条件表达式函数 coalesce(expr1, expr2, ..., exprn) 描述： 返回参数列表中第一个非NULL的参数值。 COALESCE(expr1, expr2) 等价于CASE WHEN expr1 IS NOT NULL THEN expr1 ELSE expr2 END。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT coalesce(NULL,'hello'); coalesce ---------- hello (1 row) 备注： 如果表达式列表中的所有表达式都等于NULL，则本函数返回NULL。 它常用于在显示数据时用缺省值替换NULL。 和CASE表达式一样，COALESCE不会计算不需要用来判断结果的参数；即在第一个非空参数右边的参数不会被计算。 decode(base_expr, compare1, value1, Compare2,value2, … default) 描述：把base_expr与后面的每个compare(n) 进行比较，如果匹配返回相应的value(n)。如果没有发生匹配，则返回default。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT decode('A','A',1,'B',2,0); case ------ 1 (1 row) 备注： 不支持对xml数据类型的操作 nullif(expr1, expr2) 描述：当且仅当expr1和expr2相等时，NULLIF才返回NULL，否则它返回expr1。 nullif(expr1, expr2) 逻辑上等价于CASE WHEN expr1 = expr2 THEN NULL ELSE expr1 END。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT nullif('hello','world'); nullif -------- hello (1 row) 备注： 不支持对xml数据类型的操作。 如果两个参数的数据类型不同，则： 若两种数据类型之间存在隐式转换，则以其中优先级较高的数据类型为基准将另一个参数隐式转换成该类型，转换成功则进行计算，转换失败则返回错误。如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT nullif('1234'::VARCHAR,123::INT4); nullif -------- 1234 (1 row) 1 2 gaussdb=# SELECT nullif('1234'::VARCHAR,'2012-12-24'::DATE); ERROR: invalid input syntax for type timestamp: "1234" 若两种数据类型之间不存在隐式转换，则返回错误。如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT nullif(TRUE::BOOLEAN,'2012-12-24'::DATE); ERROR: operator does not exist: boolean = timestamp without time zone LINE 1: SELECT nullif(TRUE::BOOLEAN,'2012-12-24'::DATE) FROM sys_dummy; ^ HINT: No operator matches the given name and argument type(s). You might need to add explicit type casts. nvl( expr1 , expr2 ) 描述： 如果expr1为NULL则返回expr2。 如果expr1非NULL，则返回expr1。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT nvl('hello','world'); nvl ------- hello (1 row) 备注：参数expr1和expr2可以为任意类型，当NVL的两个参数不属于同类型时，看第二个参数是否可以向第一个参数进行隐式转换。如果可以则返回第一个参数类型，否则返回错误。 nvl2( expr1 , expr2，expr3 ) 描述： 如果expr1为NULL，则返回expr3。 如果expr1非NULL，则返回expr2。 此函数在参数a_format_version值为10c和a_format_dev_version值为s1的情况下有效。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT nvl2('hello','world','other'); case ------- world (1 row) 备注：参数expr2和expr3可以为任意类型， 当NVL2的后面两个参数不属于同类型时，看expr3参数是否可以向expr2参数进行隐式转换，如果不能隐式转换，会返回错误。如果第一个参数是数值类型，函数在将本参数和其他参数都转换为numeric类型，然后进行比较，对于不能转换的，提示出错信息；第一个参数是其他类型的，函数将其他参数都转换为第一个参数的类型进行比较，对于不能转换的，提示出错信息。 greatest(expr1 [, ...]) 描述：获取并返回参数列表中值最大的表达式的值。 返回值类型： 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT greatest(1*2,2-3,4-1); greatest ---------- 3 (1 row) 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT greatest('HARRY', 'HARRIOT', 'HAROLD'); greatest ---------- HARRY (1 row) 备注： 不支持对xml数据类型的操作。 此函数在参数a_format_version值为10c和a_format_dev_version值为s1的情况下： 如果参数中有任意一个参数的值为null，函数返回null。 如果第一个参数是数值类型，函数将第一个参数和其他参数都转换为numeric类型，然后进行比较，对于不能转换的，提示出错信息；第一个参数是其他类型的，函数将其他参数都转换为第一个参数的类型进行比较，对于不能转换的，提示出错信息。 least(expr1 [, ...]) 描述：获取并返回参数列表中值最小的表达式的值。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT least(1*2,2-3,4-1); least ------- -1 (1 row) 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT least('HARRY','HARRIOT','HAROLD'); least -------- HAROLD (1 row) 备注： 不支持对xml数据类型的操作。 此函数在参数a_format_version值为10c和a_format_dev_version值为s1的情况下： 如果参数中有任意一个参数的值为null，函数返回null。 如果第一个参数是数值类型，函数将第一个参数和其他参数都转换为numeric类型，然后进行比较，对于不能转换的，提示出错信息；第一个参数是其他类型的，函数将其他参数都转换为第一个参数的类型进行比较，对于不能转换的，提示出错信息。 EMPTY_BLOB() 描述：使用EMPTY_BLOB在INSERT或UPDATE语句中初始化一个BLOB变量，取值为NULL。 返回值类型：BLOB 示例： 1 2 3 4 5 6 --新建表 gaussdb=# CREATE TABLE blob_tb(b blob,id int); --插入数据 gaussdb=# INSERT INTO blob_tb VALUES (empty_blob(),1); --删除表 gaussdb=# DROP TABLE blob_tb; 备注：使用DBE_LOB.GET_LENGTH求得的长度为0。 EMPTY_CLOB() 描述：使用EMPTY_CLOB在INSERT或UPDATE语句中初始化一个CLOB变量，取值为空。 此函数在参数a_format_version值为10c和a_format_dev_version值为s1的情况下有效。 返回值类型：CLOB 示例： 1 2 3 4 5 6 --新建表 gaussdb=# CREATE TABLE clob_tb(c clob,id int); --插入数据 gaussdb=# INSERT INTO clob_tb VALUES (empty_clob(),1); --删除表 gaussdb=# DROP TABLE clob_tb; 备注：使用DBE_LOB.GET_LENGTH求得的长度为0。 