Я хотел бы получить доступ к индексу элемента в массиве jsonb, например:
SELECT
jsonb_array_elements(data->'Steps') AS Step,
INDEX_OF_STEP
FROM my_process
Я не вижу никакой функции в руководстве для этого . Это как-то возможно?
Доступ к индексу элемента в массиве jsonb
27.06.2018
Ответы:
1
Используйте with ordinality. Для этого вам нужно вызвать функцию в предложении from:
with my_process(data) as (
values
('{"Steps": ["first", "second"]}'::jsonb)
)
select value as step, ordinality- 1 as index
from my_process
cross join jsonb_array_elements(data->'Steps') with ordinality
step | index
----------+-------
"first" | 0
"second" | 1
(2 rows)
Читайте в документации (7.2.1.4. Таблица Функции):
Если указано предложение WITH ORDINALITY, к столбцам результатов функции будет добавлен дополнительный столбец типа bigint. В этом столбце нумеруются строки набора результатов функции, начиная с 1.
27.06.2018
2
Вы можете попробовать использовать
jsonb_each_text(jsonb)
который должен предоставлять как ключ, так и значение.
В этом вопросе есть пример: Извлечь ключ, значение из объектов json в Postgres, за исключением того, что вы будете использовать версию jsonb.
27.06.2018
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..