人大金仓(Kingbase)数据库高阶函数详解

人大金仓(Kingbase)数据库高阶函数详解

人大金仓(Kingbase)数据库是一款基于 PostgreSQL 的国产关系型数据库(PostgreSQL 高阶函数详解:全面深入的功能与实用示例 ),提供了丰富的高阶函数,以支持复杂的数据处理和分析任务。本文将对人大金仓数据库中的高阶函数进行详尽的介绍,包括递归查询、数学函数、集合操作符、字符串函数、JSON 函数、时间函数、聚合函数、地理空间函数和窗口函数。这些函数不仅帮助用户高效地处理数据,还支持各种高级操作,如层级数据查询、地理信息处理和复杂的统计计算。通过详细的示例和解释,本文旨在帮助开发者深入理解并应用这些强大的功能,提升数据处理能力和工作效率。

1. 递归查询

递归查询用于处理层级结构或树状数据。它通过一个公共表表达式(CTE)实现自我引用,从而处理复杂的递归逻辑。

语法:

sql 复制代码
WITH RECURSIVE cte_name AS (
    -- 非递归部分
    SELECT ...
    UNION ALL
    -- 递归部分
    SELECT ...
)
SELECT * FROM cte_name;

详细示例:

示例 1: 员工层级结构

这个示例展示了如何使用递归查询来处理员工的层级结构数据:

sql 复制代码
-- 创建员工表
CREATE TABLE employees (
    emp_id SERIAL PRIMARY KEY,
    emp_name VARCHAR(100),
    manager_id INTEGER
);

-- 插入数据
INSERT INTO employees (emp_name, manager_id) VALUES
('Alice', NULL),  -- CEO
('Bob', 1),       -- Reports to Alice
('Charlie', 1),   -- Reports to Alice
('David', 2),     -- Reports to Bob
('Eve', 3);       -- Reports to Charlie

-- 查询员工层级
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
    SELECT emp_id, emp_name, manager_id, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.manager_id, eh.level + 1
    FROM employees e
    INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.emp_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

解释:

  • WITH RECURSIVE 定义了一个递归的 CTE。
  • 非递归部分选择了最顶层的员工(即没有经理的员工)。
  • 递归部分通过连接 employees 表和 employee_hierarchy CTE 来处理层级结构。

示例 2: 组织结构树

这个示例展示了如何用递归查询来生成组织结构树:

sql 复制代码
-- 假设有如下表格
CREATE TABLE org_structure (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    parent_id INTEGER
);

-- 插入数据
INSERT INTO org_structure (name, parent_id) VALUES
('Company', NULL),
('Department A', 1),
('Department B', 1),
('Team A1', 2),
('Team B1', 3);

-- 查询组织结构
WITH RECURSIVE org_tree AS (
    SELECT id, name, parent_id, 1 AS depth
    FROM org_structure
    WHERE parent_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT o.id, o.name, o.parent_id, ot.depth + 1
    FROM org_structure o
    INNER JOIN org_tree ot ON o.parent_id = ot.id
)
SELECT * FROM org_tree;

解释:

  • WITH RECURSIVE 用于创建一个递归的 CTE,org_tree
  • 初始部分选择根节点(parent_id IS NULL)。
  • 递归部分连接父节点和子节点,以构建完整的组织结构树。

2. 数学函数

数学函数用于执行各种数学计算。

常用函数:

  • ABS(): 取绝对值
  • ROUND(): 四舍五入
  • CEIL(): 向上取整
  • FLOOR(): 向下取整
  • POWER(): 计算幂
  • SQRT(): 计算平方根

详细示例:

示例 1: 基本数学操作

sql 复制代码
SELECT 
    ABS(-5) AS absolute_value,          -- 计算绝对值
    ROUND(3.14159, 2) AS rounded_value, -- 四舍五入到小数点后两位
    CEIL(4.2) AS ceiling_value,        -- 向上取整到最接近的整数
    FLOOR(4.8) AS floor_value,         -- 向下取整到最接近的整数
    POWER(2, 3) AS power_value,        -- 计算 2 的 3 次方
    SQRT(16) AS square_root;           -- 计算 16 的平方根

解释:

