参考指南

原文链接： https://calcite.apache.org/docs/reference.html

该页面描述了 Calcite 的默认 SQL 解析器识别的 SQL 方言。

语法

SQL 语法采用了 BNF 风格。

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statement:
      setStatement
  |   resetStatement
  |   explain
  |   describe
  |   insert
  |   update
  |   merge
  |   delete
  |   query

statementList:
      statement [ ';' statement ]* [ ';' ]

setStatement:
      [ ALTER { SYSTEM | SESSION } ] SET identifier '=' expression

resetStatement:
      [ ALTER { SYSTEM | SESSION } ] RESET identifier
  |   [ ALTER { SYSTEM | SESSION } ] RESET ALL

explain:
      EXPLAIN PLAN
      [ WITH




    
 TYPE | WITH IMPLEMENTATION | WITHOUT IMPLEMENTATION ]
      [ EXCLUDING ATTRIBUTES | INCLUDING [ ALL ] ATTRIBUTES ]
      [ AS JSON | AS XML | AS DOT ]
      FOR { query | insert | update | merge | delete }

describe:
      DESCRIBE DATABASE databaseName
  |   DESCRIBE CATALOG [ databaseName . ] catalogName
  |   DESCRIBE SCHEMA [ [ databaseName . ] catalogName ] . schemaName
  |   DESCRIBE [ TABLE ] [ [ [ databaseName . ] catalogName . ] schemaName . ] tableName [ columnName ]
  |   DESCRIBE [ STATEMENT ] { query | insert | update | merge | delete }

insert:
      { INSERT | UPSERT } INTO tablePrimary
      [ '(' column [, column ]* ')' ]
      query

update:
      UPDATE tablePrimary
      SET assign [, assign ]*
      [ WHERE booleanExpression ]

assign:
      identifier '=' expression

merge:
      MERGE INTO tablePrimary [ [ AS ] alias ]
      USING tablePrimary
      ON booleanExpression
      [ WHEN MATCHED THEN UPDATE SET assign [, assign ]* ]
      [ WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES '(' value [ , value ]* ')' ]

delete:
      DELETE FROM tablePrimary [ [ AS ] alias ]
      [ WHERE booleanExpression ]

query:
      values
  |   WITH [ RECURSIVE ] withItem [ , withItem ]* query
  |   {
          select
      |   selectWithoutFrom
      |   query UNION [ ALL | DISTINCT ] query
      |   query EXCEPT [ ALL | DISTINCT ] query
      |   query MINUS [ ALL | DISTINCT ] query
      |   query INTERSECT [ ALL | DISTINCT ] query
      }
      [ ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ]
      [ LIMIT [ start, ] { count | ALL } ]
      [ OFFSET start { ROW | ROWS } ]
      [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ]

withItem:
      name
      [ '(' column [, column ]* ')' ]
      AS '(' query ')'

orderItem:
      expression [ ASC | DESC ] [ NULLS FIRST | NULLS LAST ]

select:
      SELECT [ hintComment ] [ STREAM ] [ ALL | DISTINCT ]
          { * | projectItem [, projectItem ]* }
      FROM tableExpression
      [ WHERE booleanExpression ]
      [ GROUP BY [ ALL | DISTINCT ] { groupItem [, groupItem ]* } ]
      [ HAVING booleanExpression ]
      [ WINDOW windowName AS windowSpec [, windowName AS windowSpec ]* ]
      [ QUALIFY booleanExpression ]

selectWithoutFrom:
      SELECT [ ALL | DISTINCT ]
          { * | projectItem [, projectItem ]* }

projectItem:
      expression [ [ AS ] columnAlias ]
  |   tableAlias . *

tableExpression:
      tableReference [, tableReference ]*
  |   tableExpression [ NATURAL ] [ { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] ] JOIN tableExpression [ joinCondition ]
  |   tableExpression CROSS JOIN tableExpression
  |   tableExpression [ CROSS | OUTER ] APPLY tableExpression

joinCondition:
      ON booleanExpression
  |   USING '(' column [, column ]* ')'

tableReference:
      tablePrimary
      [ FOR SYSTEM_TIME AS OF expression ]
      [ pivot ]
      [ unpivot ]
      [ matchRecognize ]
      [ [ AS ] alias [ '(' columnAlias [, columnAlias ]* ')' ] ]

tablePrimary:
      [ [ catalogName . ] schemaName . ] tableName
      '(' TABLE [ [ catalogName . ] schemaName . ] tableName ')'
  |   tablePrimary [ hintComment ] [ EXTEND ] '(' columnDecl [, columnDecl ]* ')'
  |   [ LATERAL ] '(' query ')'
  |   UNNEST '(' expression ')' [ WITH ORDINALITY ]
  |   [ LATERAL ] TABLE '(' [ SPECIFIC ] functionName '(' expression [, expression ]* ')' ')'

columnDecl:
      column type [ NOT NULL ]

hint:
      hintName
  |   hintName '(' hintOptions ')'

hintOptions:
      hintKVOption [, hintKVOption ]*
  |   optionName [, optionName ]*
  |   optionValue [, optionValue ]*

hintKVOption:
      optionName '=' stringLiteral
  |   stringLiteral '=' stringLiteral

optionValue:
      stringLiteral
  |   numericLiteral

columnOrList:
      column
  |   '(' column [, column ]* ')'

exprOrList:
      expr
  |   '(' expr [, expr ]* ')'

pivot:
      PIVOT '('
      pivotAgg [, pivotAgg ]*
      FOR pivotList
      IN '(' pivotExpr [, pivotExpr ]* ')'
      ')'

pivotAgg:
      agg '(' [ ALL | DISTINCT ] value [, value ]* ')'
      [ [ AS ] alias ]

pivotList:
      columnOrList

pivotExpr:
      exprOrList [ [ AS ] alias ]

unpivot:
      UNPIVOT [ INCLUDING NULLS | EXCLUDING NULLS ] '('
      unpivotMeasureList
      FOR unpivotAxisList
      IN '(' unpivotValue [, unpivotValue ]* ')'
      ')'

unpivotMeasureList:
      columnOrList

unpivotAxisList:
      columnOrList

unpivotValue:
      column [ AS literal ]
  |   '(' column [, column ]* ')' [ AS '(' literal [, literal ]* ')' ]

values:
      { VALUES | VALUE } expression [, expression ]*

groupItem:
      expression
  |   '(' ')'
  |   '(' expression [, expression ]* ')'
  |   CUBE '(' expression [, expression ]* ')'
  |   ROLLUP '(' expression [, expression ]* ')'
  |   GROUPING SETS




