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示例 示例1：圆整函数参数类型解析。只有一个round函数有两个参数（第一个是numeric，第二个是integer）。所以下面的查询自动把第一个类型为integer的参数转换成numeric类型。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT round(4, 4); round -------- 4.0000 (1 row) 实际上它被分析器转换成： 1 openGauss=# SELECT round(CAST (4 AS numeric), 4); 因为带小数点的数值常量初始时被赋予numeric类型，因此下面的查询将不需要类型转换，并且可能会略微高效一些： 1 openGauss=# SELECT round(4.0, 4); 示例2：子字符串函数类型解析。有好几个substr函数，其中一个接受text和integer类型。如果用一个未声明类型的字符串常量调用它，系统将选择接受string类型范畴的首选类型（也就是text类型）的候选函数。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT substr('1234', 3); substr -------- 34 (1 row) 如果该字符串声明为varchar类型，就像从表中取出来的数据一样，分析器将试着将其转换成text类型： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT substr(varchar '1234', 3); substr -------- 34 (1 row) 被分析器转换后实际上变成： 1 openGauss=# SELECT substr(CAST (varchar '1234' AS text), 3); 分析器从pg_cast表中了解到text和varchar是二进制兼容的，意思是说一个可以传递给接受另一个的函数而不需要做任何物理转换。因此，在这种情况下，实际上没有做任何类型转换。 而且，如果以integer为参数调用函数，分析器将试图将其转换成text类型： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT substr(1234, 3); substr -------- 34 (1 row) 被分析器转换后实际上变成： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT substr(CAST (1234 AS text), 3); substr -------- 34 (1 row)
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函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一个，则用之。如果输入的实参类型都是unknown类型，则不会找到匹配的函数。 如果未找到完全匹配，请查看该函数是否为一个特殊的类型转换函数。 寻找最优匹配。 抛弃那些输入类型不匹配并且也不能隐式转换成匹配的候选函数。unknown文本在这种情况下可以转换成任何东西。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选函数，保留那些输入类型匹配最准确的。此时，域被看作和它们的基本类型相同。如果没有一个函数能准确匹配，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选函数，保留那些需要类型转换时接受首选类型位置最多的函数。如果没有接受首选类型的函数，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 如果有任何输入参数是unknown类型，检查剩余的候选函数对应参数位置的类型范畴。在每一个能够接受字符串类型范畴的位置使用string类型（这种对字符串的偏爱是合适的，因为unknown文本确实像字符串）。另外，如果所有剩下的候选函数都接受相同的类型范畴，则选择该类型范畴，否则抛出一个错误（因为在没有更多线索的条件下无法做出正确的选择）。现在抛弃不接受选定的类型范畴的候选函数，然后，如果任意候选函数在那个范畴接受一个首选类型，则抛弃那些在该参数位置接受非首选类型的候选函数。如果没有一个候选符合这些测试则保留所有候选。如果只有一个候选函数符合，则使用它；否则，继续下一步。 如果同时有unknown和已知类型的参数，并且所有已知类型的参数有相同的类型，假设unknown参数也是这种类型，检查哪个候选函数可以在unknown参数位置接受这种类型。如果正好一个候选符合，那么使用它。否则，产生一个错误。
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背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。 GaussDB 提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例，下面查询： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。
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示例 character存储类型转换。对一个目标列定义为character(20)的语句，下面的语句显示存储值的长度正确： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 openGauss=# CREATE SCHEMA tpcds; openGauss=# CREATE TABLE tpcds.value_storage_t1 ( VS_COL1 CHARACTER(20) )DISTRIBUTE BY HASH (VS_COL1); openGauss=# INSERT INTO tpcds.value_storage_t1 VALUES('abcdef'); openGauss=# SELECT VS_COL1, octet_length(VS_COL1) FROM tpcds.value_storage_t1; vs_col1 | octet_length ----------------------+-------------- abcdef | 20 (1 row) ) openGauss=# DROP TABLE tpcds.value_storage_t1; openGauss=# DROP SCHEMA tpcds; 这里真正发生的事情是两个unknown文本缺省解析成text，这样就允许||操作符解析成text连接。然后操作符的text结果转换成bpchar("空白填充的字符型"， character类型内部名称)以匹配目标字段类型。不过，从text到bpchar的转换是二进制兼容的，这样的转换是隐含的并且实际上不做任何函数调用。最后，在系统表里找到长度转换函数bpchar(bpchar, integer, Boolean) 并且应用于该操作符的结果和存储的字段长。这个类型相关的函数执行所需的长度检查和额外的空白填充。
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值存储数据类型解析 查找与目标字段准确的匹配。 试着将表达式直接转换成目标类型。如果已知这两种类型之间存在一个已注册的转换函数，那么直接调用该转换函数即可。如果表达式是一个未知类型文本，该文本字符串的内容将交给目标类型的输入转换过程。 检查目标类型是否有长度转换。长度转换是一个从某类型到自身的转换。如果在pg_cast表里面找到一个，那么在存储到目标字段之前先在表达式上应用。这样的转换函数总是接受一个额外的类型为integer的参数，它接收目标字段的atttypmod值（实际上是其声明长度，atttypmod的解释随不同的数据类型而不同），并且它可能接受一个Boolean类型的第三个参数，表示转换是显式的还是隐式的。转换函数负责施加那些长度相关的语义，比如长度检查或者截断。
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背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例，下面查询： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。
