normal_rand(int numvals, float8 mean, float8 stddev) returns setof float8

<function>normal_rand</function> produces a set of normally distributed random values (Gaussian distribution). normal_randは正規乱数値の集合（ガウス分布）を生成します。

<parameter>numvals</parameter> is the number of values to be returned from the function. <parameter>mean</parameter> is the mean of the normal distribution of values and <parameter>stddev</parameter> is the standard deviation of the normal distribution of values. ここでnumvalsはこの関数が返す値の数です。 meanは正規分布の平均値、stddevは正規分布値の標準偏差です。

For example, this call requests 1000 values with a mean of 5 and a standard deviation of 3: 例えば、以下の呼出しは、平均5、標準偏差3で1000個の値を要求します。

test=# SELECT * FROM normal_rand(1000, 5, 3);
     normal_rand
----------------------
     1.56556322244898
     9.10040991424657
     5.36957140345079
   -0.369151492880995
    0.283600703686639
       .
       .
       .
     4.82992125404908
     9.71308014517282
     2.49639286969028
(1000 rows)

crosstab(text sql)
crosstab(text sql, int N)

The <function>crosstab</function> function is used to produce <quote>pivot</quote> displays, wherein data is listed across the page rather than down. For example, we might have data like crosstab関数は「ピボット」表示を生成するために使用されます。 ここでは、データは下方向にではなくページ横方向に渡って列挙されます。 例えば、以下のようなデータがあるとします。

row1    val11
row1    val12
row1    val13
...
row2    val21
row2    val22
row2    val23
...

which we wish to display like これを次のように表示したいとします。

row1    val11   val12   val13   ...
row2    val21   val22   val23   ...
...

The <function>crosstab</function> function takes a text parameter that is an SQL query producing raw data formatted in the first way, and produces a table formatted in the second way. crosstab関数は、最初のような書式を持つ生データを生成するSQL問い合わせとなるテキストパラメータを取り、2番目のような書式を持つテーブルを生成します。

The <parameter>sql</parameter> parameter is an SQL statement that produces the source set of data. This statement must return one <structfield>row_name</structfield> column, one <structfield>category</structfield> column, and one <structfield>value</structfield> column. <parameter>N</parameter> is an obsolete parameter, ignored if supplied (formerly this had to match the number of output value columns, but now that is determined by the calling query). sqlパラメータは元となるデータ集合を生成するSQL文です。 この文はrow_name列を1つ、category列を1つ、value列を1つ返さなければなりません。 Nは廃れたパラメータであり、指定されたとしても無視されます。 （これまでは、これは出力値列の数と一致する必要がありました。しかし、現在これは呼び出し元の問い合わせにより決まります。）

For example, the provided query might produce a set something like: 例：指定したSQLは以下のような集合を生成しても構いません。

 row_name    cat    value
----------+-------+-------
  row1      cat1    val1
  row1      cat2    val2
  row1      cat3    val3
  row1      cat4    val4
  row2      cat1    val5
  row2      cat2    val6
  row2      cat3    val7
  row2      cat4    val8

The <function>crosstab</function> function is declared to return <type>setof record</type>, so the actual names and types of the output columns must be defined in the <literal>FROM</literal> clause of the calling <command>SELECT</command> statement, for example: crosstab関数はsetof recordを返すものとして宣言されていますので、出力列の実際の名前と型を、以下の例のように、呼出元のSELECTのFROM句で定義しなければなりません。

SELECT * FROM crosstab('...') AS ct(row_name text, category_1 text, category_2 text);

This example produces a set something like: この例は以下のような集合を生成します。

           <== value  columns  ==>
 row_name   category_1   category_2
----------+------------+------------
  row1        val1         val2
  row2        val5         val6

The <literal>FROM</literal> clause must define the output as one <structfield>row_name</structfield> column (of the same data type as the first result column of the SQL query) followed by N <structfield>value</structfield> columns (all of the same data type as the third result column of the SQL query). You can set up as many output value columns as you wish. The names of the output columns are up to you. FROM句は出力を1つのrow_name列（SQL問い合わせの最初の結果列と同一データ型）と続くN個のvalue列（SQL問い合わせの3番目の結果列とすべて同じデータ型）を持つものとして定義しなければなりません。 必要なだけの個数の値列を出力するように設定することができます。 出力列の名前は使用者に任されています。

