华为云用户手册

TIMESTAMPDIFF TIMESTAMPDIFF(unit , timestamp_expr1, timestamp_expr2) timestampdiff函数是计算两个日期时间之间(timestamp_expr2-timestamp_expr1)的差值，并以unit形式范围结果。timestamp_expr1，timestamp_expr2必须是一个timestamp、timestamptz、date类型的值表达式。unit表示的是两个日期差的单位。 该函数仅在GaussDB兼容MySQL类型时（即dbcompatibility = 'MYSQL'）有效，其他类型不支持该函数。 year 年份。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, '2018-01-01', '2020-01-01'); timestamp_diff ---------------- 2 (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。 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-01'); date_part ----------- 2005 (1 row) 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT EXTRACT(ISOYEAR FROM DATE '2006-01-02'); date_part ----------- 2006 (1 row) microseconds 秒域（包括小数部分）乘以1,000,000。 1 2 3 4 5 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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 openGauss=# 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，2005-01-01是2004年的第53周，而2006-01-01是2005年的第52周，2012-12-31是2013年的第一周。建议isoyear字段和week一起使用以得到一致的结果。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT EXTRACT(WEEK FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 7 (1 row) year 年份域。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 2001 (1 row)

时间/日期函数 age(timestamp, timestamp) 描述：将两个参数相减，并以年、月、日作为返回值。若相减值为负，则函数返回亦为负，入参可以都带timezone或都不带timezone。 返回值类型：interval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT age(timestamp '2001-04-10', timestamp '1957-06-13'); age ------------------------- 43 years 9 mons 27 days (1 row) age(timestamp) 描述：当前时间和参数相减，入参可以带或者不带timezone。 返回值类型：interval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT age(timestamp '1957-06-13'); age ------------------------- 60 years 2 mons 18 days (1 row) clock_timestamp() 描述：实时时钟的当前时间戳。volatile函数，每次扫描都会取最新的时间戳，因此在一次查询中每次调用结果不相同。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT clock_timestamp(); clock_timestamp ------------------------------- 2017-09-01 16:57:36.636205+08 (1 row) current_date 描述：当前日期。 返回值类型：date 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT current_date; date ------------ 2017-09-01 (1 row) current_time 描述：当前时间。 返回值类型：time with time zone 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT current_time; timetz -------------------- 16:58:07.086215+08 (1 row) current_timestamp 描述：当前日期及时间。语句级别时间，同一个语句内返回结果不变。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT current_timestamp; pg_systimestamp ------------------------------ 2017-09-01 16:58:19.22173+08 (1 row) date_part(text, timestamp) 描述： 获取日期或者时间值中子域的值，例如年或者小时的值。 等效于extract(field from timestamp)。 timestamp类型：abstime、date、interval、reltime、time with time zone、time without time zone、timestamp with time zone、timestamp without time zone。 返回值类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT date_part('hour', timestamp '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 20 (1 row) date_part(text, interval) 描述：获取月份的值。如果大于12，则取与12的模。等效于extract(field from timestamp)。 返回值类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT date_part('month', interval '2 years 3 months'); date_part ----------- 3 (1 row) date_trunc(text, timestamp) 描述：截取到参数text指定的精度。 返回值类型：interval、timestamp with time zone、timestamp without time zone 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT date_trunc('hour', timestamp '2001-02-16 20:38:40'); date_trunc --------------------- 2001-02-16 20:00:00 (1 row) trunc(timestamp) 描述：默认按天截取。 示例： 1 2 3 4 openGauss=# SELECT trunc(timestamp '2001-02-16 20:38:40'); trunc --------------------- 2001-02-16 00:00:00 (1 row) trunc(arg1, arg2) 描述：截取到arg2指定的精度。 arg1类型：interval、timestamp with time zone、timestamp without time zone arg2类型：text 返回值类型：interval、timestamp with time zone、timestamp without time zone 示例： 1 2 3 4 openGauss=# SELECT trunc(timestamp '2001-02-16 20:38:40', 'hour'); trunc --------------------- 2001-02-16 20:00:00 (1 row) daterange(arg1, arg2) 描述：获取时间边界信息。 arg1类型：date arg2类型：date 返回值类型：daterange 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select daterange('2000-05-06','2000-08-08'); daterange ------------------------- [2000-05-06,2000-08-08) (1 row) daterange(arg1, arg2, text) 描述：获取时间边界信息。 arg1类型：date arg2类型：date text类型：text 返回值类型：daterange 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select daterange('2000-05-06','2000-08-08','[]'); daterange ------------------------- [2000-05-06,2000-08-09) (1 row) extract(field from timestamp) 描述：获取小时的值。 返回值类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT extract(hour from timestamp '2001-02-16 20:38:40'); date_part ----------- 20 (1 row) extract(field from interval) 描述：获取月份的值。如果大于12，则取与12的模。 返回值类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT extract(month from interval '2 years 3 months'); date_part ----------- 3 (1 row) isfinite(date) 描述：测试是否为有效日期。 返回值类型：Boolean 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT isfinite(date '2001-02-16'); isfinite ---------- t (1 row) isfinite(timestamp) 描述：测试判断是否为有效时间。 返回值类型：Boolean 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT isfinite(timestamp '2001-02-16 21:28:30'); isfinite ---------- t (1 row) isfinite(interval) 描述：测试是否为有效区间。 返回值类型：Boolean 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT isfinite(interval '4 hours'); isfinite ---------- t (1 row) justify_days(interval) 描述：将时间间隔以月（30天为一月）为单位。 返回值类型：interval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT justify_days(interval '35 days'); justify_days -------------- 1 mon 5 days (1 row) justify_hours(interval) 描述：将时间间隔以天（24小时为一天）为单位。 返回值类型：interval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT JUSTIFY_HOURS(INTERVAL '27 HOURS'); justify_hours ---------------- 1 day 03:00:00 (1 row) justify_interval(interval) 描述：结合justify_days和justify_hours，调整interval。 返回值类型：interval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT JUSTIFY_INTERVAL(INTERVAL '1 MON -1 HOUR'); justify_interval ------------------ 29 days 23:00:00 (1 row) localtime 描述：当前时间。 返回值类型：time 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT localtime AS RESULT; result ---------------- 16:05:55.664681 (1 row) localtimestamp 描述：当前日期及时间。 返回值类型：timestamp 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT localtimestamp; timestamp ---------------------------- 2017-09-01 17:03:30.781902 (1 row) now() 描述：当前日期及时间。事务级别时间，同一个事务内返回结果相同。 返回值类型：timestamp with time zone 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT now(); now ------------------------------- 2017-09-01 17:03:42.549426+08 (1 row) timenow() 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 openGauss=# select timenow(); timenow ------------------------ 2020-06-23 20:36:56+08 (1 row) numtodsinterval(num, interval_unit) 描述：将数字转换为interval类型。num为numeric类型数字，interval_unit为固定格式字符串（'DAY' | 'HOUR' | 'MINUTE' | 'SECOND'）。 可以通过设置参数IntervalStyle为oracle，兼容该函数在Oracle中的interval输出格式。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 openGauss=# SELECT numtodsinterval(100, 'HOUR'); numtodsinterval ----------------- 100:00:00 (1 row) openGauss=# SET intervalstyle = oracle; SET openGauss=# SELECT numtodsinterval(100, 'HOUR'); numtodsinterval ------------------------------- +000000004 04:00:00.000000000 (1 row) pg_sleep(seconds) 描述：服务器线程延迟时间，单位为秒。注意，当数据库调用该函数时，会获取相应的事务快照，相当于一个长事务，如果入参时间过长可能导致数据库oldestxmin无法推进，影响表的回收和查询性能。 返回值类型：void 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT pg_sleep(10); pg_sleep ---------- (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 openGauss=# SELECT statement_timestamp(); statement_timestamp ------------------------------- 2017-09-01 17:04:39.119267+08 (1 row) sysdate 描述：当前日期及时间。 返回值类型：timestamp 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT sysdate; sysdate --------------------- 2017-09-01 17:04:49 (1 row) timeofday() 描述：当前日期及时间（像clock_timestamp，但是返回时为text）。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT timeofday(); timeofday ------------------------------------- Fri Sep 01 17:05:01.167506 2017 CST (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 openGauss=# 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。 d：timestamp类型的值，以及可以隐式转换为timestamp类型的值。 n：INTEGER类型的值，以及可以隐式转换为INTEGER类型的值。 返回值类型：timestamp 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT add_months(to_date('2017-5-29', 'yyyy-mm-dd'), 11) FROM sys_dummy; add_months --------------------- 2018-04-29 00:00:00 (1 row) last_day(d) 描述：用于计算时间点d当月最后一天的时间。 返回值类型：timestamp 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select last_day(to_date('2017-01-01', 'YYYY-MM-DD')) AS cal_result; cal_result --------------------- 2017-01-31 00:00:00 (1 row)

