Polymorphic Table Functions in 18c
- 1. Polymorphic Table Functions in 18c Andrej Pashchenko @Andrej_SQL doag2018
- 2. Wir helfen Mehrwerte aus Daten zu generieren Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele2 20.11.2018
- 3. Mit über 650 IT- und Fachexperten bei Ihnen vor Ort. Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele3 20.11.2018 16 Trivadis Niederlassungen mit über 650 Mitarbeitenden. Erfahrung aus mehr als 1'900 Projekten pro Jahr bei über 800 Kunden. Über 250 Service Level Agreements. Mehr als 4'000 Trainingsteilnehmer. Forschungs- und Entwicklungsbudget: CHF 5.0 Mio. / EUR 4.0 Mio. Finanziell unabhängig und nachhaltig profitabel.
- 4. Über mich Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele4 20.11.2018 Senior Consultant bei der Trivadis GmbH, Düsseldorf Schwerpunkt Oracle – Data Warehousing – Application Development – Application Performance Kurs-Referent „Oracle 12c New Features für Entwickler“ und „Beyond SQL and PL/SQL“ Blog: http://blog.sqlora.com
- 5. Tabellenfunktionen vor 18c Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele6 20.11.2018 Tabellenfunktionen schon länger bekannt (8i) Der Collection Typ der Rückgabe muss vorher deklariert werden Das Weiterleiten des Datenstroms in die Funktion in einer SQL-Abfrage ist nicht trivial (CURSOR-Parameter) Eigene Aggregatfunktionen mit Oracle Data Cartridge Interface (ODCI) CREATE OR REPLACE TYPE names_t IS TABLE OF VARCHAR2 (100); SELECT t.* FROM TABLE(get_emp_names()) t; SMITH ALLEN WARD JONES
- 6. Polymorphe Tabellenfunktionen (PTF) Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele7 20.11.2018 Evolution von Tabellenfunktionen: Teil von ANSI SQL2016 Komplizierte Geschäftslogik abstrahieren und generisch auf SQL-Ebene zur Verfügung zu stellen SELECT aus der Funktion in der FROM-Klausel Wie eine View, nur prozeduraler und dynamischer (ohne dynamisches SQL) Polymorph: eine PTF unterstützt unterschiedliche Eingabe- und Ausgabe- Datenstrukturen: – Kann generische Tabellenparameter akzeptieren, deren Datensatzstruktur bei der Definition nicht bekannt sein muss. Oracle: genau ein Tabellenparameter ist Pflicht in 18c – Der Rückgabe-Tabellentyp muss nicht bei der Definition deklariert sein, hängt von der Eingabestruktur und zusätzlichen Funktionsparametren ab
- 7. Polymorphe Tabellenfunktionen (PTF) Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele8 20.11.2018 Rollen: – PTF-Entwickler implementiert den prozeduralen Mechanismus für die Lösung der Anforderungen an die PTF und veröffentlicht die Schnittstelle – Abfragen-Entwickler ruft die PTF in der SQL-Abfrage auf – DBMS ist für Kompilierung (Parsing), Ausführung von SQL zuständig und übernimmt viele technische Aspekte: parallele Ausführung, Datenübergabe in die / aus der Funktion, Zustandsverwaltung, etc. Oracle stellt dem PTF-Entwickler die Infrastruktur im Package DBMS_TF sowie einen neuen SQL-Operator COLUMNS() zur Verfügung PTF-Entwickler kann sich auf der fachlichen Aufgabe konzentrieren.