    
 '(' groupItem [, groupItem ]* ')'

window:
      windowName
  |   windowSpec

windowSpec:
      '('
      [ windowName ]
      [ ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ]
      [ PARTITION BY expression [, expression ]* ]
      [
          RANGE numericOrIntervalExpression { PRECEDING | FOLLOWING }
      |   ROWS numericExpression { PRECEDING | FOLLOWING }
      ]
      ')'

在 insert 中，如果 INSERT 或 UPSERT 语句未指定目标列列表，则查询必须具有与目标表相同的列数，某些 一致性级别 除外。

在 merge 中，至少必须存在 WHEN MATCHED 和 WHEN NOT MATCHED 子句之一。

tablePrimary 只能在某些 一致性级别 中包含 EXTEND 子句；在这些相同的一致性级别中，insert 中的任何列都可以由 columnDecl 替换，这与将其包含在 EXTEND 子句中具有类似的效果。

在 orderItem 中，如果 expression 是正整数 n，则表示 SELECT 子句中的第 n 项。

在查询中， count 和 start 可以分别是无符号整数字面量或值为整数的动态参数。

聚合查询是在 SELECT 子句中包含 GROUP BY 或 HAVING 子句，或包含聚合函数的查询。在聚合查询的 SELECT、HAVING 和 ORDER BY 子句中，所有表达式必须是当前组内的常量（即：由 GROUP BY 子句定义的分组常量或常量）、或者是聚合函数，或者是常量和聚合函数的组合。聚合和分组函数只能出现在聚合查询中，并且只能出现在 SELECT、HAVING 或 ORDER BY 子句中。

标量子查询是指用作表达式的子查询。如果子查询没有返回行，则值为 NULL，如果它返回多于一行，则会报错。

IN 、 EXISTS 、 UNIQUE 和标量子查询，可以出现在任何可以出现表达式的位置（例如 JOIN 的 SELECT 子句、WHERE 子句、ON 子句，或作为聚合函数的参数）。

IN 、 EXISTS 、 UNIQUE 或标量子查询可以是相关的，即：它可以引用一个封闭查询中 FROM 子句的表。

GROUP BY DISTINCT 删除重复的分组集（例如： GROUP BY DISTINCT GROUPING SETS ((a), (a, b), (a)) 等价于 GROUP BY GROUPING SETS ((a), (a, b)) ）， GROUP BY ALL 和 GROUP BY 是等价的。