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 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 --创建存储过程proc_staffs openGauss=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_staffs ( section NUMBER(6), salary_sum out NUMBER(8,2), staffs_count out INTEGER ) IS BEGIN SELECT sum(salary), count(*) INTO salary_sum, staffs_count FROM hr.staffs where section_id = section; END; / --创建存储过程proc_return. openGauss=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_return AS v_num NUMBER(8,2); v_sum INTEGER; BEGIN proc_staffs(30, v_sum, v_num); --调用语句 dbe_output.print_line(v_sum||'#'||v_num); RETURN; --返回语句 END; / --调用存储过程proc_return. openGauss=# CALL proc_return(); --清除存储过程 openGauss=# DROP PROCEDURE proc_staffs; openGauss=# DROP PROCEDURE proc_return; --创建函数func_return. openGauss=# CREATE OR REPLACE FUNCTION func_return returns void language plpgsql AS $$ DECLARE v_num INTEGER := 1; BEGIN dbe_output.print_line(v_num); RETURN; --返回语句 END $$; -- 调用函数func_return openGauss=# CALL func_return(); -- 清除函数 openGauss=# DROP FUNCTION func_return;

条件表达式 在执行SQL语句时，可通过条件表达式筛选出符合条件的数据。 条件表达式主要有以下几种： CASE CASE表达式是条件表达式，类似于其他编程语言中的CASE语句。 CASE表达式的语法图请参考图1。 图1 case::= CASE子句可以用于合法的表达式中。condition是一个返回BOOLEAN数据类型的表达式： 如果结果为真，CASE表达式的结果就是符合该条件所对应的result。 如果结果为假，则以相同方式处理随后的WHEN或ELSE子句。 如果各WHEN condition都不为真，表达式的结果就是在ELSE子句执行的result。如果省略了ELSE子句且没有匹配的条件，结果为NULL。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 openGauss=# CREATE TABLE tpcds.case_when_t1(CW_COL1 INT) DISTRIBUTE BY HASH (CW_COL1); openGauss=# INSERT INTO tpcds.case_when_t1 VALUES (1), (2), (3); openGauss=# SELECT * FROM tpcds.case_when_t1; a --- 1 2 3 (3 rows) openGauss=# SELECT CW_COL1, CASE WHEN CW_COL1=1 THEN 'one' WHEN CW_COL1=2 THEN 'two' ELSE 'other' END FROM tpcds.case_when_t1 ORDER BY 1; cw_col1 | case ---------+------- 1 | one 2 | two 3 | other (3 rows) openGauss=# DROP TABLE tpcds.case_when_t1; DECODE DECODE的语法图请参见图2。 图2 decode::= 将表达式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。 示例请参见条件表达式函数。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT DECODE('A','A',1,'B',2,0); case ------ 1 (1 row) COALESCE COALESCE的语法图请参见图3。 图3 coalesce::= COALESCE返回它的第一个非NULL的参数值。如果参数都为NULL，则返回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只计算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。 示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 openGauss=# CREATE TABLE tpcds.c_tabl(description varchar(10), short_description varchar(10), last_value varchar(10)) DISTRIBUTE BY HASH (last_value); openGauss=# INSERT INTO tpcds.c_tabl VALUES('abc', 'efg', '123'); openGauss=# INSERT INTO tpcds.c_tabl VALUES(NULL, 'efg', '123'); openGauss=# INSERT INTO tpcds.c_tabl VALUES(NULL, NULL, '123'); openGauss=# SELECT description, short_description, last_value, COALESCE(description, short_description, last_value) FROM tpcds.c_tabl ORDER BY 1, 2, 3, 4; description | short_description | last_value | coalesce -------------+-------------------+------------+---------- abc | efg | 123 | abc | efg | 123 | efg | | 123 | 123 (3 rows) openGauss=# DROP TABLE tpcds.c_tabl; 如果description不为NULL，则返回description的值，否则计算下一个参数short_description；如果short_description不为NULL，则返回short_description的值，否则计算下一个参数last_value；如果last_value不为NULL，则返回last_value的值，否则返回（none）。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT COALESCE(NULL,'Hello World'); coalesce --------------- Hello World (1 row) NULLIF NULLIF的语法图请参见图4。 图4 nullif::= 只有当value1和value2相等时，NULLIF才返回NULL。否则它返回value1。 