The <function>crosstab</function> function produces one output row for each consecutive group of input rows with the same <structfield>row_name</structfield> value. It fills the output <structfield>value</structfield> columns, left to right, with the <structfield>value</structfield> fields from these rows. If there are fewer rows in a group than there are output <structfield>value</structfield> columns, the extra output columns are filled with nulls; if there are more rows, the extra input rows are skipped. crosstab関数は、同じrow_name値を持つ入力行の各連続的なグループに対して、1つの出力行を生成します。 左から右へこれらの行のvalueフィールドで出力value列を埋めていきます。 もしグループ内の行が存在する出力value列より少なければ、余った出力列はNULLになります。 もし行が多ければ、余った入力行は無視されます。

In practice the SQL query should always specify <literal>ORDER BY 1,2</literal> to ensure that the input rows are properly ordered, that is, values with the same <structfield>row_name</structfield> are brought together and correctly ordered within the row. Notice that <function>crosstab</function> itself does not pay any attention to the second column of the query result; it's just there to be ordered by, to control the order in which the third-column values appear across the page. 実際のところ、入力行の順序が適切になるように、つまり、同じrow_nameを持つ値がまとまり、行内で正しく順序付けられるように、SQL問い合わせは常にORDER BY 1,2を指定しなければなりません。 crosstab自体が問い合わせ結果の2番目の列に注意を払わないことに注意してください。 これは順序付けのため、3番目の列の値がページに渡って現れる順序を制御するためだけに存在します。

Here is a complete example: 以下に複雑な例を示します。

CREATE TABLE ct(id SERIAL, rowid TEXT, attribute TEXT, value TEXT);
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att1','val1');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att2','val2');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att3','val3');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test1','att4','val4');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att1','val5');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att2','val6');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att3','val7');
INSERT INTO ct(rowid, attribute, value) VALUES('test2','att4','val8');

SELECT *
FROM crosstab(
  'select rowid, attribute, value
   from ct
   where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''
   order by 1,2')
AS ct(row_name text, category_1 text, category_2 text, category_3 text);

 row_name | category_1 | category_2 | category_3
----------+------------+------------+------------
 test1    | val2       | val3       |
 test2    | val6       | val7       |
(2 rows)

You can avoid always having to write out a <literal>FROM</literal> clause to define the output columns, by setting up a custom crosstab function that has the desired output row type wired into its definition. This is described in the next section. Another possibility is to embed the required <literal>FROM</literal> clause in a view definition. 必要な出力行型をその定義に反映した独自のcrosstab関数を構築することで、常に出力列を定義するためのFROM句を書く必要性をなくすことができます。 これは次節で説明します。 他にも必要なFROM句をビュー定義に埋め込むことでも実現可能です。

crosstabN(text sql)

The <function>crosstab<replaceable>N</replaceable></function> functions are examples of how to set up custom wrappers for the general <function>crosstab</function> function, so that you need not write out column names and types in the calling <command>SELECT</command> query. The <filename>tablefunc</filename> module includes <function>crosstab2</function>, <function>crosstab3</function>, and <function>crosstab4</function>, whose output row types are defined as crosstabN関数は、呼び出し元のSELECT問い合わせで列名と型を書き出す必要性をなくすことができるように、一般的なcrosstab関数に対する独自のラッパーを構築する方法の例です。 tablefuncモジュールには、次のように出力行型が定義されたcrosstab2、crosstab3、crosstab4が含まれています。

CREATE TYPE tablefunc_crosstab_N AS (
    row_name TEXT,
    category_1 TEXT,
    category_2 TEXT,
        .
        .
        .
    category_N TEXT
);

Thus, these functions can be used directly when the input query produces <structfield>row_name</structfield> and <structfield>value</structfield> columns of type <type>text</type>, and you want 2, 3, or 4 output values columns. In all other ways they behave exactly as described above for the general <function>crosstab</function> function. このように、入力問い合わせがtext型のrow_name列とvalue列を生成し、かつ、2、3、または4個の出力値列を持つ場合、これらの関数を直接使用することができます。 この他の点はすべて、上述の一般的なcrosstab関数で説明した通りの動作をします。

For instance, the example given in the previous section would also work as 例えば、前節で挙げた例は下のように動作します。

