TDengine 转换函数 CAST 用户手册

TDengine （老段）2025-11-22 14:51

CAST 函数

函数概述

功能说明: 数据类型转换函数，将指定的表达式转换为目标数据类型。

版本: 全版本支持

返回结果类型: 由 CAST 中指定的目标类型决定。

适用数据类型: 除 JSON 和 VARBINARY 类型外的所有数据类型。当目标类型为 VARBINARY 时，输入只能是 VARCHAR 类型。

嵌套子查询支持: 适用于内层查询和外层查询。

适用于: 表和超级表。

语法

sql 复制代码 
CAST(expr AS type_name[(length[,precision])])

参数说明:

  • expr: 要转换的表达式，可以是列名、常量、函数结果或复合表达式
  • type_name: 目标数据类型
  • length: 字符串类型的长度（可选）
  • precision: DECIMAL 类型的精度（可选）

支持的类型转换

数值类型转换

源类型 目标类型 说明
TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT 支持，可能溢出
FLOAT/DOUBLE TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT 支持，截断小数部分
数值类型 FLOAT/DOUBLE 支持，可能精度损失
数值类型 DECIMAL(M,N) 支持，M≤38，N≤M
字符串 数值类型 支持，无效字符转为 0

字符串类型转换

源类型 目标类型 说明
VARCHAR NCHAR 支持
NCHAR VARCHAR 支持
数值类型 VARCHAR(N)/NCHAR(N) 支持，N≤4096
TIMESTAMP VARCHAR(N)/NCHAR(N) 支持，转为 ISO8601 格式
VARCHAR VARBINARY 支持，仅此方向

时间类型转换

源类型 目标类型 说明
TIMESTAMP BIGINT 支持，输出时间戳数值
BIGINT TIMESTAMP 支持，按数据库精度解析
VARCHAR/NCHAR TIMESTAMP 支持，需符合 ISO8601 格式

布尔类型转换

源类型 目标类型 说明
BOOL TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT true→1, false→0
数值类型 BOOL 非 0→true, 0→false

使用说明

类型转换规则

  1. 溢出处理: 转换到数值类型时，若超出范围会溢出，但不报错
  2. 截断处理: 转换到字符串类型时，若超出指定长度会截断，但不报错
  3. 精度损失: 浮点数转整数会丢失小数部分，无四舍五入
  4. 无效转换: 字符串转数值时，无效字符可能转为 0

字符串长度限制

  • VARCHAR/NCHAR 的 length 参数不能超过 4096 字节
  • 长度参数必须大于 0
  • 不指定长度时使用默认值

DECIMAL 类型限制

  • 不支持与 JSON、VARBINARY、GEOMETRY 类型互转
  • precision (M) 范围: 1-38
  • scale (N) 范围: 0-M

时间精度

  • 函数会自动添加数据库精度作为参数
  • TIMESTAMP 转换受客户端时区影响

智能电表示例环境搭建

1. 创建数据库

sql 复制代码 
-- 创建数据库，设置精度为毫秒
CREATE DATABASE power PRECISION 'ms';

-- 使用数据库
USE power;

2. 创建超级表

sql 复制代码 
-- 创建智能电表超级表
CREATE STABLE meters (
    ts TIMESTAMP,           -- 时间戳
    current FLOAT,          -- 电流 (A)
    voltage FLOAT,          -- 电压 (V)
    phase FLOAT             -- 相位
) TAGS (
    groupid INT,            -- 分组ID
    location VARCHAR(24)    -- 地理位置
);

3. 创建子表并插入数据

sql 复制代码 
-- 创建加州的电表
CREATE TABLE d1001 USING meters TAGS (1, 'California');
CREATE TABLE d1002 USING meters TAGS (1, 'California');

-- 创建纽约的电表
CREATE TABLE d1003 USING meters TAGS (2, 'New York');
CREATE TABLE d1004 USING meters TAGS (2, 'New York');

-- 创建德州的电表
CREATE TABLE d1005 USING meters TAGS (3, 'Texas');