selectWithoutFrom 等价于 VALUES ，但它不是标准 SQL，并且仅在某些 一致性级别 中允许使用。

MINUS 等价于 EXCEPT ，但不是标准 SQL，仅在某些 一致性级别 中允许使用。

CROSS APPLY 和 OUTER APPLY 仅允许在某些 一致性级别 中使用。

LIMIT start, count 等价于 LIMIT count OFFSET start ，但仅在某些 一致性级别 中允许使用。

在某些 一致性级别 中， OFFSET start 可能发生在 LIMIT count 之前。

VALUE 与 VALUES 等效，但不是标准 SQL，并且仅在某些 一致性级别 中允许使用。

关键字

以下是 SQL 关键字的列表。保留的关键字使用粗体展示。

A, ABS , ABSENT, ABSOLUTE, ACTION, ADA, ADD, ADMIN, AFTER, ALL , ALLOCATE , ALLOW , ALTER , ALWAYS, AND , ANY , APPLY, ARE , ARRAY , ARRAY_AGG, ARRAY_CONCAT_AGG, ARRAY_MAX_CARDINALITY , AS , ASC, ASENSITIVE , ASSERTION, ASSIGNMENT, ASYMMETRIC , AT , ATOMIC , ATTRIBUTE, ATTRIBUTES, AUTHORIZATION , AVG , BEFORE, BEGIN , BEGIN_FRAME , BEGIN_PARTITION , BERNOULLI, BETWEEN , BIGINT , BINARY , BIT , BLOB , BOOLEAN , BOTH , BREADTH, BY , C, CALL , CALLED , CARDINALITY , CASCADE, CASCADED , CASE , CAST , CATALOG, CATALOG_NAME, CEIL , CEILING , CENTURY, CHAIN, CHAR , CHARACTER , CHARACTERISTICS, CHARACTERS, CHARACTER_LENGTH , CHARACTER_SET_CATALOG, CHARACTER_SET_NAME, CHARACTER_SET_SCHEMA, CHAR_LENGTH , CHECK , CLASSIFIER , CLASS_ORIGIN, CLOB , CLOSE , COALESCE , COBOL, COLLATE , COLLATION, COLLATION_CATALOG, COLLATION_NAME, COLLATION_SCHEMA, COLLECT , COLUMN , COLUMN_NAME, COMMAND_FUNCTION, COMMAND_FUNCTION_CODE, COMMIT , COMMITTED, CONDITION , CONDITIONAL, CONDITION_NUMBER, CONNECT , CONNECTION, CONNECTION_NAME, CONSTRAINT , CONSTRAINTS, CONSTRAINT_CATALOG, CONSTRAINT_NAME, CONSTRAINT_SCHEMA, CONSTRUCTOR, CONTAINS , CONTAINS_SUBSTR, CONTINUE, CONVERT , CORR , CORRESPONDING , COUNT , COVAR_POP , COVAR_SAMP , CREATE , CROSS , CUBE , CUME_DIST , CURRENT , CURRENT_CATALOG , CURRENT_DATE , CURRENT_DEFAULT_TRANSFORM_GROUP , CURRENT_PATH , CURRENT_ROLE , CURRENT_ROW , CURRENT_SCHEMA , CURRENT_TIME , CURRENT_TIMESTAMP , CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE , CURRENT_USER , CURSOR , CURSOR_NAME, CYCLE , DATA, DATABASE, DATE , DATETIME , DATETIME_DIFF, DATETIME_INTERVAL_CODE, DATETIME_INTERVAL_PRECISION, DATETIME_TRUNC, DATE_DIFF, DATE_TRUNC, DAY , DAYOFWEEK, DAYOFYEAR, DAYS, DEALLOCATE , DEC , DECADE, DECIMAL , DECLARE , DEFAULT , DEFAULTS, DEFERRABLE, DEFERRED, DEFINE , DEFINED, DEFINER, DEGREE, DELETE , DENSE_RANK , DEPTH, DEREF , DERIVED, DESC, DESCRIBE , DESCRIPTION, DESCRIPTOR, DETERMINISTIC , DIAGNOSTICS, DISALLOW , DISCONNECT , DISPATCH, DISTINCT , DOMAIN, DOT, DOUBLE , DOW, DOY, DROP , DYNAMIC , DYNAMIC_FUNCTION, DYNAMIC_FUNCTION_CODE, EACH , ELEMENT , ELSE , EMPTY , ENCODING, END , END-EXEC , END_FRAME , END_PARTITION , EPOCH, EQUALS , ERROR, ESCAPE , EVERY , EXCEPT , EXCEPTION, EXCLUDE, EXCLUDING, EXEC , EXECUTE , EXISTS , EXP , EXPLAIN , EXTEND , EXTERNAL , EXTRACT , FALSE , FETCH , FILTER , FINAL, FIRST, FIRST_VALUE , FLOAT , FLOOR , FOLLOWING, FOR , FOREIGN , FORMAT, FORTRAN, FOUND, FRAC_SECOND, FRAME_ROW , FREE , FRIDAY , FROM , FULL , FUNCTION , FUSION , G, GENERAL, GENERATED, GEOMETRY, GET , GLOBAL , GO, GOTO, GRANT , GRANTED, GROUP , GROUPING , GROUPS , GROUP_CONCAT, HAVING , HIERARCHY, HOLD , HOP, HOUR , HOURS, IDENTITY , IGNORE, ILIKE, IMMEDIATE, IMMEDIATELY, IMPLEMENTATION, IMPORT , IN , INCLUDE, INCLUDING, INCREMENT, INDICATOR , INITIAL , INITIALLY, INNER , INOUT , INPUT, INSENSITIVE , INSERT , INSTANCE, INSTANTIABLE, INT , INTEGER , INTERSECT , INTERSECTION , INTERVAL , INTO , INVOKER, IS , ISODOW, ISOLATION, ISOYEAR, JAVA, JOIN , JSON, JSON_ARRAY , JSON_ARRAYAGG , JSON_EXISTS , JSON_OBJECT , JSON_OBJECTAGG , JSON_QUERY , JSON_SCOPE , JSON_VALUE , K, KEY, KEY_MEMBER, KEY_TYPE, LABEL, LAG , LANGUAGE , LARGE , LAST, LAST_VALUE , LATERAL , LEAD , LEADING , LEFT , LENGTH, LEVEL, LIBRARY, LIKE , LIKE_REGEX , LIMIT , LN , LOCAL , LOCALTIME , LOCALTIMESTAMP , LOCATOR, LOWER , M, MAP, MATCH , MATCHED, MATCHES , MATCH_NUMBER , MATCH_RECOGNIZE , MAX , MAXVALUE, MEASURES , MEMBER , MERGE , MESSAGE_LENGTH, MESSAGE_OCTET_LENGTH, MESSAGE_TEXT, METHOD , MICROSECOND, MILLENNIUM, MILLISECOND, MIN , MINUS , MINUTE , MINUTES, MINVALUE, MOD , MODIFIES , MODULE , MONDAY , MONTH , MONTHS, MORE, MULTISET , MUMPS, NAME, NAMES, NANOSECOND, NATIONAL , NATURAL , NCHAR , NCLOB , NESTING, NEW , NEXT , NO , NONE , NORMALIZE , NORMALIZED, NOT , NTH_VALUE , NTILE , NULL , NULLABLE, NULLIF , NULLS, NUMBER, NUMERIC , OBJECT, OCCURRENCES_REGEX , OCTETS, OCTET_LENGTH , OF , OFFSET , OLD , OMIT , ON , ONE , ONLY , OPEN , OPTION, OPTIONS, OR , ORDER , ORDERING, ORDINAL , ORDINALITY, OTHERS, OUT , OUTER , OUTPUT, OVER , OVERLAPS , OVERLAY , OVERRIDING, PAD, PARAMETER , PARAMETER_MODE, PARAMETER_NAME, PARAMETER_ORDINAL_POSITION, PARAMETER_SPECIFIC_CATALOG, PARAMETER_SPECIFIC_NAME, PARAMETER_SPECIFIC_SCHEMA, PARTIAL, PARTITION , PASCAL, PASSING, PASSTHROUGH, PAST, PATH, PATTERN , PER , PERCENT , PERCENTILE_CONT , PERCENTILE_DISC , PERCENT_RANK , PERIOD , PERMUTE , PIVOT, PLACING, PLAN, PLI, PORTION , POSITION , POSITION_REGEX , POWER , PRECEDES , PRECEDING, PRECISION , PREPARE , PRESERVE, PREV , PRIMARY , PRIOR, PRIVILEGES, PROCEDURE , PUBLIC, QUALIFY , QUARTER, QUARTERS, RANGE , RANK , READ, READS , REAL , RECURSIVE , REF , REFERENCES , REFERENCING , REGR_AVGX , REGR_AVGY , REGR_COUNT , REGR_INTERCEPT , REGR_R2 , REGR_SLOPE , REGR_SXX , REGR_SXY , REGR_SYY , RELATIVE, RELEASE , REPEATABLE, REPLACE, RESET , RESPECT, RESTART, RESTRICT, RESULT , RETURN , RETURNED_CARDINALITY, RETURNED_LENGTH, RETURNED_OCTET_LENGTH, RETURNED_SQLSTATE, RETURNING, RETURNS , REVOKE , RIGHT , RLIKE, ROLE, ROLLBACK , ROLLUP , ROUTINE, ROUTINE_CATALOG, ROUTINE_NAME, ROUTINE_SCHEMA, ROW , ROWS , ROW_COUNT, ROW_NUMBER , RUNNING , SAFE_CAST , SAFE_OFFSET , SAFE_ORDINAL , SATURDAY , SAVEPOINT , SCALAR, SCALE, SCHEMA, SCHEMA_NAME, SCOPE , SCOPE_CATALOGS, SCOPE_NAME, SCOPE_SCHEMA, SCROLL , SEARCH , SECOND , SECONDS, SECTION, SECURITY, SEEK , SELECT , SELF, SENSITIVE , SEPARATOR, SEQUENCE, SERIALIZABLE, SERVER, SERVER_NAME, SESSION, SESSION_USER , SET , SETS, SHOW , SIMILAR , SIMPLE, SIZE, SKIP , SMALLINT , SOME , SOURCE, SPACE, SPECIFIC , SPECIFICTYPE , SPECIFIC_NAME, SQL , SQLEXCEPTION , SQLSTATE , SQLWARNING , SQL_BIGINT, SQL_BINARY, SQL_BIT, SQL_BLOB, SQL_BOOLEAN, SQL_CHAR, SQL_CLOB, SQL_DATE, SQL_DECIMAL, SQL_DOUBLE, SQL_FLOAT, SQL_INTEGER, SQL_INTERVAL_DAY, SQL_INTERVAL_DAY_TO_HOUR, SQL_INTERVAL_DAY_TO_MINUTE, SQL_INTERVAL_DAY_TO_SECOND, SQL_INTERVAL_HOUR, SQL_INTERVAL_HOUR_TO_MINUTE, SQL_INTERVAL_HOUR_TO_SECOND, SQL_INTERVAL_MINUTE, SQL_INTERVAL_MINUTE_TO_SECOND, SQL_INTERVAL_MONTH, SQL_INTERVAL_SECOND, SQL_INTERVAL_YEAR, SQL_INTERVAL_YEAR_TO_MONTH, SQL_LONGVARBINARY, SQL_LONGVARCHAR, SQL_LONGVARNCHAR, SQL_NCHAR, SQL_NCLOB, SQL_NUMERIC, SQL_NVARCHAR, SQL_REAL, SQL_SMALLINT, SQL_TIME, SQL_TIMESTAMP, SQL_TINYINT, SQL_TSI_DAY, SQL_TSI_FRAC_SECOND, SQL_TSI_HOUR, SQL_TSI_MICROSECOND, SQL_TSI_MINUTE, SQL_TSI_MONTH, SQL_TSI_QUARTER, SQL_TSI_SECOND, SQL_TSI_WEEK, SQL_TSI_YEAR, SQL_VARBINARY, SQL_VARCHAR, SQRT , START , STATE, STATEMENT, STATIC , STDDEV_POP , STDDEV_SAMP , STREAM , STRING_AGG, STRUCTURE, STYLE, SUBCLASS_ORIGIN, SUBMULTISET , SUBSET , SUBSTITUTE, SUBSTRING , SUBSTRING_REGEX , SUCCEEDS , SUM , SUNDAY , SYMMETRIC , SYSTEM , SYSTEM_TIME , SYSTEM_USER , TABLE , TABLESAMPLE , TABLE_NAME, TEMPORARY, THEN , THURSDAY , TIES, TIME , TIMESTAMP , TIMESTAMPADD, TIMESTAMPDIFF, TIMESTAMP_DIFF, TIMESTAMP_TRUNC, TIMEZONE_HOUR , TIMEZONE_MINUTE , TIME_DIFF, TIME_TRUNC, TINYINT , TO , TOP_LEVEL_COUNT, TRAILING , TRANSACTION, TRANSACTIONS_ACTIVE, TRANSACTIONS_COMMITTED, TRANSACTIONS_ROLLED_BACK, TRANSFORM, TRANSFORMS, TRANSLATE , TRANSLATE_REGEX , TRANSLATION , TREAT , TRIGGER , TRIGGER_CATALOG, TRIGGER_NAME, TRIGGER_SCHEMA, TRIM , TRIM_ARRAY , TRUE , TRUNCATE , TRY_CAST , TUESDAY , TUMBLE, TYPE, UESCAPE , UNBOUNDED, UNCOMMITTED, UNCONDITIONAL, UNDER, UNION , UNIQUE , UNKNOWN , UNNAMED, UNNEST , UNPIVOT, UPDATE , UPPER , UPSERT , USAGE, USER , USER_DEFINED_TYPE_CATALOG, USER_DEFINED_TYPE_CODE, USER_DEFINED_TYPE_NAME, USER_DEFINED_TYPE_SCHEMA, USING , UTF16, UTF32, UTF8, VALUE , VALUES , VALUE_OF , VARBINARY , VARCHAR , VARYING , VAR_POP , VAR_SAMP , VERSION, VERSIONING , VIEW, WEDNESDAY , WEEK, WEEKS, WHEN , WHENEVER , WHERE , WIDTH_BUCKET , WINDOW , WITH , WITHIN , WITHOUT , WORK, WRAPPER, WRITE, XML, YEAR , YEARS, ZONE.