SELECT *
FROM crosstab3(
  'select rowid, attribute, value
   from ct
   where attribute = ''att2'' or attribute = ''att3''
   order by 1,2');

These functions are provided mostly for illustration purposes. You can create your own return types and functions based on the underlying <function>crosstab()</function> function. There are two ways to do it: これらの関数はほぼ説明を目的として提供されたものです。 背後のcrosstab()関数に基いた独自の戻り型と関数を作成することができます。 独自のcrosstab関数を構築する方法は2つあります。

crosstab(text source_sql, text category_sql)

The main limitation of the single-parameter form of <function>crosstab</function> is that it treats all values in a group alike, inserting each value into the first available column. If you want the value columns to correspond to specific categories of data, and some groups might not have data for some of the categories, that doesn't work well. The two-parameter form of <function>crosstab</function> handles this case by providing an explicit list of the categories corresponding to the output columns. 単一パラメータのcrosstab構文の大きな制限は、各値を最初の利用可能な列に挿入して、すべての値をグループのように扱う点です。 値列を特定のデータカテゴリに対応させ、グループの一部はカテゴリの一部のデータを持たない可能性がある場合は、うまく動作しません。 2パラメータを取るcrosstab構文は、出力列に対応するカテゴリのリストを明示的に提供することで、こうした状況を扱います。

<parameter>source_sql</parameter> is an SQL statement that produces the source set of data. This statement must return one <structfield>row_name</structfield> column, one <structfield>category</structfield> column, and one <structfield>value</structfield> column. It may also have one or more <quote>extra</quote> columns. The <structfield>row_name</structfield> column must be first. The <structfield>category</structfield> and <structfield>value</structfield> columns must be the last two columns, in that order. Any columns between <structfield>row_name</structfield> and <structfield>category</structfield> are treated as <quote>extra</quote>. The <quote>extra</quote> columns are expected to be the same for all rows with the same <structfield>row_name</structfield> value. source_sqlは元となるデータ集合を生成するSQL文です。 このSQL文はrow_name列を1つcategory列を1つ、value列を1つ返さなければなりません。 また1つ以上の「追加」の列を持つこともできます。 row_name列が先頭でなければなりません。 categoryとvalue列は、この順番で最後の2列でなければなりません。 row_nameとcategoryとの間の列はすべて「追加」の列とみなされます。 「追加」の列は同じrow_name値を持つ行すべてで同一であるということが前提です。

For example, <parameter>source_sql</parameter> might produce a set something like: 例えば、source_sqlは以下のような集合を生成しなければなりません。

SELECT row_name, extra_col, cat, value FROM foo ORDER BY 1;

 row_name    extra_col   cat    value
----------+------------+-----+---------
  row1         extra1    cat1    val1
  row1         extra1    cat2    val2
  row1         extra1    cat4    val4
  row2         extra2    cat1    val5
  row2         extra2    cat2    val6
  row2         extra2    cat3    val7
  row2         extra2    cat4    val8

<parameter>category_sql</parameter> is an SQL statement that produces the set of categories. This statement must return only one column. It must produce at least one row, or an error will be generated. Also, it must not produce duplicate values, or an error will be generated. <parameter>category_sql</parameter> might be something like: category_sqlはカテゴリの集合を生成するSQL文でなければなりません。 このSQL文は1つの列のみを返さなければなりません。 また、少なくとも1つの結果行を生成しなければならず、さもないと、エラーになります。 さらに重複するカテゴリを生成してはなりません。 さもないとエラーとなります。 category_sqlは以下のようなものになります。

SELECT DISTINCT cat FROM foo ORDER BY 1;
    cat
  -------
    cat1
    cat2
    cat3
    cat4

The <function>crosstab</function> function is declared to return <type>setof record</type>, so the actual names and types of the output columns must be defined in the <literal>FROM</literal> clause of the calling <command>SELECT</command> statement, for example: crosstab関数はsetof recordを返すものとして宣言されていますので、出力列の実際の名前と型を、以下の例のように、呼出元のSELECTのFROM句で定義しなければなりません。

SELECT * FROM crosstab('...', '...')
    AS ct(row_name text, extra text, cat1 text, cat2 text, cat3 text, cat4 text);

