首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将递归结构(在Postgres sql中存储为json )展平为平面列表

在PostgreSQL中,可以使用递归查询和JSON函数将递归结构展平为平面列表。具体步骤如下:

  1. 创建一个包含递归结构的表,其中包含一个JSON类型的列用于存储递归数据。
  2. 使用递归查询来展开递归结构。递归查询是一种自引用查询,可以在查询中引用相同的表。在PostgreSQL中,可以使用WITH RECURSIVE语句来实现递归查询。
  3. 在递归查询中,使用JSON函数来处理JSON数据。例如,可以使用jsonb_array_elements函数将JSON数组展开为多行。
  4. 在递归查询的基础上,使用SELECT语句将展开后的数据插入到一个新的表中,以得到展平后的平面列表。

下面是一个示例:

代码语言:txt
复制
-- 创建包含递归结构的表
CREATE TABLE recursive_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data JSONB
);

-- 插入递归数据
INSERT INTO recursive_data (data) VALUES
    ('{"name": "A", "children": [{"name": "B", "children": [{"name": "C", "children": []}]}, {"name": "D", "children": []}]}'),
    ('{"name": "E", "children": []}');

-- 使用递归查询展开递归结构
WITH RECURSIVE flatten_data AS (
    SELECT id, jsonb_array_elements(data->'children') AS child
    FROM recursive_data
    UNION ALL
    SELECT id, jsonb_array_elements(child->'children')
    FROM flatten_data
    WHERE child->'children' IS NOT NULL
)
-- 将展开后的数据插入到新表中
INSERT INTO flattened_data (id, name)
SELECT id, child->>'name'
FROM flatten_data;

-- 查询展平后的平面列表
SELECT * FROM flattened_data;

在上面的示例中,我们创建了一个名为recursive_data的表,其中包含一个名为data的JSONB列用于存储递归数据。然后,我们插入了一些递归数据。

接下来,我们使用递归查询和JSON函数将递归结构展开为平面列表。递归查询使用WITH RECURSIVE语句,并在查询中引用相同的表flatten_data。在递归查询中,我们使用jsonb_array_elements函数将JSON数组展开为多行。最后,我们将展开后的数据插入到名为flattened_data的新表中。

最后,我们可以查询flattened_data表来获取展平后的平面列表。

请注意,以上示例仅用于演示如何将递归结构展平为平面列表,并不涉及具体的腾讯云产品。如果您需要在腾讯云上实现类似功能,可以参考腾讯云的文档和相关产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 折纸的「降维」:这对父子解出了困扰学界十多年的几何难题

    选自Quantamagazine 作者:Rachel Crowell 机器之心编译 机器之心编辑部 这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题,即如何物体从第四维到第三维。...的论文中,Erik 等人表示,他们证明了,如果扩展标准折叠模型以允许可数无限折痕出现,则可以 3D 的任何有限多面体流形连续平展 2D,同时保留固有距离并避免交叉。...立方体晶格的每个顶点处,有许多面相交并共享一条边,这使得在任何一个顶点处实现都是非常困难的。 但研究人员最终还是找到了解决方案。...首先,他们找到一个「远离顶点」且可以的点,然后再找到另一个可以的点,不断重复这个过程,靠近有问题的顶点,并在移动时更多的位置。...「在这种情况下,切片并不是实际的切割,而是用于想象形状分解成更小块并将其的概念性切片。然后我们概念上将这些小切片『粘合』在一起,以获得原始表面。」Erik Demaine 说道。

    70540

    Druid 数据模式设计技巧

    禁用 rollup 功能后,Druid 将为输入数据每一行存储一行,而不进行任何预聚合。 德鲁伊的每一行都必须有一个时间戳。数据总是按时间划分,每个查询都有一个时间过滤器。...指标列是预先聚合存储的,因此它们只能在查询时聚合(不能过滤或分组)。它们通常存储数字(整数或浮点数),但也可以存储复杂对象,例如[HyperLogLog sketches 或近似分位数]。...这样可以避免"sales”表引用相同产品的不同行上重复产品名称和类别。 而在 Druid ,通常使用完全的数据源,这些数据源查询时不需要 join。...为了获得最佳性能,请将其首先放在" dimensionsSpec”的 dimension 列表。 创建其他维度来表示数据的其他属性。时间序列数据库系统,这些通常称为"tag”。... Druid 建模日志数据的提示: 如果你预先不知道要有哪些列,可以使用一个空白的维度列表,然后自动检测维度列。 如果你嵌套了数据,请使用flattenSpec数据。