标识符

标识符是 SQL 查询中使用的表、列和其他元数据元素的名称。

不带引号的标识符（例如 emp）必须以字母开头，并且只能包含字母、数字和下划线。它们被隐式转换为大写。

带引号的标识符，例如 "Employee Name" ，以双引号开头和结尾。它们几乎可以包含任何字符，包括空格和其他标点符号。如果你希望在标识符中包含双引号，请使用另一个双引号对其进行转义，例如： "An employee called ""Fred""." 。

在 Calcite 中，将标识符与引用对象的名称匹配是区分大小写的。但请记住，未加引号的标识符在匹配之前会隐式转换为大写，并且如果它引用的对象是使用未加引号的标识符作为其名称创建的，则其名称也将转换为大写。

数据类型

标量类型

timeUnit 包含了以下可选值：

1
2

timeUnit:
  MILLENNIUM | CENTURY | DECADE | YEAR | QUARTER | MONTH | WEEK | DOY | DOW | DAY | HOUR | MINUTE | SECOND | EPOCH

注意：

• DATE、TIME 和 TIMESTAMP 没有时区。对于这些类型，甚至没有隐式时区，例如 UTC（如 Java 中）或本地时区。由用户或应用程序提供时区。反过来，TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE 不会在内部存储时区，但它将依赖于提供的时区来提供正确的语义。
• 仅在某些 一致性级别 中才允许使用几何类型。
• 间隔字面量只能使用时间单位 YEAR、QUARTER、MONTH、WEEK、DAY、HOUR、MINUTE 和 SECOND。在某些 一致性级别 中，我们还允许使用复数形式：YEARS、QUARTERS、MONTHS、WEEKS、DAYS、HOURS、MINUTES 和 SECONDS。

非标量类型

注意：

• 每个 ROW 列类型，都可以有一个可选的 [ NULL | NOT NULL ] 后缀，用来声明此列类型是否可为空，默认值是不可为空。

空间类型

空间数据使用字符串（众所周知的 text (WKT) 编码）或者二进制字符串进行表示（众所周知的 binary (WKB) 编码）。

在要使用字面量的地方，应用 ST_GeomFromText 函数，例如 ST_GeomFromText('POINT (30 10)') 。

运算符和函数

运算符优先级

运算符优先级和结合性，从高到低。

注意： :: 、 <=> 是特定于方言的，但为了完整性起见在此表中显示。

比较运算符

1




    

2
3
4
5
6
7
8

comp:
      =
  |   <>
  |   >
  |   >=
  |   <
  |   <=
  |   <=>

逻辑运算符

算术运算符和函数

字符串运算符和函数

未实现：

• SUBSTRING(string FROM regexp FOR regexp)

二进制字符串运算符和函数

日期/时间函数

在标准 SQL 中，对 niladic 函数（例如 CURRENT_DATE）的调用不接受括号。在某些一致性级别中，可以接受带括号的调用（例如 CURRENT_DATE()）。

未实现：

• CEIL(interval)
• FLOOR(interval)
• + interval
• - interval
• interval + interval
• interval - interval
• interval / interval

系统函数

条件函数和运算符

类型转换

通常，表达式不能包含不同数据类型的值。例如，表达式不能将 5 乘以 10，然后添加 JULIAN 。但是，Calcite 支持将值从一种数据类型隐式和显式转换为另一种数据类型。

