PostgreSQL 17.5, 16.9, 15.13, 14.18, and 13.21 Released!
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  • 簡介
  • 前言
    • 1. 什麼是PostgreSQL?
    • 2. PostgreSQL沿革
    • 3. 慣例
    • 4. 其他參考資訊
    • 5. 問題回報指南
  • I. 新手教學
    • 1. 入門指南
      • 1.1. 安裝
      • 1.2. 基礎架構
      • 1.3. 建立一個資料庫
      • 1.4. 存取一個資料庫
    • 2. SQL查詢語言
      • 2.1. 簡介
      • 2.2. 概念
      • 2.3. 創建一個新的資料表
      • 2.4. 資料列是資料表的組成單位
      • 2.5. 資料表的查詢
      • 2.6. 交叉查詢
      • 2.7. 彙總查詢
      • 2.8. 更新資料
      • 2.9. 刪除資料
    • 3. 先進功能
      • 3.1. 簡介
      • 3.2. 檢視表(View)
      • 3.3. 外部索引鍵
      • 3.4. 交易安全
      • 3.5. 窗函數
      • 3.6. 繼承
      • 3.7. 結論
  • II. SQL查詢語言
    • 4. SQL語法
      • 4.1. 語法結構
      • 4.2. 參數表示式
      • 4.3. 函數呼叫
    • 5. 定義資料結構
      • 5.1. 認識資料表
      • 5.2. 預設值
      • 5.3. 限制條件
      • 5.4. 系統欄位
      • 5.5. 表格變更
      • 5.6. 權限
      • 5.7. 資料列安全原則
      • 5.8. Schemas
      • 5.9. 繼承
      • 5.10. 分割資料表
      • 5.11. 外部資料
      • 5.12. 其他資料庫物件
      • 5.13. 相依性追蹤
    • 6. 資料處理
      • 6.1. 新增資料
      • 6.2. 更新資料
      • 6.3. 刪除資料
      • 6.4. 修改並回傳資料
    • 7. 資料查詢
      • 7.1. 概觀
      • 7.2. 資料表表示式
      • 7.3. 取得資料列表
      • 7.4. 合併查詢結果
      • 7.5. 資料排序
      • 7.6. 指定資料範圍
      • 7.7. 列舉資料
      • 7.8. 遞迴查詢(Common Table Expressions)
    • 8. 資料型別
      • 8.1. 數字型別
      • 8.2. 貨幣型別
      • 8.3. 字串型別
      • 8.4. 位元組型別(bytea)
      • 8.5. 日期時間型別
      • 8.6. 布林型別
      • 8.7. 列舉型別
      • 8.8. 地理資訊型別
      • 8.9. 網路資訊型別
      • 8.10. 位元字串型別
      • 8.11. 全文檢索型別
      • 8.12. UUID型別
      • 8.13. XML型別
      • 8.14. JSON型別
      • 8.15. 陣列
      • 8.16. 複合型別
      • 8.17. 範圍型別
      • 8.18. 指標型別
      • 8.19. pg_lsn型別
      • 8.20. 概念型別
    • 9. 函式及運算子
      • 9.1. 邏輯運算子
      • 9.2. 比較函式及運算子
      • 9.3. 數學函式及運算子
      • 9.4. 字串函式及運算子
      • 9.5. 位元字串函式及運算子
      • 9.6. 二元字串函式及運算子
      • 9.7. 特徵比對
      • 9.8. 型別轉換函式
      • 9.9 日期時間函式及運算子
      • 9.10. 列舉型別函式
      • 9.11. 地理資訊函式及運算子
      • 9.12. 網路位址函式及運算子
      • 9.13. 文字檢索函式及運算子
      • 9.14. XML函式
      • 9.15. JSON函式及運算子
      • 9.16. 序列函式
      • 9.17. 條件表示式
      • 9.18. 陣列函式及運算子
      • 9.19. 範圍函式及運算子
      • 9.20. 彙總函數
      • 9.21. Window函式
      • 9.22. 子查詢
      • 9.23. 資料列與陣列的比較運算
      • 9.24. 集合回傳函式
      • 9.25. 系統資訊函數
      • 9.26. 系統管理函式
      • 9.27. 觸發函式
      • 9.28. 事件觸發函式
    • 10. 型別轉換
      • 10.1. 概觀
      • 10.2. 運算子
      • 10.3. 函式
      • 10.4. 資料儲存轉換規則
      • 10.5. UNION、CASE 等相關結構
      • 10.6. SELECT輸出規則
    • 11. 索引(Index)
      • 11.1. 簡介
      • 11.2. 索引型別
      • 11.3. 多欄位索引
      • 11.4. 索引與ORDER BY
      • 11.5. 善用多個索引
      • 11.6. 唯一值索引
      • 11.7. 表示式索引
      • 11.8. 部份索引(partial index)
      • 11.9. 運算子物件及家族
      • 11.10. 索引與排序規則
      • 11.11. 索引限定查詢(Index-only scan)
      • 11.12. 檢查索引運用
    • 12. 全文檢索
      • 12.1. 簡介
      • 12.2. 查詢與索引
      • 12.3. 細部控制
      • 12.4. 延伸功能
      • 12.5. 斷詞
      • 12.6. 字典
      • 12.7. 組態範例
      • 12.8. 測試與除錯
      • 12.9. GIN及GiST索引型別
      • 12.10. psql支援
      • 12.11. 功能限制
    • 13. 一致性管理(MVCC)
      • 13.1. 簡介
      • 13.2. 交易隔離
      • 13.3. 鎖定模式
      • 13.4. 在應用端檢視資料一致性
      • 13.5. 特別注意
      • 13.6. 鎖定與索引
    • 14. 效能技巧
      • 14.1. 善用EXPLAIN
      • 14.2. 統計資訊
      • 14.3. 使用確切的JOIN方式
      • 14.4. 快速建立資料庫內容
      • 14.5. 彈性設定
    • 15. 平行查詢
      • 15.1. 如何運作?
      • 15.2. 啓用時機?
      • 15.3. 平行查詢計畫
      • 15.4. 平行查詢的安全性
  • III. 系統管理
    • 16. 用原始碼安裝
      • 16.1. Short Version
      • 16.2. Requirements
      • 16.3. Getting The Source
      • 16.4. 安裝流程
      • 16.5. Post-Installation Setup
      • 16.6. Supported Platforms
      • 16.7. 平台相關的注意事項
    • 17. 用原始碼在 Windows 上安裝
      • 17.1. Building with Visual C++ or the Microsoft Windows SDK
    • 18. 服務配置與維運
      • 18.1. PostgreSQL 使用者帳號
      • 18.2. Creating a Database Cluster
      • 18.3. Starting the Database Server
      • 18.4. 核心資源管理
      • 18.5. Shutting Down the Server
      • 18.6. Upgrading a PostgreSQL Cluster
      • 18.7. Preventing Server Spoofing
      • 18.8. Encryption Options
      • 18.9. Secure TCP/IP Connections with SSL
      • 18.10. Secure TCP/IP Connections with SSH Tunnels
      • 18.11. 在 Windows 註冊事件日誌
    • 19. 服務組態設定
      • 19.1. Setting Parameters
      • 19.2. File Locations
      • 19.3. 連線與認證
      • 19.4. 資源配置
      • 19.5. Write Ahead Log
      • 19.6. 複寫(Replication)
      • 19.7. 查詢規畫
      • 19.8. 錯誤回報與日誌記錄
      • 19.9. Run-time Statistics
      • 19.10. 自動資料庫清理
      • 19.11. 用戶端連線預設參數
      • 19.12. 交易鎖定管理
      • 19.13. 版本與平台的相容性
      • 19.14. Error Handling