  • ABS() 计算一个数的绝对值。
  • ROUND() 四舍五入到指定的小数位数。
  • CEIL() 向上取整到最接近的整数。
  • FLOOR() 向下取整到最接近的整数。
  • POWER() 计算一个数的幂。
  • SQRT() 计算一个数的平方根。

示例 2: 复合数学运算

sql 复制代码
-- 计算复合值
SELECT 
    (POWER(3, 2) + 5) / SQRT(25) AS complex_calculation;

解释:

  • 计算 32 次方,加 5,然后除以 25 的平方根。

3. 集合操作符

集合操作符用于对集合进行操作,如并集、交集和差集。

常用操作符:

  • UNION: 并集
  • INTERSECT: 交集
  • EXCEPT: 差集

详细示例:

示例 1: 并集、交集、差集

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE set_a (value INTEGER);
CREATE TABLE set_b (value INTEGER);

-- 插入数据
INSERT INTO set_a VALUES (1), (2), (3);
INSERT INTO set_b VALUES (2), (3), (4);

-- 并集
SELECT value FROM set_a
UNION
SELECT value FROM set_b;

-- 交集
SELECT value FROM set_a
INTERSECT
SELECT value FROM set_b;

-- 差集
SELECT value FROM set_a
EXCEPT
SELECT value FROM set_b;

解释:

  • UNION 返回两个集合的并集,即两个集合中的所有元素,去重。
  • INTERSECT 返回两个集合的交集,即两个集合中都存在的元素。
  • EXCEPT 返回两个集合的差集,即存在于第一个集合但不存在于第二个集合的元素。

示例 2: 多集合操作

sql 复制代码
-- 创建更多示例数据
CREATE TABLE set_c (value INTEGER);
INSERT INTO set_c VALUES (3), (4), (5);

-- 结合多个集合操作
SELECT value FROM set_a
UNION
SELECT value FROM set_b
INTERSECT
SELECT value FROM set_c
EXCEPT
SELECT value FROM set_b;

解释:

  • UNIONINTERSECTEXCEPT 可以组合使用,以获得更复杂的集合操作结果。

4. 字符串函数

字符串函数用于操作和处理字符串。

常用函数:

  • LENGTH(): 获取字符串长度
  • SUBSTRING(): 提取子字符串
  • CONCAT(): 连接字符串
  • REPLACE(): 替换字符串
  • TRIM(): 去除字符串两端的空格
  • UPPER(): 转为大写
  • LOWER(): 转为小写

详细示例:

示例 1: 基本字符串操作

sql 复制代码
SELECT 
    LENGTH('Hello, Kingbase!') AS length,                -- 字符串长度
    SUBSTRING('Hello, Kingbase!', 8, 8) AS substring,    -- 提取子字符串
    CONCAT('Hello, ', 'Kingbase!') AS concatenated,      -- 连接字符串
    REPLACE('Hello, Kingbase!', 'Kingbase', 'World') AS replaced, -- 替换字符串
    TRIM('   Hello, Kingbase!   ') AS trimmed,           -- 去除两端空格
    UPPER('Hello, Kingbase!') AS uppercase,             -- 转为大写
    LOWER('Hello, Kingbase!') AS lowercase;             -- 转为小写

解释:

  • LENGTH() 计算字符串的长度。
  • SUBSTRING()

取指定位置和长度的子字符串。

  • CONCAT() 连接多个字符串。
  • REPLACE() 替换字符串中的指定子串。
  • TRIM() 去除字符串两端的空格。
  • UPPER()LOWER() 分别将字符串转换为大写或小写。

示例 2: 格式化字符串

sql 复制代码
-- 格式化字符串
SELECT 
    TO_CHAR(1234.5678, 'FM9999.00') AS formatted_number, -- 格式化数字
    TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_date; -- 格式化日期时间

解释:

  • TO_CHAR() 用于将数字或日期格式化为指定的字符串格式。

5. JSON 函数

JSON 函数用于处理 JSON 数据类型。

常用函数:

  • JSON_EXTRACT_PATH(): 提取 JSON 数据路径
  • JSONB_SET(): 更新 JSONB 数据
  • TO_JSON(): 转换为 JSON
  • JSON_AGG(): 聚合为 JSON 数组
  • JSON_OBJECT_AGG(): 聚合为 JSON 对象