隐式和显式类型转换

Calcite 建议你指定显式转换，而不是依赖隐式或自动转换，原因如下：

• 使用显式数据类型转换函数时，SQL 语句更容易理解；
• 隐式数据类型转换可能会对性能产生负面影响，尤其是当列值的数据类型转换为常量数据类型而不是与之相反时；
• 隐式转换取决于它发生的上下文，并且在每种情况下可能不会以相同的方式工作。例如，从日期时间值到 VARCHAR 值的隐式转换可能会返回意外的格式。

隐式转换的算法可能会在 Calcite 版本之间发生变化，显式转换的行为更可预测。

显式类型转换

将字符串转换为 BINARY 或 VARBINARY 类型会生成字符串字符集中字符串编码的字节列表。如果字符串的字符无法使用其字符集表示，则会产生运行时错误。

支持的数据类型语法：

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56
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58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68

type:
      typeName
      [ collectionsTypeName ]*

typeName:
      sqlTypeName
  |   rowTypeName
  |   compoundIdentifier

sqlTypeName:
      char [ precision ] [ charSet ]
  |   varchar [ precision ] [ charSet ]
  |   DATE
  |   time
  |   timestamp
  |   GEOMETRY
  |   decimal [ precision [, scale] ]
  |   BOOLEAN
  |   integer
  |   BINARY [ precision ]
  |   varbinary [ precision ]
  |   TINYINT
  |   SMALLINT
  |   BIGINT
  |   REAL
  |   double
  |   FLOAT
  |   ANY [ precision [, scale] ]

collectionsTypeName:
      ARRAY | MULTISET

rowTypeName:
      ROW '('
      fieldName1 fieldType1 [ NULL | NOT NULL ]
      [ , fieldName2 fieldType2 [ NULL | NOT NULL ] ]*
      ')'

char:
      CHARACTER | CHAR

varchar:
      char VARYING | VARCHAR

decimal:
      DECIMAL | DEC | NUMERIC

integer:
      INTEGER | INT

varbinary:
      BINARY VARYING | VARBINARY

double:
      DOUBLE [ PRECISION ]

time:
      TIME [ precision ] [ timeZone ]

timestamp:
      TIMESTAMP [ precision ] [ timeZone ]

charSet:
      CHARACTER SET charSetName

timeZone:
      WITHOUT TIME ZONE
  |   WITH LOCAL TIME ZONE

隐式类型转换

当这种转换有意义时，Calcite 会自动将值从一种数据类型转换为另一种数据类型。下表是 Calcite 类型转换矩阵，该表显示了所有可能的转换，而不考虑转换的上下文。管理这些细节的规则遵循该表。

i ：隐式转换 / e ：显式转换 / x ：不允许

转化条件和策略

• 集合运算（ UNION 、 EXCEPT 、 INTERSECT ）：比较各分支行的数据类型，找出各字段对的公共类型；
• 二进制算术表达式（ + 、 - 、 & 、 ^ 、 / 、 % ）：将字符串操作数提升为另一个数字操作数的数据类型；
• 二进制比较（ = 、 < 、 <= 、 <> 、 > 、 >= ）：如果操作数为 STRING 和 TIMESTAMP ，则提升为 TIMESTAMP ；使 1 = true 和 0 = false 始终计算为 TRUE ；如果有数字类型操作数，则为两个操作数找到共同的类型。
• IN 子查询：比较 LHS 和 RHS 的类型，找出共同的类型；如果是结构体类型，则为每个字段找到更宽的类型；
• IN 表达式列表：比较每个表达式以找到共同类型；
• CASE WHEN 表达式或 COALESCE ：找到 THEN 和 ELSE 操作数的共同更宽类型；
• 字符 + INTERVAL 或字符 - INTERVAL ：将字符提升为 TIMESTAMP ；
• 内置函数：查找检查器中注册的类型系列，如果检查器规则允许，则查找系列默认类型；
• 用户定义函数（UDF）：根据 eval() 方法声明的参数类型进行强制转换；
• INSERT 和 UPDATE ：如果两个字段的类型名称或精度（比例）不同，则将源字段强制转换为对应的目标表字段的类型。

注意：

以下情况的隐式类型强制将被忽略：

• 其中一个类型是 ANY ；
• CHARACTER 类型中的类型强制始终被忽略，即从 CHAR(20) 到 VARCHAR(30) ；
• 从一个数字到另一个具有更高优先级的类型强制将被忽略，即从 INT 到 LONG 。

寻找相同类型的策略

• 如果操作符有预期的数据类型，则直接将其作为所需类型。（例如，UDF 会有 eval() 方法，该方法有反射参数类型）；
• 如果没有预期的数据类型，但已注册数据类型系列，则尝试将参数强制转换为系列的默认数据类型，即 String 系列将具有 VARCHAR 类型；
• 如果既未指定预期的数据类型也未指定系列，则尝试找到节点类型中最紧密的公共类型，即 INTEGER 和 DOUBLE 将返回 DOUBLE ，这种情况下数字精度不会丢失；
• 如果没有找到最紧密的公共类型，则尝试找到更宽的类型，即 VARCHAR 和 INTEGER 将返回 INTEGER ，在将小数扩展为小数时，我们允许一些精度损失，或者提升为 VARCHAR 类型。

值构造函数

查询值构造函数

集合函数

另请参阅：UNNEST 关系运算符将集合转换为关系。

时间段谓词

其中 period1 和 period2 是时间段表达式：

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period:
      (datetime, datetime)
  |   (datetime, interval)
  |   PERIOD (datetime, datetime)
  |   PERIOD (datetime, interval)

JDBC 函数转义

数字

字符串

日期/时间

系统

转换

聚合函数

语法：

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aggregateCall:
      agg '(' [ ALL | DISTINCT ] value [, value ]* ')'
      [ WITHIN DISTINCT '(' expression [, expression ]* ')' ]
      [ WITHIN GROUP '(' ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ')' ]
      [ FILTER '(' WHERE condition ')' ]
  |   agg '(' '*' ')' [ FILTER (WHERE condition) ]

其中 agg 是下表中的运算符之一，或者是用户定义的聚合函数。

如果存在 FILTER ，则聚合函数仅考虑 条件 计算结果为 TRUE 的行。

如果存在 DISTINCT ，则重复的参数值在传递给聚合函数之前会被消除。

如果存在 WITHIN DISTINCT ，则在传递给聚合函数之前，参数值在指定键的每个值内都会有所不同。

如果存在 WITHIN GROUP ，则聚合函数会在聚合值之前根据 WITHIN GROUP 内的 ORDER BY 子句对输入行进行排序。 WITHIN GROUP 仅允许用于假设集合函数（ RANK 、 DENSE_RANK 、 PERCENT_RANK 和 CUME_DIST ）、逆分布函数（ PERCENTILE_CONT 和 PERCENTILE_DISC ）和集合函数（ COLLECT 和 LISTAGG ）。