    2.4K10

    ECMAScript 2019(ES10) 的新特性总结

    Array.flat()把数组,通过传入层级深度参数(默认为1),来下层数组提升层级。...; } }; JSON Superset 超集 之前如果JSON字符串包含有行分隔符(\u2028) 和段落分隔符(\u2029),那么解析过程中会报错。...' '.length; JavaScriptemoji解释两个字符的原因是:UTF-16emojis表示两个代理项的组合。我们的emoji用字符'\uD83D'和'\uDE0E'编码。...早期版本,这些字符替换为特殊字符: JSON.stringify('\uD83D'); // '"�"' 现在在字符代码之前插入转义字符,结果仍是可读且有效的UTF-8/UTF-16代码: JSON.stringify...实际上,这意味着如果我们有一个对象数组,并在给定的键上对它们进行排序,那么列表的元素保持相对于具有相同键的其他对象的位置。

    1.3K00

    折纸的「降维」:这对父子解出了困扰学界十多年的几何难题

    来源:机器之心本文约2200字,建议阅读7分钟这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题,即如何物体从第四维到第三维。...的论文中,Erik 等人表示,他们证明了,如果扩展标准折叠模型以允许可数无限折痕出现,则可以 3D 的任何有限多面体流形连续平展 2D,同时保留固有距离并避免交叉。...立方体晶格的每个顶点处,有许多面相交并共享一条边,这使得在任何一个顶点处实现都是非常困难的。 但研究人员最终还是找到了解决方案。...首先,他们找到一个「远离顶点」且可以的点,然后再找到另一个可以的点,不断重复这个过程,靠近有问题的顶点,并在移动时更多的位置。...「在这种情况下,切片并不是实际的切割,而是用于想象形状分解成更小块并将其的概念性切片。然后我们概念上将这些小切片『粘合』在一起,以获得原始表面。」Erik Demaine 说道。

    63340

    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    Y ; 具体操作方法是 : 先将相同 键 key 对应的 值 value 列表的元素进行 reduce 操作 , 返回一个减少后的值,并将该键值对存储RDD ; 2、RDD#reduceByKey...; 最后 , 减少后的 键值对 存储新的 RDD 对象 ; 3、RDD#reduceByKey 函数语法 RDD#reduceByKey 语法 : reduceByKey(func, numPartitions...'] 然后 , 通过 flatMap 文件, 先按照 空格 切割每行数据 字符串 列表 , 然后数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 文件, 先按照 空格 切割每行数据 字符串 列表..., 'Jerry', 'Tom', 'Jack', 'Jerry'] 再后 , rdd 数据 的 列表的元素 转为二元元组 , 第一个元素设置 单词 字符串 , 第二个元素设置 1 # rdd...查看文件内容效果 : ", rdd2.collect()) # rdd 数据 的 列表的元素 转为二元元组, 第二个元素设置 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

    55720

    地图开发知识之-投影坐标

    地球投影 由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体,表面是一个不可的曲面,而地图通常是二维平面,因此地图制图时首先要考虑把曲面转化成平面。然而,从几何意义上来说,球面是不可的曲面。...要把它平面,势必会产生破裂与褶皱。这种不连续的、破裂的平面是不适合制作地图的,所以必须采用特殊的方法来实现球面到平面的转化。...所谓投影就是假设在地球的某处有一个光源,然后光球面影像投射在某个平面上的一种坐标映射实现。...其实现实这些地方并没有那么大,而是因为投影中心地球中心,越往两极就变形越大。墨卡托投影,越靠近赤道附近,才是最接近实际距离的。 下面是墨卡托投影坐标和经纬度坐标的转化关系公式 ?...但是如果我地图缩放后,坐标就产生了变化。这个坐标就是像素坐标。 非最大级别下,有对应的转换公式。以百度例。