-- 插入加州电表数据
INSERT INTO d1001 VALUES 
('2024-01-15 14:00:00.000', 10.2, 220.5, 0.31),
('2024-01-15 14:05:00.000', 10.3, 220.1, 0.32),
('2024-01-15 14:10:00.000', 10.5, 219.8, 0.33),
('2024-01-15 14:15:00.000', 11.2, 220.3, 0.31),
('2024-01-15 14:20:00.000', 12.1, 221.2, 0.30),
('2024-01-15 14:25:00.000', 12.6, 218.4, 0.35),
('2024-01-15 14:30:00.000', 10.3, 219.5, 0.32);

INSERT INTO d1002 VALUES 
('2024-01-15 14:00:00.000', 9.8, 221.0, 0.30),
('2024-01-15 14:05:00.000', 10.1, 220.8, 0.31),
('2024-01-15 14:10:00.000', 10.4, 220.5, 0.32),
('2024-01-15 14:15:00.000', 10.8, 220.2, 0.33),
('2024-01-15 14:20:00.000', 11.5, 219.9, 0.34),
('2024-01-15 14:25:00.000', 11.0, 220.1, 0.33),
('2024-01-15 14:30:00.000', 10.5, 220.4, 0.32);

-- 插入纽约电表数据
INSERT INTO d1003 VALUES 
('2024-01-15 14:00:00.000', 11.5, 218.5, 0.28),
('2024-01-15 14:05:00.000', 11.8, 219.0, 0.29),
('2024-01-15 14:10:00.000', 12.2, 208.1, 0.30),
('2024-01-15 14:15:00.000', 12.8, 232.5, 0.31),
('2024-01-15 14:20:00.000', 13.2, 219.8, 0.32),
('2024-01-15 14:25:00.000', 12.9, 220.2, 0.31),
('2024-01-15 14:30:00.000', 12.3, 220.8, 0.30);

INSERT INTO d1004 VALUES 
('2024-01-15 14:00:00.000', 10.9, 221.5, 0.29),
('2024-01-15 14:05:00.000', 11.2, 221.2, 0.30),
('2024-01-15 14:10:00.000', 11.6, 220.9, 0.31),
('2024-01-15 14:15:00.000', 12.0, 220.6, 0.32),
('2024-01-15 14:20:00.000', 12.5, 220.3, 0.33),
('2024-01-15 14:25:00.000', 12.1, 220.5, 0.32),
('2024-01-15 14:30:00.000', 11.7, 220.8, 0.31);

-- 插入德州电表数据
INSERT INTO d1005 VALUES 
('2024-01-15 14:00:00.000', 13.5, 217.2, 0.27),
('2024-01-15 14:05:00.000', 14.0, 217.8, 0.28),
('2024-01-15 14:10:00.000', 14.5, 218.5, 0.29),
('2024-01-15 14:15:00.000', 15.0, 219.0, 0.30),
('2024-01-15 14:20:00.000', 15.5, 222.3, 0.31),
('2024-01-15 14:25:00.000', 15.0, 219.8, 0.30),
('2024-01-15 14:30:00.000', 14.5, 220.2, 0.29);

智能电表应用场景

场景一: SELECT 子句中的基础类型转换

用途: 查询结果的类型转换

sql 复制代码 
-- 1. 数值类型转换: 电流值从浮点转整数
SELECT 
  ts,
  location,
  CAST(current AS BIGINT) AS current_int,
  CAST(voltage AS INT) AS voltage_int
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
ORDER BY ts DESC
LIMIT 10;

输出示例:

复制代码 
           ts            |  location   | current_int | voltage_int |
========================================================================
 2024-01-15 14:30:00.000 | Texas       |          14 |         220 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | New York    |          11 |         220 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | New York    |          12 |         220 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | California  |          10 |         220 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | California  |          10 |         219 |

说明:

  • current 为 FLOAT 类型，转换为 BIGINT 后小数部分被截断
  • voltage 同样从 FLOAT 转为 INT，方便按整数进行告警判断

