华为云用户手册

to_json(anyelement) 描述：把参数转换为json。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 SELECT to_json('Fred said "Hi."'::text); to_json --------------------- "Fred said \"Hi.\"" (1 row) ——将列存表json_tbl_2转换为json postgres=# SELECT * FROM json_tbl_2; a | b ---+----- 1 | aaa 1 | bbb 2 | ccc 2 | ddd (4 rows) postgres=# SELECT to_json(t.*) FROM json_tbl_2 t; to_json ------------------- {"a":1,"b":"bbb"} {"a":2,"b":"ddd"} {"a":1,"b":"aaa"} {"a":2,"b":"ccc"} (4 rows)

json_object_keys(object-json) 描述：返回对象中顶层的所有键。 返回类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT json_object_keys('{"f1":"abc","f2":{"f3":"a", "f4":"b"}, "f1":"abcd"}'); json_object_keys ------------------ f1 f2 f1 (3 rows)

json_strip_nulls(json) 描述：所有具有空值的对象字段被忽略，其他值保持不变。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 SELECT json_strip_nulls('[{"f1":1,"f2":null},2,null,3]'); json_strip_nulls --------------------- [{"f1":1},2,null,3] (1 row)

json_array_elements_text(array-json) 描述：拆分数组，每一个元素返回一行。 返回类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT * FROM json_array_elements_text('[1,true,[1,[2,3]],null]'); value ----------- 1 true [1,[2,3]] (4 rows)

json_each_text(object-json) 描述：将对象的每个键值对拆分转换成一行两列。 返回类型：setof(key text, value text) 示例： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM json_each_text('{"f1":[1,2,3],"f2":{"f3":1},"f4":null}'); key | value -----+---------- f1 | [1,2,3] f2 | {"f3":1} f4 | (3 rows)

row_to_json(record [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的行。如果pretty_bool设置为true，将在第一级元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 SELECT row_to_json(row(1,'foo')); row_to_json --------------------- {"f1":1,"f2":"foo"} (1 row)

json_agg(any) 描述：将值聚集为json数组。 返回类型：array-json 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 SELECT * FROM classes; name | score -----+------- A | 2 A | 3 D | 5 D | (4 rows) SELECT name, json_agg(score) score FROM classes group by name order by name; name | score -----+----------------- A | [2, 3] D | [5, null] | [null] (3 rows)

json_build_object(VARIADIC "any") 描述：从可变参数列表中构建JSON对象。参数列表由交替的键和值组成。其入参必须为偶数个，两两一组组成键值对。注意键不可为null。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 SELECT json_build_object('foo',1,'bar',2); json_build_object ------------------------ {"foo" : 1, "bar" : 2} (1 row)

json_object(text[])、json_object(text[], text[]) 描述：从文本数组中构建JSON对象。 这是个重载函数，当入参为一个文本数组的时候，其数组长度必须为偶数，成员被当做交替出现的键/值对。两个文本数组的时候，第一个数组被视为键，第二个被视为值，两个数组长度必须相等。键不可为null。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 SELECT json_object('{a, 1, b, "def", c, 3.5}'); json_object --------------------------------------- {"a" : "1", "b" : "def", "c" : "3.5"} (1 row) SELECT json_object('{{a, 1},{b, "def"},{c, 3.5}}'); json_object --------------------------------------- {"a" : "1", "b" : "def", "c" : "3.5"} (1 row) SELECT json_object('{a,b,"a b c"}', '{a,1,1}'); json_object --------------------------------------- {"a" : "a", "b" : "1", "a b c" : "1"} (1 row)

json_object_agg(any, any) 描述：将值聚集为json对象。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 SELECT * FROM classes; name | score -----+------- A | 2 A | 3 D | 5 D | (4 rows) SELECT json_object_agg(name, score) FROM classes group by name order by name; json_object_agg ------------------------- { "A" : 2, "A" : 3 } { "D" : 5, "D" : null } (2 rows)

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设置为true，将在一维元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： 1 2 3 4 5 SELECT array_to_json('{{1,5},{99,100}}'::int[]); array_to_json ------------------ [[1,5],[99,100]] (1 row)