lnnvl(condition) 描述：lnnvl用于某个查询语句的where子句中，如果条件为true就返回false，如果条件为unknown或者false，就返回true。 condition：必须为逻辑表达式，但不能用于复合条件如and，or或者between。 返回类型：bool 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 --新建表 gaussdb=# CREATE TABLE student_demo (name VARCHAR2(20), grade NUMBER(10,2)); CREATE TABLE --插入数据 gaussdb=# INSERT INTO student_demo VALUES ('name0',0); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO student_demo VALUES ('name1',1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO student_demo VALUES ('name2',2); INSERT 0 1 --调用lnnvl gaussdb=# SELECT * FROM student_demo WHERE LNNVL(name = 'name1'); name | grade -------+------- name0 | 0.00 name2 | 2.00 (2 rows) --删除表 gaussdb=# drop table student_demo; DROP TABLE 此函数在参数a_format_version值为10c和a_format_dev_version值为s2的情况下生效。

废弃函数 由于版本升级，HLL（HyperLogLog）有一些旧的函数废弃，用户可以用类似的函数进行替代。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema version。旧版本schema version是常值1，用来进行hll字段的头部校验，重构后的hll在头部增加字段“HLL”进行校验，schema version不再使用。 hll_regwidth(hll) 描述：查看hll数据结构中桶的位数大小。旧版本桶的位数regwidth取值1~5，会存在较大的误差，也限制了基数估计上限。 重构后regwidth为固定值6，不再使用regwidth变量。 hll_expthresh(hll) 描述：得到当前hll中expthresh大小。采用hll_log2explicit(hll)替代类似功能。 hll_sparseon(hll) 描述：是否启用Sparse模式。采用hll_log2sparse(hll)替代类似功能，0表示关闭Sparse模式。

内置函数 HLL（HyperLogLog）有一系列内置函数用于内部对数据进行处理，一般情况下用户不需要熟知这些函数的使用，具体如表1所示。 表1 内置函数 函数名称 功能描述 hll_in 以string格式接收hll数据。 hll_out 以string格式发送hll数据。 hll_recv 以bytea格式接收hll数据。 hll_send 以bytea格式发送hll数据。 hll_trans_in 以string格式接收hll_trans_type数据。 hll_trans_out 以string格式发送hll_trans_type数据。 hll_trans_recv 以bytea形式接收hll_trans_type数据。 hll_trans_send 以bytea形式发送hll_trans_type数据。 hll_typmod_in 接收typmod类型数据。 hll_typmod_out 发送typmod类型数据。 hll_hashval_in 接收hll_hashval类型数据。 hll_hashval_out 发送hll_hashval类型数据。 hll_add_trans0 类似于hll_add所提供的功能，初始化时无指定入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans1 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定一个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans2 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定两个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans3 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定三个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans4 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定四个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_union_trans 类似hll_union所提供的功能，在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_union_collect 类似于hll_union所提供的功能，在聚合运算第二阶段DN上使用，汇总各个DN上的结果。 hll_pack 在聚合运算第三阶段DN上使用，把自定义hll_trans_type类型最后转换成hll类型。 hll 用于hll类型转换成hll类型，根据输入参数会设定指定参数。 hll_hashval 用于bigint类型转换成hll_hashval类型。 hll_hashval_int4 用于int4类型转换成hll_hashval类型。

聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 --准备数据 gaussdb=# CREATE TABLE t_id(id int); gaussdb=# INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1,500)); gaussdb=# CREATE TABLE t_data(a int, c text); gaussdb=# INSERT INTO t_data SELECT mod(id,2), id FROM t_id; --创建表并指定列为hll gaussdb=# CREATE TABLE t_a_c_hll(a int, c hll); --根据a列group by对数据分组，把各组数据加到hll中 gaussdb=# INSERT INTO t_a_c_hll SELECT a, hll_add_agg(hll_hash_text(c)) FROM t_data GROUP BY a; --得到每组数据中hll的Distinct值 gaussdb=# SELECT a, #c AS cardinality FROM t_a_c_hll ORDER BY a; a | cardinality ---+------------------ 0 | 247.862354346299 1 | 250.908710610377 (2 rows) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中， 并指定参数log2m，取值范围是10到16。若输入-1或者NULL，则采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), 12)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 497.965240179228 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中，依次指定参数log2m、log2explicit。 log2explicit取值范围是0到12，0表示直接跳过Explicit模式。该参数可以用来设置Explicit模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2explicit后切换为Sparse模式或者Full模式。若输入-1或者NULL，则log2explicit采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 1)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中， 依次指定参数log2m、log2explicit、log2sparse。