- 8. Polymorphe Tabellenfunktionen (PTF) Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele9 20.11.2018 A B C - - - - - - - - - - - - C1 C2 C3 - - - - - - - - - - - - A B D - - - - - - - - - - - - - - - Polymorphic Table Function add/remove rows, add/remove columns Not allowed! Table T MY_PTF( ) SELECT a,b,d FROM MY_PTF(t);
- 9. Beispielaufgabe für die erste PTF Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele10 20.11.2018 Nur eine definierte Liste der Spalten der Quelltabelle in der Ausgabe behalten. Die restlichen (versteckten) Spalten mit einem Trennzeichen zusammenfügen und als neue Spalte darstellen MY_PTF SELECT a,b,d FROM MY_PTF(t, COLUMNS(a,b));
- 10. Passt zur Beispielaufgabe Typen von PTF Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele11 20.11.2018 Jeder Ergebnis-Datensatz kann ausschließlich aus dem laufenden Quell-Datensatz abgeleitet werden Anwendungsbeispiele: – Hinzufügen neuer berechneter Spalten – Umformatieren des Datensatzes – Ausgabe in einem speziellen Format (JSON, CSV, etc.) – Replikation – Pivot / Transponieren Das Ergebnis-Datensatz ergibt sich aus der Betrachtung vom laufenden Quell- Datensatz und bereits verarbeiteten Datensätze Arbeitet auf der ganzen Tabelle bzw. einer (logischen) Partition davon Input-Tabelle kann optional partitioniert und sortiert werden Anwendungsbeispiele: – Benutzerdefinierte Aggregat- / Fensterfunktionen PTF Row-Semantic Table-Semantic
- 11. Interface-Methoden Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele12 20.11.2018 Jede PTF braucht ein Implementierungs-Package, das die Implementierung der Interface-Methoden bereitstellt: DESCRIBE OPEN FETCH_ROWS CLOSE Kompilierungsphase Ausführungsphase Beschreibt das Format der Ergebnis-Tabelle Setup Quell-Datensätze verarbeiten und Ergebnis produzieren Cleanup Pflicht! optional optional optional
- 12. Definition: Package und PTF Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele13 20.11.2018 CREATE OR REPLACE PACKAGE my_ptf_package AS FUNCTION describe (tab IN OUT dbms_tf.table_t, cols2stay IN dbms_tf.columns_t ) RETURN dbms_tf.describe_t; PROCEDURE fetch_rows; -- Not required for now --PROCEDURE open; --PROCEDURE close; END my_ptf_package; / CREATE OR REPLACE FUNCTION my_ptf (tab TABLE, cols2stay COLUMNS ) RETURN TABLE PIPELINED ROW POLYMORPHIC USING my_ptf_package; Spaltenliste: diese Spalten wollen wir beibehalten
- 13. DESCRIBE Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele14 20.11.2018 die Methode wird beim Parsen von SQL von der DB aufgerufen, kann nicht explizit aufgerufen werden definiert die Struktur der Rückgabe-Tabelle ausgehend von: – der Struktur der Input-Tabelle – weiteren Parametern die DB wandelt die Tabellen-Metadaten in DBMS_TF.TABLE_T, die evtl. vorhandenen Columns-Parameter – in DBMS_TF.COLUMNS_T um liefert die Metadaten über die neuen Spalten zurück - DBMS_TF.DESCRIBE_T außerdem können die Spalten der Input-Tabelle als „pass-through“ oder „for read“ markiert werden (DBMS_TF.TABLE_T ist ein IN OUT Parameter)
- 14. PASS-THROUGH und FOR READ Spalten Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele15 20.11.2018 A B C D E - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - D E F G - - - - - - - - - - - - FOR_READ Table T MY_PTF( ) SELECT * FROM MY_PTF(t);PASS_THROUGH new columns F and G
- 15. PASS-THROUGH und FOR READ Spalten Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele16 20.11.2018 PASS THROUGH Werden ohne Änderung in das Ergebnis weitergeleitet Defaults: – Row Semantic – alle Spalten – Table Semantic – keine Spalten, außer Partitioning-Klausel* FOR READ Nur diese Spalten werden in FETCH_ROWS abrufbar. Default- keine Spalten Beide Eigenschaften schließen sich gegenseitig NICHT aus! Spalten im Parameter COLS2STAY sind PASS_THROUGH, alle anderen FOR_READ * - in 18.1 funktioniert es nicht. Bug?