      • 19.15. 預先配置的參數
      • 19.16. Customized Options
      • 19.17. Developer Options
      • 19.18. Short Options
    • 20. 使用者認證
      • 20.1. 設定檔:pg_hba.conf
      • 20.2. User Name Maps
      • 20.3. Authentication Methods
      • 20.4. Authentication Problems
    • 21. 資料庫角色
      • 21.1. Database Roles
      • 21.2. Role Attributes
      • 21.3. Role Membership
      • 21.4. 移除角色
      • 21.5. Default Roles
      • 21.6. Function Security
    • 22. Managing Databases
      • 22.1. Overview
      • 22.2. Creating a Database
      • 22.3. 樣版資料庫
      • 22.4. Database Configuration
      • 22.5. Destroying a Database
      • 22.6. Tablespaces
    • 23. 語系
      • 23.1. 語系支援
      • 23.2. Collation Support
      • 23.3. 字元集支援
    • 24. 例行性資料庫維護工作
      • 24.1. 例行性資料清理
      • 24.2. 定期重建索引
      • 24.3. Log File Maintenance
    • 25. 備份及還原
      • 25.1. SQL Dump
      • 25.2. File System Level Backup
      • 25.3. Continuous Archiving and Point-in-Time Recovery (PITR)
    • 26. High Availability, Load Balancing, and Replication
      • 26.1. Comparison of Different Solutions
      • 26.2. 日誌轉送備用伺服器 Log-Shipping Standby Servers
      • 26.3. Failover
      • 26.4. Alternative Method for Log Shipping
      • 26.5. Hot Standby
    • 27. Recovery Configuration
      • 27.1. Archive Recovery Settings
      • 27.2. Recovery Target Settings
      • 27.3. Standby Server Settings
    • 28. 監控資料庫活動
      • 28.1. Standard Unix Tools
      • 28.2. 統計資訊收集器
      • 28.3. Viewing Locks
      • 28.4. Progress Reporting
      • 28.5. Dynamic Tracing
    • 29. Monitoring Disk Usage
      • 29.1. Determining Disk Usage
      • 29.2. Disk Full Failure
    • 30. 高可靠度及預寫日誌
      • 30.1. Reliability
      • 30.2. Write-Ahead Logging (WAL)
      • 30.3. Asynchronous Commit
      • 30.4. WAL Configuration
      • 30.5. WAL Internals
    • 31. 邏輯複寫(Logical Replication)
      • 31.1. 發佈(Publication)
      • 31.2. 訂閱(Subscription)
      • 31.3. 衝突處理
      • 31.4. 限制
      • 31.5. 架構
      • 31.6. 監控
      • 31.7. 安全性
      • 31.8. 系統設定
      • 31.9. 快速設定
    • 32. Just-in-Time Compilation (JIT)
      • 32.1. What is JIT compilation?
      • 32.2. When to JIT?
      • 32.3. Configuration
      • 32.4. Extensibility
    • 33. 迴歸測試
      • 33.1. Running the Tests
      • 33.2. Test Evaluation
      • 33.3. Variant Comparison Files
      • 33.4. TAP Tests
      • 33.5. Test Coverage Examination
  • IV. 用戶端介面
    • 34. libpq - C Library
      • 34.1. 資料庫連線控制函數
      • 34.2. 連線狀態函數
      • 34.3. Command Execution Functions
      • 34.4. Asynchronous Command Processing
      • 34.5. Retrieving Query Results Row-By-Row
      • 34.6. Canceling Queries in Progress
      • 34.7. The Fast-Path Interface
      • 34.8. Asynchronous Notification
      • 34.9. Functions Associated with the COPY Command
      • 34.10. Control Functions
      • 34.11. Miscellaneous Functions
      • 34.12. Notice Processing
      • 34.13. Event System
      • 34.14. 環境變數
      • 34.15. 密碼檔
      • 34.16. The Connection Service File
      • 34.17. LDAP Lookup of Connection Parameters
      • 34.18. SSL Support
      • 34.19. Behavior in Threaded Programs
      • 34.20. Building libpq Programs
      • 34.21. Example Programs
    • 35. Large Objects
      • 35.1. Introduction
      • 35.2. Implementation Features
      • 35.3. Client Interfaces
      • 35.4. Server-side Functions
      • 35.5. Example Program
    • 36. ECPG - Embedded SQL in C
      • 36.1. The Concept
      • 36.2. Managing Database Connections
      • 36.3. Running SQL Commands
      • 36.4. Using Host Variables
      • 36.5. Dynamic SQL
      • 36.6. pgtypes Library
      • 36.7. Using Descriptor Areas
      • 36.8. Error Handling
      • 36.9. Preprocessor Directives
      • 36.10. Processing Embedded SQL Programs
      • 36.11. Library Functions
      • 36.12. Large Objects
      • 36.13. C++ Applications
      • 36.14. Embedded SQL Commands
      • 36.15. Informix Compatibility Mode
      • 36.16. Internals
    • 37. The Information Schema
      • 37.1. The Schema
      • 37.2. Data Types
      • 37.3. information_schema_catalog_name
      • 37.4. administrable_role_authorizations
      • 37.5. applicable_roles
      • 37.6. attributes
      • 37.7. character_sets
      • 37.8. check_constraint_routine_usage
      • 37.9. check_constraints
      • 37.10. collations
      • 37.11. collation_character_set_applicability
      • 37.12. column_domain_usage
      • 37.13. column_options
      • 37.14. column_privileges
