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人大金仓（Kingbase）数据库高阶函数详解
人大金仓（Kingbase）数据库是一款基于 PostgreSQL 的国产关系型数据库(PostgreSQL 高阶函数详解：全面深入的功能与实用示例 )，提供了丰富的高阶函数，以支持复杂的数据处理和分析任务。本文将对人大金仓数据库中的高阶函数进行详尽的介绍，包括递归查询、数学函数、集合操作符、字符串函数、JSON 函数、时间函数、聚合函数、地理空间函数和窗口函数。这些函数不仅帮助用户高效地处理数据，还支持各种高级操作，如层级数据查询、地理信息处理和复杂的统计计算。通过详细的示例和解释，本文旨在帮助开发者深入理解并应用这些强大的功能，提升数据处理能力和工作效率。
1. 递归查询
递归查询用于处理层级结构或树状数据。它通过一个公共表表达式（CTE）实现自我引用，从而处理复杂的递归逻辑。
语法：
WITH RECURSIVE cte_name AS ( -- 非递归部分 SELECT ... UNION ALL -- 递归部分 SELECT ... ) SELECT * FROM cte_name; 详细示例：
示例 1: 员工层级结构
这个示例展示了如何使用递归查询来处理员工的层级结构数据：
-- 创建员工表 CREATE TABLE employees ( emp_id SERIAL PRIMARY KEY, emp_name VARCHAR(100), manager_id INTEGER ); -- 插入数据 INSERT INTO employees (emp_name, manager_id) VALUES ('Alice', NULL), -- CEO ('Bob', 1), -- Reports to Alice ('Charlie', 1), -- Reports to Alice ('David', 2), -- Reports to Bob ('Eve', 3); -- Reports to Charlie -- 查询员工层级 WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS ( SELECT emp_id, emp_name, manager_id, 1 AS level FROM employees WHERE manager_id IS NULL UNION ALL SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.manager_id, eh.level + 1 FROM employees e INNER JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.emp_id ) SELECT * FROM employee_hierarchy; 解释：
WITH RECURSIVE定义了一个递归的 CTE。- 非递归部分选择了最顶层的员工（即没有经理的员工）。
- 递归部分通过连接
employees表和employee_hierarchyCTE 来处理层级结构。
示例 2: 组织结构树
这个示例展示了如何用递归查询来生成组织结构树：
-- 假设有如下表格 CREATE TABLE org_structure ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), parent_id INTEGER ); -- 插入数据 INSERT INTO org_structure (name, parent_id) VALUES ('Company', NULL), ('Department A', 1), ('Department B', 1), ('Team A1', 2), ('Team B1', 3); -- 查询组织结构 WITH RECURSIVE org_tree AS ( SELECT id, name, parent_id, 1 AS depth FROM org_structure WHERE parent_id IS NULL UNION ALL SELECT o.id, o.name, o.parent_id, ot.depth + 1 FROM org_structure o INNER JOIN org_tree ot ON o.parent_id = ot.id ) SELECT * FROM org_tree; 解释：
WITH RECURSIVE用于创建一个递归的 CTE，org_tree。- 初始部分选择根节点（
parent_id IS NULL）。 - 递归部分连接父节点和子节点，以构建完整的组织结构树。
2. 数学函数
数学函数用于执行各种数学计算。
常用函数：
ABS(): 取绝对值ROUND(): 四舍五入CEIL(): 向上取整FLOOR(): 向下取整POWER(): 计算幂SQRT(): 计算平方根
详细示例：
示例 1: 基本数学操作
SELECT ABS(-5) AS absolute_value, -- 计算绝对值 ROUND(3.14159, 2) AS rounded_value, -- 四舍五入到小数点后两位 CEIL(4.2) AS ceiling_value, -- 向上取整到最接近的整数 FLOOR(4.8) AS floor_value, -- 向下取整到最接近的整数 POWER(2, 3) AS power_value, -- 计算 2 的 3 次方 SQRT(16) AS square_root; -- 计算 16 的平方根 解释：
