Поддержка DuckDB для функции Postgres С ОБЫЧНОСТЬЮ

Решение DuckDB:

Вы можете использовать generate_subscripts() для генерации индексов по размеру массива.

Чтобы немного упростить пример, допустим, вы хотите разделить hello@world

select
    unnest(a.data) as v, generate_subscripts(a.data, 1) as i
from values (
    string_to_array('hello@world', '@')
) as a(data)

┌─────────┬───────┐
│    v    │   i   │
│ varchar │ int64 │
├─────────┼───────┤
│ hello   │     1 │
│ world   │     2 │
└─────────┴───────┘

Ваш запрос может выглядеть примерно так:

with nr as (
    select
        t.ordrnbr,
        unnest(v.description) as elem,
        generate_subscripts(v.description, 1) as nr
    from test t,
        values (string_to_array(t.description, '@')) as v(description)
), suffixes as (
    select
        t.ordrnbr,
        (t.nr - 1) / 2 as N,
        max(case when t.nr % 2 = 1 then t.elem end) as Nkey,
        cast(max(case when t.nr % 2 = 0 then t.elem end) as int) as Nval
    from nr as t
    group by
        ordrnbr,
        (t.nr - 1) / 2
)
select
    concat(t.ordrnbr, '-', row_number() over(partition by t.ordrnbr order by s.N)) as ordrnbr,
    t.vehiclename,
    t.description,
    t.id,
    t.totprice,
    coalesce(s.Nval, t.totprice) as ind_price
from test t
    left join suffixes s on s.ordrnbr = t.ordrnbr
where
    s.Nval>=10000 or (s.Nval is null and totPrice >= 10000)

Лично я бы, вероятно, сначала отфильтровал массив и избегал группировки + объединения. Вы можете увидеть пример этого подхода ниже, но в чисто полярном решении.

Полярное решение

• .str.split() для разделения description на список.
• .list.gather_every(), чтобы получить все четные элементы списка.
• .list.eval() , element() и .filter() для фильтрации элементов >= 10000
• int_ranges() для создания индекса для элементов списка (так что WITH ORDINALITY дает вам результаты после следующей операции).
• .list.explode() для преобразования списка в строки.

(
    test.with_columns(
        pl.col.description
        .str.split('@')
        .list.gather_every(2, 1)
        .list.eval(
            pl.element().filter(
                pl.element().cast(pl.Float64) >= 10000
            )
        ).alias('ind_price')
    )
    .filter(
        (pl.col.ind_price.list.len() > 0) | (pl.col.totprice >= 10000)
    )
    .with_columns(N = pl.int_ranges(pl.col.ind_price.list.len()))
    .explode('ind_price', 'N')
    .with_columns(
        pl.concat_str(pl.col.ordrnbr, pl.lit('-'), pl.col.N.fill_null(0) + 1),
        pl.col.ind_price.cast(pl.Float64).fill_null(pl.col.totprice)
    )
    .drop('N')
)