      • 37.15. column_udt_usage
      • 37.16. columns
      • 37.17. constraint_column_usage
      • 37.18. constraint_table_usage
      • 37.19. data_type_privileges
      • 37.20. domain_constraints
      • 37.21. domain_udt_usage
      • 37.22. domains
      • 37.23. element_types
      • 37.24. enabled_roles
      • 37.25. foreign_data_wrapper_options
      • 37.26. foreign_data_wrappers
      • 37.27. foreign_server_options
      • 37.28. foreign_servers
      • 37.29. foreign_table_options
      • 37.30. foreign_tables
      • 37.31. key_column_usage
      • 37.32. parameters
      • 37.33. referential_constraints
      • 37.34. role_column_grants
      • 37.35. role_routine_grants
      • 37.36. role_table_grants
      • 37.37. role_udt_grants
      • 37.38. role_usage_grants
      • 37.39. routine_privileges
      • 37.40. routines
      • 37.41. schemata
      • 37.42. sequences
      • 37.43. sql_features
      • 37.44. sql_implementation_info
      • 37.45. sql_languages
      • 37.46. sql_packages
      • 37.47. sql_parts
      • 37.48. sql_sizing
      • 37.49. sql_sizing_profiles
      • 37.50. table_constraints
      • 37.51. table_privileges
      • 37.52. tables
      • 37.53. transforms
      • 37.54. triggered_update_columns
      • 37.55. triggers
      • 37.56. udt_privileges
      • 37.57. usage_privileges
      • 37.58. user_defined_types
      • 37.59. user_mapping_options
      • 37.60. user_mappings
      • 37.61. view_column_usage
      • 37.62. view_routine_usage
      • 37.63. view_table_usage
      • 37.64. views
  • V. 資料庫程式設計
    • 38. SQL 延伸功能
      • 38.1. How Extensibility Works
      • 38.2. The PostgreSQL Type System
      • 38.3. 使用者自訂函數
      • 38.4. User-defined Procedures
      • 38.5. Query Language (SQL) Functions
      • 38.6. Function Overloading
      • 38.7. 函數易變性類別
      • 38.8. Procedural Language Functions
      • 38.9. Internal Functions
      • 38.10. C-Language Functions
      • 38.11. User-defined Aggregates
      • 38.12. User-defined Types
      • 38.13. User-defined Operators
      • 38.14. Operator Optimization Information
      • 38.15. Interfacing Extensions To Indexes
      • 38.16. Packaging Related Objects into an Extension
      • 38.17. Extension Building Infrastructure
    • 39. Triggers
    • 40. Event Triggers
    • 41. 規則系統
      • 41.1. The Query Tree
      • 41.2. Views and the Rule System
      • 41.3. Materialized Views
      • 41.4. Rules on INSERT, UPDATE, and DELETE
      • 41.5. 規則及權限
      • 41.6. Rules and Command Status
      • 41.7. Rules Versus Triggers
    • 42. Procedural Languages(程序語言)
      • 42.1. Installing Procedural Languages
    • 43. PL/pgSQL - SQL Procedural Language
      • 43.5. 基本語法
    • 44. PL/Tcl - Tcl Procedural Language
    • 45. PL/Perl - Perl Procedural Language
    • 46. PL/Python - Python Procedural Language
    • 47. Server Programming Interface
    • 48. Background Worker Processes
    • 49. Logical Decoding
    • 50. Replication Progress Tracking
  • VI. 參考資訊
    • I. SQL 指令
      • ALTER DATABASE
      • ALTER DEFAULT PRIVILEGES
      • ALTER EXTENSION
      • ALTER FUNCTION
      • ALTER INDEX
      • ALTER LANGUAGE
      • ALTER MATERIALIZED VIEW
      • ALTER POLICY
      • ALTER PUBLICATION
      • ALTER ROLE
      • ALTER RULE
      • ALTER SCHEMA
      • ALTER SEQUENCE
      • ALTER STATISTICS
      • ALTER SUBSCRIPTION
      • ALTER TABLE
      • ALTER TABLESPACE
      • ALTER TRIGGER
      • ALTER TYPE
      • ALTER VIEW
      • ANALYZE
      • CLUSTER
      • COMMENT
      • COPY
      • CREATE CAST
      • CREATE DATABASE
      • CREATE EXTENSION
      • CREATE FOREIGN TABLE
      • CREATE FOREIGN DATA WRAPPER
      • CREATE FUNCTION
      • CREATE INDEX
      • CREATE LANGUAGE
      • CREATE MATERIALIZED VIEW
      • CREATE DOMAIN
      • CREATE POLICY
      • CREATE PROCEDURE
      • CREATE PUBLICATION
      • CREATE ROLE
      • CREATE RULE
      • CREATE SCHEMA
      • CREATE SEQUENCE
      • CREATE SERVER
      • CREATE STATISTICS
      • CREATE SUBSCRIPTION
      • CREATE TABLE
      • CREATE TABLE AS
      • CREATE TABLESPACE
      • CREATE TRANSFORM
      • CREATE TRIGGER
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  • 4.2.1. 欄位引用
  • 4.2.2. 函數參數引用
  • 4.2.3. 子參數表示式(Subscripts)
  • 4.2.4. 欄位選擇
  • 4.2.5. 運算子宣告(Operator Invocations)
  • 4.2.6. 函數呼叫
  • 注意
  • 4.2.7. 彙總表示式
  • 注意
  • 4.2.8. 窗函數呼叫
  • 4.2.9. 型別轉換
  • 4.2.10. 排序表示式
  • 4.2.11. Scalar 子查詢
  • 4.2.12. 陣列建構函數
  • 4.2.13. 資料列建構者
  • 注意
  • 4.2.14. 表示式運算規則