未实现的：

• REGR_AVGX(numeric1, numeric2)
• REGR_AVGY(numeric1, numeric2)
• REGR_INTERCEPT(numeric1, numeric2)
• REGR_R2(numeric1, numeric2)
• REGR_SLOPE(numeric1, numeric2)
• REGR_SXY(numeric1, numeric2)

有序集聚合函数

语法与 aggregateCall 相同，但需要 WITHIN GROUP 。

例如下面的：

• 分数 是 0 到 1 之间的数字文字（包括 0 和 1），代表百分比；

窗口函数

语法：

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windowedAggregateCall:
      agg '(' [ ALL | DISTINCT ] value [, value ]* ')'
      [ RESPECT NULLS | IGNORE NULLS ]
      [ WITHIN GROUP '(' ORDER BY orderItem [, orderItem ]* ')' ]
      [ FILTER '(' WHERE condition ')' ]
      OVER window
  |   agg '(' '*' ')'
      [ FILTER  '(' WHERE condition ')' ]
      OVER window

其中 agg 是下表中的运算符之一，或者是用户定义的聚合函数。

DISTINCT 、 FILTER 和 WITHIN GROUP 与聚合函数的描述一致。

注意：

• 你可以为 FIRST_VALUE、LAST_VALUE、NTH_VALUE、LEAD 和 LAG 函数指定空处理（IGNORE NULLS、RESPECT NULLS）。语法由解析器处理，但只有 RESPECT NULLS 在运行时实现。

未实现：

• COUNT(DISTINCT value [, value ]*) OVER window
• APPROX_COUNT_DISTINCT(value [, value ]*) OVER window
• PERCENT_RANK(value) OVER window
• CUME_DIST(value) OVER window

分组函数

描述符

表函数

表函数出现在 FROM 子句中。

表函数可能具有通用表参数（即，创建表函数时未声明任何行类型），并且结果的行类型可能取决于输入表的行类型。此外，输入表按三个特征分类。第一个特征是语义。输入表具有行语义或集合语义，如下所示：

• 行语义意味着表函数的结果依赖于逐行；
• 集合语义意味着函数的结果取决于数据的分区方式。

第二个特性仅适用于具有集合语义的输入表，即即使输入表为空，表函数是否可以生成结果行。

• 如果表函数可以在空输入时生成结果行，则该表被称为 空时保留 ；
• 另一种选择是 空时修剪 ，这意味着如果输入表为空，结果将被修剪掉。

第三个特征是输入表是否支持传递列。传递列是一种机制，允许表函数将输入行的每一列复制到输出行的列中。

具有集合语义的输入表可以按一列或多列进行分区。具有集合语义的输入表可以按一列或多列进行排序。

注意：

• 具有行语义的输入表可能未被分区或排序；
• 多态表函数可能有多个输入表。但是，最多只有一个输入表可以具有行语义。

TUMBLE

在流式查询中，TUMBLE 根据时间戳列为关系的每一行分配一个窗口。分配的窗口由其开始和结束指定。所有分配的窗口都具有相同的长度，这就是为什么翻转有时被称为“固定窗口”。TUMBLE 表函数的第一个参数是通用表参数。输入表具有行语义并支持传递列。

下面是一个例子：

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SELECT * FROM TABLE(
  TUMBLE(
    TABLE orders,
    DESCRIPTOR(rowtime),
    INTERVAL '1' MINUTE));

-- or with the named params
-- note: the DATA param must be the first
SELECT * FROM TABLE(
  TUMBLE(
    DATA => TABLE orders,
    TIMECOL => DESCRIPTOR(rowtime),
    SIZE => INTERVAL '1' MINUTE));

将一分钟范围的滚动窗口应用于订单表中的行。rowtime 是订单表的水印列，用于告知数据是否完整。

HOP

在流式查询中，HOP 会分配覆盖大小间隔内的行的窗口，并根据时间戳列移动每个滑动窗口。分配的窗口可能会重叠，因此有时跳跃被称为 滑动窗口 。HOP 表函数的第一个参数是通用表参数。输入表具有行语义并支持传递列。

下面是一个例子：

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SELECT * FROM TABLE(
  HOP(
    TABLE orders,
    DESCRIPTOR(rowtime),
    INTERVAL '2' MINUTE,
    INTERVAL '5' MINUTE));

-- or with the named params
-- note: the DATA param must be the first
SELECT * FROM TABLE(
  HOP(
    DATA => TABLE orders,
    TIMECOL => DESCRIPTOR(rowtime),
    SLIDE => INTERVAL '2' MINUTE,
    SIZE => INTERVAL '5' MINUTE));

对订单表的行应用 5 分钟间隔大小的跳跃，每 2 分钟移动一次。rowtime 是订单表的水印列，用于指示数据的完整性。

SESSION

在流式查询中，SESSION 根据日期时间分配覆盖行的窗口。在会话窗口内，行之间的距离小于间隔。会话窗口按键应用。SESSION 表函数的第一个参数是通用表参数。输入表具有设置语义并支持传递列。此外，如果输入表为空，SESSION 表函数将不会生成结果行。

下面是一个例子：

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SELECT * FROM TABLE(
  SESSION(
    TABLE orders PARTITION BY product,
    DESCRIPTOR(rowtime),
    INTERVAL '20' MINUTE));

-- or with the named params
-- note: the DATA param must be the first
SELECT * FROM TABLE(
  SESSION(
    DATA => TABLE orders PARTITION BY product,
    TIMECOL => DESCRIPTOR(rowtime),
    SIZE => INTERVAL '20' MINUTE));

对订单表中的行应用具有 20 分钟非活动间隔的会话。rowtime 是订单表中带水印的列，用于指示数据的完整性。会话按产品应用。

注意 ：Tumble、Hop 和 Session 窗口表函数将原始表中的每一行分配给一个窗口。输出表具有与原始表相同的所有列，以及两个附加列 window_start 和 window_end，分别表示窗口间隔的开始和结束。

分组窗口函数

警告 ：分组窗口函数已被弃用。

分组窗口函数出现在 GROUP BY 子句中，并定义一个表示包含多行的窗口的键值。

在某些窗口函数中，一行可能属于多个窗口。例如，如果使用 HOP(t, INTERVAL '2' HOUR, INTERVAL '1' HOUR) 对查询进行分组，则带有时间戳 10:15:00 的行将同时出现在 10:00 - 11:00 和 11:00 - 12:00 总计中。