This will produce a result something like: これは以下のような集合を生成します。

                  <==  value  columns   ==>
row_name   extra   cat1   cat2   cat3   cat4
---------+-------+------+------+------+------
  row1     extra1  val1   val2          val4
  row2     extra2  val5   val6   val7   val8

The <literal>FROM</literal> clause must define the proper number of output columns of the proper data types. If there are <replaceable>N</replaceable> columns in the <parameter>source_sql</parameter> query's result, the first <replaceable>N</replaceable>-2 of them must match up with the first <replaceable>N</replaceable>-2 output columns. The remaining output columns must have the type of the last column of the <parameter>source_sql</parameter> query's result, and there must be exactly as many of them as there are rows in the <parameter>category_sql</parameter> query's result. FROM句は、出力列の適切な個数、およびその適切なデータ型を定義しなければなりません。 source_sql問い合わせ結果にN個の列がある場合、最初のN-2は最初のN-2出力列と一致しなければなりません。 残りの出力列はsource_sql問い合わせ結果の最後の列の型を持たなければならず、かつ、category_sql問い合わせ結果内の行と同じ個数でなければなりません。

The <function>crosstab</function> function produces one output row for each consecutive group of input rows with the same <structfield>row_name</structfield> value. The output <structfield>row_name</structfield> column, plus any <quote>extra</quote> columns, are copied from the first row of the group. The output <structfield>value</structfield> columns are filled with the <structfield>value</structfield> fields from rows having matching <structfield>category</structfield> values. If a row's <structfield>category</structfield> does not match any output of the <parameter>category_sql</parameter> query, its <structfield>value</structfield> is ignored. Output columns whose matching category is not present in any input row of the group are filled with nulls. crosstab関数は、同一row_name値を持つ入力行の連続したグループ毎に1つの出力行を生成します。 row_name出力列と任意の「追加」列はグループの最初の行からコピーされます。 value出力列は、category値と一致する行のvalueで埋められます。 行のcategoryがcategory_sql問い合わせの出力とまったく一致しなかった場合、そのvalueは無視されます。 グループの入力行内にまったくカテゴリに一致する出力列が存在しない場合、NULLで埋められます。

In practice the <parameter>source_sql</parameter> query should always specify <literal>ORDER BY 1</literal> to ensure that values with the same <structfield>row_name</structfield> are brought together. However, ordering of the categories within a group is not important. Also, it is essential to be sure that the order of the <parameter>category_sql</parameter> query's output matches the specified output column order. 実際は、同じrow_nameを持つ値をまとめられるように、source_sql問い合わせでは常にORDER BY 1を指定すべきです。 しかし、グループ内のカテゴリの順序は重要ではありません。 また、category_sql問い合わせの出力順序が指定された出力列の順序と一致することを確実にすることが重要です。

Here are two complete examples: 以下に複雑な例を2つ示します。

create table sales(year int, month int, qty int);
insert into sales values(2007, 1, 1000);
insert into sales values(2007, 2, 1500);
insert into sales values(2007, 7, 500);
insert into sales values(2007, 11, 1500);
insert into sales values(2007, 12, 2000);
insert into sales values(2008, 1, 1000);

select * from crosstab(
  'select year, month, qty from sales order by 1',
  'select m from generate_series(1,12) m'
) as (
  year int,
  "Jan" int,
  "Feb" int,
  "Mar" int,
  "Apr" int,
  "May" int,
  "Jun" int,
  "Jul" int,
  "Aug" int,
  "Sep" int,
  "Oct" int,
  "Nov" int,
  "Dec" int
);
 year | Jan  | Feb  | Mar | Apr | May | Jun | Jul | Aug | Sep | Oct | Nov  | Dec
------+------+------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+------+------
 2007 | 1000 | 1500 |     |     |     |     | 500 |     |     |     | 1500 | 2000
 2008 | 1000 |      |     |     |     |     |     |     |     |     |      |
(2 rows)

CREATE TABLE cth(rowid text, rowdt timestamp, attribute text, val text);
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','temperature','42');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','test_result','PASS');
INSERT INTO cth VALUES('test1','01 March 2003','volts','2.6987');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','temperature','53');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_result','FAIL');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','test_startdate','01 March 2003');
INSERT INTO cth VALUES('test2','02 March 2003','volts','3.1234');