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  1. II. SQL查詢語言
  2. 4. SQL語法

4.2. 參數表示式

參數表示式用在許多不同的方面,像是 SELECT 指令中的回傳列表;在 INSERT 或 UPDATE 指令中指定欄位的新值;又或是在一些命令中,指出搜尋的條件等。參數表示式的結果,有時候會被稱作 scalar,以有別於表格表示式(就是一個表格)的結果。參數表示式也可以稱作 scalar expressions(賦值表示式),甚或簡化為 expressions (表示式)。表示式的語法容許其值為各種運算的單一結果,如數學、邏輯、集合、或其他運算。

參數表示式可以是下列的其中一種形態:

  • 常數或文字內容

  • 欄位的引用

  • 函數參數的引用,在函數裡或預備指令(prepared statement)中

  • 子參數表示式

  • 欄位選擇表示式

  • 運算子宣告

  • 函數呼叫

  • 彙總表示式

  • 窗函數呼叫

  • 型別轉換

  • 校對轉換(collation expression)

  • 賦值子查詢(scalar subquery)

  • 陣列建構式

  • 列建構式

  • 其他被括號括住的參數表示式(用於群組子表示式和強制調整運算優先權)

除了這個列表之外,還有一些建構式也會應用到表示式,但並沒有特別定義語法規則。一般來說,他們會包含函數或運算子的操作,在第 9 章中會有適當的說明。其中有一個例子便是 IS NULL 字句。

我們已經在 4.1.2 節中討論過常數了,所以接下來就從常數以下的項目繼續說明。

4.2.1. 欄位引用

要引要一個欄位的話,請使用下列的形式:

correlation.columnname

「correlation」(所屬名稱)是其所屬表格的名稱(也可能需要包含結構名),或是表格的別名(在 FROM 子句中所定義的)。所屬名稱和分隔用的句點是可以省略的,如果欄位名稱在目前查詢中的所有表格中是唯一的話。(參閱第 7 章)

4.2.2. 函數參數引用

函數參數的引用,用來指定一個不在該 SQL 指令中的值。參數是使用在 SQL 函數定義或預備查詢之中。有一些用戶端函式庫也支援將資料數值與 SQL 指令分離,在這種情境下,參數就會用來指向外部的資料數值。參數引用的形式如下:

$number

舉個例子,有一個函數 dept 的宣告如下:

CREATE FUNCTION dept(text) RETURNS dept
    AS $$ SELECT * FROM dept WHERE name = $1 $$
    LANGUAGE SQL;

這裡的 $1 指的是函數被呼叫時的第 1 個輸入參數:

4.2.3. 子參數表示式(Subscripts)

如果表示式要產生陣列的結果的話,指定陣列中某個元素,請使用:

expression[subscript]

或是要取得陣列中多個相隣的元素,請使用:

expression[lower_subscript:upper_subscript]

每一個「subscript」本身都是一個表示式,必須要產生一個整數值。

一般來說,陣列表示式必須被括號起來,但如果該表示式只是一個欄位或參數的引用的話,那麼括號可以省略。然後,多個子參數表示式可以連在一起使用,當你需要陣列表達多維度的概念時。舉例如下:

mytable.arraycolumn[4]
mytable.two_d_column[17][34]
$1[10:42]
(arrayfunction(a,b))[42]

在最後一個例子中,括號是必須的。關於陣列,在 8.15 節有更多說明。

4.2.4. 欄位選擇

如果一個表示式產生了複合性的型別(列型別),那麼要指定其中的某個欄位時,請使用:

expression.fieldname

一般來說,列的表示式必須被括號起來,但如果該表示式只是一個欄位或參數的引用的話,那麼括號可以省略。舉例如下:

mytable.mycolumn
$1.somecolumn
(rowfunction(a,b)).col3

(然而,有限制的欄位引用,實際上就是一種欄位選擇語法的特列。)有一種重要的特例是從某個複合型別的表格欄位中取其子欄位的值:

(compositecol).somefield
(mytable.compositecol).somefield

在這裡,括號是必要的,以表示 compositecol 是一個欄位名稱,但不是表格名稱。而在第二個例子中,mytable 是表格名稱,而非結構名稱。

你可以取得複合資料的所有欄位值,使用「.*」:

(compositecol).*

這個記號在不同的地方有不同的用法,請參閱 8.16.5 節的說明。

4.2.5. 運算子宣告(Operator Invocations)

有三種用來進行運算子宣告的語法:

expression operator expression(雙元中置運算子)

operator expression(單元前置運算子)

expression operator(單元後置運算子)

運算子記號的語法規則依 4.1.3 節的說明,或是關鍵字 AND、OR、和 NOT,又或是如下形式的限定運算子名稱:

OPERATOR(schema.operatorname)

哪些特定的運算子的使用與運算方式,端看系統與使用者如何定義。在第 9 章中會說明內建的運算子詳情。

4.2.6. 函數呼叫

函數呼叫的語法是,函數的名稱(可能還會加上結構名)接著一連串用括號括起來的參數列表:

function_name ([expression [, expression ... ]] )

舉個例子,下面的函數呼叫可以計算 2 的平方根:

sqrt(2)

內建函數在第 9 章說明,其他的函數可由使用者自訂。

參數可以是選擇性的附加名稱,請參閱 4.3 節的內容。

注意

函數如果只有一個參數,而又是複合型別的話,就稱作使用了欄位選擇語法;反過來說,欄位選擇語法也可以寫成函數的形式。這是因為 col(table) 和 table.col 是可以互換的。這並非標準 SQL,但 PostgreSQL 支援了,因為這使得函數的使用可以模擬「計算欄位」(computed fields)。更多資訊請參閱 8.16.5 節。

4.2.7. 彙總表示式

彙總表示式用在查詢時,過濾資料進行彙總函數計算的應用。彙總函數壓縮了大量資料輸入成為一個單一的輸出值,例如加總或平均數。彙總表示式的語法可以是下列其中之一:

aggregate_name (expression [ , ... ] [ order_by_clause ] ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ]

aggregate_name (ALL expression [ , ... ] [ order_by_clause ] ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ]

aggregate_name (DISTINCT expression [ , ... ] [ order_by_clause ] ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ]

aggregate_name ( * ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ]

aggregate_name ( [ expression [ , ... ] ] ) WITHIN GROUP ( order_by_clause ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ]