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。Fabric SQL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，Fabric SQL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。 Fabric SQL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 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Fabric SQL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。

修改表属性 通过ALTER TABLE语法的SET/UNSET TABLEPROPERTIES能力，可以对表的属性值进行修改。 示例： 1 2 ALTER TABLE iceberg_ext SET TABLEPROPERTIES ('write.metadata.delete-after-commit.enabled' = 'false'); ALTER TABLE iceberg_ext UNSET TABLEPROPERTIES ('write.metadata.delete-after-commit.enabled');

修改表中的列 通过ALTER TABLE语法的ADD COLUMNS, COLUMN RENAME TO, ALTER COLUMN, DROP COLUMNS能力，可以对表中的列进行增加、修改、删除等操作。 当前只支持修改普通列，不支持修改分区列。 示例： 1 2 3 4 ALTER TABLE iceberg_ext ADD COLUMNS ( newcol int COMMENT 'new col for audit' ); ALTER TABLE iceberg_ext COLUMN newcol RENAME TO auditcol; ALTER TABLE iceberg_ext ALTER COLUMN auditcol auditcol bigint COMMENT 'opeartor info'; ALTER TABLE iceberg_ext DROP COLUMNS (auditcol);

特殊值 Fabric SQL支持几个特殊值，在读取的时候将被转换成普通的日期/时间值，请参考表5。 表5 特殊值 输入字符串 适用类型 描述 epoch date，timestamp 1970-01-01 00:00:00+00 （Unix系统零时） infinity timestamp 比任何其他时间戳都晚 -infinity timestamp 比任何其他时间戳都早 now date，time，timestamp 当前事务的开始时间 today date，timestamp 今日午夜 tomorrow date，timestamp 明日午夜 yesterday date，timestamp 昨日午夜 allballs time 00:00:00.00 UTC

日期输入 日期和时间的输入几乎可以是任何合理的格式，包括ISO-8601格式、SQL-兼容格式、传统POSTGRES格式或者其它的形式。系统支持按照日、月、年的顺序自定义日期输入。如果把DateStyle参数设置为MDY就按照“月-日-年”解析，设置为DMY就按照“日-月-年”解析，设置为YMD就按照“年-月-日”解析。 日期的文本输入需要加单引号包围，语法如下： type [ ( p ) ] 'value' 可选的精度声明中的p是一个整数，表示在秒域中小数部分的位数。表2显示了date类型的输入方式。 表2 日期输入方式 例子 描述 1999-01-08 ISO 8601格式（建议格式），任何方式下都是1999年1月8号。 January 8, 1999 在任何datestyle输入模式下都无歧义。 1/8/1999 有歧义，在MDY模式下是一月八号，在DMY模式下是八月一号。 1/18/1999 MDY模式下是一月十八日，其它模式下被拒绝。 01/02/03 MDY模式下的2003年1月2日。 DMY模式下的2003年2月1日。 YMD模式下的2001年2月3日。 1999-Jan-08 任何模式下都是1月8日。 Jan-08-1999 任何模式下都是1月8日。 08-Jan-1999 任何模式下都是1月8日。 99-Jan-08 YMD模式下是1月8日，否则错误。 08-Jan-99 一月八日，除了在YMD模式下是错误的之外。 Jan-08-99 一月八日，除了在YMD模式下是错误的之外。 19990108 ISO 8601；任何模式下都是1999年1月8日。 990108 ISO 8601；任何模式下都是1999年1月8日。 1999.008 年和年里的第几天。 J2451187 儒略日。 January 8, 99 BC 公元前99年。 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 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 --创建表。 CREATE EXTERNAL TABLE date_style_t1(DAT_COL1 DATE) STORE AS orc; --插入数据。 INSERT INTO date_style_t1 VALUES(date '12-10-2010'); --查看数据。 SELECT * FROM date_style_t1; dat_col1 --------------------- 2010-12-10 00:00:00 (1 row) --查看日期格式。 SHOW datestyle; DateStyle ----------- ISO, MDY (1 row) --设置日期格式。 SET datestyle='YMD'; SET --插入数据。 INSERT INTO date_style_t1 VALUES(date '2010-12-11'); --查看数据。 SELECT * FROM date_style_t1; dat_col1 --------------------- 2010-12-10 2010-12-11 (2 rows) --删除表。 DROP TABLE date_style_t1 WITH DATA;

