33:45.60907  | f        | t
(6 rows)

 id |         starttime          | is_first | is_last 
----+----------------------------+----------+---------
  2 | 2018-08-31 18:37:45.575586 | f        | f
  4 | 2018-08-31 18:35:45.592316 | f        | f
  6 | 2018-08-31 18:33:45.60907  | f        | t
  5 | 2018-08-31 18:34:45.600619 | f        | f
  1 | 2018-08-31 18:38:45.567393 | t        | f
  3 | 2018-08-31 18:36:45.587436 | f        | f
(6 rows)

---

[更新：添加了一个随机排序的案例]

Answer 4

使用带有特定frames的窗口函数很简单：

with t(x, y) as (select generate_series(1,5), random()) 
select *,
  count(*) over (rows between unbounded preceding and current row),
  count(*) over (rows between current row and unbounded following)
from t;
┌───┬───────────────────┬───────┬───────┐
│ x │         y         │ count │ count │
├───┼───────────────────┼───────┼───────┤
│ 1 │ 0.543995119165629 │     1 │     5 │
│ 2 │ 0.886343683116138 │     2 │     4 │
│ 3 │ 0.124682310037315 │     3 │     3 │
│ 4 │ 0.668972567655146 │     4 │     2 │
│ 5 │ 0.266671542543918 │     5 │     1 │
└───┴───────────────────┴───────┴───────┘

如您所见，count(*) over (rows between unbounded preceding and current row) 返回从数据集开始到当前行的行数，count(*) over (rows between current row and unbounded following) 返回从当前到数据集结束的行数。 1 表示第一行/最后一行。

在您通过order by 订购数据集之前，它一直有效。在这种情况下，您需要在框架定义中复制它：

with t(x, y) as (select generate_series(1,5), random()) 
select *,
  count(*) over (order by y rows between unbounded preceding and current row),
  count(*) over (order by y rows between current row and unbounded following)
from t order by y;
┌───┬───────────────────┬───────┬───────┐
│ x │         y         │ count │ count │
├───┼───────────────────┼───────┼───────┤
│ 1 │ 0.125781774986535 │     1 │     5 │
│ 4 │  0.25046408502385 │     2 │     4 │
│ 5 │ 0.538880597334355 │     3 │     3 │
│ 3 │ 0.802807193249464 │     4 │     2 │
│ 2 │ 0.869908029679209 │     5 │     1 │
└───┴───────────────────┴───────┴───────┘

PS：正如 comment 中的 a_horse_with_no_name 所述：

没有排序就没有“第一”或“最后”行。