示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 openGauss=# CREATE TABLE tpcds.null_if_t1 ( NI_VALUE1 VARCHAR(10), NI_VALUE2 VARCHAR(10) )DISTRIBUTE BY HASH (NI_VALUE1); openGauss=# INSERT INTO tpcds.null_if_t1 VALUES('abc', 'abc'); openGauss=# INSERT INTO tpcds.null_if_t1 VALUES('abc', 'efg'); openGauss=# SELECT NI_VALUE1, NI_VALUE2, NULLIF(NI_VALUE1, NI_VALUE2) FROM tpcds.null_if_t1 ORDER BY 1, 2, 3; ni_value1 | ni_value2 | nullif -----------+-----------+-------- abc | abc | abc | efg | abc (2 rows) openGauss=# DROP TABLE tpcds.null_if_t1; 如果value1等于value2则返回NULL，否则返回value1。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT NULLIF('Hello','Hello World'); nullif -------- Hello (1 row) GREATEST（最大值），LEAST（最小值） GREATEST的语法图请参见图5。 图5 greatest::= 从一个任意数字表达式的列表里选取最大的数值。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT greatest(9000,155555,2.01); greatest ---------- 155555 (1 row) LEAST的语法图请参见图6。 图6 least::= 从一个任意数字表达式的列表里选取最小的数值。 以上的数字表达式必须都可以转换成一个普通的数据类型，该数据类型将是结果类型。 列表中的NULL值将被忽略。只有所有表达式的结果都是NULL的时候，结果才是NULL。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT least(9000,2); least ------- 2 (1 row) 示例请参见条件表达式函数。 NVL NVL的语法图请参见图7。 图7 nvl::= 如果value1为NULL则返回value2，如果value1非NULL，则返回value1。 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT nvl(null,1); NVL ----- 1 (1 row) 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT nvl ('Hello World' ,1); nvl --------------- Hello World (1 row) 父主题： 表达式

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] { * | {expression [ [ AS ] output_name ]} [, ...] } INTO [ UNLOGGED ] [ TABLE ] new_table [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY expression [, ...] ] [ HAVING condition [, ...] ] [ WINDOW {window_name AS ( window_definition )} [, ...] ] [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT | MINUS } [ ALL | DISTINCT ] select ] [ ORDER BY {expression [ [ ASC | DESC | USING operator ] | nlssort_expression_clause ] [ NULLS { FIRST | LAST } ]} [, ...] ] [ LIMIT { count | ALL } ] [ OFFSET start [ ROW | ROWS ] ] [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ] [ {FOR { UPDATE | SHARE } [ OF table_name [, ...] ] [ NOWAIT | WAIT N]} [...] ];

参数说明 INTO [ UNLOGGED ] [ TABLE ] new_table UNLOGGED指定表为非日志表。在非日志表中写入的数据不会被写入到预写日志中，这样就会比普通表快很多。但是，它也是不安全的，非日志表在冲突或异常关机后会被自动删截。非日志表中的内容也不会被复制到备用服务器中。在该类表中创建的索引也不会被自动记录。 new_table指定新建表的名称。 SELECT INTO的其它参数可参考SELECT的参数说明。

示例3 常用数据类型使用示例 //bit类型使用示例，注意此处bit类型取值范围[0,1] Statement st = conn.createStatement(); String sqlstr = "create or replace function fun_1()\n" + "returns bit AS $$\n" + "select col_bit from t_bit limit 1;\n" + "$$\n" + "LANGUAGE SQL;"; st.execute(sqlstr); CallableStatement c = conn.prepareCall("{ ? = call fun_1() }"); //注册输出类型，位串类型 c.registerOutParameter(1, Types.BIT); c.execute(); //使用Boolean类型获取结果 System.out.println(c.getBoolean(1)); // money类型使用示例 // 表结构中包含money类型列的使用示例。 st.execute("create table t_money(id int,col1 money)"); PreparedStatement pstm = conn.prepareStatement("insert into t_money values(1,?)"); // 使用PGobject赋值，取值范围[-92233720368547758.08，92233720368547758.07] PGobject minMoney = new PGobject(); minMoney.setType("money"); minMoney.setValue("-92233720368547758.08"); pstm.setObject(1, minMoney); pstm.execute(); // 使用PGMoney赋值,取值范围[-9999999.99,9999999.99] pstm.setObject(1,new PGmoney(9999999.99)); pstm.execute(); // 函数返回值为money的使用示例。 st.execute("create or replace function func_money() " + "return money " + "as declare " + "var1 money; " + "begin " + " select col1 into var1 from t_money limit 1; " + " return var1; " + "end;"); CallableStatement cs = conn.prepareCall("{? = call func_money()}"); cs.registerOutParameter(1,Types.DOUBLE); cs.execute(); cs.getObject(1);