PGXC_GROUP PGXC_GROUP系统表存储节点组信息，在存算分离3.0版本中，每个逻辑集群节点组称为一个VW（Virtual Warehouse），而在存储KV层，每一个VW会和一个vgroup相对应。 表1 PGXC_GROUP字段 名称 类型 描述 group_name name 节点组名称。 in_redistribution "char" 是否需要重分布： n表示NodeGroup没有再进行重分布。 y表示NodeGroup是重分布过程中的源节点组。 t表示NodeGroup是重分布过程中的目的节点组。 s表示NodeGroup不需要重分布，重分布过程将跳过此节点组。 group_members oidvector_extend 节点组的节点OID列表。 group_buckets text 分布数据桶的集合。 is_installation boolean 是否安装子集群。 group_acl aclitem[] 访问权限。 group_kind "char" 节点组类型： i表示安装节点组，包含所有DN节点。 n表示普通非逻辑集群节点组。 v表示逻辑集群节点组。 e表示弹性集群节点组 r表示复制表节点组，只能用于创建复制表，可以包含一个或多个逻辑集群节点组。 group_ckpt_csn xid 节点组最近一次执行增量抽取的 CS N。 vgroup_id xid 节点组对应vgroup的ID标识。 vgroup_bucket_count oid 节点组对应vgroup的桶数目。 group_ckpt_time timestamp with time zone 节点组最近一次执行增量抽取的物理时间。 apply_kv_duration integer 节点组最近一次执行增量抽取中增量扫描耗时(单位为秒)。 ckpt_duration integer 节点组最近一次执行增量抽取中checkpoint耗时（单位为秒）。 父主题： 系统表

POSIX正则表达式 正则表达式是一个字符序列，它是定义一个串集合 （一个正则集）的缩写。 如果一个串是正则表达式描述的正则集中的一员时， 那么就说这个串匹配该正则表达式。 POSIX正则表达式提供了比LIKE和SIMILAR TO操作符更强大的含义。表2列出了所有可用于POSIX正则表达式模式匹配的操作符。 表2 正则表达式匹配操作符 操作符 描述 例子 ~ 匹配正则表达式，大小写敏感 'thomas' ~ '.*thomas.*' ~* 匹配正则表达式，大小写不敏感 'thomas' ~* '.*Thomas.*' ！~ 不匹配正则表达式，大小写敏感 'thomas' !~ '.*Thomas.*' ！~* 不匹配正则表达式，大小写不敏感 'thomas' !~* '.*vadim.*' 匹配规则 与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数 POSIX正则表达式支持下面函数。 substring(string from pattern)函数提供了抽取一个匹配POSIX正则表达式模式的子串的方法。 regexp_replace(string, pattern, replacement [,flags ])函数提供了将匹配POSIX正则表达式模式的子串替换为新文本的功能。 regexp_matches(string text, pattern text [, flags text])函数返回一个文本数组，该数组由匹配一个POSIX正则表达式模式得到的所有被捕获子串构成。 regexp_split_to_table(string text, pattern text [, flags text])函数把一个POSIX正则表达式模式当作一个定界符来分离一个串。 regexp_split_to_array(string text, pattern text [, flags text ])和regexp_split_to_table类似，是一个正则表达式分离函数，不过它的结果以一个text数组的形式返回。 正则表达式分离函数会忽略零长度的匹配，这种匹配发生在串的开头或结尾或者正好发生在前一个匹配之后。这和正则表达式匹配的严格定义是相悖的，后者由regexp_matches实现，但是通常前者是实际中最常用的行为。 示例 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' ~ 'Abc' AS RESULT; result -------- f (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' ~* 'Abc' AS RESULT; result -------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' !~ 'Abc' AS RESULT; result -------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc'!~* 'Abc' AS RESULT; result -------- f (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' ~ '^a' AS RESULT; result -------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' ~ '(b|d)'AS RESULT; result -------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' ~ '^(b|c)'AS RESULT; result -------- f (1 row) 虽然大部分的正则表达式搜索都能很快地执行，但是正则表达式仍可能被人为地控制，通过任意长的时间和任意量的内存进行处理。不建议从非安全模式来源接受正则表达式搜索模式，如果必须这样做，建议加上语句超时限制。使用SIMILAR TO模式的搜索具有同样的安全性危险， 因为SIMILAR TO提供了很多和POSIX-风格正则表达式相同的能力。LIKE搜索比其他两种选项简单得多，因此在接受非安全模式来源搜索时要更安全些。