- 16. Implementierung DESCRIBE Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele17 20.11.2018 … FUNCTION describe (tab IN OUT dbms_tf.table_t, cols2stay IN dbms_tf.columns_t ) RETURN dbms_tf.describe_t IS new_col_name CONSTANT VARCHAR2(30) := 'AGG_COL'; BEGIN FOR I IN 1 .. tab.COLUMN.COUNT LOOP IF NOT tab.COLUMN(i).description.name MEMBER OF cols2stay THEN tab.column(i).pass_through := false; tab.column(i).for_read := true; END IF; END LOOP; RETURN dbms_tf.describe_t( new_columns => dbms_tf.columns_new_t( 1 => dbms_tf.column_metadata_t( name => new_col_name, TYPE => dbms_tf.type_varchar2))); END; … Diese Spalten verstecken und aggregieren Default=true für alle anderen Metadaten für die neue Spalte
- 17. Implementierung FETCH_ROWS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele18 20.11.2018 Kontext DESCRIBE FOR READ Columns New Columns PASS_THROUGH columns Kontext FETCH_ROWS GET-Columns PUT-Columns Nicht sichtbar in FETCH_ROWS
- 18. Struktur von ROWSET Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele19 20.11.2018
- 19. Implementierung FETCH_ROWS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele20 20.11.2018 … PROCEDURE fetch_rows IS rowset dbms_tf.row_set_t; colcnt PLS_INTEGER; rowcnt PLS_INTEGER; agg_col dbms_tf.tab_varchar2_t; BEGIN dbms_tf.get_row_set(rowset, rowcnt, colcnt); FOR r IN 1..rowcnt LOOP agg_col(r) := ''; FOR c IN 1..colcnt LOOP agg_col(r) := agg_col(r)||';'||DBMS_TF.COL_TO_CHAR(rowset(c), r); END LOOP; agg_col(r) := ltrim (agg_col(r) ,';'); END LOOP; dbms_tf.put_col(1, agg_col); END; … Read Columns fetchen Aggregation durchführen Daten für die neue Spalte zurückgeben
- 20. Polymorphismus in der Praxis Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele21 20.11.2018 SQL> SELECT * FROM my_ptf(t, COLUMNS(A)); A AGG_COL ---------- -------------------------------------------------- 1 2;3;"ONE" 4 5;6;"TWO" 7 8;9;"THREE" SQL> SELECT * FROM my_ptf(t, COLUMNS(A,B)); A B AGG_COL ---------- ---------- -------------------------------------------------- 1 2 3;"ONE" 4 5 6;"TWO" 7 8 9;"THREE" SQL> SELECT * FROM my_ptf(scott.emp, COLUMNS(empno)); EMPNO AGG_COL ---------- -------------------------------------------------- 7369 "SMITH";"CLERK";7902;"17-DEC-80";800;;20 7499 "ALLEN";"SALESMAN";7698;"20-FEB-81";1600;300;30 7521 "WARD";"SALESMAN";7698;"22-FEB-81";1250;500;30
- 21. Aufgabe 2 = Aufgabe 1 + JSON-Format Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele22 20.11.2018 Nur eine definierte Liste der Spalten der Quelltabelle in der Ausgabe behalten. Die restlichen (versteckten) Spalten als JSON-Dokument ausgeben SPLIT_JSON SELECT a,b, json_col FROM split_json(t, COLUMNS(a,b));
- 22. Implementierung für Aufgabe 2 Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele23 20.11.2018 … FUNCTION describe … PROCEDURE fetch_rows IS rowset dbms_tf.row_set_t; rowcnt PLS_INTEGER; json_col dbms_tf.tab_varchar2_t; BEGIN dbms_tf.get_row_set(rowset, rowcnt); FOR r IN 1..rowcnt LOOP json_col(r) := DBMS_TF.ROW_TO_CHAR(rowset, r, DBMS_TF.FORMAT_JSON); END LOOP; dbms_tf.put_col(1, json_col); END;… DESCRIBE ändert sich nicht… Row Set als JSON ausgeben
- 23. SPLIT_JSON Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele24 20.11.2018 SQL> SELECT * FROM split_json(t, COLUMNS(A)); A JSON_COL ---------- ------------------------------------- 1 {"B":2, "C":3, "V":"ONE"} 4 {"B":5, "C":6, "V":"TWO"} 7 {"B":8, "C":9, "V":"THREE"} SQL> SELECT * FROM split_json(t, COLUMNS(A,B)); A B JSON_COL ---------- ---------- -------------------------- 1 2 {"C":3, "V":"ONE"} 4 5 {"C":6, "V":"TWO"} 7 8 {"C":9, "V":"THREE"} SQL> SELECT * FROM split_json(scott.emp, COLUMNS(empno)); EMPNO JSON_COL ---------- ---------------------------------------------------------------------- 7369 {"ENAME":"SMITH", "JOB":"CLERK", "MGR":7902, "HIREDATE":"17-DEC-80", ... 7499 {"ENAME":"ALLEN", "JOB":"SALESMAN", "MGR":7698, "HIREDATE":"20-FEB-81", ... 7521 {"ENAME":"WARD", "JOB":"SALESMAN", "MGR":7698, "HIREDATE":"22-FEB-81", ...