SELECT * FROM crosstab
(
  'SELECT rowid, rowdt, attribute, val FROM cth ORDER BY 1',
  'SELECT DISTINCT attribute FROM cth ORDER BY 1'
)
AS
(
       rowid text,
       rowdt timestamp,
       temperature int4,
       test_result text,
       test_startdate timestamp,
       volts float8
);
 rowid |          rowdt           | temperature | test_result |      test_startdate      | volts
-------+--------------------------+-------------+-------------+--------------------------+--------
 test1 | Sat Mar 01 00:00:00 2003 |          42 | PASS        |                          | 2.6987
 test2 | Sun Mar 02 00:00:00 2003 |          53 | FAIL        | Sat Mar 01 00:00:00 2003 | 3.1234
(2 rows)

You can create predefined functions to avoid having to write out the result column names and types in each query. See the examples in the previous section. The underlying C function for this form of <function>crosstab</function> is named <literal>crosstab_hash</literal>. 各問い合わせで結果列の名前と型を記述する必要性をなくすために、事前定義した関数を作成することができます。 前節の例を参照してください。 このcrosstab構文用の背後のC関数はcrosstab_hashという名前です。

connectby(text relname, text keyid_fld, text parent_keyid_fld
          [, text orderby_fld ], text start_with, int max_depth
          [, text branch_delim ])

The <function>connectby</function> function produces a display of hierarchical data that is stored in a table. The table must have a key field that uniquely identifies rows, and a parent-key field that references the parent (if any) of each row. <function>connectby</function> can display the sub-tree descending from any row. connectby関数はテーブル内に格納された階層データ表示を生成します。 テーブルは行を一意に識別するキーフィールドと各行の親（もしあれば）を参照する親キーフィールドを持たなければなりません。 connectbyは任意の行から辿った部分ツリーを表示することができます。

<xref linkend="tablefunc-connectby-parameters"/> explains the parameters. 表 F.32ではパラメータを解説します。

The key and parent-key fields can be any data type, but they must be the same type. Note that the <parameter>start_with</parameter> value must be entered as a text string, regardless of the type of the key field. キーおよび親キーフィールドは任意のデータ型を取ることができますが、これらは同じデータ型でなければなりません。 キーフィールドのデータ型に関係なく、start_withはテキスト文字列として入力されなければならないことに注意してください。

The <function>connectby</function> function is declared to return <type>setof record</type>, so the actual names and types of the output columns must be defined in the <literal>FROM</literal> clause of the calling <command>SELECT</command> statement, for example: connectby関数はsetof recordを返すものとして宣言されていますので、以下の例のように、出力列の実際の名前と型を呼出し元のSELECT文のFROM句で定義しなければなりません。

SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')
    AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);

The first two output columns are used for the current row's key and its parent row's key; they must match the type of the table's key field. The third output column is the depth in the tree and must be of type <type>integer</type>. If a <parameter>branch_delim</parameter> parameter was given, the next output column is the branch display and must be of type <type>text</type>. Finally, if an <parameter>orderby_fld</parameter> parameter was given, the last output column is a serial number, and must be of type <type>integer</type>. 先頭から2つの出力列は、現在の行のキーおよび親行のキーとして使用されます。 これらはテーブルのキーフィールドのデータ型と一致する必要があります。 3番目の出力列はツリーの深さであり、integer型である必要があります。 branch_delimパラメータが与えられた場合、次の出力列は分岐表示であり、text型である必要があります。 最後に、orderby_fldパラメータが与えられた場合、最後の出力列は連番であり、integer型である必要があります。

The <quote>branch</quote> output column shows the path of keys taken to reach the current row. The keys are separated by the specified <parameter>branch_delim</parameter> string. If no branch display is wanted, omit both the <parameter>branch_delim</parameter> parameter and the branch column in the output column list. 「分岐」出力列は現在の行まで達するために取られるキーの経路を示します。 キーは指定されたbranch_delim文字列で区切られます。 分岐表示が不要ならば、branch_delimパラメータと出力列リスト内の分岐列を省略してください。

If the ordering of siblings of the same parent is important, include the <parameter>orderby_fld</parameter> parameter to specify which field to order siblings by. This field can be of any sortable data type. The output column list must include a final integer serial-number column, if and only if <parameter>orderby_fld</parameter> is specified. 同じ親を持つ兄弟の順序が重要な場合、どのフィールドで兄弟の順序付けを行うかを指定するorderby_fldパラメータを含めてください。 このフィールドは任意のソート可能なデータ型を取ることができます。 orderby_fldが指定された場合のみ、出力列リストには、最終整数型連番列を含めなければなりません。