示例2 客户端内存占用过多解决 此示例主要使用setFetchSize来调整客户端内存使用，它的原理是通过数据库游标来分批获取服务器端数据，但它会加大网络交互，可能会损失部分性能。 由于游标事务内有效，故需要先关闭自动提交，最后需要执行手动提交。 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 // 关闭掉自动提交 conn.setAutoCommit(false); Statement st = conn.createStatement(); // 打开游标，每次获取50行数据 st.setFetchSize(50); ResultSet rs = st.executeQuery("SELECT * FROM mytable"); while (rs.next()) { System.out.print("a row was returned."); } conn.commit(); rs.close(); // 关闭服务器游标。 st.setFetchSize(0); rs = st.executeQuery("SELECT * FROM mytable"); while (rs.next()) { System.out.print("many rows were returned."); } conn.commit(); rs.close(); // Close the statement. st.close(); conn.close(); 执行完毕后可使用如下命令恢复自动提交： conn.setAutoCommit(true);

现象描述 in-clause/any-clause是常见的SQL语句约束条件，有时in或any后面的clause都是常量，类似于： 1 2 3 4 select count(1) from calc_empfyc_c1_result_tmp_t1 where ls_pid_cusr1 in (‘20120405’, ‘20130405’); 或者 1 2 3 4 select count(1) from calc_empfyc_c1_result_tmp_t1 where ls_pid_cusr1 in any(‘20120405’, ‘20130405’); 但是也有一些如下的特殊用法： 1 2 3 4 5 SELECT ls_pid_cusr1,COALESCE(max(round((current_date-bthdate)/365)),0) FROM calc_empfyc_c1_result_tmp_t1 t1,p10_md_tmp_t2 t2 WHERE t1.ls_pid_cusr1 = any(values(id),(id15)) GROUP BY ls_pid_cusr1; 其中，id、id15为p10_md_tmp_t2中的两列，“t1.ls_pid_cusr1 = any(values(id),(id15))”等价于“t1.ls_pid_cusr1 = id or t1.ls_pid_cusr1 = id15”。 因此join-condition实质上是一个不等式，这种不等值的join操作必须走nestloop，对应执行计划如下：

优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 select ls_pid_cusr1,COALESCE(max(round(ym/365)),0) from ( ( SELECT ls_pid_cusr1,(current_date-bthdate) as ym FROM calc_empfyc_c1_result_tmp_t1 t1,p10_md_tmp_t2 t2 WHERE t1.ls_pid_cusr1 = t2.id and t1.ls_pid_cusr1 != t2.id15 ) union all ( SELECT ls_pid_cusr1,(current_date-bthdate) as ym FROM calc_empfyc_c1_result_tmp_t1 t1,p10_md_tmp_t2 t2 WHERE t1.ls_pid_cusr1 = id15 ) ) GROUP BY ls_pid_cusr1; 优化后的SQL查询由两个等值join的子查询构成，而每个子查询都可以走更适合此场景的hashjoin。优化后的执行计划如下 优化后，从超过1个小时未返回结果优化到7s返回结果。

接口介绍 高级功能包DBE_APPLICATION_INFO支持的所有接口请参见表1。DBE_APPLICATION_INFO作用范围是当前session。 表1 DBE_APPLICATION_INFO 接口名称 描述 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息。DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO函数原型为： 1 2 3 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO( str text )returns void; 表2 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 str 写入的客户端信息 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO函数原型为： 1 2 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO( OUT client_info text); 表3 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 client_info 客户端信息

选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分查询中出现dwcjk的列zqdh存在常量的约束(例如zqdh=’000001’)，那么就应当尽量不用zqdh做分布列。 在满足前两条原则的情况，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3 4 5 select xc_node_id, count(1) from tablename group by xc_node_id order by xc_node_id desc; 其中xc_node_id对应DN，一般来说，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需选择合适的分布列，还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题： 审视和修改表定义

语法格式 向用户组中添加用户。 1 2 ALTER GROUP group_name ADD USER user_name [, ... ]; 从用户组中删除用户。 1 2 ALTER GROUP group_name DROP USER user_name [, ... ]; 修改用户组的名称。 1 2 ALTER GROUP group_name RENAME TO new_name;

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 --向用户组中添加用户。 openGauss=# ALTER GROUP super_users ADD USER lche, jim; --从用户组中删除用户。 openGauss=# ALTER GROUP super_users DROP USER jim; --修改用户组的名称。 openGauss=# ALTER GROUP super_users RENAME TO normal_users;

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE [ [ GLOBAL | LOCAL ] [ TEMPORARY | TEMP ] | UNLOGGED ] TABLE table_name [ (column_name [, ...] ) ] [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ COMPRESS | NOCOMPRESS ] [ TABLESPACE tablespace_name ] [ DISTRIBUTE BY { REPLICATION | { [HASH ] ( column_name ) } } ] [ TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } ] AS query [ WITH [ NO ] DATA ];