LIKE 判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式字符串。如果字符串与提供的模式匹配，则LIKE表达式返回为真（NOT LIKE表达式返回假），否则返回为假（NOT LIKE表达式返回真）。 匹配规则 此操作符只有在它的模式匹配整个串的时候才能成功。如果要匹配在串内任何位置的序列，该模式必须以百分号开头和结尾。 下划线 （_）代表（匹配）任何单个字符； 百分号（%）代表任意串的通配符。 要匹配文本里的下划线（_）或者百分号（%），在提供的模式里相应字符必须前导逃逸字符。逃逸字符的作用是禁用元字符的特殊含义，缺省的逃逸字符是反斜线，也可以用ESCAPE子句指定一个不同的逃逸字符。 要匹配逃逸字符本身，需写两个逃逸字符。例如要写一个包含反斜线的模式常量，那就要在SQL语句里写两个反斜线。 参数standard_conforming_strings设置为off时，在文串常量中写的任何反斜线都需要被双写。因此写一个匹配单个反斜线的模式实际上要在语句里写四个反斜线。可通过用ESCAPE选择一个不同的逃逸字符来避免这种情况，这样反斜线就不再是LIKE的特殊字符了。但仍然是字符文本分析器的特殊字符，所以还是需要两个反斜线。也可通过写ESCAPE ''的方式不选择逃逸字符，这样可以有效地禁用逃逸机制，但是没有办法关闭下划线和百分号在模式中的特殊含义。 关键字ILIKE可以用于替换LIKE，区别是LIKE大小写敏感，ILIKE大小写不敏感。 操作符~~等效于LIKE，操作符~~*等效于ILIKE。 示例 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' LIKE 'abc' AS RESULT; result ----------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' LIKE 'a%' AS RESULT; result ----------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' LIKE '_b_' AS RESULT; result ----------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' LIKE 'c' AS RESULT; result ----------- f (1 row)

SIMILAR TO SIMILAR TO操作符根据自己的模式判断是否匹配给定串而返回真或者假。它和LIKE非常类似，只不过它使用SQL标准定义的正则表达式理解模式。 匹配规则 和LIKE一样，SIMILAR TO操作符只有在它的模式匹配整个串的时候才返回真。如果要匹配在串内任何位置的序列，该模式必须以百分号开头和结尾。 下划线 （_）代表（匹配）任何单个字符； 百分号（%）代表任意串的通配符。 SIMILAR TO也支持下面这些从POSIX正则表达式借用的模式匹配元字符。 表1 模式匹配元字符 元字符 含义 | 表示选择（两个候选之一）。 * 表示重复前面的项零次或更多次。 + 表示重复前面的项一次或更多次。 ? 表示重复前面的项零次或一次。 {m} 表示重复前面的项刚好m次。 {m,} 表示重复前面的项m次或更多次。 {m,n} 表示重复前面的项至少m次并且不超过n次。 () 把多个项组合成一个逻辑项。 [...] 声明一个字符类，就像POSIX正则表达式一样。 前导逃逸字符可以禁止所有这些元字符的特殊含义。逃逸字符的使用规则和LIKE一样。 注意事项 如果SIMILAR TO正则表达式重复匹配字符数量非常庞大，由于受递归大小限制，执行语句会失败并报错invalid regular expression: regular expression is too complex，可尝试调大GUC参数max_stack_depth。 正则表达式函数 支持使用函数substring(string from pattern for escape)截取匹配SQL正则表达式的子字符串。 示例 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' SIMILAR TO 'abc' AS RESULT; result ----------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' SIMILAR TO 'a' AS RESULT; result ----------- f (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' SIMILAR TO '%(b|d)%' AS RESULT; result ----------- t (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT 'abc' SIMILAR TO '(b|c)%' AS RESULT; result ----------- f (1 row)