- 24. Aufgabe 3: Spalten zu Zeilen transponieren Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele25 20.11.2018 Nur eine definierte Liste der Spalten der Quelltabelle zur Identifikation in der Ausgabe behalten. Die restlichen Spalten als Key-Value Paare darstellen MY_PTF SELECT * FROM tab2keyval(t, COLUMNS(a,b)); Mehr Datensätze im Ergebnis als in der Quelle?
- 25. Row Replication Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele26 20.11.2018 Row Replication erlaubt, Datensätze zu multiplizieren oder zu auszublenden DBMS_TF.ROW_REPLICATION als Faktor für alle Datensätze oder auf Datensatz-Basis In DESCRIBE muss ein Flag gesetzt werden, sonst ORA-62574 Im Moment, die einzige Möglichkeit neue Datensätze hinzuzufügen. Aber: PASS_THROUGH Spalten beachten! Quelle PTF Ergebnis 1:1 Quelle PTF Ergebnis Ergebnis Ergebnis 1:N Quelle PTF 1:0
- 26. Implementierung für Aufgabe 3 Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele27 20.11.2018 … FUNCTION describe (tab IN OUT dbms_tf.table_t, cols2stay IN dbms_tf.columns_t ) RETURN dbms_tf.describe_t IS BEGIN FOR I IN 1 .. tab.COLUMN.COUNT LOOP IF NOT tab.COLUMN(i).description.name MEMBER OF cols2stay THEN tab.column(i).pass_through := false; tab.column(i).for_read := true; END IF; END LOOP; RETURN dbms_tf.describe_t(new_columns => dbms_tf.columns_new_t( 1 => dbms_tf.column_metadata_t( name => 'KEY_NAME', TYPE => dbms_tf.type_varchar2), 2 => dbms_tf.column_metadata_t( name => 'KEY_VALUE', TYPE => dbms_tf.type_varchar2)), row_replication => true); END; … Row-Repliaction Flag setzen, sonst ORA-62574
- 27. Implementierung für Aufgabe 3 - FETCH_ROWS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele28 20.11.2018 … PROCEDURE fetch_rows IS rowset dbms_tf.row_set_t; repfac dbms_tf.tab_naturaln_t; rowcnt PLS_INTEGER; colcnt PLS_INTEGER; name_col dbms_tf.tab_varchar2_t; val_col dbms_tf.tab_varchar2_t; env dbms_tf.env_t := dbms_tf.get_env(); BEGIN dbms_tf.get_row_set(rowset, rowcnt, colcnt); FOR i IN 1 .. rowcnt LOOP repfac(i) := 0; END LOOP; ... Collections für die neuen Spalten Environment- Informationen
- 28. Implementierung für Aufgabe 3 - FETCH_ROWS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele29 20.11.2018 ... FOR r IN 1..rowcnt LOOP FOR c IN 1..colcnt LOOP repfac(r) := repfac(r) + 1; name_col(nvl(name_col.last+1,1)) := INITCAP( regexp_replace(env.get_columns(c).name, '^"|"$')); val_col(nvl(val_col.last+1,1)) := DBMS_TF.COL_TO_CHAR(rowset(c), r); END LOOP; END LOOP; dbms_tf.row_replication(replication_factor => repfac); dbms_tf.put_col(1, name_col); dbms_tf.put_col(2, val_col); END; … Für jede zu transponierende Spalte den Datensatz duplizieren Replikation setzen
- 29. TAB2KEYVAL Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele30 20.11.2018 SQL> SELECT * FROM tab2keyval(t, COLUMNS(A,B)); A B KEY_NAME KEY_VALUE ---------- ---------- ---------- -------------------- 1 2 C 3 1 2 V "ONE" 4 5 C 6 4 5 V "TWO" 7 8 C 9 7 8 V "THREE" SQL> SELECT * FROM tab2keyval(scott.emp, COLUMNS(empno)); EMPNO KEY_NAME KEY_VALUE ---------- ---------- -------------------- 7369 Ename "SMITH" 7369 Job "CLERK" 7369 Mgr 7902 7369 Hiredate "17-DEC-80" 7369 Sal 800 ...
