Postgres 9.6

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CREATE TABLE T(
    State VARCHAR(5),
    city VARCHAR(5),
    year  INT,
    series VARCHAR(5),
    values INT
);

INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1980,'se_1',1);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1981,'se_1',2);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1982,'se_1',3);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1980,'se_2',4);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1981,'se_2',5);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c1',1982,'se_2',6);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1980,'se_1',1);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1981,'se_1',2);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1982,'se_1',3);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1980,'se_2',4);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1981,'se_2',5);
INSERT INTO T VALUES ('s1','c2',1982,'se_2',6);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1980,'se_1',1);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1981,'se_1',2);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1982,'se_1',3);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1980,'se_2',4);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1981,'se_2',5);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c1',1982,'se_2',6);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1980,'se_1',1);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1981,'se_1',2);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1982,'se_1',3);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1980,'se_2',4);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1981,'se_2',5);
INSERT INTO T VALUES ('s2','c2',1982,'se_2',6);
               
SELECT State,
       city,
       MAX(CASE WHEN series ='se_1' AND year = 1980 THEN "values" END) as se_1_1980,
       MAX(CASE WHEN series ='se_1' AND year = 1981 THEN "values" END) as se_1_1981,
       MAX(CASE WHEN series ='se_1' AND year = 1982 THEN "values" END) as se_1_1982,
       MAX(CASE WHEN series ='se_2' AND year = 1980 THEN "values" END) as se_2_1980,
       MAX(CASE WHEN series ='se_2' AND year = 1981 THEN "values" END) as se_2_1981,
       MAX(CASE WHEN series ='se_2' AND year = 1982 THEN "values" END) as se_2_1982 
FROM  T
GROUP BY 
       State,
       city         
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
               
1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected

1 rows affected



state
city
se_1_1980
se_1_1981
se_1_1982
se_2_1980
se_2_1981
se_2_1982


s2
c2
1
2
3
4
5
6

s1
c2
1
2
3
4
5
6

s2
c1
1
2
3
4
5
6

s1
c1
1
2
3
4
5
6


select * from docs;
ERROR:  relation "docs" does not exist
LINE 1: select * from docs;
                      ^


--------------------------------------------------------------------------------
-- ① Execution Plans 
--------------------------------------------------------------------------------
-- result can be pasted into https://explain.depesz.com
--------------------------------------------------------------------------------
vacuum analyze;
explain (analyze,buffers)
select max('Do this to get execution plans and stats')
from docs d1 cross join docs d2;
ERROR:  relation "docs" does not exist
LINE 3: from docs d1 cross join docs d2;
             ^


--------------------------------------------------------------------------------
-- ② Graphs
--------------------------------------------------------------------------------
-- "§Chart§" is a magic value to recognize the output as graph data
-- this is a live dbfiddle stats graph but any data can be used
-- dbfiddle stats are only accessible inside the Postgres 9.6 backend
--------------------------------------------------------------------------------
select to_char(date_trunc('day',history_hour_at),'YYYY-MM-DD') "§Chart§"
     , coalesce(sum(distinct_ip) filter (where rdbms_code~'^sqlserver'),0) "SQL Server"
     , coalesce(sum(distinct_ip) filter (where rdbms_code~'^postgres'),0) "Postgres"
     , coalesce(sum(distinct_ip) filter (where rdbms_code~'^oracle'),0) "Oracle"
     , coalesce(sum(distinct_ip) filter (where rdbms_code~'^maria'),0) "MariaDB"
     , coalesce(sum(distinct_ip) filter (where rdbms_code~'^sqlite'),0) "SQLite"
from stats.rdbms
group by date_trunc('day',history_hour_at)
order by 1;