這裡的 agregate_name 是預先就定義好的(可能還需要加上結構名稱),表示式可以是任何的函數形態,但不能包含彙總函數或窗函數。而 order_by_clause 和 filter_clause 後續進行說明。

第一種形式的彙總表示式用於每次輸入一列的情況;第二種形式和第一種相同,當 ALL 是預設的時候;第三種形式彙總不重覆的資料(或在多種表示式的時候,取不重覆的集合);第四種形式也是每次輸入一列,但沒有限定輸入條件,通常是用於 count(*);最後一種形式用於有次序的彙總函數,稍後說明。

大多數的彙總函數會忽略空值,所以如果表示式計算的結果是空值的話,就會忽略不計。這樣的假設除非有特別設定,對所有內建的函數都是如此。

舉例來說,count(*) 計算輸入列的個數,而 count(f1) 是計算輸入列中 f1 欄位非空值的個數,因為 count 會忽略空值;然而,count(distinct f1) 則是計算 f1 欄位不重覆又非空值的個數。

通常彙總函數在處理輸入資料時,都是未排序過的。在大多數的情況沒有關係,例如:min 最小值的計算,與其輸入的次序沒有關係。然而,還是有些彙總函數的結果,與其處理次序是有關連的,例如:array_agg 和 string_agg。ORDER BY 字句就可以達到此效果,其與一般查詢語法 ORDER BY 的用法相同,詳細說明在 7.5 節,除非該表示式無法輸出成欄位名稱或數字。舉例如下:

SELECT array_agg(a ORDER BY b DESC) FROM table;

操作到多參數的彙總函數時,注意 ORDER BY 會處理過所有的彙總參數,例如:

SELECT string_agg(a, ',' ORDER BY a) FROM table;

但不能這樣寫:

SELECT string_agg(a ORDER BY a, ',') FROM table;  -- incorrect

這在語法上沒有不合法,但這表示一個單參數的彙總函數,使用了兩個排序的關鍵值(第二個完全沒用,因為它是常數)。

如果 DISTINCT 被加到 ORDER BY 子句裡的話,那麼所有的 ORDER BY 表示式都必須符合彙總函數的參數,也就是說,你不能使用不在 DISTINCT 列表中的表示式來排序。

注意

在彙總函數中使用 DISTINCT 和 ORDER BY,都是 PostgreSQL 的延伸。

把 ORDER BY 放進彙總函數的參數列表中,就如同到目前為止的描述,用於排序輸入值,進行一般性的處理或統計彙總,而排序是選擇性的。有另一種類型的彙總函數稱作有次序彙總,它們就必須要有 ORDER BY 子句,通常就是因為這些函數的計算結果,只會對某些特定次序的資料產生效果。典型的有次序彙總例子,包含排名和累計百分比計算。對於有次序彙總計算,將 ORDER BY 字句寫進 WITHIN GROUP (...) 中,如同上述最後一個語法例子。在 ORDER BY 子句中的表示式會處理每一筆輸入資料,如同一般的彚總函數,然後將其依子句中的表示式計算並排序,最後再依序轉送給彙總函數處理。(這和非處理 WITHIN GROUP 中的 ORDER BY 不同,它們不會再轉送給彙總函數。)如果有在 WITHIN GROUP 之前的表示式的話,稱作直接參數,會和有 ORDER BY 的參數有區分。不像一般的彙總參數,直接參數只會被處理一次,而不是每一筆都一次。這意思是只有在 GROUP BY 中,這些變數才會被彙總處理。這樣的限制就如同直接參數不在彙總表示式之中一樣。直接參數一般用於累計分配,只有在每一次彙整完的值才有意義。直接參數可以是空值,在這個例子中,使用的是 (),而非 (*)。(PostgreSQL 兩種寫法都可以接受,但標準 SQL 只接受前者。)

有次序彙總查詢如下:

SELECT percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY income) FROM households;

 percentile_cont
-----------------
           50489

這裡包含了 50% 的累計,或是中間數累計,來源是表格 households 的 income 欄位。其中,0.5 是直接參數,它不影響百分累計彙整計算過程。

如果使用了 FILTER,那就只有符合 FILTER 子句條件的資料會被彙總處理,其他的資料都會被忽略掉。舉例來說:

SELECT
    count(*) AS unfiltered,
    count(*) FILTER (WHERE i < 5) AS filtered
FROM generate_series(1,10) AS s(i);

 unfiltered | filtered
------------+----------
         10 |        4
(1 row)

預先內建的彙總函數將在 9.20 節中介紹,其他彙總函數可以由使用者自行設計。

彙總表示式只可以用於結果列表或 SELECT 中的 HAVING 子句。在其他子句中是被禁止的,像是 WHERE,因為這些子句邏輯上都是在彙總處理前就得處理資料。

當彙總表示式使用在子查詢(參閱 4.2.11 節及 9.22 節)中時,彙總計算就會一般性地處理子查詢中的資料。但如果該彙總計算的參數用到了外層的變數時,就會產生例外情況:彙整計算是屬於最接近的外層查詢,並且只處理該層的查詢資料。這個彙總表示式對整體而言,只是一個子查詢的引用,它會被視為一個常數的結果,限制它只會出現在 HAVING 子句的運算層次而已。

4.2.8. 窗函數呼叫

窗函數呼叫指的是使用類似彙總函數的使用方式,只是僅用於查詢中部份列的選擇上。和非窗函數不同的是,這並不會只輸出為單一列—每一列都仍然分開輸出。然而,窗函數也是處理了所有該列所屬群組的其他列(PARTITION BY),依其窗函數所定義的範圍。窗函數呼叫的方式可以是下列其中之一:

function_name ([expression [, expression ... ]]) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ] OVER window_name
function_name ([expression [, expression ... ]]) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ] OVER ( indow_definition )
function_name ( * ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ] OVER window_name
function_name ( * ) [ FILTER ( WHERE filter_clause ) ] OVER ( indow_definition )