参数说明 UNLOGGED 指定表为非日志表。在非日志表中写入的数据不会被写入到预写日志中，这样就会比普通表快很多。但是，它也是不安全的，非日志表在冲突或异常关机后会被自动删截。非日志表中的内容也不会被复制到备用服务器中。在该类表中创建的索引也不会被自动记录。 使用场景：非日志表不能保证数据的安全性，用户应该在确保数据已经做好备份的前提下使用，例如系统升级时进行数据的备份。 故障处理：当异常关机等操作导致非日志表上的索引发生数据丢失时，用户应该对发生错误的索引进行重建。 GLOBAL | LOCAL 创建临时表时可以在TEMP或TEMPORARY前指定GLOBAL或LOCAL关键字。目前这两个关键字的设立，仅是为了兼容SQL标准，实际上无论指定GLOBAL还是LOCAL，GaussDB都会创建本地临时表。 TEMPORARY | TEMP 如果指定TEMP或TEMPORARY关键字，则创建的表为临时表。临时表分为全局临时表和本地临时表两种类型。创建临时表时如果指定GLOBAL关键字则为全局临时表，否则为本地临时表。 全局临时表的元数据对所有会话可见，会话结束后元数据继续存在。会话与会话之间的用户数据、索引和统计信息相互隔离，每个会话只能看到和更改自己提交的数据。全局临时表有两种模式：一种是基于会话级别的(ON COMMIT PRESERVE ROWS)，当会话结束时自动清空用户数据；一种是基于事务级别的(ON COMMIT DELETE ROWS)，当执行commit或rollback时自动清空用户数据。建表时如果没有指定ON COMMIT选项，则缺省为会话级别。与本地临时表不同，全局临时表建表时可以指定非pg_temp_开头的schema。 本地临时表只在当前会话可见，本会话结束后会自动删除。因此，在除当前会话连接的数据库节点故障时，仍然可以在当前会话上创建和使用临时表。由于临时表只在当前会话创建，对于涉及对临时表操作的DDL语句，会产生DDL失败的报错。因此，建议DDL语句中不要对临时表进行操作。TEMP和TEMPORARY等价。 本地临时表通过每个会话独立的以pg_temp开头的schema来保证只对当前会话可见，因此，不建议用户在日常操作中手动删除以pg_temp，pg_toast_temp开头的schema。 如果建表时不指定TEMPORARY/TEMP关键字，而指定表的schema为当前会话的pg_temp_开头的schema，则此表会被创建为临时表。 ALTER/DROP全局临时表和索引，如果其它会话正在使用它，禁止操作。 全局临时表的DDL只会影响当前会话的用户数据和索引。例如truncate、reindex、analyze只对当前会话有效。 table_name 要创建的表名。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 column_name 新表中要创建的字段名。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 WITH ( storage_parameter [= value] [, ... ] ) 这个子句为表或索引指定一个可选的存储参数。参数的详细说明如下所示。 FILLFACTOR 一个表的填充因子（fillfactor）是一个介于10和100之间的百分数。100（完全填充）是默认值。如果指定了较小的填充因子，INSERT操作仅按照填充因子指定的百分率填充表页。每个页上的剩余空间将用于在该页上更新行，这就使得UPDATE有机会在同一页上放置同一条记录的新版本，这比把新版本放置在其他页上更有效。对于一个从不更新的表将填充因子设为100是最佳选择，但是对于频繁更新的表，选择较小的填充因子则更加合适。该参数只对行存表有效。 取值范围：10~100 ORIENTATION 取值范围： COLUMN：表的数据将以列式存储。 ROW（缺省值）：表的数据将以行式存储。 COMPRESSION 指定表数据的压缩级别，它决定了表数据的压缩比以及压缩时间。一般来讲，压缩级别越高，压缩比也越大，压缩时间也越长；反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 取值范围： 列存表的有效值为YES/NO/LOW/MIDDLE/HIGH，默认值为LOW。 行存表不支持压缩。 MAX_BATCHROW 指定了在数据加载过程中一个存储单元可以容纳记录的最大数目。该参数只对列存表有效。 取值范围：10000~60000 hashbucket 创建hash bucket存储。本参数仅支持行存表和行存range表。 取值范围：on/off 默认值：off 当前版本hashbucket表相关DDL操作性能受限，不建议频繁对hashbucket表进行DDL操作。 COMPRESS / NOCOMPRESS 创建一个新表时，需要在创建表语句中指定关键字COMPRESS，这样，当对该表进行批量插入时就会触发压缩特性。该特性会在页范围内扫描所有元组数据，生成字典、压缩元组数据并进行存储。指定关键字NOCOMPRESS则不对表进行压缩。行存表不支持压缩。 缺省值：NOCOMPRESS，即不对元组数据进行压缩。 TABLESPACE tablespace_name 指定新表将要在tablespace_name表空间内创建。如果没有声明，将使用默认表空间。 DISTRIBUTE BY 指定表如何在节点之间分布或者复制。 REPLICATION：表的每一行存在所有数据节点( DN )中，即每个数据节点都有完整的表数据。 HASH (column_name ) ：对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN。 当指定DISTRIBUTE BY HASH (column_name)参数时，创建主键和唯一索引必须包含“ column_name”列。 当被参照表指定DISTRIBUTE BY HASH (column_name)参数时，参照表的外键必须包含“ column_name”列。 缺省值：HASH(column_name)，column_name取表的主键列（如果有的话）或首个数据类型支持作为分布列的列。 column_name的数据类型必须是以下类型之一： INTEGER TYPES：TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT，NUMERIC/DECIMAL CHARACTER TYPES: CHAR，BPCHAR，VARCHAR，VARCHAR2，NVARCHAR2 DATE/TIME TYPES: DATE，TIME，TIMETZ，TIMESTAMP，TIMESTAMPTZ，INTERVAL，SMALLDATETIME TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } TO GROUP指定创建表所在的Node Group。TO NODE主要供内部扩容工具使用，一般用户不应该使用。 AS query 一个SELECT VALUES命令或者一个运行预备好的SELECT或VALUES查询的EXECUTE命令。 [ WITH [ NO ] DATA ] 创建表时，是否也插入查询到的数据。默认是要数据，选择“NO”参数时，则不要数据。