log2sparse取值范围是0到14，0表示直接跳过Sparse模式。该参数可以用来设置Sparse模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2sparse后切换为Full模式。若输入-1或者NULL，则log2sparse采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 6, 10)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse, int32 duplicatecheck) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中, 依次制定参数log2m、log2explicit、log2sparse、duplicatecheck，duplicatecheck取值范围是0或者1，表示是否开启该模式，默认情况下该模式会关闭。若输入-1或者NULL，则duplicatecheck采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 6, 10, -1)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_union_agg(hll) 描述：将多个hll类型数据union成一个hll。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 --将各组中的hll数据union成一个hll，并计算distinct值。 gaussdb=# SELECT #hll_union_agg(c) AS cardinality FROM t_a_c_hll; cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) --删除表 gaussdb=# DROP TABLE t_id; gaussdb=# DROP TABLE t_data; gaussdb=# DROP TABLE t_a_c_hll; 注意：当两个或者多个hll数据结构做union的时候，必须要保证其中每一个hll里面的精度参数一样，否则将不可以进行union。同样的约束也适用于函数hll_union(hll,hll)。

功能函数 hll_empty() 描述：创建一个空的hll。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_empty(); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000002b05000000000000000000000000000000000000 (1 row) hll_empty(int32 log2m) 描述：创建空的hll并指定参数log2m，取值范围是10到16。若输入-1，则采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT hll_empty(10); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000002b04000000000000000000000000000000000000 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_empty(-1); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000002b05000000000000000000000000000000000000 (1 row) hll_empty(int32 log2m, int32 log2explicit) 描述：创建空的hll并依次指定参数log2m、log2explicit。log2explicit取值范围是0到12，0表示直接跳过Explicit模式。该参数可以用来设置Explicit模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2explicit后切换为Sparse模式或者Full模式。若输入-1，则log2explicit采用内置默认值。 返回值类型: hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT hll_empty(10, 4); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000001304000000000000000000000000000000000000 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_empty(10, -1); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000002b04000000000000000000000000000000000000 (1 row) hll_empty(int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse) 描述：创建空的hll并依次指定参数log2m、log2explicit、log2sparse。log2sparse取值范围是0到14，0表示直接跳过Sparse模式。该参数可以用来设置Sparse模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2sparse后切换为Full模式。若输入-1，则log2sparse采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT hll_empty(10, 4, 8); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000001204000000000000000000000000000000000000 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_empty(10, 4, -1); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000001304000000000000000000000000000000000000 (1 row) hll_empty(int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse, int32 duplicatecheck) 描述：创建空的hll并依次指定参数log2m、log2explicit、log2sparse、duplicatecheck。duplicatecheck取0或者1，表示是否开启该模式，默认情况下该模式会关闭。若输入-1，则duplicatecheck采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT hll_empty(10, 4, 8, 0); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000001204000000000000000000000000000000000000 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_empty(10, 4, 8, -1); hll_empty ------------------------------------------------------------ \x484c4c00000000001204000000000000000000000000000000000000 (1 row) hll_add(hll, hll_hashval) 描述：把hll_hashval加入到hll中。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(1)); hll_add ---------------------------------------------------------------------------- \x484c4c08000002002b0900000000000000f03f3e2921ff133fbaed3e2921ff133fbaed00 (1 row) hll_add_rev(hll_hashval, hll) 描述：把hll_hashval加入到hll中，和hll_add功能一样，只是参数位置进行了交换。