ABS()计算一个数的绝对值。ROUND()四舍五入到指定的小数位数。CEIL()向上取整到最接近的整数。FLOOR()向下取整到最接近的整数。POWER()计算一个数的幂。SQRT()计算一个数的平方根。
示例 2: 复合数学运算
-- 计算复合值 SELECT (POWER(3, 2) + 5) / SQRT(25) AS complex_calculation; 解释：
- 计算
3的2次方，加5，然后除以25的平方根。
3. 集合操作符
集合操作符用于对集合进行操作，如并集、交集和差集。
常用操作符：
UNION: 并集INTERSECT: 交集EXCEPT: 差集
详细示例：
示例 1: 并集、交集、差集
-- 创建示例表 CREATE TABLE set_a (value INTEGER); CREATE TABLE set_b (value INTEGER); -- 插入数据 INSERT INTO set_a VALUES (1), (2), (3); INSERT INTO set_b VALUES (2), (3), (4); -- 并集 SELECT value FROM set_a UNION SELECT value FROM set_b; -- 交集 SELECT value FROM set_a INTERSECT SELECT value FROM set_b; -- 差集 SELECT value FROM set_a EXCEPT SELECT value FROM set_b; 解释：
UNION返回两个集合的并集，即两个集合中的所有元素，去重。INTERSECT返回两个集合的交集，即两个集合中都存在的元素。EXCEPT返回两个集合的差集，即存在于第一个集合但不存在于第二个集合的元素。
示例 2: 多集合操作
-- 创建更多示例数据 CREATE TABLE set_c (value INTEGER); INSERT INTO set_c VALUES (3), (4), (5); -- 结合多个集合操作 SELECT value FROM set_a UNION SELECT value FROM set_b INTERSECT SELECT value FROM set_c EXCEPT SELECT value FROM set_b; 解释：
UNION和INTERSECT和EXCEPT可以组合使用，以获得更复杂的集合操作结果。
4. 字符串函数
字符串函数用于操作和处理字符串。
常用函数：
LENGTH(): 获取字符串长度SUBSTRING(): 提取子字符串CONCAT(): 连接字符串REPLACE(): 替换字符串TRIM(): 去除字符串两端的空格UPPER(): 转为大写LOWER(): 转为小写
详细示例：
示例 1: 基本字符串操作
SELECT LENGTH('Hello, Kingbase!') AS length, -- 字符串长度 SUBSTRING('Hello, Kingbase!', 8, 8) AS substring, -- 提取子字符串 CONCAT('Hello, ', 'Kingbase!') AS concatenated, -- 连接字符串 REPLACE('Hello, Kingbase!', 'Kingbase', 'World') AS replaced, -- 替换字符串 TRIM(' Hello, Kingbase! ') AS trimmed, -- 去除两端空格 UPPER('Hello, Kingbase!') AS uppercase, -- 转为大写 LOWER('Hello, Kingbase!') AS lowercase; -- 转为小写 解释：
LENGTH()计算字符串的长度。SUBSTRING()提
取指定位置和长度的子字符串。
CONCAT()连接多个字符串。REPLACE()替换字符串中的指定子串。TRIM()去除字符串两端的空格。UPPER()和LOWER()分别将字符串转换为大写或小写。
示例 2: 格式化字符串
-- 格式化字符串 SELECT TO_CHAR(1234.5678, 'FM9999.00') AS formatted_number, -- 格式化数字 TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_date; -- 格式化日期时间 解释：
TO_CHAR()用于将数字或日期格式化为指定的字符串格式。
5. JSON 函数
JSON 函数用于处理 JSON 数据类型。
常用函数：
JSON_EXTRACT_PATH(): 提取 JSON 数据路径JSONB_SET(): 更新 JSONB 数据TO_JSON(): 转换为 JSONJSON_AGG(): 聚合为 JSON 数组JSON_OBJECT_AGG(): 聚合为 JSON 对象
详细示例：
示例 1: 基本 JSON 操作