功能描述 根据查询结果创建表。 CREATE TABLE AS创建一个表并且用来自SELECT命令的结果填充该表。该表的字段和SELECT输出字段的名称及数据类型相关。不过用户可以通过明确地给出一个字段名称列表来覆盖SELECT输出字段的名称。 CREATE TABLE AS对源表进行一次查询，然后将数据写入新表中，而查询视图结果会根据源表的变化而有所改变。相比之下，每次做查询的时候，视图都重新计算定义它的SELECT语句。

相同表的并发UPDATE 事务T1： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE test SET address='test1234' WHERE name='test1'; COMMIT; 事务T2： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE test SET address='test1234' WHERE name='test2'; COMMIT; 事务T3： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE test SET address='test1234' WHERE name='test1'; COMMIT; 场景1： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行UPDATE，事务T2开始执行UPDATE，事务T1和事务T2都执行成功。更新不同行时，更新操作拿的是行级锁，不会发生冲突，两个事务都可以执行成功。 场景2： 开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行UPDATE，事务T3开始执行UPDATE，事务T1执行成功，事务T3等待超时后会出错。更新相同行时，事务T1未提交时，未释放锁，导致事务T3执行不成功。 父主题： 并发写入示例

Hint的错误、冲突及告警 Plan Hint的结果会体现在计划的变化上，可以通过explain来查看变化。 Hint中的错误不会影响语句的执行，只是不能生效，该错误会根据语句类型以不同方式提示用户。对于explain语句，hint的错误会以warning形式显示在界面上，对于非explain语句，会以debug1级别日志显示在日志中，关键字为PLANHINT。 hint的错误分为以下类型： 语法错误 语法规则树归约失败，会报错，指出出错的位置。 例如：hint关键字错误，leading hint或join hint指定2个表以下，其它hint未指定表等。一旦发现语法错误，则立即终止hint的解析，所以此时只有错误前面的解析完的hint有效。 例如： 1 leading((t1 t2)) nestloop(t1) rows(t1 t2 #10) nestloop(t1)存在语法错误，则终止解析，可用hint只有之前解析的leading((t1 t2))。 语义错误 表不存在，存在多个，或在leading或join中出现多次，均会报语义错误。 scanhint中的index不存在，会报语义错误。 另外，如果子查询提升后，同一层出现多个名称相同的表，且其中某个表需要被hint，hint会存在歧义，无法使用，需要为相同表增加别名规避。 hint重复或冲突 如果存在hint重复或冲突，只有第一个hint生效，其它hint均会失效，会给出提示。 hint重复是指，hint的方法及表名均相同。例如：nestloop(t1 t2) nestloop(t1 t2)。 hint冲突是指，table list一样的hint，存在不一样的hint，hint的冲突仅对于每一类hint方法检测冲突。 例如：nestloop (t1 t2) hashjoin (t1 t2)，则后面与前面冲突，此时hashjoin的hint失效。注意：nestloop(t1 t2)和no mergejoin(t1 t2)不冲突。 leading hint中的多个表会进行拆解。例如：leading ((t1 t2 t3))会拆解成：leading((t1 t2)) leading(((t1 t2) t3))，此时如果存在leading((t2 t1))，则两者冲突，后面的会被丢弃。（例外：指定内外表的hint若与不指定内外表的hint重复，则始终丢弃不指定内外表的hint。） 子链接提升后hint失效 子链接提升后的hint失效，会给出提示。通常出现在子链接中存在多个表连接的场景。提升后，子链接中的多个表不再作为一个整体出现在join中。 列类型不支持重分布 对于skew hint来说，目的是为了进行重分布时的调优，所以当hint列的类型不支持重分布时，hint将无效。 hint未被使用 非等值join使用hashjoin hint或mergejoin hint 不包含索引的表使用indexscan hint或indexonlyscan hint 通常只有在索引列上使用过滤条件才会生成相应的索引路径，全表扫描将不会使用索引，因此使用indexscan hint或indexonlyscan hint将不会使用 indexonlyscan只有输出列仅包含索引列才会使用，否则指定时hint不会被使用 多个表存在等值连接时，仅尝试有等值连接条件的表的连接，此时没有关联条件的表之间的路径将不会生成，所以指定相应的leading，join，rows hint将不使用，例如：t1 t2 t3表join，t1和t2, t2和t3有等值连接条件，则t1和t3不会优先连接，leading(t1 t3)不会被使用。 生成stream计划时，如果表的分布列与join列相同，则不会生成redistribute的计划；如果不同，且另一表分布列与join列相同，只能生成redistribute的计划，不会生成broadcast的计划，指定相应的hint则不会被使用。 如果子链接未被提升，则blockname hint不会被使用。 对于skew hint，hint未被使用可能由于： 计划中不需要进行重分布。 hint指定的列为包含分布键。 hint指定倾斜信息有误或不完整，如对于join优化未指定值。 倾斜优化的GUC参数处于关闭状态。 父主题： 使用Plan Hint进行调优