分组辅助函数

分组辅助函数允许您访问由分组窗口函数定义的窗口的属性。

空间函数

在以下内容中：

• geom 是一个 GEOMETRY ；
• geomCollection 是一个 GEOMETRYCOLLECTION ；
• point 是一个 POINT ；
• lineString 是一个 LINESTRING ；
• iMatrix 是 DE-9IM 交叉矩阵 ；
• distance 、 tolerance 、 segmentLengthFraction 、 offsetDistance 都是 double 类型；
• dimension 、 quadSegs 、 srid 、 zoom 是整数类型；
• layerType 是一个字符串；
• gml 是包含 地理标记语言 (GML) 的字符串；
• wkt 是包含 众所周知的文本 (WKT) 的字符串；
• wkb 是包含 众所周知的二进制 (WKB) 的二进制字符串。

在 C （代表 兼容性 ）列中， o 表示该函数实现了 SQL 的 OpenGIS 简单功能实现规范，版本 1.2.1； p 表示该函数是 OpenGIS 的 PostGIS 扩展； h 表示该函数是 H2GIS 扩展。

TODO

几何转换函数（2D）

未实现：

• ST_GoogleMapLink(geom [, layerType [, zoom ]]) GEOMETRY → Google map link
• ST_OSMMapLink(geom [, marker ]) GEOMETRY → OSM map link

几何转换函数（3D）

几何创建函数（2D）

未实现：

• ST_RingBuffer(geom, distance, bufferCount [, endCapStyle [, doDifference]]) 返回以 geom 为中心且缓冲区大小不断增加的 MULTIPOLYGON 缓冲区。

几何创建函数（3D）

未实现：

• ST Extrude(from, height [, flag]) 挤出几何图形；
• ST_Geometry Shadow(geom_point, height) 计算 geom 的阴影足迹；
• ST_GeometryShadow(geom, azimuth, elevation, height [, unify ]) 计算 geom 的阴影覆盖范围。

几何属性（2D）

未实现：

• ST_CompactnessRatio(polygon) 返回 polygon 面积除以其周长等于其周长的圆的面积的平方根；
• ST_Explode(query [, field Name]) 将查询的 field Name 列中的 GEOMETRY COLLECTIONs 分解为多个几何图形；
• ST_IsValidDetail(geom [, selfTouchValid ]) 返回有效细节作为对象数组；
• ST_IsValidReason(geom [, selfTouchValid ]) 返回文本说明 geom 是否有效，如果无效，则说明原因。

几何属性（3D）

几何谓词

未实现：

• ST_OrderingEquals(geom1, geom2) 返回 geom1 是否等于 geom2 以及它们的坐标和组件几何图形以相同的顺序列出。

几何运算符（2D）

以下函数组合了 2D 几何图形。

另请参考： ST_Union 聚合函数。

仿射变换函数（3D 和 2D）

以下函数可变换 2D 几何图形。

未实现：

• ST_Scale(geom, xFactor, yFactor [, zFactor ]) 通过将纵坐标乘以指定的比例因子来缩放 geom ；
• ST_Translate(geom, x, y, [, z]) 平移 geom 。

几何编辑功能（2D）

以下函数可修改 2D 几何图形。

未实现：

• ST_CollectionExtract(geom, dimension) 过滤 geom ，返回具有给定 dimension (1 = point, 2 = line-string, 3 = polygon) 的成员的多重几何图形。

几何编辑功能（3D）

以下函数可修改 3D 几何图形。

未实现：

• ST_Interpolate3DLine(geom) 返回带有 z 值插值的 geom ，如果它不是线串或 MULTILINESTRING，则返回 null；
• ST_MultiplyZ(geom, zFactor) 返回 geom 的 z 值乘以 zFactor ；
• ST_Reverse3DLine(geom [, sortOrder ]) 可能会根据其第一个和最后一个坐标的 z 值反转 geom ；
• ST_UpdateZ(geom, newZ [, updateCondition ]) 更新 geom 的 z 值；
• ST_ZUpdateLineExtremities(geom, startZ, endZ [, interpolate ]) 更新 geom 的起始和终止 z 值。

几何测量功能（2D）

以下函数测量几何形状。

几何测量功能（3D）

未实现：

• ST_3DArea(geom) 返回多边形的三维面积；
• ST_3DLength(geom) 返回线串的 3D 长度；
• ST_3DPerimeter(geom) 返回多边形或MULTIPOLYGON的三维周长；
• ST_SunPosition(point [, timestamp ]) 计算 point 和 timestamp 处的太阳位置（现在默认）。

几何处理功能（2D）

以下函数处理几何图形。

未实现：

• ST_LineIntersector(geom1, geom2) 将 geom1 （线串）与 geom2 分割；
• ST_LineMerge(geom) 合并线性组件的集合以形成最大长度的线串；
• ST_MakeValid(geom [, retainGeomDim [, retainDuplicateCoord [, retainCoordDim]]]) 使 geom 有效；
• ST_RingSideBuffer(geom, distance, bufferCount [, endCapStyle [, doDifference]]) 计算一侧的环形缓冲区；
• ST_SideBuffer(geom, distance [, bufferStyle ]) 计算一侧的单个缓冲区。

几何投影函数

由于 EPSG 数据集的 使用条款 有限制，因此它与 Proj4J 分开发布。为了使用 Apache Calcite 中的投影函数，用户必须在其依赖项中包含 EPSG 数据集。

三角函数

未实现：

• ST_Azimuth(point1, point2) 返回从 point1 到 point2 的线段的方位角。

地形函数

未实现：

• ST_TriangleAspect(geom) 返回三角形的纵横比；
• ST_TriangleContouring(query [, z1, z2, z3 ][, varArgs ]*) 将三角形按类别分割成更小的三角形；
• ST_TriangleDirection(geom) 计算三角形的最陡上升方向并将其以线串形式返回；
• ST_TriangleSlope(geom) 以百分比形式计算三角形的斜率；
• ST_Voronoi(geom [, outDimension [, envelopePolygon ]]) 创建 Voronoi 图。

三角测量函数

未实现：

• ST_Tessellate(polygon) 使用自适应三角形对 多边形 (可能是 MULTIPOLYGON) 进行镶嵌。

几何聚合函数

JSON 函数

在以下内容中：

• jsonValue 是包含 JSON 值的字符串；
• path 是包含 JSON 路径表达式的字符串； path 的开头应指定模式标志 strict 或 lax 。

查询函数

注意：

• ON ERROR 和 ON EMPTY 子句定义当抛出错误或即将返回空值时函数的回退行为；
• ARRAY WRAPPER 子句定义如何在 JSON_QUERY 函数中表示 JSON 数组结果。以下示例比较了包装器行为。

示例数据：

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{"a": "[1,2]", "b": [1,2], "c": "hi"}