详细示例:

示例 1: 基本 JSON 操作

sql 复制代码
-- 创建 JSON 表
CREATE TABLE json_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data JSONB
);

-- 插入数据
INSERT INTO json_data (data) VALUES
('{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'),
('{"name": "Bob", "age": 25, "city": "Los Angeles"}');

-- 提取 JSON 数据
SELECT
    data->>'name' AS name,
    data->>'age' AS age
FROM json_data;

-- 更新 JSON 数据
UPDATE json_data
SET data = JSONB_SET(data, '{age}', '"31"')
WHERE data->>'name' = 'Alice';

-- 聚合为 JSON 数组
SELECT JSON_AGG(data) AS json_array
FROM json_data;

解释:

  • data->>'name' 提取 JSON 对象中的 name 字段。
  • JSONB_SET() 更新 JSONB 数据的指定字段。
  • JSON_AGG() 聚合 JSON 数据为 JSON 数组。

示例 2: JSON 对象聚合

sql 复制代码
-- 聚合为 JSON 对象
SELECT JSON_OBJECT_AGG(name, age) AS name_age_json
FROM json_data;

解释:

  • JSON_OBJECT_AGG() 将字段名和值聚合为 JSON 对象。

6. 时间函数

时间函数用于处理日期和时间。

常用函数:

  • NOW(): 当前时间
  • DATE_PART(): 提取日期部分
  • AGE(): 计算时间差
  • DATE_TRUNC(): 截断时间到指定精度
  • TO_CHAR(): 格式化日期时间

详细示例:

示例 1: 基本时间操作

sql 复制代码
SELECT 
    NOW() AS current_time,                          -- 当前时间
    DATE_PART('year', NOW()) AS current_year,       -- 提取当前年份
    AGE('2024-08-03', '2000-01-01') AS age_difference; -- 计算年龄差

解释:

  • NOW() 返回当前时间。
  • DATE_PART() 提取当前日期的年份部分。
  • AGE() 计算两个日期之间的时间差。

示例 2: 更复杂的时间处理

sql 复制代码
-- 时间截断和格式化
SELECT 
    DATE_TRUNC('month', NOW()) AS start_of_month,    -- 当前月份的开始
    TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_now; -- 格式化时间

解释:

  • DATE_TRUNC() 将时间截断到指定精度(例如,月份的开始)。
  • TO_CHAR() 格式化时间为指定格式的字符串。

7. 聚合函数

聚合函数用于汇总数据。

常用函数:

  • SUM(): 求和
  • AVG(): 求平均值
  • MAX(): 求最大值
  • MIN(): 求最小值
  • COUNT(): 计数
  • GROUP_CONCAT(): 将多个行连接成一个字符串

详细示例:

示例 1: 基本聚合操作

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE sales (amount NUMERIC);

-- 插入数据
INSERT INTO sales (amount) VALUES (100), (200), (300);

-- 使用聚合函数
SELECT 
    SUM(amount) AS total_sales,        -- 总销售额
    AVG(amount) AS average_sales,      -- 平均销售额
    MAX(amount) AS max_sales,          -- 最大销售额
    MIN(amount) AS min_sales,          -- 最小销售额
    COUNT(amount) AS number_of_sales   -- 销售数量
FROM sales;

解释:

  • SUM() 计算销售额的总和。
  • AVG() 计算销售额的平均值。
  • MAX()MIN() 分别计算销售额的最大值和最小值。
  • COUNT() 计算销售记录的数量。

示例 2: 分组聚合

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE department_sales (
    department VARCHAR(100),
    amount NUMERIC
);

-- 插入数据
INSERT INTO department_sales (department, amount) VALUES
('Electronics', 1000),
('Furniture', 1500),
('Electronics', 2000),
('Furniture', 1200);

-- 按部门汇总销售额
SELECT 
    department,
    SUM(amount) AS total_sales,
    COUNT(amount) AS number_of_sales
FROM department_sales
GROUP BY department;

解释:

  • GROUP BY 将销售数据按部门分组,并计算每个部门的总销售额和销售数量。

8. 地理空间函数

地理空间函数用于处理地理空间数据。

常用函数:

