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
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
-- 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
-- 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
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
-- 计算复合值
SELECT
(POWER(3, 2) + 5) / SQRT(25) AS complex_calculation;
解释:
- 计算
3
的2
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
-- 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
-- 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:
UNION
和INTERSECT
和EXCEPT
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
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()
提
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()
和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
-- 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 JSONJSON_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
-- 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
-- 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
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
-- 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
-- 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()
和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
-- 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
-- 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
-- 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
-- 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
-- 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()
与RANK()
类似,但排名不会跳过。
示例 2: 窗口内聚合
sql
-- 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()
和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。