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_add_rev(hll_hash_integer(1), hll_empty()); hll_add_rev ---------------------------------------------------------------------------- \x484c4c08000002002b0900000000000000f03f3e2921ff133fbaed3e2921ff133fbaed00 (1 row) hll_eq(hll, hll) 描述：比较两个hll是否相等。 返回值类型：bool 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_eq(hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(1)), hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(2))); hll_eq -------- f (1 row) hll_ne(hll, hll) 描述：比较两个hll是否不相等。 返回值类型：bool 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_ne(hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(1)), hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(2))); hll_ne -------- t (1 row) hll_cardinality(hll) 描述：计算hll的distinct值。 返回值类型：int 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_empty() || hll_hash_integer(1)); hll_cardinality ----------------- 1 (1 row) hll_union(hll, hll) 描述：把两个hll数据结构union成一个。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_union(hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(1)), hll_add(hll_empty(), hll_hash_integer(2))); hll_union -------------------------------------------------------------------------------------------- \x484c4c10002000002b090000000000000000400000000000000000b3ccc49320cca1ae3e2921ff133fbaed00 (1 row)

日志函数 hll主要存在三种模式Explicit、Sparse、Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。 hll_print(hll) 描述：打印hll的一些debug参数信息。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_print(hll_empty()); hll_print ------------------------------------------------------------------------------- type=1(HLL_EMPTY), log2m=14, log2explicit=10, log2sparse=12, duplicatecheck=0 (1 row) hll_type(hll) 描述：查看当前hll的类型。返回值具体含义如下：返回值0，表示HLL_UNINIT，未初始化的hll对象；返回值1，表示HLL_EMPTY，hll空对象；返回值2，表示HLL_EXPLICIT，Explicit模式的hll对象；返回值3，表示HLL_SPARSE，Sparse模式的hll对象；返回值4，表示HLL_FULL，Full模式的hll对象；返回值5，表示HLL_UNDEFINED，不合法的hll对象。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_type(hll_empty()); hll_type ---------- 1 (1 row) hll_log2m(hll) 描述：查看当前hll数据结构中的log2m数值，log2m是分桶数的对数值，此值会影响最后hll计算distinct误差率，误差率计算公式为±1.04/√(2 ^ log2m)。当显式指定log2m的取值为10-16之间时，hll会设置分桶数为2log2m。当显示指定log2explicit为-1时，会采用内置默认值。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 gaussdb=# SELECT hll_log2m(hll_empty()); hll_log2m ----------- 14 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2m(hll_empty(10)); hll_log2m ----------- 10 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2m(hll_empty(-1)); hll_log2m ----------- 14 (1 row) hll_log2explicit(hll) 描述：查看当前hll数据结构中的log2explicit数值。hll通常会由Explicit模式到Sparse模式再到Full模式，这个过程称为promotion hierarchy策略。可以通过调整log2explicit值的大小改变策略，比如log2explicit为0的时候就会跳过Explicit模式而直接进入Sparse模式。当显式指定log2explicit的取值为1-12之间时，hll会在数据段长度超过2log2explicit时转为Sparse模式。当显示指定log2explicit为-1时，会采用内置默认值。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 gaussdb=# SELECT hll_log2explicit(hll_empty()); hll_log2explicit ------------------ 10 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2explicit(hll_empty(12, 8)); hll_log2explicit ------------------ 8 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2explicit(hll_empty(12, -1)); hll_log2explicit ------------------ 10 (1 row) hll_log2sparse(hll) 描述：查看当前hll数据结构中的log2sparse数值。hll通常会由Explicit模式到Sparse模式再到Full模式，这个过程称为promotion hierarchy策略。可以通过调整log2sparse值的大小改变策略，比如log2sparse为0的时候就会跳过Sparse模式而直接进入Full模式。当显式指定Sparse的取值为1-14之间时，hll会在数据段长度超过2log2sparse时转为Full模式。当显示指定log2sparse为-1时，会采用内置默认值。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 gaussdb=# SELECT hll_log2sparse(hll_empty()); hll_log2sparse ---------------- 12 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2sparse(hll_empty(12, 8, 10)); hll_log2sparse ---------------- 10 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_log2sparse(hll_empty(12, 8, -1)); hll_log2sparse ---------------- 12 (1 row) hll_duplicatecheck(hll) 描述：是否启用duplicatecheck，0是关闭，1是开启。默认关闭，对于有较多重复值出现的情况，可以开启以提高效率。当显示指定duplicatecheck为-1时，会采用内置默认值。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 gaussdb=# SELECT hll_duplicatecheck(hll_empty()); hll_duplicatecheck -------------------- 0 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_duplicatecheck(hll_empty(12, 8, 10, 1)); hll_duplicatecheck -------------------- 1 (1 row) gaussdb=# SELECT hll_duplicatecheck(hll_empty(12, 8, 10, -1)); hll_duplicatecheck -------------------- 0 (1 row)