- 30. Aufgabe 4: Gesamtlänge der CSV-Darstellung Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele31 20.11.2018 Basierend auf der Aufgabe 1 die Längen der CSV-Darstellung über die gesamte Tabelle bzw. eine Partition berechnen Table Semantic PTF!
- 31. Ausführung FETCH_ROWS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele32 20.11.2018 FETCH_ROWS wird 0 bis N Mal aufgerufen Datensätze werden in Rowsets verarbeitet Die Größe des Rowsets wird zur Laufzeit errechnet (<= 1024) Kann auch parallel ausgeführt werden – Row Semantics kann von der DB beliebig parallelisiert werden – Table Semantics: Parallelisierung auf der Basis der PARTITION BY-Klausel Der Entwickler arbeitet immer mit „aktivem“ Rowset Die benötigten Zwischenergebnisse können in Execution Store (XSTORE) abgelegt werden.
- 32. Implementierung für Aufgabe 4 Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele33 20.11.2018 … FUNCTION describe (tab IN OUT dbms_tf.table_t, cols2sum IN dbms_tf.columns_t ) RETURN dbms_tf.describe_t IS BEGIN FOR I IN 1 .. tab.COLUMN.COUNT LOOP IF tab.COLUMN(i).description.name MEMBER OF cols2sum THEN tab.column(i).for_read := true; END IF; END LOOP; RETURN dbms_tf.describe_t( new_columns => dbms_tf.columns_new_t( 1 => dbms_tf.column_metadata_t( name => 'LEN', TYPE => dbms_tf.type_number), 3 => dbms_tf.column_metadata_t( name => 'SUM_LEN', TYPE => dbms_tf.type_number))); END; …
- 33. Implementierung für Aufgabe 4 Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele34 20.11.2018 PROCEDURE fetch_rows IS ... len_col dbms_tf.tab_number_t; len_curr_col dbms_tf.tab_number_t; v_len pls_integer; v_currlen pls_integer := 0; BEGIN dbms_tf.get_row_set(rowset, rowcnt, colcnt); dbms_tf.xstore_get('len', v_len); v_currlen := nvl(v_len, 0); FOR r IN 1..rowcnt LOOP len_col(r) := length (rowset(1).tab_varchar2(r)); v_currlen := v_currlen + len_col(r); len_curr_col(r) := v_currlen ; END LOOP; dbms_tf.xstore_set('len', v_len+v_currlen); dbms_tf.put_col(1, len_col); dbms_tf.put_col(2, len_curr_col); END; … Das Zwischenergebnis aus dem Execution-Store auslesen Das Zwischenergebnis im Execution-Store speichern
- 34. SUMLEN_PTF Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele35 20.11.2018 SQL> select * from sumlen_ptf(my_ptf(scott.emp, COLUMNS(deptno)), columns(agg_col)); ORA-62569: nested polymorphic table function is disallowed SQL> with agg as (SELECT * FROM my_ptf(scott.emp, COLUMNS(deptno))) 2 select * from sumlen_ptf(agg partition by deptno, columns(agg_col)); DEPTNO AGG_COL LEN SUM_LEN ---------- -------------------------------------------------- ---------- ---------- 10 7782;"CLARK";"MANAGER";7839;"09-JUN-81";2450; 45 45 10 7839;"KING";"PRESIDENT";;"17-NOV-81";5000; 42 87 10 7934;"MILLER";"CLERK";7782;"23-JAN-82";1300; 44 131 