比较：

未实现：

• JSON_TABLE

构造函数

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jsonKeyVal:
      [ KEY ] name VALUE value [ FORMAT JSON ]
  |   name : value [ FORMAT JSON ]

jsonVal:
      value [ FORMAT JSON ]

nullBehavior:
      NULL ON NULL
  |   ABSENT ON NULL

注意：

• 标志 FORMAT JSON 表示值被格式化为 JSON 字符串。当使用 FORMAT JSON 时，该值应该从 JSON 字符串解析为 SQL 结构化值；
• ON NULL 子句定义 JSON 输出如何表示空值。 JSON_OBJECT 和 JSON_OBJECTAGG 的默认空行为是 NULL ON NULL ，而对于 JSON_ARRAY 和 JSON_ARRAYAGG ，则为 ABSENT ON NULL ；
• 如果提供了 ORDER BY 子句， JSON_ARRAYAGG 会在执行聚合之前将输入行按指定顺序排序。

比较运算符

特定方言运算符

以下运算符不在 SQL 标准中，并且未在 Calcite 的默认运算符表中启用。仅当您的会话启用了额外的运算符表时，它们才可用于查询。

要启用操作员表，请设置 fun 连接字符串参数。

“C”（兼容性）列包含值：

• ‘*’ 代表所有库，
• ‘b’ 代表 Google BigQuery（连接字符串中为 ‘fun=bigquery’），
• ‘c’ 代表 Apache Calcite（连接字符串中为 ‘fun=calcite’），
• ‘h’ 代表 Apache Hive（连接字符串中为 ‘fun=hive’），
• ‘m’ 代表 MySQL（连接字符串中为 ‘fun=mysql’），
• ‘q’ 代表 Microsoft SQL Server（连接字符串中为 ‘fun=mssql’），
• ‘o’ 代表 Oracle（连接字符串中为 ‘fun=oracle’），
• ‘p’ 代表 PostgreSQL（连接字符串中为 ‘fun=postgresql’），
• ‘s’ 代表 Apache Spark（连接字符串中为 ‘fun=spark’）。

一个操作符名称可能对应多种SQL方言，但语义不同。

• BigQuery 的类型系统对类型和函数使用了容易混淆的不同名称：

• BigQuery 的 DATETIME 类型表示本地日期时间，与 Calcite 的 TIMESTAMP 类型相对应；

• BigQuery 的 TIMESTAMP 类型表示瞬间，与 Calcite 的 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE 类型相对应；

• timestampLtz 参数（例如 DATE(timestampLtz) 中的参数）具有 Calcite 类型 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE ；

• TIMESTAMP(string) 函数旨在与 BigQuery 函数兼容，返回 Calcite TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE ；

• 类似地， DATETIME(string) 返回 Calcite TIMESTAMP 。

注意：

• Calcite 没有 Redshift 库，因此改用 Postgres 库。函数 DATEADD 、 DATEDIFF 在 Redshift 中实现，而不是 Postgres，但它们仍然出现在 Calcite 的 Postgres 库中；

• 函数 DATEADD 、 DATEDIFF 、 DATE_PART 需要 Babel 解析器；

• 如果参数为 null，则 JSON_TYPE / JSON_DEPTH / JSON_PRETTY / JSON_STORAGE_SIZE 返回 null；

• 如果第一个参数为 null，则 JSON_LENGTH / JSON_KEYS / JSON_REMOVE 返回 null；

• JSON_TYPE 通常返回一个大写字符串标志，指示 JSON 输入的类型。目前支持的类型标志有：

  • INTEGER
  • STRING
  • FLOAT
  • DOUBLE
  • LONG
  • BOOLEAN
  • DATE
  • OBJECT
  • ARRAY
  • NULL

• JSON_DEPTH 定义 JSON 值的深度如下：

  • 空数组、空对象或标量值的深度为 1；
  • 仅包含深度为 1 的元素的非空数组或仅包含深度为 1 的成员值的非空对象深度为 2；
  • 否则，JSON 文档的深度大于 2。

• JSON_LENGTH 定义 JSON 值的长度如下：

  • 标量值的长度为 1；
  • 数组或对象的长度是其包含的元素数。

特定方言的聚合函数。

用法示例：

JSON_TYPE 示例

SQL

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SELECT JSON_TYPE(v) AS c1,
  JSON_TYPE(JSON_VALUE(v, 'lax $.b' ERROR ON ERROR)) AS c2,
  JSON_TYPE(JSON_VALUE(v, 'strict $.a[0]' ERROR ON ERROR)) AS c3,
  JSON_TYPE(JSON_VALUE(v, 'strict $.a[1]' ERROR ON ERROR)) AS c4
FROM (VALUES ('{"a": [10, true],"b": "[10, true]"}')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_DEPTH 示例

SQL

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SELECT JSON_DEPTH(v) AS c1,
  JSON_DEPTH(JSON_VALUE(v, 'lax $.b' ERROR ON ERROR)) AS c2,
  JSON_DEPTH(JSON_VALUE(v, 'strict $.a[0]' ERROR ON ERROR)) AS c3,
  JSON_DEPTH(JSON_VALUE(v, 'strict $.a[1]' ERROR ON ERROR)) AS c4
FROM (VALUES ('{"a": [10, true],"b": "[10, true]"}')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_LENGTH 示例

SQL

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SELECT JSON_LENGTH(v) AS c1,
  JSON_LENGTH(v, 'lax $.a') AS c2,
  JSON_LENGTH(v, 'strict $.a[0]') AS c3,
  JSON_LENGTH(v, 'strict $.a[1]') AS c4
FROM (VALUES ('{"a": [10, true]}')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_INSERT 示例

SQL

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SELECT JSON_INSERT(v, '$.a', 10, '$.c', '[1]') AS c1,
  JSON_INSERT(v, '$', 10, '$.c', '[1]') AS c2
FROM (VALUES ('{"a": [10, true]}')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_KEYS 示例

SQL

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SELECT JSON_KEYS(v) AS c1,
  JSON_KEYS(v, 'lax $.a') AS c2,
  JSON_KEYS(v, 'lax $.b') AS c2,
  JSON_KEYS(v, 'strict $.a[0]') AS c3,
  JSON_KEYS(v, 'strict $.a[1]') AS c4
FROM (VALUES ('{"a": [10, true],"b": {"c": 30}}')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_REMOVE 示例

SQL

1
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SELECT JSON_REMOVE(v, '$[1]') AS c1
FROM (VALUES ('["a", ["b", "c"], "d"]')) AS t(v)
LIMIT 10;

结果

JSON_REPLACE 示例

SQL

1
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SELECT
JSON_REPLACE(v, '$.a', 10, '$.c', '[1]') AS c1,
JSON_REPLACE(v, '$', 10, '$.c', '[1]') AS c2
FROM (VALUES ('{\"a\": 1,\"b\":[2]}')) AS t(v)
limit 10;

结果