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query 和 query_table 函数

query_table 和 query 函数支持强大且更具动态性的 SQL。

query_table 函数返回由其字符串参数指定的表；query 函数返回通过执行其字符串参数指定的查询所得到的表。

这两个函数仅接受常量字符串。例如，它们允许将表名作为预处理语句参数传入。

CREATE TABLE my_table (i INTEGER);
INSERT INTO my_table VALUES (42);

PREPARE select_from_table AS SELECT * FROM query_table($1);
EXECUTE select_from_table('my_table');

i
42

当与 COLUMNS 表达式结合使用时，我们可以编写非常通用的纯 SQL 宏。例如，下面是一个自定义版本的 SUMMARIZE，它会计算表中每一列的 min（最小值）和 max（最大值）：

CREATE OR REPLACE MACRO my_summarize(table_name) AS TABLE
SELECT
    unnest([*COLUMNS('alias_.*')]) AS column_name,
    unnest([*COLUMNS('min_.*')]) AS min_value,
    unnest([*COLUMNS('max_.*')]) AS max_value
FROM (
    SELECT
        any_value(alias(COLUMNS(*))) AS "alias_\0",
        min(COLUMNS(*))::VARCHAR AS "min_\0",
        max(COLUMNS(*))::VARCHAR AS "max_\0"
    FROM query_table(table_name::VARCHAR)
);

SELECT *
FROM my_summarize('https://blobs.duckdb.org/data/ontime.parquet')
LIMIT 3;

列名 (column_name)	min_value（最小值）	max_value（最大值）
年份	2017	2017
quarter	1	3
month	1	9

query 函数允许更高的灵活性。例如，比起 SQL 的 UNPIVOT 语法，更喜欢 pandas 的 stack 语法的用户可以使用：

CREATE OR REPLACE MACRO stack(table_name, index, name, values) AS TABLE 
FROM query(
    'UNPIVOT ' || table_name 
    || ' ON COLUMNS(* EXCLUDE (' || array_to_string(index, ', ') 
    || ')) INTO NAME ' || name || ' VALUES ' || values
);

WITH cities AS (
    FROM (
        VALUES 
            ('NL', 'Amsterdam', '10', '12', '15'),
            ('US', 'New York', '100', '120', '150')
    ) _(country, city, '2000', '2010', '2020')
)
SELECT *
FROM stack('cities', ['country', 'city'], 'year', 'population');

国家	城市	年份	population（人口）
NL	Amsterdam	2000	10
NL	Amsterdam	2010	12
NL	Amsterdam	2020	15
美国	New York（纽约）	2000	100
美国	New York（纽约）	2010	120
美国	New York（纽约）	2020	150

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