SQLParser-rs 新增对 WITH ORDINALITY 语法的支持
在 PostgreSQL 数据库中,WITH ORDINALITY 是一个非常有用的语法特性,它允许用户在调用集合返回函数(SRF)时为结果集中的每一行添加一个序号列。最近,SQLParser-rs 项目增加了对这一语法的解析支持,使得该解析器能够更好地兼容 PostgreSQL 的特定语法。
什么是 WITH ORDINALITY
WITH ORDINALITY 是 PostgreSQL 特有的语法扩展,它通常与集合返回函数(Set-Returning Functions)一起使用。当在 FROM 子句中的函数调用后添加 WITH ORDINALITY 时,PostgreSQL 会在结果集中自动添加一个名为 "ordinality" 的列,该列包含从1开始递增的行号。
例如,以下查询:
SELECT * FROM my_srf() WITH ORDINALITY;
会返回 my_srf() 函数的所有结果行,并在每行前面添加一个序号列。
技术实现细节
在 SQLParser-rs 的实现中,这一特性是通过扩展 TableFactor 的语法结构来实现的。具体来说,在解析 FROM 子句时,解析器现在能够识别并处理函数调用后跟的 WITH ORDINALITY 关键字。
这种语法结构在 PostgreSQL 中特别有用,因为它提供了一种简单的方法来为集合返回函数的结果添加行号,而无需使用复杂的窗口函数或子查询。例如,在处理 JSON 或 XML 数据时,当需要分解数组元素并保留原始顺序信息时,这一特性就显得尤为重要。
兼容性考虑
虽然 WITH ORDINALITY 是 PostgreSQL 特有的语法,但 SQLParser-rs 作为一个通用的 SQL 解析器,增加对这一语法的支持有助于提高其对不同数据库方言的兼容性。这一变化不会影响解析器对其他标准 SQL 语法的处理能力,同时为需要解析 PostgreSQL 特定语法的用户提供了更好的支持。
实际应用场景
在实际应用中,WITH ORDINALITY 可以用于多种场景:
- 当需要处理 JSON 或 XML 数组并保留元素顺序时
- 在需要为结果集添加连续行号的报表生成场景中
- 在需要按顺序处理函数返回的多行结果时
通过 SQLParser-rs 对这一语法的支持,开发者现在可以更方便地在 Rust 生态中构建需要解析 PostgreSQL 特定 SQL 的工具和应用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~043CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









