В PostgreSQL есть несколько способов продублировать несколько полей одним запросом. Рассмотрим несколько вариантов.
1. Использование конструкции SELECT с подзапросом:
SELECT field1, field2, field1 AS field3, field2 AS field4 FROM table;
В данном случае мы используем AS для создания псевдонимов полей, и таким образом задаем новые имена для продублированных полей. В результате запроса будет возвращены столбцы field1, field2, field3 и field4, где field3 является дубликатом field1, а field4 - дубликатом field2.
2. Использование конструкции SELECT с использованием оператора UNION ALL:
SELECT field1, field2 FROM table UNION ALL SELECT field1, field2 FROM table;
Здесь мы используем UNION ALL, чтобы объединить результаты двух одинаковых подзапросов. Каждый подзапрос возвращает оригинальные поля, и в итоговом результате они будут продублированы.
3. Использование функции GENERATE_SERIES в комбинации с CROSS JOIN:
SELECT t1.field1, t1.field2, t2.field1, t2.field2
FROM table t1
CROSS JOIN (
SELECT field1, field2
FROM table
) t2;
Здесь мы используем функцию GENERATE_SERIES для создания ряда чисел от 1 до N (где N - количество строк в таблице), а затем применяем CROSS JOIN к исходной таблице и псевдониму таблицы, созданному из подзапроса. В результате каждая строка в исходной таблице будет соединена с каждой строкой из подзапроса, и каждый столбец будет продублирован.
4. Использование комбинации функций LATERAL и UNNEST:
SELECT t1.field1, t1.field2, t2.field1, t2.field2
FROM table t1
LATERAL (
SELECT UNNEST(array[field1, field2]) AS field1, UNNEST(array[field2, field1]) AS field2
) t2;
Здесь мы используем функцию LATERAL, которая позволяет ссылаться на таблицу в других частях запроса, и функцию UNNEST, которая разбивает массив на отдельные элементы. Мы создаем массивы из оригинальных полей и дублируем их, а затем используем UNNEST для преобразования массивов в столбцы.
Все эти способы позволяют продублировать несколько полей одним запросом в PostgreSQL. Выбор конкретного подхода зависит от конкретных требований и особенностей вашей задачи. Имейте в виду, что они могут отличаться по производительности, поэтому рекомендуется тестировать каждый вариант на конкретного базе данных перед решением проблемы.