定義「窗」,請使用下列語法:

[ existing_window_name ][ PARTITION BY expression [, ...] ]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ]
[ frame_clause ]

選擇性的 frame_clause 語法如下:

{ RANGE | ROWS } frame_start
{ RANGE | ROWS } BETWEEN frame_start AND frame_end

frame_start 及 frame_end 的語法如下:

UNBOUNDED PRECEDING
value PRECEDING 
CURRENT ROW
value FOLLOWING 
UNBOUNDED FOLLOWING

在這裡的表示式(expression),除了不能再包含窗函數之外,無其他特別限制。

window_name 是一個定義在 WINDOW 子句中的命名。另一方面,一個完整的窗也可以是被括號括起來,使用和 WINDOW 子句相同語法的定義。詳見 SELECT 語法頁面。值得探討的是,OVER wname 並不完全等同於 OVER (wname ...);後者隱含著複製及修改窗的定義,而如果包含 frame 子句的話,就會被拒絕執行。

PARTITION BY 子句將查詢分組成為不同的分區,它們將會分別地被窗函數所處理。PARTITION BY 的行為和查詢語句中的 GROUP BY 很類似,除了它的表示式就只是表示式,而且不能產出欄位名稱或編號。沒有 PARTITION BY 的話,所有的列都會被當作一個分組進行彙總。ORDER BY 子句決定窗函數的處理次序,它也和查詢語句中的 ORDER BY 很類似,但它不能使用輸出的欄位或編號。如果沒有 ORDER BY 的話,就無法保證彙總處理的次序了。

frame_clause 指的是構成該窗的列,再進一步以「窗框」拆分,是目前分區的子集合。對窗函數而言,運算會以窗框的範圍取代整合分區。窗框的指定可以是 RANGE 或 ROW 兩種模式。不論哪種模式,都 frame_start 執行到 frame_end,但如果 frame_end 省略了,預設就是到目前的列(CURRENT ROW)。

UNBOUNDED PRECEDING 的窗框始於該分區的第一列,同樣地,UNBOUNDED FOLLOWING 意指窗框結束於分區的最後一列。

在 RANGE 模式裡,如果 frame_start 設定為 CURRENT ROW 的話,表示窗框始於目前列同序的那一列(使用 ORDER BY 時,排序相同的那一列),同理,frame_end 設定為 CURRENT ROW 時,表示窗框止於排序相同的列。而在 ROWS 模式時,CURRENT ROW 指的就是自己。

PRECEDING 和 FOLLOWING 兩個設定值,目前只能用在 ROWS 模式。它們指的是窗框的起迄於指定的一個值,表示目前列之前後多少列。而所謂的值,必須是整數表示式而不包含任何變數、彙總函數、或窗函數。其值也不能是空值或負值,但可以為零,表示只處理目前列。

預設的窗框設定是 RANGE UNBOUNDED PRECEDING,和 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 是一樣的。加上 ORDER BY 的話,這可以讓窗框起於和目前列並列的列;沒有 ORDER BY 的話,所有的列都會在分區裡,因為如此就無法判定次序,表示大家都一樣。

frame_start 的限制是不能使用 UNBOUNDED FOLLOWING,而 frame_end 不能使用 UNBOUNDED PRECEDING。frame_end 的設定也不能先於 frame_start—舉例來說,RANGE BETWEEN CURRENT ROW,使用 PRECEDING 就不可以。

如果有使用到 FILTER 的話,就只有符合 FILTER 條件式的列會被窗函數處理,其餘的列都會被忽略。只有彙總式的窗函數可以使用 FILTER 子句。

內建的窗函數會在 9.57 節中說明,使用者也可以自行設計窗函數。任何內建或自訂的一般函數或統計函數,都可以當作窗函數來使用。(有序集合和假定集合的彙總數,目前不能當作窗函數來使用。)

「*」語法的使用,用來把無參數的彙總函數當作窗函數來使用,例如:count(*) OVER (PARTITION BY x ORDER BY y)。「*」通常不會用於專門的窗函數上,專門的窗函數不允許參數裡有用到 DISTINCT 或 ORDER BY 的語法。

窗函數呼叫只限於 SELECT 回傳列表,及 ORDER BY 子句中。

更多窗函數的說明請參閱 3.5 節、9.21 節、及 7.2.5 節。

4.2.9. 型別轉換

型別轉換指定從一種資料型別轉換為另一種資料型別。PostgreSQL 接受兩種用於型別轉換的等效語法:

CAST ( expression AS type )
expression::type

CAST 語法符合 SQL 標準;帶「::」的語法是 PostgreSQL 既有的用法。

當強制轉換應用於已知型別的值表示式時,它表示執行時型別轉換。只有定義了合適的型別轉換操作,操作才能成功。請注意,這與使用帶常數的強制轉換略有不同,如 4.1.2.7 節所示。應用於未經修飾的字串文字的強制轉換表示將型別初始分配給文字常數,因此對於任何型別(如果字串文字的內容都是資料型別的可接受輸入語法)都會成功。

如果對於值表示式必須產生的型別沒有歧義(例如,當它被分配給資料表欄位),通常可以省略顯式的型別轉換;系統將在這種情況下自動套用型別轉換。但是,只有在系統目錄中標記為「可以隱式套用」的強制轉換才會執行自動強制轉換。其他強制轉換必須使用顯式強制轉換語法來使用。此限制旨在防止系統默默地套用令人意外的轉換。

也可以使用函數式語法來指定型別轉換:

typename ( expression )

但是,這僅適用於名稱也可以作為函數名稱使用的型別。例如,雙精度不能用這種方式,但等價的 float8 可以。而且,由於語法衝突,名稱間隔,時間和時間戳記只能使用雙引號才能用於這種方式。因此,使用類似功能的轉換語法會導致不一致,因此可能應該避免。

注意

函數式語法實際上只是一個函數呼叫。當兩個標準轉換語法之一用於執行轉換時,它將在內部呼叫已註冊的函數來執行轉換。按照慣例,這些轉換函數與它們的輸出類型具有相同的名稱,因此「函數式語法」只不過是直接呼叫底層的轉換函數。顯然,這不是一個可移植式應用程序應該依賴的東西。有關更多詳情,請參閱 CREATE CAST。