date_part date_part函数是在传统的Ingres函数的基础上制作的（该函数等效于SQL标准函数extract）： date_part('field', source) 这里的field参数必须是一个字符串，而不是一个名称。有效的field与extract一样，详细信息请参见EXTRACT。 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT date_part('day', TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 16 (1 row) 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT date_part('hour', INTERVAL '4 hours 3 minutes'); date_part ----------- 4 (1 row)

EXTRACT EXTRACT(field FROM source) extract函数从日期或时间的数值里抽取子域，比如年、小时等。source必须是一个timestamp、time或interval类型的值表达式（类型为date的表达式转换为timestamp，因此也可以用）。field是一个标识符或者字符串，它指定从源数据中抽取的域。extract函数返回类型为double precision的数值。field的取值范围如下所示。 century 世纪。 第一个世纪从0001-01-01 00:00:00 AD开始。这个定义适用于所有使用阳历的国家。没有0世纪，直接从公元前1世纪到公元1世纪。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(CENTURY FROM TIMESTAMP '2000-12-16 12:21:13'); date_part ----------- 20 (1 row) day 如果source为timestamp，表示月份里的日期（1-31）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(DAY FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 16 (1 row) 如果source为interval，表示天数。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(DAY FROM INTERVAL '40 days 1 minute'); date_part ----------- 40 (1 row) decade 年份除以10。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(DECADE FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 200 (1 row) dow 每周的星期几，星期天（0）到星期六（6）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(DOW FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 5 (1 row) doy 一年的第几天（1~365/366）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(DOY FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 47 (1 row) epoch 如果source为timestamp with time zone，表示自1970-01-01 00:00:00-00 UTC以来的秒数（结果可能是负数）； 如果source为date和timestamp，表示自1970-01-01 00:00:00-00当地时间以来的秒数； 如果source为interval，表示时间间隔的总秒数。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(EPOCH FROM TIMESTAMP WITH TIME ZONE '2001-02-16 20:38:40.12-08'); date_part -------------- 982384720.12 (1 row) 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(EPOCH FROM INTERVAL '5 days 3 hours'); date_part ----------- 442800 (1 row) 将epoch值转换为时间戳的方法。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT TIMESTAMP WITH TIME ZONE 'epoch' + 982384720.12 * INTERVAL '1 second' AS RESULT; result --------------------------- 2001-02-17 12:38:40.12+08 (1 row) hour 小时域（0-23）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(HOUR FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 20 (1 row) isodow 一周的第几天（1-7）。 星期一为1，星期天为7。 除了星期天外，都与dow相同。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(ISODOW FROM TIMESTAMP '2001-02-18 20:38:40'); date_part ----------- 7 (1 row) isoyear 日期中的ISO 8601标准年（不适用于间隔）。 每个带有星期一开始的周中包含1月4日的ISO年，所以在年初的1月或12月下旬的ISO年可能会不同于阳历的年。详细信息请参见后续的week描述。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 gaussdb=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-01'); date_part ----------- 2005 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(WEEK FROM TIMESTAMP '2006-01-01 00:00:40'); date_part ----------- 52 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-02'); date_part ----------- 2006 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(WEEK FROM TIMESTAMP '2006-01-02 00:00:40'); date_part ----------- 1 (1 row) microseconds 秒域（包括小数部分）乘以1,000,000。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MICROSECONDS FROM TIME '17:12:28.5'); date_part ----------- 28500000 (1 row) millennium 千年。 20世纪（19xx年）里面的年份在第二个千年里。第三个千年从2001年1月1日零时开始。