fabricsql_query_history() 描述：用于查看连接CN中历史执行近一百条SQL的相关信息，默认仅保存执行时间超过60s的SQL信息，可通过GUC参数resource_track_duration更改监控语句的最小执行时间。 其中actor_name, actor_id, actor_ip列用于描述该SQL执行时的actor分布信息，以数组形式展示。 返回值类型：record 函数返回信息如下：

unix_timestamp([timestamp with time zone]) 描述：获取从'1970-01-01 00:00:00'UTC到入参时间经历的秒数。无入参时，指定为当前时间。 返回值类型：bigint（无入参）/numeric（有入参） 示例： 1 2 3 4 5 SELECT unix_timestamp(); unix_timestamp ---------------- 1693906219 (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT unix_timestamp('2018-09-08 12:11:13+06'); unix_timestamp ---------------- 1536387073.000000 (1 row)

last_day(d) 描述：用于计算时间点d本月最后一天的时间。 ORA和TD兼容模式下，返回值类型为timestamp。 MySQL兼容模式下，返回值类型为date。 示例： 1 2 3 4 5 select last_day(to_date('2017-01-01', 'YYYY-MM-DD')) AS cal_result; cal_result --------------------- 2017-01-31 00:00:00 (1 row)

from_unixtime(unix_timestamp[,format]) 描述：格式串缺省时，将unix时间戳转换为日期时间类型输出。格式串指定时，将unix时间戳转换为指定格式的字符串输出。 返回值类型：timestamp（格式串缺省）/ text（格式串指定） 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT from_unixtime(875996580); from_unixtime --------------------- 1997-10-04 20:23:00 (1 row) SELECT from_unixtime(875996580, '%Y %D %M %h:%i:%s'); from_unixtime --------------------------- 1997 5th October 04:23:00 (1 row)

transaction_timestamp() 描述：当前日期及时间，与current_timestamp等效。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 SELECT transaction_timestamp(); transaction_timestamp ------------------------------- 2017-09-01 17:05:13.534454+08 (1 row)

add_months(d,n) 描述：用于计算时间点d再加上n个月的时间。 返回值类型：timestamp 示例： 1 2 3 4 5 SELECT add_months(to_date('2017-5-29', 'yyyy-mm-dd'), 11) FROM dual; add_months --------------------- 2018-04-29 (1 row)

next_day(x,y) 描述：用于计算x时间开始的下一个星期y的时间。 ORA和TD兼容模式下，返回值类型为timestamp。 MySQL兼容模式下，返回值类型为date。 示例： 1 2 3 4 5 select next_day(timestamp '2017-05-25 00:00:00','Sunday')AS cal_result; cal_result --------------------- 2017-05-28 00:00:00 (1 row)

statement_timestamp() 描述：当前日期及时间。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 SELECT statement_timestamp(); statement_timestamp ------------------------------- 2017-09-01 17:04:39.119267+08 (1 row)

isfinite(timestamp) 描述：测试判断是否为有限时间。 返回值类型：boolean 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT isfinite(timestamp '2001-02-16 21:28:30'); isfinite ---------- t (1 row) SELECT isfinite(timestamp 'infinity'); isfinite ---------- f (1 row)

now([fsp]) 描述：当前事务开始的日期及时间，参数确定微秒输出精度，缺省时为6。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 SELECT now(); now ------------------------------- 2017-09-01 17:03:42.549426+08 (1 row) 1 2 3 4 5 SELECT now(3); now ---------------------------- 2021-09-08 10:59:00.427+08 (1 row)