场景二: WHERE 子句中的类型转换

用途: 条件判断中统一数据类型

sql 复制代码 
-- 查询电流整数部分大于 12 的记录
SELECT 
  ts,
  location,
  current,
  voltage
FROM meters
WHERE CAST(current AS INT) > 12
  AND ts >= '2024-01-15 14:00:00'
ORDER BY current DESC
LIMIT 5;

-- 查询电压在指定范围的记录（使用 DECIMAL 精确控制）
SELECT 
  ts,
  location,
  CAST(voltage AS DECIMAL(5,1)) AS voltage_exact
FROM meters
WHERE CAST(voltage AS DECIMAL(5,1)) BETWEEN 218.0 AND 221.0
LIMIT 10;

输出示例:

复制代码 
           ts            |  location   |  current   |  voltage   |
========================================================================
 2024-01-15 14:20:00.000 | Texas       | 15.500000  | 222.300000 |
 2024-01-15 14:25:00.000 | Texas       | 15.000000  | 219.800000 |
 2024-01-15 14:15:00.000 | Texas       | 15.000000  | 219.000000 |
 2024-01-15 14:10:00.000 | Texas       | 14.500000  | 218.500000 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | Texas       | 14.500000  | 220.200000 |

场景三: GROUP BY 子句中的类型转换

用途: 按转换后的类型分组统计

sql 复制代码 
-- 按电流整数值分组统计
SELECT 
  CAST(current AS INT) AS current_level,
  COUNT(*) AS cnt,
  AVG(voltage) AS avg_voltage
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
GROUP BY CAST(current AS INT)
ORDER BY current_level;

-- 按日期分组统计（时间戳转日期字符串）
SELECT 
  CAST(ts AS VARCHAR(10)) AS date,
  location,
  COUNT(*) AS record_count,
  AVG(current) AS avg_current
FROM meters
GROUP BY CAST(ts AS VARCHAR(10)), location
ORDER BY date DESC, location;

输出示例:

复制代码 
 current_level |   count   |      avg_voltage      |
======================================================
             9 |         1 |    221.000000000000000 |
            10 |         8 |    220.387500000000000 |
            11 |         6 |    220.116666666666674 |
            12 |         7 |    219.542857142857139 |
            13 |         2 |    218.325000000000017 |
            14 |         3 |    218.833333333333314 |
            15 |         3 |    220.366666666666674 |

    date    |  location   | record_count |     avg_current       |
=======================================================================
 2024-01-15 | California  |            7 |    11.014285714285715 |
 2024-01-15 | New York    |            7 |    12.028571428571429 |
 2024-01-15 | Texas       |            7 |    14.571428571428571 |

场景四: ORDER BY 子句中的类型转换

用途: 按转换后的值排序

sql 复制代码 
-- 按电压转换为 DECIMAL 后排序
SELECT 
  ts,
  location,
  voltage,
  CAST(voltage AS DECIMAL(5,2)) AS voltage_decimal
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
ORDER BY CAST(voltage AS DECIMAL(5,2)) DESC
LIMIT 10;

-- 按时间戳转换后的字符串排序
SELECT 
  CAST(ts AS VARCHAR(64)) AS time_str,
  location,
  current
FROM meters
WHERE location = 'California'
ORDER BY CAST(ts AS VARCHAR(64)) DESC
LIMIT 5;

输出示例:

复制代码 
           ts            |  location   |  voltage   | voltage_decimal |
===========================================================================
 2024-01-15 14:15:00.000 | New York    | 232.500000 |          232.50 |
 2024-01-15 14:20:00.000 | Texas       | 222.300000 |          222.30 |
 2024-01-15 14:00:00.000 | New York    | 221.500000 |          221.50 |
 2024-01-15 14:20:00.000 | California  | 221.200000 |          221.20 |
 2024-01-15 14:05:00.000 | New York    | 221.200000 |          221.20 |