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MILLENNIUM FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 3 (1 row) milliseconds 秒域（包括小数部分）乘以1000。请注意它包括完整的秒。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MILLISECONDS FROM TIME '17:12:28.5'); date_part ----------- 28500 (1 row) minute 分钟域（0-59）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MINUTE FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 38 (1 row) month 如果source为timestamp，表示一年里的月份数（1-12）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MONTH FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 2 (1 row) 如果source为interval，表示月的数目，然后对12取模（0-11）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(MONTH FROM INTERVAL '2 years 13 months'); date_part ----------- 1 (1 row) quarter 该天所在的该年的季度（1-4）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(QUARTER FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 1 (1 row) second 秒域，包括小数部分（0-59）。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(SECOND FROM TIME '17:12:28.5'); date_part ----------- 28.5 (1 row) timezone 与UTC的时区偏移量，单位为秒。正数对应UTC东边的时区，负数对应UTC西边的时区。 timezone_hour 时区偏移量的小时部分。 timezone_minute 时区偏移量的分钟部分。 week 该天在所在的年份里是第几周。ISO 8601定义一年的第一周包含该年的一月四日（ISO-8601 的周从星期一开始）。换句话说，一年的第一个星期四在第一周。 在ISO定义里，一月的头几天可能是前一年的第52或者第53周，十二月的后几天可能是下一年第一周。比如，2006-01-01是2005年的第52周，而2006-01-02是2006年的第1周。建议isoyear字段和week一起使用以得到一致的结果。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 gaussdb=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-01'); date_part ----------- 2005 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(WEEK FROM TIMESTAMP '2006-01-01 00:00:40'); date_part ----------- 52 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-02'); date_part ----------- 2006 (1 row) gaussdb=# SELECT EXTRACT(WEEK FROM TIMESTAMP '2006-01-02 00:00:40'); date_part ----------- 1 (1 row) year 年份域。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 2001 (1 row)

时间日期操作符 时间日期操作符如表1所示。 要尽量避免在查询中使用 'now'::date, 'now'::timestamp,'now'::timestamptz字符串常量强转以及text_date('now')的类似表达式来获取数据库当前时间或者将当前时间值作为函数入参场景，在这些场景下，优化器会提前算出常量时间，造成查询结果不正确。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE b='now'::date; QUERY PLAN ----------------------------------------------------- Seq Scan on t1 (cost=0.00..13.60 rows=1 width=310) Filter: ((b)::text = '2024-11-09 15:07:56'::text) (2 rows) gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE b=text_date('now'); QUERY PLAN ----------------------------------------------------- Seq Scan on t1 (cost=0.00..13.60 rows=1 width=310) Filter: ((b)::text = '2024-11-09'::text) (2 rows) 推荐使用now(), currenttimestamp()函数作为获取数据库当前时间的方法。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE b=now(); QUERY PLAN ----------------------------------------------------- Seq Scan on t1 (cost=0.00..14.80 rows=1 width=310) Filter: ((b)::text = (now())::text) (2 rows) gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE b=text_date(now()); QUERY PLAN ---------------------------------------------------------- Seq Scan on t1 (cost=0.00..16.00 rows=1 width=310) Filter: ((b)::text = (text_date((now())::text))::text) (2 rows) 用户在使用时间和日期操作符时，对应的操作数请使用明确的类型前缀修饰，以确保数据库在解析操作数的时候能够与用户预期一致，不会产生用户非预期的结果。 比如下面示例没有明确数据类型就会出现异常错误。 1 2 3 4 5 6 7 gaussdb=# SELECT date '2001-10-01' - '7' AS RESULT; ERROR: GAUSS-10416: invalid input syntax for type timestamp: "7" SQLSTATE: 22007 LINE 1: SELECT date '2001-10-01' - '7' AS RESULT; ^ CONTEXT: referenced column: result

TIMESTAMPDIFF TIMESTAMPDIFF(unit , timestamp_expr1, timestamp_expr2) 描述：timestampdiff函数计算两个时间之间(timestamp_expr2-timestamp_expr1)的差值，并以unit形式返回结果。等效于timestamp_diff(text, timestamp, timestamp)。 参数：timestamp_expr1、timestamp_expr2为时间类型表达式、text、datetime、date或time等类型。unit表示的是两个日期差的单位。 返回值类型：bigint 该函数仅在MySQL模式数据库中有效。 timestampdiff在sql_compatibility = 'MYSQL'，且参数b_format_version值为5.7、b_format_dev_version值为s1时，调用的函数实际上注册为b_timestampdiff；在MySQL模式数据库中且未开启guc参数时，调用的函数注册为timestamp_diff，可以用“\df b_timestampdiff”等指令查询函数详细入参与返回值。 year 年份。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, '2018-01-01', '2020-01-01'); timestamp_diff ---------------- 2 (1 row)

