深入PostgreSQL：高级函数用法探索

写在开头

在 PostgreSQL 中，函数是数据库开发和管理中强大而灵活的工具。通过深入了解高级函数用法，我们可以更有效地利用 PostgreSQL 的功能。在本文中，我们将探讨一些看起来比较高级的 PostgreSQL 函数用法，包括窗口函数、自定义聚合函数、JSONB 类型函数、全文搜索、PL/pgSQL 外部语言函数、高级触发器函数以及复杂数据类型的函数处理。

1. 窗口函数的神奇应用

1.1 窗口函数简介

在 PostgreSQL 中，窗口函数是一种特殊的 SQL 函数，可以在查询结果集内执行聚合计算，而不会影响查询的行数。这使得在不引入子查询的情况下，可以对行集执行聚合操作。

SELECT
  column1,
  column2,
  SUM(column3) OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2) AS running_total
FROM
  your_table;

1.2 使用 PARTITION BY 进行数据分区

PARTITION BY 子句用于将窗口函数的计算结果分割成多个窗口，每个窗口拥有自己的计算。

SELECT
  department,
  employee_name,
  salary,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_salary
FROM
  employee_table;

1.3 ORDER BY 在窗口函数中的应用

ORDER BY 子句用于为窗口函数的输入数据排序，这对于计算排名、累计总数等场景非常有用。

SELECT
  product_name,
  order_date,
  SUM(quantity) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_quantity
FROM
  sales_table;

1.4 窗口函数的实际场景应用案例

假设我们有一个订单表 orders，包含订单日期和订单金额。我们想要计算每个月的累计销售额。

SELECT
  order_date,
  SUM(order_amount) OVER (ORDER BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)) AS cumulative_sales
FROM
  orders;

在这个例子中，我们使用 EXTRACT 函数从订单日期中提取月份，并通过窗口函数计算每个月的累计销售额。

2. 自定义聚合函数的奇妙世界

2.1 创建自定义聚合函数

在 PostgreSQL 中，可以使用 CREATE AGGREGATE 语句创建自定义聚合函数。

CREATE OR REPLACE FUNCTION array_accumulate (anyarray, anyelement)
RETURNS anyarray LANGUAGE SQL IMMUTABLE STRICT AS '
  SELECT $1 || $2
';
CREATE AGGREGATE array_agg (anyelement) (
  SFUNC = array_accumulate,
  STYPE = anyarray
);

2.2 使用 FINALFUNC 和 INITCOND 进行更灵活的控制

通过 FINALFUNC 和 INITCOND 参数，我们可以进一步控制自定义聚合函数的行为。

CREATE AGGREGATE array_agg_distinct (anyelement) (
  SFUNC = array_accumulate,
  STYPE = anyarray,
  FINALFUNC = array_distinct,
  INITCOND = '{}'
);

3. JSONB 类型与 JSONB 函数的黑魔法

3.1 JSONB 与 JSON 的区别

在 PostgreSQL 中，JSON 和 JSONB 是两种不同的 JSON 数据类型。JSONB 是二进制格式，更加紧凑和高效。

-- 创建 JSON 列
CREATE TABLE json_table (
  data JSON
);

-- 创建 JSONB 列
CREATE TABLE jsonb_table (
  data JSONB
);

3.2 JSONB 函数：jsonb_path_query, jsonb_agg 等

JSONB 类型提供了一系列强大的函数，如 jsonb_path_query 用于查询 JSONB 数据，jsonb_agg 用于将多个 JSONB 值聚合成一个数组。

-- 使用 jsonb_path_query 查询 JSONB 数据
SELECT
  data-