4.2.10. 排序表示式

COLLATE 子句用於覆蓋排序規則的表示式。它附加到所套用的表示式上:

expr COLLATE collation

排序規則是一種可以綱要限定識別指標。COLLATE 子句比運算子更緊密;必要時可以使用括號。

如果沒有明確指定排序規則,那麼資料庫系統會從表示式中涉及的欄位中衍生一個排序規則,或者如果表示式中未包含任何欄位,則預設為資料庫的預設排序規則。

COLLATE 子句的兩個常見用法是重寫 ORDER BY 子句中的排序順序,例如:

SELECT a, b, c FROM tbl WHERE ... ORDER BY a COLLATE "C";

並覆蓋具有語言環境特性結果的函數或運算子呼叫的排序規則,例如:

SELECT * FROM tbl WHERE a > 'foo' COLLATE "C";

請注意,在後者的情況下,COLLATE 子句附加到我們希望影響的運算子的輸入參數。 無論運算子或函數呼叫 COLLATE 子句的哪個參數被附加到哪個參數都沒有關係,因為運算子或函數套用的排序規則是透過考慮所有參數衍生的,並且顯式 COLLATE 子句將覆蓋所有其他排序規則參數。(然而,將不匹配的 COLLATE 子句連接到多個參數是錯誤的,更多細節請參閱第 23.2 節)。因此,這會産生與前面的例子相同的結果:

SELECT * FROM tbl WHERE a COLLATE "C" > 'foo';

但是這會有錯:

SELECT * FROM tbl WHERE (a > 'foo') COLLATE "C";

因為它試圖將排序規則應用於「>」運算子的結果,該運算符是不可排序的布林資料型別。

4.2.11. Scalar 子查詢

Scalar 子查詢指的是括號中的普通 SELECT 查詢,但它只回傳一個資料列的一個欄位。(有關撰寫查詢的訊息,請參閱第 7 章。)執行 SELECT 查詢並在周圍的值表示式中使用單個回傳的值。使用回傳多於一個資料列或多於一個欄位的查詢作為 scalar 子查詢是錯誤的。(但是,如果在特定執行過程中子查詢不回傳任何資料列,則不會出現錯誤;Scalar 結果將視為空)。子查詢可以引用周圍查詢中的變數,該變數在任何一次運算期間都將用作常數的子查詢。有關子查詢的其他表示式,另請參閱第 9.22 節。

例如,以下是每個州中最大的城市人口數量:

SELECT name, (SELECT max(pop) FROM cities WHERE cities.state = states.name)
    FROM states;

4.2.12. 陣列建構函數

陣列建構函數是一種使用其成員元素的值建構陣列的表示式。一個簡單的陣列建構函數由關鍵字 ARRAY,左方括號 [,陣列元素值的表示式列表(用逗號分隔),最後一個右方括號 ] 組成。例如:

SELECT ARRAY[1,2,3+4];
  array
---------
 {1,2,7}
(1 row)

預設情況下,陣列元素型別是成員表示式的通用型別,使用與 UNION 或 CASE 結構相同的規則來決定(參閱 10.5 節)。您也可以透過明確將陣列建構函數轉換為所需的型別來覆蓋它,例如:

SELECT ARRAY[1,2,22.7]::integer[];
  array
----------
 {1,2,23}
(1 row)

這與分別將每個表示式轉換為陣列元素型別的效果相同。有關型別轉換的更多訊息,請參閱第 4.2.9 節。

可以透過巢狀的陣列建構函數來建構多維陣列。在內部的建構函數中,關鍵字 ARRAY 可以省略。例如,這些語法會產生相同的結果:

SELECT ARRAY[ARRAY[1,2], ARRAY[3,4]];
     array
---------------
 &#123;{1,2},{3,4}&#125;
(1 row)

SELECT ARRAY[[1,2],[3,4]];
     array
---------------
 &#123;{1,2},{3,4}&#125;
(1 row)

由於多維陣列必須是矩形,因此同一級別的內部建構函數必須産生具有相同維數的子陣列。套用於外部 ARRAY 建構函數的任何強制型別都會自動轉送給所有內部建構函數。

多維陣列建構函數的元素可以是任何產生適當型別陣列的東西,不僅只是一個子 ARRAY 結構。例如:

CREATE TABLE arr(f1 int[], f2 int[]);

INSERT INTO arr VALUES (ARRAY[[1,2],[3,4]], ARRAY[[5,6],[7,8]]);

SELECT ARRAY[f1, f2, '&#123;{9,10},{11,12}&#125;'::int[]] FROM arr;
                     array
------------------------------------------------
 {&#123;{1,2},{3,4}},&#123;{5,6},{7,8}},&#123;{9,10},{11,12}&#125;}
(1 row)

你可以建構一個空陣列,但由於不可能有一個沒有型別的陣列,所以你必須明確地將你的空陣列轉換為所需的型別。例如:

SELECT ARRAY[]::integer[];
 array
-------
 {}
(1 row)

也可以從子查詢的結果中建構一個陣列。在這種形式下,陣列建構函數使用關鍵字 ARRAY 和小括號(不是中括號)的子查詢寫入。例如:

SELECT ARRAY(SELECT oid FROM pg_proc WHERE proname LIKE 'bytea%');
                                 array
-----------------------------------------------------------------------
 {2011,1954,1948,1952,1951,1244,1950,2005,1949,1953,2006,31,2412,2413}
(1 row)

SELECT ARRAY(SELECT ARRAY[i, i*2] FROM generate_series(1,5) AS a(i));
              array
----------------------------------
 &#123;{1,2},{2,4},{3,6},{4,8},{5,10}&#125;
(1 row)

子查詢必須回傳一個資料列。如果子查詢的輸出欄位是非陣列型別,則産生的一維陣列將具有子查詢結果中每個資料列的元素,其元素型別與子查詢的輸出欄位匹配。如果子查詢的輸出欄位是一個陣列型別,則結果將是一個相同型別的陣列,但會是一個更高的維度;在這種情況下,所有子查詢資料列都必須産生具有相同維度的陣列,否則結果將不是矩形。