    1.8K30

    【Java】Java流的API

    流可用于以声明方式执行操作,类似于对数据的类似 SQL 的操作 关键概念: 流:支持顺序和并行聚合操作的元素序列 中间操作:返回另一个流且延迟的操作(例如,filter、map) 码头运营:产生结果或副作用且不懒惰的操作...(例如,collect、forEach) 示例场景: 假设我们有一个 Person 对象列表,并且我们希望使用 Stream API 对该列表执行各种操作 <span style="color:var...Collectors.toList()); names.forEach(System.out::println); } } 收集:收集<em>将</em>流的元素收集到集合或其他数据结构<em>中</em>...:FlatMapping <em>将</em>嵌套结构<em>展</em><em>平</em>到单个流<em>中</em>。...它允许: 滤波:根据条件选择元素 映射:转换元素 收集:<em>将</em>元素收集到集合或其他数据结构<em>中</em> 减少:<em>将</em>元素组合成一个结果。 <em>平面</em>映射:<em>展</em><em>平</em>嵌套结构。 排序:Order 元素。

    9310

    尝鲜 ES2019 的新功能

    flat() flat() 是一种用于数组的方法。某些时候,数组的元素还是数组,这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套(它们),我们不得不使用递归。...通常在 JavaScript ,数组的深度可以为无穷大,或者直到内存不足为止。假设一个数组的嵌套深度3,并且我们仅将其到深度 2,那么主数组仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...用 flat() 平一个深度3的嵌套数组,参数深度3。 如果参数深度设为2,我们得到: ? 可以看到输出仍然有一个未的数组。...我们可以看到,当向 fromEntries() 函数提供了一个map(值成对存储)时,会得到一个对象,其对应的键值对和 map 中一样。...在上面的例子,可以看到没有为 catch 提供变量。 符号描述 当我们 JS 创建一个 Symbol 时,可以指定一个以后用于调试的描述。

    2K40

    SQL的未来:会话式解决问题

    如果你像我几年前一样,长时间离开后重返 SQL,那么有重要的变更需要了解。首先,JSON。现在,许多面向 SQL 的数据库都支持 JSON 列,用于任意树形结构的数据。...JSON 特性可能会令人困惑,例如, Steampipe 查询,如下所示,它隐式地表 github_my_gist 与其 JSON 列 files 的扩展名连接。...提供结果说明以及表架构和必需的 JSON 列示例后,您与已经看到比您多得多的 SQL 模式和 AWS 策略模式的实体对话设置了上下文。...对话式实践学习 我不断回到合唱解释的主题(#4 我的最佳实践列表),它在 SQL 领域尤其相关,该领域有许多编写查询的方法。 探索各种可能性曾经是艰苦的、耗时的和难以证明的。...可以说,理解 SQL 一直需要一种外星智能,更不用说查询计划程序。 我对最新 GPT 的一次测试,我想到了 Postgres 惯用法翻译成 SQLite。

    9410

    LLM辅助的从Postgres到SQLite和DuckDB的翻译

    Powerpipe 使用 HCL 定义小组件(包括图表、表格、信息卡和选择列表),并使用 SQL 数据传输到这些小组件。我们从 HCL 层开始。...每个图表实例会将三个参数传递给查询:一个名称列表(语言、公司等),以及一对整数,用于定义 Hacker News 帖子的年龄(以分钟单位)。...以下是当前的语言列表,表示正则表达式,以便 SQL 查询可以进行模糊匹配。...ChatGPT 和 Claude 独立提出的解决方案是, HCL 层列表转换为逗号分隔的字符串,然后 SQL以不同的方式展开它。以下是 HCL 部分。... SQLite ,它出乎意料地复杂。 如果可能,我宁愿避免 SQL 递归。在这种情况下,ChatGPT 和 Claude 都指出了相同的解决方案,所以我勉强接受了。

