UNION，CASE和相关构造

UNION，CASE和相关构造解析

• 如果所有输入都是相同的类型，并且不是unknown类型，那么解析成这种类型。
• 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型（字符串类型范畴的首选类型）。否则，忽略unknown输入（例外：Union操作会将一组两个unkown类型解析成text类型，然后继续与其他组进行类型匹配选择）。
• 如果输入不属于同一个类型范畴，则失败。（unknown类型除外）
• 如果输入类型是同一个类型范畴，则选择该类型范畴的首选类型。（例外：Union操作会选择第一个分支的类型作为所选类型。）
  

  系统表pg_type中typcategory表示数据类型范畴，typispreferred表示是否是typcategory分类中的首选类型。

• 把所有输入转换为所选的类型（对于字符串保持原有长度）。如果从给定的输入到所选的类型没有隐式转换则失败。
• 若输入中含json、txid_snapshot、sys_refcursor或几何类型，则不能进行union。

对于case和coalesce，在TD兼容模式下的处理

• 如果所有输入都是相同的类型，并且不是unknown类型，那么解析成这种类型。
• 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型。
• 如果输入字符串（包括unknown，unknown当text来处理）和数字类型，那么解析成字符串类型，如果是其他不同的类型范畴，则报错。
• 如果输入类型是同一个类型范畴，则选择该类型的优先级较高的类型。
• 把所有输入转换为所选的类型。如果从给定的输入到所选的类型没有隐式转换则失败。

对于case，在A兼容模式下的处理

decode(expr, search1, result1, search2, result2, ..., defresult); 在设置参数sql_beta_feature = a_style_coerce时，按A兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，A兼容性下与默认行为相同。

• 如果所有输入都是相同的类型，并且不是unknown类型，那么解析成这种类型。否则，进入后续步骤。
• 将result1的数据类型置为最终的返回值类型preferType，其所属类型范畴为preferCategory。
• 依次考虑result2、result3直至defresult的数据类型。如果其类型范畴也是preferCategory，即与result1具有相同的类型范畴，则判断其精度（优先级）是否高于preferType，如果高于，则将preferType更新为更高精度的数据类型；如果其类型范畴不是preferCategory，则判断其数据类型是否可以隐式转换为preferType，不可以则报错。
• 将最终preferType记录的数据类型作为整个表达式最终的返回值类型；表达式的结果向此类型进行隐式转换。

注1：

为了兼容一种特殊情况，即表示了超大数字的字符类型向数值类型转换的情况，例如select decode(1, 2, 2, '53465465676465454657567678676')，大数超过了bigint、double等的表示范围。所以，当result1的类型范畴为数值类型，且不满足上述"所有输入都是相同的类型"条件时，将返回值的类型直接置为numeric，以兼容此种特殊情况。

注2：

数值类型的优先级排序：numeric>float8>float4>int8>int4>int2>int1

字符类型的优先级排序：text>varchar=nvarchar2>bpchar>char

日期类型的优先级排序：timestamptz>timestamp>smalldatetime>date>abstime>timetz>time

日期跨度类型的优先级排序：interval>tinterval>reltime

注3：

ORA兼容模式，当参数set sql_beta_feature的值设置为'a_style_coerce'时，所支持的隐式类型转换见下图，\代表不需要转换，yes表示支持，空白表示不支持：

示例

示例1：Union中的待定类型解析。这里，unknown类型文本'b'将被解析成text类型。

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gaussdb=# SELECT text 'a' AS "text" UNION SELECT 'b';
 text
------
 a
 b
(2 rows)

示例2：简单Union中的类型解析。文本1.2的类型为numeric，而且integer类型的1可以隐含地转换为numeric，因此使用这个类型。

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gaussdb=# SELECT 1.2 AS "numeric" UNION SELECT 1;
 numeric
---------
       1
     1.2
(2 rows)

示例3：转置Union中的类型解析。这里，因为类型real不能被隐含转换成integer，但是integer可以隐含转换成real，那么联合的结果类型将是real。

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gaussdb=# SELECT 1 AS "real" UNION SELECT CAST('2.2' AS REAL);
 real
------
    1
  2.2
(2 rows)