The parameters representing table and field names are copied as-is into the SQL queries that <function>connectby</function> generates internally. Therefore, include double quotes if the names are mixed-case or contain special characters. You may also need to schema-qualify the table name. テーブルおよびフィールド名を表すパラメータはそのままconnectbyが内部的に生成するSQL問い合わせにコピーされます。 したがって、大文字小文字が混在した名前または特殊文字を含む名前の場合は二重引用符で括ってください。 またテーブル名をスキーマで修飾する必要があるかもしれません。

In large tables, performance will be poor unless there is an index on the parent-key field. 大規模なテーブルでは、親キーフィールド上にインデックスがないと性能が劣化します。

It is important that the <parameter>branch_delim</parameter> string not appear in any key values, else <function>connectby</function> may incorrectly report an infinite-recursion error. Note that if <parameter>branch_delim</parameter> is not provided, a default value of <literal>~</literal> is used for recursion detection purposes. branch_delim文字列がキー値内にまったく出現しないことが重要です。 さもないと、connectbyは無限再帰エラーを間違って報告するかもしれません。 branch_delimが提供されていない場合、再帰を検知するためにデフォルト値~が使用されます。 That pretty well sucks. FIXME

Here is an example: 以下に例を示します。

CREATE TABLE connectby_tree(keyid text, parent_keyid text, pos int);

INSERT INTO connectby_tree VALUES('row1',NULL, 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row2','row1', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row3','row1', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row4','row2', 1);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row5','row2', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row6','row4', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row7','row3', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row8','row6', 0);
INSERT INTO connectby_tree VALUES('row9','row5', 0);


-- with branch, without orderby_fld (order of results is not guaranteed)

-- 分岐あり、orderby_fldなし(結果の順序は保証されない)
SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'row2', 0, '~')
 AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text);
 keyid | parent_keyid | level |       branch
-------+--------------+-------+---------------------
 row2  |              |     0 | row2
 row4  | row2         |     1 | row2~row4
 row6  | row4         |     2 | row2~row4~row6
 row8  | row6         |     3 | row2~row4~row6~row8
 row5  | row2         |     1 | row2~row5
 row9  | row5         |     2 | row2~row5~row9
(6 rows)


-- without branch, without orderby_fld (order of results is not guaranteed)

-- 分岐なし、orderby_fldなし(結果の順序は保証されない)
SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'row2', 0)
 AS t(keyid text, parent_keyid text, level int);
 keyid | parent_keyid | level
-------+--------------+-------
 row2  |              |     0
 row4  | row2         |     1
 row6  | row4         |     2
 row8  | row6         |     3
 row5  | row2         |     1
 row9  | row5         |     2
(6 rows)


-- with branch, with orderby_fld (notice that row5 comes before row4)

-- 分岐あり、orderby_fldあり(row5がrow4の前に来ていることに注目)
SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0, '~')
 AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, branch text, pos int);
 keyid | parent_keyid | level |       branch        | pos
-------+--------------+-------+---------------------+-----
 row2  |              |     0 | row2                |   1
 row5  | row2         |     1 | row2~row5           |   2
 row9  | row5         |     2 | row2~row5~row9      |   3
 row4  | row2         |     1 | row2~row4           |   4
 row6  | row4         |     2 | row2~row4~row6      |   5
 row8  | row6         |     3 | row2~row4~row6~row8 |   6
(6 rows)


-- without branch, with orderby_fld (notice that row5 comes before row4)

-- 分岐なし、orderby_fldあり(row5がrow4の前に来ていることに注目)
SELECT * FROM connectby('connectby_tree', 'keyid', 'parent_keyid', 'pos', 'row2', 0)
 AS t(keyid text, parent_keyid text, level int, pos int);
 keyid | parent_keyid | level | pos
-------+--------------+-------+-----
 row2  |              |     0 |   1
 row5  | row2         |     1 |   2
 row9  | row5         |     2 |   3
 row4  | row2         |     1 |   4
 row6  | row4         |     2 |   5
 row8  | row6         |     3 |   6
(6 rows)