  • ST_Distance(): 计算两点间距离
  • ST_Contains(): 判断一个几何对象是否包含另一个
  • ST_Intersects(): 判断两个几何对象是否相交
  • ST_Buffer(): 创建缓冲区

详细示例:

示例 1: 基本地理空间操作

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE locations (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY);

-- 插入数据
INSERT INTO locations (name, geom) VALUES 
('PointA', 'POINT(0 0)'),
('PointB', 'POINT(1 1)');

-- 计算两点间距离
SELECT ST_Distance(a.geom, b.geom) AS distance
FROM locations a, locations b
WHERE a.name = 'PointA' AND b.name = 'PointB';

解释:

  • ST_Distance() 计算两个地理点之间的距离。

示例 2: 判断几何对象是否相交

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE geoms (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY);

-- 插入数据
INSERT INTO geoms (name, geom) VALUES 
('Area1', 'POLYGON((0 0, 0 10, 10 10, 10 0, 0 0))'),
('Area2', 'POLYGON((5 5, 5 15, 15 15, 15 5, 5 5))');

-- 判断两个区域是否相交
SELECT 
    ST_Intersects(a.geom, b.geom) AS intersects
FROM geoms a, geoms b
WHERE a.name = 'Area1' AND b.name = 'Area2';

解释:

  • ST_Intersects() 判断两个几何对象是否相交。

示例 3: 创建缓冲区

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE points (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY);

-- 插入数据
INSERT INTO points (name, geom) VALUES 
('Point1', 'POINT(0 0)'),
('Point2', 'POINT(1 1)');

-- 创建缓冲区
SELECT 
    ST_Buffer(geom, 2) AS buffer
FROM points
WHERE name = 'Point1';

解释:

  • ST_Buffer() 创建一个以指定距离为半径的缓冲区。

9. 窗口函数

窗口函数用于在查询结果集的特定窗口内执行计算。

常用窗口函数:

  • ROW_NUMBER(): 行号
  • RANK(): 排名
  • DENSE_RANK(): 紧密排名
  • NTILE(): 分组
  • SUM(): 窗口内求和
  • AVG(): 窗口内求平均值
  • LEAD(): 获取后续行的值
  • LAG(): 获取前一行的值

详细示例:

示例 1: 行号和排名

sql 复制代码
-- 创建示例表
CREATE TABLE sales_data (
    sale

_date DATE,
    amount NUMERIC
);

-- 插入数据
INSERT INTO sales_data (sale_date, amount) VALUES 
('2024-08-01', 100),
('2024-08-02', 200),
('2024-08-03', 150);

-- 使用窗口函数
SELECT 
    sale_date,
    amount,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY amount DESC) AS row_num,  -- 行号
    RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rank,           -- 排名
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS dense_rank -- 紧密排名
FROM sales_data;

解释:

  • ROW_NUMBER() 为每行分配一个唯一的行号。
  • RANK() 为每行分配一个排名,存在并列的情况。
  • DENSE_RANK()RANK() 类似,但排名不会跳过。

示例 2: 窗口内聚合

sql 复制代码
-- 使用窗口函数进行聚合
SELECT 
    sale_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales, -- 累计销售额
    LAG(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS previous_amount,  -- 前一行的销售额
    LEAD(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS next_amount        -- 后续行的销售额
FROM sales_data;

解释:

  • SUM() 计算当前行之前(包括当前行)的累计销售额。
  • LAG()LEAD() 分别获取前一行和后续行的销售额。

总结

本文深入探讨了人大金仓(Kingbase)数据库中的高阶函数,包括递归查询、数学函数、集合操作符、字符串函数、JSON 函数、时间函数、聚合函数、地理空间函数和窗口函数。每种函数的介绍都配备了详细的示例和解释,以展示其实际应用和操作细节。这些高阶函数不仅扩展了数据处理的能力,还使得复杂的数据分析和操作变得更加高效和灵活。通过掌握这些函数,开发者能够更好地处理层级数据、进行数学运算、操作字符串和JSON数据、处理时间信息、执行聚合分析、处理地理空间数据,以及利用窗口函数进行高级统计分析。这些功能的掌握将大大提升数据处理的能力和开发效率,使得人大金仓数据库成为一个更加强大的数据管理和分析工具。

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