场景五: 聚合函数中的类型转换

用途: 聚合计算前的类型准备

sql 复制代码 
-- 计算功率并控制精度
SELECT 
  location,
  AVG(CAST(current * voltage AS DECIMAL(10,2))) AS avg_power,
  MAX(CAST(current * voltage AS DECIMAL(10,2))) AS max_power,
  MIN(CAST(current * voltage AS DECIMAL(10,2))) AS min_power
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
GROUP BY location
ORDER BY avg_power DESC;

-- 统计电压范围分布
SELECT 
  CASE 
    WHEN CAST(voltage AS DECIMAL(5,1)) < 210.0 THEN 'Low'
    WHEN CAST(voltage AS DECIMAL(5,1)) <= 230.0 THEN 'Normal'
    ELSE 'High'
  END AS voltage_range,
  COUNT(*) AS `count`,
  AVG(current) AS avg_current
FROM meters
GROUP BY voltage_range
ORDER BY voltage_range;

输出示例:

复制代码 
  location   |      avg_power      |      max_power      |      min_power      |
===================================================================================
 Texas       |      3174.22        |      3449.65        |      2932.20        |
 New York    |      2646.58        |      2977.60        |      2514.25        |
 California  |      2403.00        |      2752.44        |      2141.64        |

 voltage_range |   count   |     avg_current       |
========================================================
 Low           |         2 |    12.400000000000000 |
 Normal        |        33 |    11.881818181818182 |
 High          |         0 |              NULL     |

场景六: 子查询中的类型转换

用途: 内层和外层查询的类型处理

sql 复制代码 
-- 内层查询转换类型，外层查询使用
SELECT 
  date,
  location,
  daily_avg
FROM (
  SELECT 
    CAST(ts AS VARCHAR(10)) AS date,
    location,
    AVG(CAST(current AS DECIMAL(10,2))) AS daily_avg
  FROM meters
  WHERE ts >= '2024-01-15 00:00:00'
  GROUP BY CAST(ts AS VARCHAR(10)), location
) AS daily_stats
WHERE daily_avg > 11.0
ORDER BY date DESC, daily_avg DESC;

-- 嵌套类型转换：统计结果转字符串
SELECT 
  location,
  CONCAT(CAST(max_current AS VARCHAR(20)), 'A') AS max_current_display
FROM (
  SELECT 
    location,
    MAX(CAST(current AS INT)) AS max_current
  FROM meters
  WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
  GROUP BY location
) AS location_max
ORDER BY max_current_display DESC;

输出示例:

复制代码 
    date    |  location   |      daily_avg        |
=======================================================
 2024-01-15 | Texas       |               14.57   |
 2024-01-15 | New York    |               12.03   |
 2024-01-15 | California  |               11.01   |

  location   | max_current_display |
======================================
 Texas       | 15A                 |
 New York    | 13A                 |
 California  | 12A                 |

场景七: CASE 表达式中的类型转换

用途: 条件分支中的类型统一

sql 复制代码 
-- 根据电压值返回不同状态描述
SELECT 
  ts,
  location,
  voltage,
  CASE 
    WHEN voltage < 210 THEN CONCAT(CAST('Low: ' AS VARCHAR(50)), CAST(voltage AS VARCHAR(20)))
    WHEN voltage > 230 THEN CONCAT(CAST('High: ' AS VARCHAR(50)), CAST(voltage AS VARCHAR(20)))
    ELSE CONCAT(CAST('Normal: ' AS VARCHAR(50)), CAST(voltage AS VARCHAR(20)))
  END AS voltage_status
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:10:00'
ORDER BY voltage
LIMIT 10;

-- 动态过载判断（布尔转换）
SELECT 
  location,
  CASE 
    WHEN CAST(AVG(current) AS INT) > 12 THEN CAST(1 AS BOOL)
    ELSE CAST(0 AS BOOL)
  END AS is_high_load
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:00:00'
GROUP BY location
ORDER BY is_high_load DESC, location;

输出示例:

复制代码 
           ts            |  location   |  voltage   |      voltage_status      |
======================================================================================
 2024-01-15 14:10:00.000 | New York    | 208.100000 | Low: 208.100000          |
 2024-01-15 14:00:00.000 | Texas       | 217.200000 | Normal: 217.200000       |
 2024-01-15 14:05:00.000 | Texas       | 217.800000 | Normal: 217.800000       |
 2024-01-15 14:25:00.000 | California  | 218.400000 | Normal: 218.400000       |
 2024-01-15 14:10:00.000 | Texas       | 218.500000 | Normal: 218.500000       |
 2024-01-15 14:15:00.000 | New York    | 232.500000 | High: 232.500000         |

  location   | is_high_load |
================================
 Texas       |         true |
 New York    |         true |
 California  |        false |

场景八: UNION 操作中的类型转换

用途: 合并不同表时统一列类型

sql 复制代码 
-- 创建一个存储整数电流的表用于演示
CREATE TABLE meters_int (
    ts TIMESTAMP,
    current INT,
    voltage INT,
    location VARCHAR(24)
);

INSERT INTO meters_int VALUES 
('2024-01-15 16:00:00.000', 10, 220, 'California'),
('2024-01-15 16:05:00.000', 11, 221, 'California');

-- 合并不同精度的数据
SELECT 
  CAST(ts AS VARCHAR(64)) AS time_str,
  location,
  CAST(current AS DECIMAL(10,2)) AS current,
  CAST(voltage AS DECIMAL(10,2)) AS voltage
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:30:00'
UNION ALL
SELECT 
  CAST(ts AS VARCHAR(64)) AS time_str,
  location,
  CAST(current AS DECIMAL(10,2)) AS current,
  CAST(voltage AS DECIMAL(10,2)) AS voltage
FROM meters_int
ORDER BY time_str DESC
LIMIT 10;

输出示例:

复制代码 
           time_str              |  location   |  current   |  voltage   |
=============================================================================
 2024-01-15 16:05:00.000         | California  |      11.00 |     221.00 |
 2024-01-15 16:00:00.000         | California  |      10.00 |     220.00 |
 2024-01-15 14:30:00.000         | Texas       |      14.50 |     220.20 |
 2024-01-15 14:30:00.000         | New York    |      11.70 |     220.80 |
 2024-01-15 14:30:00.000         | New York    |      12.30 |     220.80 |

场景九: 复杂计算表达式中的类型转换

用途: 多步计算中的类型控制

sql 复制代码 
-- 功率计算（精确控制精度）
SELECT 
  ts,
  location,
  current,
  voltage,
  CAST(
    CAST(current AS DECIMAL(10,3)) * CAST(voltage AS DECIMAL(10,3)) 
    AS DECIMAL(15,2)
  ) AS power_watts
FROM meters
WHERE ts >= '2024-01-15 14:20:00'
ORDER BY power_watts DESC
LIMIT 10;

输出示例:

复制代码 
           ts            |  location   |  current   |  voltage   | power_watts |
====================================================================================
 2024-01-15 14:20:00.000 | Texas       | 15.500000  | 222.300000 |     3445.65 |
 2024-01-15 14:25:00.000 | Texas       | 15.000000  | 219.800000 |     3297.00 |
 2024-01-15 14:30:00.000 | Texas       | 14.500000  | 220.200000 |     3192.90 |
 2024-01-15 14:20:00.000 | New York    | 13.200000  | 219.800000 |     2901.36 |
 2024-01-15 14:25:00.000 | California  | 12.600000  | 218.400000 |     2751.84 |

注意事项

  1. 精度损失: 从高精度类型转换到低精度类型可能导致精度损失

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(10.789 AS INT);  -- 结果: 10（截断，非四舍五入）

  2. 溢出处理: 数值类型转换时注意目标类型的取值范围

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(999999999999 AS INT);  -- 可能溢出

  3. 字符串截断: 转换为字符串时若长度不足会发生截断

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(123456789 AS VARCHAR(5));  -- 结果: '12345'