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背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。 XML类型数据不支持隐式类型转换，包括字符串和XML类型之间的隐式转换。
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函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一个，则用之。如果输入的实参类型都是unknown类型，则不会找到匹配的函数。 如果未找到完全匹配，请查看该函数是否为一个特殊的类型转换函数。 寻找最优匹配。 抛弃那些输入类型不匹配并且也不能隐式转换成匹配的候选函数。unknown文本在这种情况下可以转换成任何东西。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选函数，保留那些输入类型匹配最准确的。此时，域被看作和它们的基本类型相同。如果没有一个函数能准确匹配，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选函数，保留那些需要类型转换时接受首选类型位置最多的函数。如果没有接受首选类型的函数，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 如果有任何输入参数是unknown类型，检查剩余的候选函数对应参数位置的类型范畴。在每一个能够接受字符串类型范畴的位置使用string类型（这种对字符串的偏爱是合适的，因为unknown文本确实像字符串）。另外，如果所有剩下的候选函数都接受相同的类型范畴，则选择该类型范畴，否则抛出一个错误（因为在没有更多线索的条件下无法做出正确的选择）。现在抛弃不接受选定的类型范畴的候选函数，然后，如果任意候选函数在那个范畴接受一个首选类型，则抛弃那些在该参数位置接受非首选类型的候选函数。如果没有一个候选符合这些测试则保留所有候选。如果只有一个候选函数符合，则使用它；否则，继续下一步。 如果同时有unknown和已知类型的参数，并且所有已知类型的参数有相同的类型，假设unknown参数也是这种类型，检查哪个候选函数可以在unknown参数位置接受这种类型。如果正好一个候选符合，那么使用它。否则，产生一个错误。
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示例 示例1：圆整函数参数类型解析。只有一个round函数有两个参数（第一个是numeric，第二个是integer）。所以下面的查询自动把第一个类型为integer的参数转换成numeric类型。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT round(4, 4); round -------- 4.0000 (1 row) 实际上它被分析器转换成： 1 gaussdb=# SELECT round(CAST (4 AS numeric), 4); 因为带小数点的数值常量初始时被赋予numeric类型，因此下面的查询将不需要类型转换，并且可能会略微高效一些： 1 gaussdb=# SELECT round(4.0, 4); 示例2：子字符串函数类型解析。有好几个substr函数，其中一个接受text和integer类型。如果用一个未声明类型的字符串常量调用它，系统将选择接受string类型范畴的首选类型（也就是text类型）的候选函数。 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT substr('1234', 3); substr -------- 34 (1 row) 如果该字符串声明为varchar类型，就像从表中取出来的数据一样，分析器将试着将其转换成text类型： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT substr(varchar '1234', 3); substr -------- 34 (1 row) 被分析器转换后实际上变成： 1 gaussdb=# SELECT substr(CAST (varchar '1234' AS text), 3); 分析器从pg_cast表中了解到text和varchar是二进制兼容的，意思是说一个可以传递给接受另一个的函数而不需要做任何物理转换。因此，在这种情况下，实际上没有做任何类型转换。 而且，如果以integer为参数调用函数，分析器将试图将其转换成text类型： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT substr(1234, 3); substr -------- 34 (1 row) 被分析器转换后实际上变成： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT substr(CAST (1234 AS text), 3); substr -------- 34 (1 row)
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示例 示例1：Union中的待定类型解析。这里，unknown类型文本'b'将被解析成text类型。 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# SELECT text 'a' AS "text" UNION SELECT 'b'; text ------ a b (2 rows) 示例2：简单Union中的类型解析。文本1.2的类型为numeric，而且integer类型的1可以隐含地转换为numeric，因此使用这个类型。 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# SELECT 1.2 AS "numeric" UNION SELECT 1; numeric --------- 1 1.2 (2 rows) 示例3：转置Union中的类型解析。这里，因为类型real不能被隐含转换成integer，但是integer可以隐含转换成real，那么联合的结果类型将是real。 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# SELECT 1 AS "real" UNION SELECT CAST('2.2' AS REAL); real ------ 1 2.2 (2 rows) 示例4：TD模式下，coalesce参数输入int和varchar类型，那么解析成varchar类型。A模式下会报错。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 --在A模式下，创建A兼容模式的数据库a_1。 gaussdb=# CREATE DATABASE a_1 dbcompatibility = 'A'; --切换数据库为a_1。 gaussdb=# \c a_1 --创建表t1。 a_1=# CREATE TABLE t1(a int, b varchar(10)); --查看coalesce参数输入int和varchar类型的查询语句的执行计划。 a_1=# EXPLAIN SELECT coalesce(a, b) FROM t1; ERROR: COALESCE types integer and character varying cannot be matched LINE 1: EXPLAIN SELECT coalesce(a, b) FROM t1; ^ CONTEXT: referenced column: coalesce --删除表。 a_1=# DROP TABLE t1; --切换数据库为testdb。 a_1=# \c testdb --在TD模式下，创建TD兼容模式的数据库td_1。 gaussdb=# CREATE DATABASE td_1 dbcompatibility = 'C'; --切换数据库为td_1。 gaussdb=# \c td_1 --创建表t2。 