-- 创建 JSON 表 CREATE TABLE json_data ( id SERIAL PRIMARY KEY, data JSONB ); -- 插入数据 INSERT INTO json_data (data) VALUES ('{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'), ('{"name": "Bob", "age": 25, "city": "Los Angeles"}'); -- 提取 JSON 数据 SELECT data->>'name' AS name, data->>'age' AS age FROM json_data; -- 更新 JSON 数据 UPDATE json_data SET data = JSONB_SET(data, '{age}', '"31"') WHERE data->>'name' = 'Alice'; -- 聚合为 JSON 数组 SELECT JSON_AGG(data) AS json_array FROM json_data; 解释：
data->>'name'提取 JSON 对象中的name字段。JSONB_SET()更新 JSONB 数据的指定字段。JSON_AGG()聚合 JSON 数据为 JSON 数组。
示例 2: JSON 对象聚合
-- 聚合为 JSON 对象 SELECT JSON_OBJECT_AGG(name, age) AS name_age_json FROM json_data; 解释：
JSON_OBJECT_AGG()将字段名和值聚合为 JSON 对象。
6. 时间函数
时间函数用于处理日期和时间。
常用函数：
NOW(): 当前时间DATE_PART(): 提取日期部分AGE(): 计算时间差DATE_TRUNC(): 截断时间到指定精度TO_CHAR(): 格式化日期时间
详细示例：
示例 1: 基本时间操作
SELECT NOW() AS current_time, -- 当前时间 DATE_PART('year', NOW()) AS current_year, -- 提取当前年份 AGE('2024-08-03', '2000-01-01') AS age_difference; -- 计算年龄差 解释：
NOW()返回当前时间。DATE_PART()提取当前日期的年份部分。AGE()计算两个日期之间的时间差。
示例 2: 更复杂的时间处理
-- 时间截断和格式化 SELECT DATE_TRUNC('month', NOW()) AS start_of_month, -- 当前月份的开始 TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_now; -- 格式化时间 解释：
DATE_TRUNC()将时间截断到指定精度（例如，月份的开始）。TO_CHAR()格式化时间为指定格式的字符串。
7. 聚合函数
聚合函数用于汇总数据。
常用函数：
SUM(): 求和AVG(): 求平均值MAX(): 求最大值MIN(): 求最小值COUNT(): 计数GROUP_CONCAT(): 将多个行连接成一个字符串
详细示例：
示例 1: 基本聚合操作
-- 创建示例表 CREATE TABLE sales (amount NUMERIC); -- 插入数据 INSERT INTO sales (amount) VALUES (100), (200), (300); -- 使用聚合函数 SELECT SUM(amount) AS total_sales, -- 总销售额 AVG(amount) AS average_sales, -- 平均销售额 MAX(amount) AS max_sales, -- 最大销售额 MIN(amount) AS min_sales, -- 最小销售额 COUNT(amount) AS number_of_sales -- 销售数量 FROM sales; 解释：
SUM()计算销售额的总和。AVG()计算销售额的平均值。MAX()和MIN()分别计算销售额的最大值和最小值。COUNT()计算销售记录的数量。
示例 2: 分组聚合
-- 创建示例表 CREATE TABLE department_sales ( department VARCHAR(100), amount NUMERIC ); -- 插入数据 INSERT INTO department_sales (department, amount) VALUES ('Electronics', 1000), ('Furniture', 1500), ('Electronics', 2000), ('Furniture', 1200); -- 按部门汇总销售额 SELECT department, SUM(amount) AS total_sales, COUNT(amount) AS number_of_sales FROM department_sales GROUP BY department; 解释：
GROUP BY将销售数据按部门分组，并计算每个部门的总销售额和销售数量。
8. 地理空间函数
地理空间函数用于处理地理空间数据。
常用函数：
ST_Distance(): 计算两点间距离ST_Contains(): 判断一个几何对象是否包含另一个ST_Intersects(): 判断两个几何对象是否相交ST_Buffer(): 创建缓冲区
详细示例：
示例 1: 基本地理空间操作