接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE 生成一个大小介于指定的low及high之间的随机数。 DBE_RANDOM.SET_SEED 存储过程SEED用于设置一个随机数的种子。DBE_RANDOM.SET_SEED函数原型为： 1 DBE_RANDOM.SET_SEED (seed IN INTEGER); 表2 DBE_RANDOM.SET_SEED接口参数说明 参数 描述 seed 用于产生一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE 存储过程VALUE生成一个大小介于指定的low及high之间的随机数。DBE_RANDOM.GET_VALUE函数原型为： 1 2 3 4 DBE_RANDOM.GET_VALUE( min IN NUMBER default 0, max IN NUMBER default 1) RETURN NUMBER; 表3 DBE_RANDOM.GET_VALUE接口参数说明 参数 描述 min 指定随机数大小的下边界，生成的随机数大于或等于min。 max 指定随机数大小的上边界，生成的随机数小于max。 实际上，只要求这里的参数类型是NUMERIC即可，对于左右边界的大小并没有要求。 DBE_RANDOM实现的是伪随机，所以若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变，使用时需要注意。 生成的随机数有效数字为15位。

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 --创建表 openGauss=# CREATE TABLE sections_t1 ( section NUMBER(4) , section_name VARCHAR2(30), manager_id NUMBER(6), place_id NUMBER(4) ) DISTRIBUTE BY hash(manager_id); --声明变量 openGauss=# DECLARE section NUMBER(4) := 280; section_name VARCHAR2(30) := 'Info support'; manager_id NUMBER(6) := 103; place_id NUMBER(4) := 1400; new_colname VARCHAR2(10) := 'sec_name'; BEGIN --执行查询 EXECUTE IMMEDIATE 'insert into sections_t1 values(:1, :2, :3, :4)' USING section, section_name, manager_id,place_id; --执行查询（重复占位符） EXECUTE IMMEDIATE 'insert into sections_t1 values(:1, :2, :3, :1)' USING section, section_name, manager_id; --执行ALTER语句（建议采用“||”拼接数据库对象构造DDL语句） EXECUTE IMMEDIATE 'alter table sections_t1 rename section_name to ' || new_colname; END; / --查询数据 openGauss=# SELECT * FROM sections_t1; --删除表 openGauss=# DROP TABLE sections_t1;

语法 语法请参见图1。 图1 noselect::= using_clause子句的语法参见图2。 图2 using_clause::= 对以上语法格式的解释如下： USING IN bind_argument用于指定存放传递给动态SQL值的变量，在dynamic_noselect_string中存在占位符时使用，即动态SQL语句执行时，bind_argument将替换相对应的占位符。要注意的是，bind_argument只能是值、变量或表达式，不能是表名、列名、数据类型等数据库对象。如果存储过程需要通过声明参数传递数据库对象来构造动态SQL语句（常见于执行DDL语句时），建议采用连接运算符“||”拼接dynamic_select_clause。另外，动态语句允许出现重复的占位符，相同占位符只能与唯一一个bind_argument按位置一一对应。

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 --创建表reason。 openGauss=# CREATE TABLE tpcds.reason ( CD_DEMO_SK INTEGER NOT NULL, CD_GENDER character(16) , CD_MARITAL_STATUS character(100) ) ; --插入数据。 openGauss=# INSERT INTO tpcds.reason VALUES(51, 'AAAAAAAADDAAAAAA', 'reason 51'); --创建表reason_t1。 openGauss=# CREATE TABLE tpcds.reason_t1 AS TABLE tpcds.reason; --为一个INSERT语句创建一个预备语句然后执行它。 openGauss=# PREPARE insert_reason(integer,character(16),character(100)) AS INSERT INTO tpcds.reason_t1 VALUES($1,$2,$3); openGauss=# EXECUTE insert_reason(52, 'AAAAAAAADDAAAAAA', 'reason 52'); --删除表reason和reason_t1。 openGauss=# DROP TABLE tpcds.reason; openGauss=# DROP TABLE tpcds.reason_t1;

基本文本匹配 GaussDB的全文检索基于匹配算子@@，当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时，则返回true。其中，tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector @@ 'cat & rat'::tsquery AS RESULT; result ---------- t (1 row) 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT 'fat & cow'::tsquery @@ 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector AS RESULT; result ---------- f (1 row) 正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsquery是非常有用的，比如将文本中的词标准化。类似地，to_tsvector用于解析和标准化文档字符串。因此，实际中文本搜索匹配看起来更像这样： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT to_tsvector('fat cats ate fat rats') @@ to_tsquery('fat & rat') AS RESULT; result ---------- t (1 row) 需要注意的是，下面这种方式是不可行的： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT 'fat cats ate fat rats'::tsvector @@ to_tsquery('fat & rat')AS RESULT; result ---------- f (1 row) 由于tsvector没有对rats进行标准化，所以rats不匹配rat。 @@操作符也支持text输入，允许一个文本字符串的显示转换为tsvector或者在简单情况下忽略tsquery。可用形式是： 1 2 3 4 tsvector @@ tsquery tsquery @@ tsvector text @@ tsquery text @@ text 我们已经看到了前面两种，形式text @@ tsquery等价于to_tsvector(text) @@ tsquery，而text @@ text等价于to_tsvector(text) @@ plainto_tsquery(text)。 父主题： 介绍

处理查询 GaussDB提供了函数和操作符用来操作tsquery类型的查询。 tsquery && tsquery 返回两个给定查询tsquery的与结果。 tsquery || tsquery 返回两个给定查询tsquery的或结果。 !! tsquery 返回给定查询tsquery的非结果。 numnode(query tsquery) returns integer 返回tsquery中的节点数目（词素加操作符），这个函数在检查查询是否有效（返回值大于0），或者只包含停用词（返回值等于0）时，是有用的。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 openGauss=# SELECT numnode(plainto_tsquery('the any')); NOTICE: text-search query contains only stop words or doesn't contain lexemes, ignored CONTEXT: referenced column: numnode numnode --------- 0 openGauss=# SELECT numnode('foo & bar'::tsquery); numnode --------- 3 querytree(query tsquery) returns text 返回可用于索引搜索的tsquery部分，该函数对于检测非索引查询是有用的（例如只包含停用词或否定项）。例如: 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT querytree(to_tsquery('!defined')); querytree ----------- T (1 row) 父主题： 附加功能