§Chart§
SQL Server
Postgres
Oracle
MariaDB
SQLite


2017-02-27
5
0
0
0
0

2017-02-28
28
4
7
0
0

2017-03-01
12
8
17
0
0

2017-03-02
50
6
10
0
0

2017-03-03
33
0
6
0
0

2017-03-04
8
1
3
0
0

2017-03-05
11
9
4
0
0

2017-03-06
15
14
4
0
0

2017-03-07
24
53
11
0
0

2017-03-08
30
23
13
0
0

2017-03-09
36
33
4
0
0

2017-03-10
33
24
12
0
0

2017-03-11
41
20
1
0
0

2017-03-12
22
17
7
0
0

2017-03-13
15
23
6
0
0

2017-03-14
24
14
9
0
0

2017-03-15
16
10
5
1
0

2017-03-16
37
15
10
0
0

2017-03-17
12
16
4
1
0

2017-03-18
19
13
8
0
0

2017-03-19
55
12
6
3
0

2017-03-20
25
10
20
3
0

2017-03-21
33
7
7
0
0

2017-03-22
26
19
19
1
0

2017-03-23
24
14
13
1
1

2017-03-24
47
23
7
2
0

2017-03-25
59
7
6
0
0

2017-03-26
32
7
5
2
0

2017-03-27
50
10
13
1
0

2017-03-28
35
13
10
2
1

2017-03-29
67
13
7
2
2

2017-03-30
65
27
10
0
0

2017-03-31
45
19
6
1
1

2017-04-01
65
9
3
4
0

2017-04-02
33
9
3
1
0

2017-04-03
71
51
46
0
2

2017-04-04
44
21
26
1
1

2017-04-05
42
9
13
4
0

2017-04-06
34
17
8
2
0

2017-04-07
23
10
16
5
0

2017-04-08
11
6
4
2
0

2017-04-09
20
12
4
3
0

2017-04-10
34
11
6
4
0

2017-04-11
47
23
23
0
0

2017-04-12
43
29
14
5
0

2017-04-13
22
10
7
8
0

2017-04-14
20
7
13
3
0

2017-04-15
44
11
5
5
0

2017-04-16
35
8
5
0
0

2017-04-17
20
17
9
1
0

2017-04-18
38
16
6
2
0

2017-04-19
39
14
9
0
1

2017-04-20
67
20
12
0
3

2017-04-21
37
16
10
0
1

2017-04-22
18
25
4
2
0

2017-04-23
6
7
1
2
0

2017-04-24
22
21
4
3
0

2017-04-25
28
25
2
7
0

2017-04-26
44
19
13
23
1

2017-04-27
7
1
1
4
0

2017-05-01
24
9
5
1
0

2017-05-02
25
20
6
5
0

2017-05-03
25
23
11
2
0

2017-05-04
30
17
9
1
0

2017-05-05
11
21
5
2
0

2017-05-06
18
12
7
1
0

2017-05-07
8
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4
1
0

2017-05-08
27
24
19
4
0

2017-05-09
23
19
15
3
0

2017-05-10
31
29
12
0
0

2017-05-11
29
23
18
15
1

2017-05-12
28
17
7
3
0

2017-05-13
24
15
11
5
0

2017-05-14
5
5
3
0
0

2017-05-15
28
54
10
1
0

2017-05-16
22
24
11
2
0

2017-05-17
54
12
14
1
1

2017-05-18
54
39
17
7
1

2017-05-19
13
43
10
4
0

2017-05-20
27
17
1
6
0

2017-05-21
18
16
2
6
0

2017-05-22
30
15
9
3
0

2017-05-23
54
27
8
8
0

2017-05-24
43
27
6
5
0

2017-05-25
40
24
7
3
0

2017-05-26
41
22
11
0
0

2017-05-27
39
36
9
7
1

2017-05-28
30
32
8
9
3

2017-05-29
26
32
11
4
0

2017-05-30
27
27
15
7
0

2017-05-31
29
30
14
7
0

2017-06-01
33
16
11
3
0

2017-06-02
33
20
11
5
1

2017-06-03
26
10
3
3
0

2017-06-04
24
15
3
3
0

2017-06-05
31
21
5
2
0

2017-06-06
36
12
5
2
0

2017-06-07
35
31
6
3
0

2017-06-08
25
19
4
13
1

2017-06-09
26
16
9
9
1

2017-06-10
15
17
3
5
0

2017-06-11
22
13
2
3
0

2017-06-12
18
24
7
0
0

2017-06-13
19
15
19
8
0

2017-06-14
23
17
7
6
3

2017-06-15
31
15
5
4
1

2017-06-16
32
22
7
5
0

2017-06-17
19
12
4
11
0

2017-06-18
11
4
4
0
0

2017-06-19
28
12
10
26
3

2017-06-20
42
19
10
4
1

2017-06-21
41
9
15
5
0

2017-06-22
53
19
12
6
0

2017-06-23
30
29
7
13
0

2017-06-24
13
33
1
22
1

2017-06-25
12
24
5
10
0

2017-06-26
15
30
7
9
1

2017-06-27
16
29
10
7
0

2017-06-28
32
19
7
7
0

2017-06-29
24
28
14
11
0

2017-06-30
33
32
6
11
0

2017-07-01
24
15
1
14
1

2017-07-02
39
20
8
15
0

2017-07-03
28
33
15
10
0

2017-07-04
35
40
19
11
1

2017-07-05
28
29
25
5
2

2017-07-06
39
20
10
5
2

2017-07-07
28
24
7
9
0

2017-07-08
25
21
6
16
1

2017-07-09
28
23
7
14
3

2017-07-10
18
28
10
13
0

2017-07-11
25
28
12
1
0

2017-07-12
39
26
10
13
3

2017-07-13
38
29
5
9
0

2017-07-14
25
32
6
33
2

2017-07-15
25
38
16
14
0

2017-07-16
26
32
7
10
0

2017-07-17
38
36
6
27
1

2017-07-18
25
47
11
14
2

2017-07-19
44
48
9
21
1

2017-07-20
26
39
11
14
5

2017-07-21
31
36
12
22
2

2017-07-22
41
28
10
51
1

2017-07-23
28
22
3
13
0

2017-07-24
37
24
5
9
0

2017-07-25
35
15
9
15
1

2017-07-26
49
13
7
20
1

2017-07-27
43
17
9
11
0

2017-07-28
29
33
7
7
0

2017-07-29
28
33
11
7
1

2017-07-30
15
23
5
18
4

2017-07-31
15
27
12
5
1

2017-08-01
41
37
22
13
1

2017-08-02
19
37
14
14
62

2017-08-03
66
31
11
7
22

2017-08-04
26
46
15
8
14

2017-08-05
30
23
6
6
0

2017-08-06
13
23
6
5
6

2017-08-07
22
23
8
7
7

2017-08-08
36
27
23
9
0

2017-08-09
35
27
18
12
1

2017-08-10
55
23
19
6
0

2017-08-11
35
5
6
5
4

2017-08-12
23
21
5
4
2

2017-08-13
29
32
5
2
0

2017-08-14
26
28
7
11
1

2017-08-15
24
15
9
7
2

2017-08-16
45
27
12
8
1

2017-08-17
44
37
24
10
1

2017-08-18
23
30
21
2
1

2017-08-19
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