-- 创建示例表 CREATE TABLE locations (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY); -- 插入数据 INSERT INTO locations (name, geom) VALUES ('PointA', 'POINT(0 0)'), ('PointB', 'POINT(1 1)'); -- 计算两点间距离 SELECT ST_Distance(a.geom, b.geom) AS distance FROM locations a, locations b WHERE a.name = 'PointA' AND b.name = 'PointB'; 解释：
ST_Distance()计算两个地理点之间的距离。
示例 2: 判断几何对象是否相交
-- 创建示例表 CREATE TABLE geoms (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY); -- 插入数据 INSERT INTO geoms (name, geom) VALUES ('Area1', 'POLYGON((0 0, 0 10, 10 10, 10 0, 0 0))'), ('Area2', 'POLYGON((5 5, 5 15, 15 15, 15 5, 5 5))'); -- 判断两个区域是否相交 SELECT ST_Intersects(a.geom, b.geom) AS intersects FROM geoms a, geoms b WHERE a.name = 'Area1' AND b.name = 'Area2'; 解释：
ST_Intersects()判断两个几何对象是否相交。
示例 3: 创建缓冲区
-- 创建示例表 CREATE TABLE points (name VARCHAR(100), geom GEOMETRY); -- 插入数据 INSERT INTO points (name, geom) VALUES ('Point1', 'POINT(0 0)'), ('Point2', 'POINT(1 1)'); -- 创建缓冲区 SELECT ST_Buffer(geom, 2) AS buffer FROM points WHERE name = 'Point1'; 解释：
ST_Buffer()创建一个以指定距离为半径的缓冲区。
9. 窗口函数
窗口函数用于在查询结果集的特定窗口内执行计算。
常用窗口函数：
ROW_NUMBER(): 行号RANK(): 排名DENSE_RANK(): 紧密排名NTILE(): 分组SUM(): 窗口内求和AVG(): 窗口内求平均值LEAD(): 获取后续行的值LAG(): 获取前一行的值
详细示例：
示例 1: 行号和排名
-- 创建示例表 CREATE TABLE sales_data ( sale _date DATE, amount NUMERIC ); -- 插入数据 INSERT INTO sales_data (sale_date, amount) VALUES ('2024-08-01', 100), ('2024-08-02', 200), ('2024-08-03', 150); -- 使用窗口函数 SELECT sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY amount DESC) AS row_num, -- 行号 RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rank, -- 排名 DENSE_RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS dense_rank -- 紧密排名 FROM sales_data; 解释：
ROW_NUMBER()为每行分配一个唯一的行号。RANK()为每行分配一个排名，存在并列的情况。DENSE_RANK()与RANK()类似，但排名不会跳过。
示例 2: 窗口内聚合
-- 使用窗口函数进行聚合 SELECT sale_date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales, -- 累计销售额 LAG(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS previous_amount, -- 前一行的销售额 LEAD(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS next_amount -- 后续行的销售额 FROM sales_data; 解释：
SUM()计算当前行之前（包括当前行）的累计销售额。LAG()和LEAD()分别获取前一行和后续行的销售额。
总结
本文深入探讨了人大金仓（Kingbase）数据库中的高阶函数，包括递归查询、数学函数、集合操作符、字符串函数、JSON 函数、时间函数、聚合函数、地理空间函数和窗口函数。每种函数的介绍都配备了详细的示例和解释，以展示其实际应用和操作细节。这些高阶函数不仅扩展了数据处理的能力，还使得复杂的数据分析和操作变得更加高效和灵活。通过掌握这些函数，开发者能够更好地处理层级数据、进行数学运算、操作字符串和JSON数据、处理时间信息、执行聚合分析、处理地理空间数据，以及利用窗口函数进行高级统计分析。这些功能的掌握将大大提升数据处理的能力和开发效率，使得人大金仓数据库成为一个更加强大的数据管理和分析工具。