文本检索调试函数 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description text, OUT token text, OUT dictionaries regdictionary[], OUT dictionary regdictionary, OUT lexemes text[]) 描述：测试一个配置。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 openGauss=# SELECT ts_debug('english', 'The Brightest supernovaes'); ts_debug ----------------------------------------------------------------------------------- (asciiword,"Word, all ASCII",The,{english_stem},english_stem,{}) (blank,"Space symbols"," ",{},,) (asciiword,"Word, all ASCII",Brightest,{english_stem},english_stem,{brightest}) (blank,"Space symbols"," ",{},,) (asciiword,"Word, all ASCII",supernovaes,{english_stem},english_stem,{supernova}) (5 rows) ts_lexize(dict regdictionary, token text) 描述：测试一个数据字典。 返回类型：text[] 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT ts_lexize('english_stem', 'stars'); ts_lexize ----------- {star} (1 row) ts_parse(parser_name text, document text, OUT tokid integer, OUT token text) 描述：测试一个解析。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 openGauss=# SELECT ts_parse('default', 'foo - bar'); ts_parse ----------- (1,foo) (12," ") (12,"- ") (1,bar) (4 rows) ts_parse(parser_oid oid, document text, OUT tokid integer, OUT token text) 描述：测试一个解析。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 openGauss=# SELECT ts_parse(3722, 'foo - bar'); ts_parse ----------- (1,foo) (12," ") (12,"- ") (1,bar) (4 rows) ts_token_type(parser_name text, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text) 描述：获取分析器定义的记号类型。 返回类型：setof record 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 openGauss=# SELECT ts_token_type('default'); ts_token_type -------------------------------------------------------------- (1,asciiword,"Word, all ASCII") (2,word,"Word, all letters") (3,numword,"Word, letters and digits") (4,email,"Email address") (5,url,URL) (6,host,Host) (7,sfloat,"Scientific notation") (8,version,"Version number") (9,hword_numpart,"Hyphenated word part, letters and digits") (10,hword_part,"Hyphenated word part, all letters") (11,hword_asciipart,"Hyphenated word part, all ASCII") (12,blank,"Space symbols") (13,tag,"XML tag") (14,protocol,"Protocol head") (15,numhword,"Hyphenated word, letters and digits") (16,asciihword,"Hyphenated word, all ASCII") (17,hword,"Hyphenated word, all letters") (18,url_path,"URL path") (19,file,"File or path name") (20,float,"Decimal notation") (21,int,"Signed integer") (22,uint,"Unsigned integer") (23,entity,"XML entity") (23 rows) ts_token_type(parser_oid oid, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text) 描述：获取分析器定义的记号类型。 返回类型：setof record 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 openGauss=# SELECT ts_token_type(3722); ts_token_type -------------------------------------------------------------- (1,asciiword,"Word, all ASCII") (2,word,"Word, all letters") (3,numword,"Word, letters and digits") (4,email,"Email address") (5,url,URL) (6,host,Host) (7,sfloat,"Scientific notation") (8,version,"Version number") (9,hword_numpart,"Hyphenated word part, letters and digits") (10,hword_part,"Hyphenated word part, all letters") (11,hword_asciipart,"Hyphenated word part, all ASCII") (12,blank,"Space symbols") (13,tag,"XML tag") (14,protocol,"Protocol head") (15,numhword,"Hyphenated word, letters and digits") (16,asciihword,"Hyphenated word, all ASCII") (17,hword,"Hyphenated word, all letters") (18,url_path,"URL path") (19,file,"File or path name") (20,float,"Decimal notation") (21,int,"Signed integer") (22,uint,"Unsigned integer") (23,entity,"XML entity") (23 rows) ts_stat(sqlquery text, [ weights text, ] OUT word text, OUT ndoc integer, OUT nentry integer) 描述：获取tsvector列的统计数据。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 openGauss=# SELECT ts_stat('select ''hello world''::tsvector'); ts_stat ------------- (world,1,1) (hello,1,1) (2 rows)

NOT IN expression NOT IN (value [, ...]) 右侧括号中的是一个表达式列表。左侧表达式的结果与表达式列表的内容进行比较。如果在列表中的内容没有符合左侧表达式结果的内容，则NOT IN的结果为true。如果有符合的内容，则NOT IN的结果为false。 示例如下： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT 8000+500 NOT IN (10000, 9000) AS RESULT; result ---------- t (1 row) 如果查询语句返回结果为空，或者表达式列表不符合表达式的条件且右侧表达式列表返回结果至少一处为空，则NOT IN的返回结果为null，而不是false。这样的处理方式和SQL返回空值的布尔组合规则是一致的。 提示：在所有情况下X NOT IN Y等价于NOT(X IN Y)。

IN expression IN (value [, ...]) 右侧括号中的是一个表达式列表。左侧表达式的结果与表达式列表的内容进行比较。如果列表中的内容符合左侧表达式的结果，则IN的结果为true。如果没有相符的结果，则IN的结果为false。 示例如下： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT 8000+500 IN (10000, 9000) AS RESULT; result ---------- f (1 row)

注意事项 EXPLAIN PLAN不支持在DN上执行。 对于执行错误的SQL语句无法进行计划信息的收集。 PLAN_TABLE中的数据是session级生命周期并且session隔离和用户隔离，用户只能看到当前session、当前用户的数据。 PLAN_TABLE无法与GDS外表进行关联查询。 对于不能下推的查询，无法收集到具体的object信息，object只能收集到REMOTE_QUERY或CTE等信息。详见示例 2。