视图需要相互依赖逻辑：如果没有MODEL，可能吗？

Question

我正在尝试编写一些Oracle 11g
SQL，但是遇到了一些鸡与蛋的问题。我正在寻找类似电子表格的行为。我找到了一个确实使用OracleMODEL子句的解决方案，但是性能并不理想。所以我想知道“非MODEL”解决方案在技术上是否可行。

这是一个玩具示例，演示了我正在尝试做的事情。给定此表：

CREATE TABLE t (id NUMBER PRIMARY KEY, n NUMBER);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (2, 0);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (3, 1);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (5, 1);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (7, 2);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (11, 3);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (13, 5);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (17, 8);
INSERT INTO t (id, n) VALUES (19, 13);

我想计算两个附加的派生列，分别将它们称为X和Y。

以下是关于如何的规则X和Y将要被计算：

X：对于第一行（由ID的最小值定义），设置X为N。对于所有后续行，按排序，的值X应比上一个的值小1 。Y``ID

Y：两次N加号X。

接下来的几个步骤说明了如果我要手动执行此操作，我将如何填写所需的视图。首先，给定数据的前几行：

 ID    N    X    Y
---  ---  ---  ---
  2    0
  3    1
  5    1
  7    2
....

由于我们位于第一行，因此X应将其设置为N或0。 Y应该是2 * N + X或0。

 ID    N    X    Y
---  ---  ---  ---
  2    0    0    0
  3    1
  5    1
  7    2
....

现在，由于我们不再位于第一行，因此从现在开始X应该总是比前一行小一Y。在第二行中，这意味着X=（上一个Y）- 1= 0 - 1=
-1。第二行Y是2 * N + X或2 * (1) + (-1)= 1。

 ID    N    X    Y
---  ---  ---  ---
  2    0    0    0
  3    1   -1    1
  5    1
  7    2
....

如果继续进行数学运算，则可以得到以下结果：

 ID    N    X    Y
---  ---  ---  ---
  2    0    0    0
  3    1   -1    1
  5    1    0    2
  7    2    1    5
 11    3    4   10
 13    5    9   19
 17    8   18   34
 19   13   33   59

给定用于X和Y计算的规则，是否有可能不必诉诸该MODEL条款而获得此结果？

我不是在基于此特定示例寻找数学上的简化；这只是我想出的一个玩具例子，展示了我在实际问题中所面临的那种相互依存。

PS：这是MODEL我能够拼凑而成的示例，它确实生成了此输出；也许有可能进行改进以提高性能？

SQL> WITH u AS (
  2      SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t.id) r
  3      ,      t.id
  4      ,      t.n
  5      FROM   t
  6  )
  7  SELECT r
  8  ,      id
  9  ,      n
 10  ,      x
 11  ,      y
 12  FROM   u
 13  MODEL
 14      DIMENSION BY (r)
 15      MEASURES (id
 16      ,         n
 17      ,         CAST(NULL AS NUMBER) x
 18      ,         CAST(NULL AS NUMBER) y) RULES AUTOMATIC ORDER
 19    ( x[1] = n[cv()]
 20    , y[r] = 2 * n[cv()] + x[cv()]
 21    , x[r > 1] ORDER BY r = y[cv() - 1] - 1
 22      )
 23  ;

         R         ID          N          X          Y
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
         1          2          0          0          0
         2          3          1         -1          1
         3          5          1          0          2
         4          7          2          1          5
         5         11          3          4         10
         6         13          5          9         19
         7         17          8         18         34
         8         19         13         33         59

8 rows selected.

SQL>

谢谢。

Answer 1

您可以使用递归子查询分解（也称为递归CTE）：

with tmp as (
  select t.*,
    row_number() over (order by t.id) as rn
  from t
),
r (id, n, x, y, rn) as (
  select id, n, 0, 0, rn
  from tmp
  where rn = 1
  union all
  select tmp.id, tmp.n, r.y - 1, (tmp.n * 2) + r.y - 1, tmp.rn
  from r
  join tmp on tmp.rn = r.rn + 1
)
select id, n, x, y
from r
order by rn;

        ID          N          X          Y
---------- ---------- ---------- ----------
         2          0          0          0 
         3          1         -1          1 
         5          1          0          2 
         7          2          1          5 
        11          3          4         10 
        13          5          9         19 
        17          8         18         34 
        19         13         33         59

SQL小提琴。

它基本上是逐步执行您的手动步骤。锚构件是你的第一个手动工序，设置x与y第一行都为零。然后，递归成员将执行您指定的计算。（x在计算该行的时y，您不能引用新计算的值，因此您必须将其重复为(tmp.n * 2) + r.y - 1）。该rn只是通过ID，以保持行的订单，同时使其更容易找到下一行-所以你可以看看rn + 1，而不是直接找到下一个最大的ID值。

样本数据的性能没有显着差异，但是添加一千行后，model子句大约需要5秒，而递归CTE大约需要1秒。使用另外一千行模型需要约20秒，而CTE需要约3秒；另一千行模型花费了大约40秒，而CTE花费了大约6秒；而另外一千行（总共4,008行）的模型则花费了约75秒，而CTE花费了约10秒。（我很无聊地等待更多版本的模型版本；五分钟之内用10,000杀死了它）。我真的不能说这将如何处理您的真实数据，但是在此基础上，可能值得尝试。