    6610

    PostgreSQL 解码 Django Session

    存储和缓存的方案也有多种:你可以选择直接将会话存储 SQL 数据库,并且每次访问都查询一下、可以将他们存储例如 Redis 或 Memcached 这样的缓存、或者两者结合,在数据库之前设置缓存引擎...如果你使用这些最终将会话存储 SQL 的方案,则 django_session 表存储你的用户会话数据。 本文中的截图来自 Arctype。...user_id 从解码到的 session_data 获取,内建的 User 对象根据存储的 user_id 被填充,在这之后项目的视角 User 对象就持续可用了。...以 JSON 存储的原数据被隐藏在了 base64 之后。幸运的是,我们可以 Postgres 很方便地解码 base64。 从 Base64 解码 已经没办法比这更可读了。...然而, Postgres 如果你尝试解析一个非法 JSON 文本,Postgres 会抛出一个错误并终止你的查询。我自己的数据库,有一些会话数据不能被作为 JSON 解析。

    3.2K20

    使用 Spring Boot 从数据库实现动态下拉菜单

    然后迭代 ResultSet,并将地区数据存储 JSON 对象jsonobj。 迭代每个地区后,生成的 JSONObject 将被添加到主 JSONArray“地区列表。...分隔 @RequestParam 注释从 URL 读取 distid1 值并将该值存储String Discode变量。然后值 Discode 存储到字符串变量“discode”。...例如,jsontaluk.put("districtcode", res.getString("distcode").toString().trim()); 是地区值存储 JSONObject 的命令...同样,接下来的三行,taluk代码和taluk名称也存储JSONObject,并且该对象存储JSONArray“taluklist” 使用return(taluklist.toString(...检索到的数据存储 JSONArray ,该 JSONArray 方法末尾以字符串格式返回。

    95750

    可在Wolfram函数库中使用更强大的Association(关联)数据工具

    在这里,我强调我最喜欢的一些工具,并展示它们与 Wolfram 语言内置函数的比较。 构建 Association 存储键值数据。...SparseArray是一种存储稀疏数字数组的有效方法。数值是以数字索引的。SparseAssociation这一概念广义Association,因此,值是用键来索引的。...它像Association一样运作: 而且,对于没有明确给出的键,它给出的值是0: 因为这些值没有被存储SparseAssociation,所以当有很多默认值时,它会更小: 修改Associations...NestedLookup 列表视为嵌套关联的一个索引: 它还可以处理任何级别的缺失值: NestedAssociate 一个嵌套的Association增加或修改深层的值: NestedKeyDrop...它从一个以列表键的的Association创建一个嵌套Association: * 我们认为 "flatten (扁平化)"的反义词可能是 "sharpen (锐化)",但我们这个作为资源功能部署我的云账户的极端数据科学功能保留了

    1.1K20

    Flask搭建api服务

    方便调试,本文使用get接口方式。get接口十分简单,不需要上传任何数据,路径后面添加一个get方法就可以用,返回的是字符串。...第一步,首先在configs配置数据源 configs.py HOST = '127.0.0.1' PORT = '5432' DATABASE = 'runoobdb' USERNAME = 'postgres...,比如数据转码,数据集转换为json,解析url逗号参数等等,后续将在此基础上拓展功能。...(self, obj) def getsqlresultjson(db, sql,params={}): """根据db和sql语句,结果集转换为json格式 根据db和sql语句...,结果集转换为json格式 第一步:根据cursor获取元数据,生成键值列表 第二步:遍历结果集,键值列表和结果集组装成字典,加入列表 第三步:列表通过DataEncoder

    2.2K20

    Snuba:Sentry 新的搜索基础设施(基于 ClickHouse 之上)

    这些服务的每一个都有自己的生产实现,这些实现由标准关系性 SQL(用于 Search 和 Tagstore )和 Redis(用于 TSDB )支持,这些服务 Sentry 已经使用了很多年。...很明显,我们需要一个在线分析处理(OLAP)提供的平面事件模型,这个模型可以没有任何非规范化的情况下进行临时查询。...一旦我们了解了它的部署,我们就花了一天时间开始Sentry 的整个事件 volume 写入单个集群。 行基于主键排序,列单独存储并压缩在物理文件。...Sentry 数据流 读(Reading) Snuba 的查询服务器由 Flask web service 提供支持,该服务使用 JSON schema Sentry 开发人员提供丰富的查询接口。...写(Writing) 向 Snuba 写入数据首先要从 Kafka 主题(topic)读取 JSON 事件,这些事件已经经过了 Sentry 的规范化和处理步骤。

    2.6K10
    领券