td_1=# CREATE TABLE t2(a int, b varchar(10)); --查看coalesce参数输入int和varchar类型的查询语句的执行计划。 td_1=# EXPLAIN VERBOSE select coalesce(a, b) from t2; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------- Data Node Scan (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) Output: (COALESCE((t2.a)::character varying, t2.b)) Node/s: All dbnodes Remote query: SELECT COALESCE(a::character varying, b) AS "coalesce" FROM public.t2 (4 rows) --删除表。 td_1=# DROP TABLE t2; --切换数据库为testdb。 td_1=# \c testdb --删除A和TD模式的数据库。 gaussdb=# DROP DATABASE a_1; gaussdb=# DROP DATABASE td_1; 示例5：ORA模式下，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。 --在ORA模式下，创建ORA兼容模式的数据库ora_1。 gaussdb=# CREATE DATABASE ora_1 dbcompatibility = 'A'; --切换数据库为ora_1。 gaussdb=# \c ora_1 --开启Decode兼容性参数。 set sql_beta_feature='a_style_coerce'; --创建表t1。 ora_1=# CREATE TABLE t1(c_int int, c_float8 float8, c_char char(10), c_text text, c_date date); --插入数据。 ora_1=# INSERT INTO t1 VALUES(1, 2, '3', '4', date '12-10-2010'); --result1类型为char，defresult类型为text，text精度更高，返回值的类型由char更新为text。 ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_char, c_text) AS result, pg_typeof(result) FROM t1; result | pg_typeof --------+----------- 4 | text (1 row) --result1类型为int，属于数值类型范畴，返回值的类型置为numeric。 ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_int, c_float8) AS result, pg_typeof(result) FROM t1; result | pg_typeof --------+----------- 2 | numeric (1 row) --不存在defresult数据类型向result1数据类型之间的隐式转换，报错处理。 ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_int, c_date) FROM t1; ERROR: CASE types integer and timestamp without time zone cannot be matched LINE 1: SELECT decode(1, 2, c_int, c_date) FROM t1; ^ CONTEXT: referenced column: c_date --关闭Decode兼容性参数。 set sql_beta_feature='none'; --删除表。 ora_1=# DROP TABLE t1; DROP TABLE --切换数据库为testdb。 ora_1=# \c testdb --删除ORA模式的数据库。 gaussdb=# DROP DATABASE ora_1; DROP DATABASE
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UNION，CASE和相关构造解析 如果所有输入都是相同的类型，并且不是unknown类型，那么解析成这种类型。 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型（字符串类型范畴的首选类型）。否则，忽略unknown输入。 如果输入不属于同一个类型范畴，则失败。（unknown类型除外） 如果输入类型是同一个类型范畴，则选择该类型范畴的首选类型。（例外：union操作会选择第一个分支的类型作为所选类型。） 系统表pg_type中typcategory表示数据类型范畴，typispreferred表示是否是typcategory分类中的首选类型。 把所有输入转换为所选的类型（对于字符串保持原有长度）。如果从给定的输入到所选的类型没有隐式转换则失败。 若输入中含json、txid_snapshot、sys_refcursor或几何类型，则不能进行union。
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对于case和coalesce，在TD兼容模式下的处理 如果所有输入都是相同的类型，并且不是unknown类型，那么解析成这种类型。 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型。 如果输入字符串（包括unknown，unknown当text来处理）和数字类型，那么解析成字符串类型，如果是其他不同的类型范畴，则报错。 如果输入类型是同一个类型范畴，则选择该类型的优先级较高的类型。 把所有输入转换为所选的类型。如果从给定的输入到所选的类型没有隐式转换则失败。
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背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建立在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。 XML类型数据不支持隐式类型转换，包括字符串和XML类型之间的隐式转换。
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背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换决不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。 XML类型数据不支持隐式类型转换，包括字符串和XML类型之间的隐式转换。
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TD兼容模式下，空串转换为数值类型的处理 TD数据库不同于Oracle，Oracle将空串当做NULL进行处理，TD在将空串转换为数值类型的时候，默认将空串转换为0进行处理，因此查询空串会查询到数值为0的数据。同样地，在TD兼容模式下，字符串转换数值的过程中，也会将空串默认转换为相应数值类型的0值进行处理。除此之外，' - '、' + '、' '这些字符串也都会在TD兼容模式下默认转换为0进行处理，但是小数点字符串' . '会报错。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 create table t1(no int,col varchar); insert into t1 values(1,''); insert into t1 values(2,null); select * from t1 where col is null; no | col ----+----- 2 | (1 row) select * from t1 where col=''; no | col ----+----- 1 | (1 row) MySQL兼容模式下对空串转换为数值类型的处理和TD兼容模式相同。
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