这篇文章主要介绍了postgresql数据合并,多条数据合并成1条的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧。
对于主表中一条记录，对应明细表中的96条数据，每一条数据相隔15分钟，明细中没96条数据对应主表中的一个日期trade_date,并且每条明细中有一个字段start_time, 即明细中每96条数据中第一条数据中start_time为00:00，
第二条为00:15,第三条为00:30，依次类推，直到23:45 ,现在要将明细表中的96条数据合并成24条，即第一条数据中start_time为00:00，第二条为01:00，第三条为02:00
sql:select max(de.bid_num) report_num,concat(to_char(to_timestamp(concat(ru.trade_date,’ ‘,de.start_time), ‘YYYY-MM-DD HH24:mi’) :: TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE, ‘HH24 ‘),’:00′) dd from quote_trade_rule ru LEFT JOIN quote_trade_rule_detail de on ru.trade_rule_id = de.trade_rule_id
WHERE
1 = 1
AND ru.market_id =’a29c81ed-2baf-4c42-881a-f1e64a41e1b0′
AND to_char(ru.trade_date, ‘YYYY-MM-DD’) =’2018-10-17′
AND ru.rule_type =’2′ GROUP BY dd ,trade_date ORDER BY dd,trade_date
将10条主表数据对应的960条明细数据合并成如下24条数据：
补充：Postgresql中执行计划的合并连接
Merge Join
通常情况下，散列连接的效果比合并连接好，但如果源数据上有索引，或者结果已经被排过序，在执行排序合并连接时，就不需要排序了，这时合并连接的性能会优于散列连接。
下面示例中，people的id字段和dept01的depto字段都有索引，且从索引扫描的数据已经排好序，可以直接走Merge Join：
highgo=# explain select people.id from people,dept01 where people.id=dept01.deptno;
QUERY PLAN
————————————————————————————————-
Merge Join (cost=0.86..64873.59 rows=1048576 width=4)
Merge Cond: (people.id = dept01.deptno)
-> Index Only Scan using people_pkey on people (cost=0.44..303935.44 rows=10000000 width=4)
-> Index Only Scan using idx_deptno on dept01 (cost=0.42..51764.54 rows=1048576 width=2)
(4 行记录)
删除dept01上的索引，会发现执行计划中先对dept01排序后在走Merge Join，示例如下：
highgo=# explain select people.id from people,dept01 where people.id=dept01.deptno;
QUERY PLAN
————————————————————————————————-
Merge Join (cost=136112.80..154464.29 rows=1048576 width=4)
Merge Cond: (people.id = dept01.deptno)
-> Index Only Scan using people_pkey on people (cost=0.44..303935.44 rows=10000000 width=4)
-> Materialize (cost=136112.36..141355.24 rows=1048576 width=2)
-> Sort (cost=136112.36..138733.80 rows=1048576 width=2)
Sort Key: dept01.deptno
-> Seq Scan on dept01 (cost=0.00..16918.76 rows=1048576 width=2)
(7 行记录)
上面执行计划中，可看到“Sort Key: dept01.deptno”，这就是对表dept01的id字段进行排序。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考。
文章来源：脚本之家
来源地址：https://www.jb51.net/article/205371.htm
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