20 7566;"JONES";"MANAGER";7839;"02-APR-81";2975; 45 45 20 7902;"FORD";"ANALYST";7566;"03-DEC-81";3000; 44 89 20 7876;"ADAMS";"CLERK";7788;"23-MAY-87";1100; 43 132 20 7369;"SMITH";"CLERK";7902;"17-DEC-80";800; 42 174 20 7788;"SCOTT";"ANALYST";7566;"19-APR-87";3000; 45 219 30 7521;"WARD";"SALESMAN";7698;"22-FEB-81";1250;500 48 48 30 7844;"TURNER";"SALESMAN";7698;"08-SEP-81";1500;0 48 96 30 7499;"ALLEN";"SALESMAN";7698;"20-FEB-81";1600;300 49 145 30 7900;"JAMES";"CLERK";7698;"03-DEC-81";950; 42 187 30 7698;"BLAKE";"MANAGER";7839;"01-MAY-81";2850; 45 232 30 7654;"MARTIN";"SALESMAN";7698;"28-SEP-81";1250;140 51 283 ... Input partitioniert
- 35. Predicate Pushdown Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele36 20.11.2018 Wenn semantisch möglich, werden Prädikate, Projektionen, Partitionen bis in die unterliegende Tabelle weitergereicht Nur möglich mit PASS_THROUGH und PARTITION BY Spalten SELECT * FROM my_ptf(scott.emp, COLUMNS(deptno)) WHERE deptno = 10 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2 (100)| | | 1 | POLYMORPHIC TABLE FUNCTION | MY_PTF | 3 | 261 | | | | 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| EMP | 3 | 114 | 2 (0)| 00:00:01 | |* 3 | INDEX RANGE SCAN | SCOTT_DEPTNO_IDX | 3 | | 1 (0)| 00:00:01 | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 3 - access("EMP"."DEPTNO"=10)
- 36. TOPNPLUS Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele37 20.11.2018 In einer Abfrage die Top-N Datensätze ausgeben, den Rest aggregiert darstellen In 18.3 noch nicht 100% sauber umsetzbar SQL> SELECT deptno, empno, ename, job, sal 2 FROM topnplus(scott.emp partition by deptno order by sal desc, COLUMNS(sal), columns(deptno), 2) DEPTNO EMPNO ENAME JOB SAL ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 10 7839 KING PRESIDENT 5000 10 7782 CLARK MANAGER 2450 10 1300 20 7788 SCOTT ANALYST 3000 20 7902 FORD ANALYST 3000 20 4875 30 7698 BLAKE MANAGER 2850 30 7499 ALLEN SALESMAN 1600 30 4950
- 37. Fazit Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele38 20.11.2018 Mächtige und flexible Erweiterung für SQL Klar definierte Schnittstelle zur DB lässt den Entwickler seinen Job machen: mehr Geschäftslogik, weniger technische Details Performance Optimierungen von Anfang an ANSI SQL aber noch nicht alle PTF-Features aus ANSI SQL 2016 umgesetzt Noch kein Support für das Hinzufügen neuer Rows Echte Aggregatfunktionen noch nicht 100% möglich Zum Teil noch widersprüchliche Dokumentation Test it!
- 38. Polymorphic Table Functions in 18c: Einführung und Beispiele39 20.11.2018 http://blog.sqlora.com/en/tag/ptf/ http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/c069776_ISO_IEC_TR_19075- 7_2017.zip - document on PTF (ISO/IEC TR 19075-7:2017)
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