SEQUENCE函数 序列函数为用户从序列对象中获取后续的序列值提供了简单的多用户安全的方法。 nextval(regclass) 描述：递增序列并返回新值。 为了避免从同一个序列获取值的并发事务被阻塞， nextval操作不会回滚；即一旦值抓取， 就认为它已经被用过，并且不会再被返回。 即使该操作处于事务中，当事务之后中断，或者如果调用查询结束不使用该值，也是如此。这种情况将在指定值的顺序中留下未使用的“空洞”。 因此， GaussDB 序列对象不能用于获得“无间隙”序列。 如果nextval被下推到DN上时，各个DN会自动连接GTM，请求next values值，例如（INSERT INTO t1 SELECT xxx，t1某一列需要调用nextval函数），由于GTM上有最大连接数为8192的限制，而这类下推语句会导致消耗过多的GTM连接数，因此对于这类语句的并发数目限制为7000（其它语句需要占用部分连接）/集群DN数目。 返回类型：numeric nextval函数有两种调用方式（其中第二种调用方式兼容ORA的语法，目前不支持Sequence命名中有特殊字符"."的情况），如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 gaussdb=# CREATE SEQUENCE seqDemo; --示例1： gaussdb=# SELECT nextval('seqDemo'); nextval --------- 1 (1 row) --示例2： gaussdb=# SELECT seqDemo.nextval; nextval --------- 2 (1 row) gaussdb=# DROP SEQUENCE seqDemo; currval(regclass) 描述：返回当前会话里最近一次nextval返回的数值。如果当前会话还没有调用过指定的sequence的nextval，那么调用currval将会报错。需要注意的是，这个函数在默认情况下是不支持的，需要通过设置enable_beta_features为true之后，才能使用这个函数。同时在设置enable_beta_features为true之后，nextval()函数将不支持下推。 返回类型：numeric currval函数有两种调用方式（其中第二种调用方式兼容ORA的语法，目前不支持Sequence命名中有特殊字符"."的情况），如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 gaussdb=# CREATE SEQUENCE seq1; gaussdb=# SELECT nextval('seq1'); gaussdb=# SET enable_beta_features = true; --示例1： gaussdb=# SELECT currval('seq1'); currval --------- 1 (1 row) --示例2： gaussdb=# SELECT seq1.currval seq1; seq1 ------ 1 (1 row) gaussdb=# DROP SEQUENCE seq1; gaussdb=# SET enable_beta_features = false; lastval() 描述：返回当前会话里最近一次nextval返回的数值。这个函数等效于currval，只是它不用序列名为参数，它抓取当前会话里面最近一次nextval使用的序列。如果当前会话还没有调用过nextval，那么调用lastval将会报错。 需要注意的是，这个函数在默认情况下是不支持的，需要通过设置enable_beta_features或者lastval_supported为true之后，才能使用这个函数。同时这种情况下，nextval()函数将不支持下推。 返回类型：numeric 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 gaussdb=# CREATE SEQUENCE seq1; gaussdb=# SELECT nextval('seq1'); gaussdb=# SET enable_beta_features = true; gaussdb=# SELECT lastval(); lastval --------- 1 (1 row) gaussdb=# DROP SEQUENCE seq1; gaussdb=# SET enable_beta_features = false; setval(regclass, bigint) 描述：设置序列的当前数值。 返回类型：numeric 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 gaussdb=# CREATE SEQUENCE seqDemo; gaussdb=# SELECT nextval('seqDemo'); gaussdb=# SELECT setval('seqDemo',3); setval -------- 3 (1 row) gaussdb=# DROP SEQUENCE seqDemo; setval(regclass, numeric, Boolean) 描述：设置序列的当前数值以及is_called标志。 返回类型：numeric 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 gaussdb=# CREATE SEQUENCE seqDemo; gaussdb=# SELECT nextval('seqDemo'); gaussdb=# SELECT setval('seqDemo',5,true); setval -------- 5 (1 row) gaussdb=# DROP SEQUENCE seqDemo; Setval后当前会话及GTM上会立刻生效，但如果其他会话有缓存的序列值，只能等到缓存值用尽才能感知Setval的作用。所以为了避免序列值冲突，setval要谨慎使用。 因为序列是非事务的，setval造成的改变不会由于事务的回滚而撤销。 pg_sequence_last_value(sequence_oid oid, OUT cache_value int16, OUT last_value int16) 描述：获取指定sequence的参数，包含缓存值、当前值。 返回类型：int16，int16 父主题： 函数和操作符

JSON/JSONB支持的函数 array\_to\_json\(anyarray \[, pretty\_bool\]\) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty\_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： openGauss=# SELECT array_to_json('{{1,5},{99,100}}'::int[]); array_to_json ------------------ [[1,5],[99,100]] (1 row) row\_to\_json\(record \[, pretty\_bool\]\) 描述：返回JSON类型的行。如果pretty\_bool为true，将在第一级元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： openGauss=# SELECT row_to_json(row(1,'foo')); row_to_json --------------------- {"f1":1,"f2":"foo"} (1 row)

JSON/JSONB支持的函数 array\_to\_json\(anyarray \[, pretty\_bool\]\) 描述：返回JSON类型的数组。一个多维数组成为一个JSON数组的数组。如果pretty\_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： openGauss=# SELECT array_to_json('{{1,5},{99,100}}'::int[]); array_to_json ------------------ [[1,5],[99,100]] (1 row) row\_to\_json\(record \[, pretty\_bool\]\) 描述：返回JSON类型的行。如果pretty\_bool为true，将在第一级元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： openGauss=# SELECT row_to_json(row(1,'foo')); row_to_json --------------------- {"f1":1,"f2":"foo"} (1 row)