用 ARRAY 建構的陣列索引值的下標始終以 1 開頭。有關陣列的更多訊息,請參閱第 8.15 節。

4.2.13. 資料列建構者

資料列建構函數是一個表示式,它使用其成員字串的值建構資料列內容(也稱為複合值)。資料建構函數由關鍵字 ROW,左括號,資料列字串的零個或多個表示式(以逗號分隔)所組成,最後則是右括號。例如:

SELECT ROW(1,2.5,'this is a test');

當列表中有多個表示式時,關鍵詞 ROW 是選用的。

資料列建構函數可以包含語法 rowvalue.,它將被延展為資料列內容的元素列表,就像在 SELECT 回傳列表的使用 . 語法時一樣(請參閱第 8.16.5 節)。例如,如果資料列具有欄位 f1 和 f2,則這些欄位是相同的:

SELECT ROW(t.*, 42) FROM t;
SELECT ROW(t.f1, t.f2, 42) FROM t;

注意

在 PostgreSQL 8.2 之前,. 語法在資料列建構函數中不會展開,因此寫了ROW(t., 42) 會建立一個兩個字串欄位的資料列,其第一個是欄位是另一個資料列值。新的建構行為通常更有用。如果您需要嵌套資料列值的舊行為,請不要使用 .* 的內部資料列值,例如 ROW(t, 42)。

預設情況下,由 ROW 表示式建立的值是匿名記錄型別。如有必要,可將其轉換為指定的複合型別 - 資料表的資料列型別或使用 CREATE TYPE AS 建立的複合型別。可能需要明確表示以避免歧義。例如:

CREATE TABLE mytable(f1 int, f2 float, f3 text);

CREATE FUNCTION getf1(mytable) RETURNS int AS 'SELECT $1.f1' LANGUAGE SQL;

-- No cast needed since only one getf1() exists
SELECT getf1(ROW(1,2.5,'this is a test'));
 getf1
-------
     1
(1 row)

CREATE TYPE myrowtype AS (f1 int, f2 text, f3 numeric);

CREATE FUNCTION getf1(myrowtype) RETURNS int AS 'SELECT $1.f1' LANGUAGE SQL;

-- Now we need a cast to indicate which function to call:
SELECT getf1(ROW(1,2.5,'this is a test'));
ERROR:  function getf1(record) is not unique

SELECT getf1(ROW(1,2.5,'this is a test')::mytable);
 getf1
-------
     1
(1 row)

SELECT getf1(CAST(ROW(11,'this is a test',2.5) AS myrowtype));
 getf1
-------
    11
(1 row)

資料列建構函數可用於建構要儲存在複合型別資料表欄位中的複合內容,或者要傳遞給接受複合參數的函數。此外,可以比較兩個資料列值或用 IS NULL 或 IS NOT NULL 來測試資料列,例如:

SELECT ROW(1,2.5,'this is a test') = ROW(1, 3, 'not the same');

SELECT ROW(table.*) IS NULL FROM table;  -- detect all-null rows

更多細節請參閱第 9.23 節。資料列建構函數也可以與子查詢結合使用,如第 9.22 節所述。

4.2.14. 表示式運算規則

並沒有定義子表示式的運算順序。特別是,運算子或函數的輸入不一定是從左到右或以任何其他固定順序進行運算。

進一步來說,如果一個表示式的結果可以透過只運算它的某些部分來得到,那麼其他子表示式可能根本就不會被運算。 例如,如果有人寫了:

SELECT true OR somefunc();

那麼 somefunc() 將(可能)根本不會被呼叫。如果有人寫了:

SELECT somefunc() OR true;

請注意,這與在某些程語言中發現的布林運算是從左到右的「短路」不同。

因此,將具有副作用的函數用作複雜表示式的一部分是不明智的。在 WHERE 和 HAVING 子句中依賴副作用或運算順序是特別危險的,因為這些子句作為製定執行計劃的一部分經常式會被重新運算。這些子句中的布林表示式(AND / OR / NOT 組合)可以按照布林代數法則的任何方式重新組織。

如果必須強制執行某部份的運算指令,則可以使用 CASE 結構(請參閱第 9.17 節)。例如,這是試圖避免在 WHERE 子句中除以零不可信任的方式:

SELECT ... WHERE x 
>
 0 AND y/x 
>
 1.5;

但這樣是安全的:

SELECT ... WHERE CASE WHEN x 
>
 0 THEN y/x 
>
 1.5 ELSE false END;

以這種方式使用的 CASE 構造將放棄最佳化嘗試,因此只能在必要時進行。(在這個特定的例子中,透過改寫為 y> 1.5 * x 來避免這個問題會更好。)

然而,CASE 對於這些問題並不是萬能的。上述技術的一個局限是它不能阻止對常數子表示式的預先評估。如第 37.6 節所述,標記為 IMMUTABLE 的函數和運算子可以在查詢計劃時進行運算,而不是在執行時進行運算。因此,例如:

SELECT CASE WHEN x 
>
 0 THEN x ELSE 1/0 END FROM tab;

由於查詢規劃試圖簡化常數子表示式,因此即使資料表中的每一個資料列都具有 x> 0,以至於在執行時永遠不會走到 ELSE,也可能導致除以零的例外情況。

雖然這個特殊的例子看起來很愚蠢,但是在函數中執行的查詢中可能會出現不明顯涉及常數的情況,因為函數參數和局部變數的值可以作為常數插入到查詢中以用於查詢規劃。例如,在 PL/pgSQL 函數中,使用 IF-THEN-ELSE 語句來保護有風險的運算要比將它嵌套在 CASE 表示式中要安全得多。

同一種類型的另一個限制是,CASE 無法阻止運算其中包含的彙總表示式,因為需要在 SELECT 資料列表或 HAVING 子句中的其他表示式之前計算彙總表示式。例如,下面的查詢可能會導致一個除以零例外情況,儘管似乎已經受到保護:

SELECT CASE WHEN min(employees) > 0
            THEN avg(expenses / employees)
       END
    FROM departments;

min() 和 avg() 彙總運算是在所有輸入的資料列上同時計算的,因此如果任何員工的資料等於零,則在有任何測試 min() 結果的機會之前,發生除以零的錯誤。相反,使用 WHERE 或 FILTER 子句來防止有問題的輸入資料列,將可以在彙總函數之前來預防這種情況發生。

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