示例4：TD模式下，coalesce参数输入int和varchar类型，那么解析成varchar类型。A模式下会报错。

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--在A模式下，创建A兼容模式的数据库a_1。
gaussdb=# CREATE DATABASE a_1 dbcompatibility = 'A';

--切换数据库为a_1。
gaussdb=# \c a_1

--创建表t1。
a_1=# CREATE TABLE t1(a int, b varchar(10));

--查看coalesce参数输入int和varchar类型的查询语句的执行计划。                 
a_1=# EXPLAIN SELECT coalesce(a, b) FROM t1;
ERROR:  COALESCE types integer and character varying cannot be matched
LINE 1: EXPLAIN SELECT coalesce(a, b) FROM t1;
                                   ^
CONTEXT:  referenced column: coalesce

--删除表。
a_1=# DROP TABLE t1;

--切换数据库为testdb。
a_1=# \c testdb

--在TD模式下，创建TD兼容模式的数据库td_1。
gaussdb=# CREATE DATABASE td_1 dbcompatibility = 'C';

--切换数据库为td_1。
gaussdb=# \c td_1

--创建表t2。
td_1=# CREATE TABLE t2(a int, b varchar(10));

--查看coalesce参数输入int和varchar类型的查询语句的执行计划。
td_1=# EXPLAIN VERBOSE select coalesce(a, b) from t2;
                                      QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------
 Data Node Scan  (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
   Output: (COALESCE((t2.a)::character varying, t2.b))
   Node/s: All dbnodes
   Remote query: SELECT COALESCE(a::character varying, b) AS "coalesce" FROM public.t2
(4 rows)

--删除表。
td_1=# DROP TABLE t2;

--切换数据库为testdb。
td_1=# \c testdb

--删除A和TD模式的数据库。
gaussdb=# DROP DATABASE a_1;
gaussdb=# DROP DATABASE td_1;

示例5：ORA模式下，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。

--在ORA模式下，创建ORA兼容模式的数据库ora_1。
gaussdb=# CREATE DATABASE ora_1 dbcompatibility = 'A';

--切换数据库为ora_1。
gaussdb=# \c ora_1

--开启Decode兼容性参数。
set sql_beta_feature='a_style_coerce';

--创建表t1。
ora_1=# CREATE TABLE t1(c_int int, c_float8 float8, c_char char(10), c_text text, c_date date);

--插入数据。
ora_1=# INSERT INTO t1 VALUES(1, 2, '3', '4', date '12-10-2010');

--result1类型为char，defresult类型为text，text精度更高，返回值的类型由char更新为text。
ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_char, c_text) AS result, pg_typeof(result) FROM t1;
 result | pg_typeof 
--------+-----------
 4      | text
(1 row)

--result1类型为int，属于数值类型范畴，返回值的类型置为numeric。
ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_int, c_float8) AS result, pg_typeof(result) FROM t1;
 result | pg_typeof 
--------+-----------
      2 | numeric
(1 row)

--不存在defresult数据类型向result1数据类型之间的隐式转换，报错处理。
ora_1=# SELECT decode(1, 2, c_int, c_date) FROM t1;
ERROR:  CASE types integer and timestamp without time zone cannot be matched
LINE 1: SELECT decode(1, 2, c_int, c_date) FROM t1;
                                   ^
CONTEXT:  referenced column: c_date

--关闭Decode兼容性参数。
set sql_beta_feature='none';

--删除表。
ora_1=# DROP TABLE t1;
DROP TABLE

--切换数据库为testdb。
ora_1=# \c testdb

--删除ORA模式的数据库。
gaussdb=# DROP DATABASE ora_1;
DROP DATABASE

示例6：Union操作会将一组两个unkown类型解析成text类型，然后继续与其他组进行类型匹配选择。

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--前两个NULL为unkown类型，解析为text类型，然后将此text类型与第三个元素varchar2类型进行匹配选择，最终选择text类型。
gaussdb=# SELECT "text", pg_typeof("text") as type from (SELECT NULL AS "text" UNION ALL SELECT NULL AS "text" UNION ALL SELECT 'a'::varchar2 as "text");
 text | type
------+------
      | text
      | text
 a    | text
(3 rows)