|| 描述：将两个tsquery类型的词汇进行“或”操作 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT 'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery AS RESULT; result --------------------------- ( 'fat' | 'rat' ) | 'cat' (1 row) SELECT 'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector AS RESULT; result --------------------------- 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4 (1 row)

pg_xlogdump (start_lsn, end_lsn) 描述：可以在CN或者DN上执行，根据起始和终止lsn解析xlog文件。该函数仅8.3.0及以上集群版本支持。 入参：start_lsn，表示设定的起始LSN号；end_lsn，表示设定的终止LSN号。无需保证起始LSN号是一条xlog的起始位置，会从起始LSN号后第一条有效的xlog开始解析。 返回值类型：record 返回信息如下： 字段名称 类型 含义 node_name text 节点名称。 start_lsn text 设定的起始LSN。 end_lsn text 设定的终止LSN。 startlsn text xlog起始lsn。 endlsn text xlog终止lsn。 prelsn text 前一条xlog起始lsn。 xid xid xlog事务id号。 datalen int4 xlog数据长度，单位为byte。 totallen int4 xlog长度，单位为byte。 type text xlog类型。 desc text xlog内容。 blkref text xlog关联的relfilenode。 由于不同xlog类型xlogdescribe字段的长度不一致，pg_xlogdump()函数会对该字段进行裁剪，仅保留前64个字节。 可以找到目标xlog后结合pg_xlog_display_one_lsn()函数查看完整xlog内容。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 SELECT * FROM pg_xlogdump('0/101EF70','0/101F590'); node_name | startlsn | endlsn | prelsn | xlog_tid | datalen | totallen | xlogtype | xlogdescribe | blkref -----------+-----------+-----------+-----------+----------+---------+----------+----------+-----------------------+---------------------------------------------- datanode1 | 0/101EF70 | 0/101EFC0 | 0/101EF18 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101EFC0 | 0/101F018 | 0/101EF70 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 2 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F018 | 0/101F068 | 0/101EFC0 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F068 | 0/101F0B8 | 0/101F018 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 2 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F0B8 | 0/101F110 | 0/101F068 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 3 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F110 | 0/101F160 | 0/101F0B8 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F160 | 0/101F1B0 | 0/101F110 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 3 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F1B0 | 0/101F208 | 0/101F160 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 4 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F208 | 0/101F258 | 0/101F1B0 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F258 | 0/101F2A8 | 0/101F208 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 4 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F2A8 | 0/101F300 | 0/101F258 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 5 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F300 | 0/101F350 | 0/101F2A8 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F350 | 0/101F3A0 | 0/101F300 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 5 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F3A0 | 0/101F3F8 | 0/101F350 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 6 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F3F8 | 0/101F448 | 0/101F3A0 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F448 | 0/101F498 | 0/101F3F8 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 5 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F498 | 0/101F4F0 | 0/101F448 | 6 | 3 | 88 | Heap | insert: off 7 flags 0 | blkrel #0: rel 1663/1/2608, fork main, blk 0 datanode1 | 0/101F4F0 | 0/101F540 | 0/101F498 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 1 | blkrel #0: rel 1663/1/2673, fork main, blk 1 datanode1 | 0/101F540 | 0/101F590 | 0/101F4F0 | 6 | 2 | 80 | Btree | insert leaf: off 6 | blkrel #0: rel 1663/1/2674, fork main, blk 1 (19 rows)