  4. 性能考虑: 频繁的类型转换会影响查询性能

    • 建议在数据写入时就使用合适的类型
    • 避免在大量数据的 WHERE 条件中使用 CAST
    • 对于经常需要转换的字段，考虑创建计算列

  5. NULL 值处理: NULL 值转换后仍为 NULL

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(NULL AS INT);  -- 结果: NULL

  6. 时区影响: TIMESTAMP 与字符串互转时受客户端时区设置影响

    sql 复制代码 
    -- 确保时间字符串包含时区信息
SELECT CAST('2024-01-15 14:30:00+08:00' AS TIMESTAMP);

  7. DECIMAL 溢出: DECIMAL 类型计算可能报溢出错误

    sql 复制代码 
    -- 注意 DECIMAL 的 precision 和 scale 限制
SELECT CAST(999999999999999999.99 AS DECIMAL(38,2));

  8. 字符串转数值: 无效字符串转为 0，不会报错

    sql 复制代码 
    SELECT CAST('abc' AS INT);  -- 结果: 0（静默转换）
SELECT CAST('123abc' AS INT);  -- 结果: 123（截断转换）

  9. 布尔值转换: 布尔值与数值转换的规则

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(true AS INT);   -- 结果: 1
SELECT CAST(false AS INT);  -- 结果: 0
SELECT CAST(1 AS BOOL);     -- 结果: true
SELECT CAST(0 AS BOOL);     -- 结果: false

  10. 时间戳精度: 转换时注意数据库的时间精度设置

    sql 复制代码 
    -- 毫秒精度数据库
SELECT CAST('2024-01-15 14:30:00.123456' AS TIMESTAMP);
-- 结果会截断到毫秒: 2024-01-15 14:30:00.123

相关函数

  • TO_CHAR: 将时间戳按指定格式转换为字符串，更灵活的格式控制
  • TO_TIMESTAMP: 将字符串按指定格式转换为时间戳，支持自定义格式
  • TO_UNIXTIMESTAMP: 将日期时间字符串转换为 Unix 时间戳
  • TO_ISO8601: 将时间戳转换为 ISO8601 格式字符串，标准化输出
  • TO_JSON: 将字符串常量转换为 JSON 类型

最佳实践

  1. 提前规划数据类型: 在建表时选择合适的数据类型，减少后续转换需求

  2. 批量转换: 在子查询中完成类型转换，避免重复计算

    sql 复制代码 
    -- 推荐
SELECT * FROM (
  SELECT CAST(current AS INT) AS current_int FROM meters
) WHERE current_int > 10;

-- 不推荐
SELECT * FROM meters 
WHERE CAST(current AS INT) > 10 AND CAST(current AS INT) < 15;

  3. 索引优化: 避免在索引列上使用 CAST，会导致索引失效

    sql 复制代码 
    -- 如果 ts 列有索引，以下查询无法使用索引
SELECT * FROM meters WHERE CAST(ts AS VARCHAR(10)) = '2024-01-15';

-- 推荐使用范围查询
SELECT * FROM meters 
WHERE ts >= '2024-01-15 00:00:00' AND ts < '2024-01-16 00:00:00';

  4. 明确长度: 转换为字符串类型时明确指定长度，避免默认值不足

    sql 复制代码 
    SELECT CAST(voltage AS VARCHAR(20)) FROM meters;  -- 明确指定长度

  5. 错误处理: 使用 CASE 表达式进行安全转换

    sql 复制代码 
    SELECT 
  CASE 
    WHEN current IS NULL THEN NULL
    WHEN current < 0 THEN 0
    ELSE CAST(current AS INT)
  END AS safe_current
FROM meters;

  6. 性能测试: 对于大数据量查询，测试 CAST 对性能的影响

    sql 复制代码 
    -- 使用 EXPLAIN 查看执行计划
EXPLAIN SELECT CAST(current AS INT) FROM meters WHERE ts > NOW - 1d;

关于 TDengine

TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。

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