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🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。
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一、聚合函数（Aggregate Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
COUNT(*) |
统计所有行数 |
SELECT COUNT(*) FROM orders; |
COUNT(column) |
统计非空值数量 |
SELECT COUNT(email) FROM users; |
SUM(column) |
计算数值列总和 |
SELECT SUM(price * quantity) AS total FROM order_items; |
AVG(column) |
计算数值列平均值 |
SELECT AVG(salary) FROM employees; |
MIN(column) |
获取最小值 |
SELECT MIN(created_at) FROM logs; |
MAX(column) |
获取最大值 |
SELECT MAX(temperature) FROM weather; |
STDDEV(column) |
计算标准差（部分数据库支持） |
SELECT STDDEV(score) FROM exams; |
VAR(column) |
计算方差（部分数据库支持） |
SELECT VAR(score) FROM exams; |
GROUP_CONCAT() |
合并多行字符串（MySQL） |
SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT category SEPARATOR ', ') FROM products; |
STRING_AGG() |
合并字符串（SQL Server/PostgreSQL） |
SELECT STRING_AGG(name, ', ') FROM tags; |
二、字符串函数（String Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
CONCAT() |
拼接字符串 |
SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name; |
SUBSTRING(str, start, length) |
截取子字符串 |
SELECT SUBSTRING('Hello World', 7, 5); → World |
LEFT(str, length) |
从左侧截取 |
SELECT LEFT('Hello', 3); → Hel |
RIGHT(str, length) |
从右侧截取 |
SELECT RIGHT('Hello', 3); → llo |
LENGTH(str) |
获取字符串长度 |
SELECT LENGTH('SQL'); → 3 |
CHAR_LENGTH(str) |
获取字符数（多字节字符支持） |
SELECT CHAR_LENGTH('中文'); → 2 |
UPPER(str) |
转大写 |
SELECT UPPER('hello'); → HELLO |
LOWER(str) |
转小写 |
SELECT LOWER('WORLD'); → world |
TRIM(str) |
去除空格 |
SELECT TRIM(' data '); → data |
REPLACE(str, old, new) |
替换子字符串 |
SELECT REPLACE('apple-banana', '-', ' '); → apple banana |
INSTR(str, substr) |
查找子串位置（MySQL） |
SELECT INSTR('hello world', 'world'); → 6 |
POSITION(substr IN str) |
查找子串位置（PostgreSQL） |
SELECT POSITION('world' IN 'hello world'); → 6 |
LPAD(str, length, pad) |
左侧填充 |
SELECT LPAD('7', 3, '0'); → 007 |
RPAD(str, length, pad) |
右侧填充 |
SELECT RPAD('7', 3, '0'); → 700 |
三、数值函数（Numeric Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
ABS(num) |
绝对值 |
SELECT ABS(-10); → 10 |
ROUND(num, decimals) |
四舍五入 |
SELECT ROUND(3.14159, 2); → 3.14 |
CEIL(num) |
向上取整 |
SELECT CEIL(4.2); → 5 |
FLOOR(num) |
向下取整 |
SELECT FLOOR(4.8); → 4 |
POWER(base, exp) |
计算幂 |
SELECT POWER(2, 3); → 8 |
MOD(num, divisor) |
取模（余数） |
SELECT MOD(10, 3); → 1 |
SQRT(num) |
平方根 |
SELECT SQRT(16); → 4 |
RAND() |
生成随机数（0-1之间） |
SELECT RAND(); → 0.123456 |
SIGN(num) |
返回符号（-1, 0, 1） |
SELECT SIGN(-5); → -1 |
四、日期时间函数（Date/Time Functions）
通用函数
| 函数名 |
说明 |
示例 |
NOW() |
当前时间戳 |
SELECT NOW(); → 2023-10-05 14:30:00 |
CURRENT_DATE |
当前日期 |
SELECT CURRENT_DATE; → 2023-10-05 |
CURRENT_TIME |
当前时间 |
SELECT CURRENT_TIME; → 14:30:00 |
EXTRACT(part FROM date) |
提取日期部分 |
SELECT EXTRACT(YEAR FROM '2023-10-05'); → 2023 |
DATE_PART(part, date) |
提取日期部分（PostgreSQL） |
SELECT DATE_PART('month', '2023-10-05'); → 10 |
MySQL
| 函数名 |
说明 |
示例 |
DATE_FORMAT(date, format) |
格式化日期 |
SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%s'); |
DATE_ADD(date, INTERVAL expr) |
日期加减 |
SELECT DATE_ADD('2023-10-05', INTERVAL 1 DAY); → 2023-10-06 |
DATEDIFF(date1, date2) |
日期差值（天数） |
SELECT DATEDIFF('2023-10-10', '2023-10-01'); → 9 |
PostgreSQL
| 函数名 |
说明 |
示例 |
TO_CHAR(date, format) |
格式化日期 |
SELECT TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'); |
DATE_TRUNC(part, date) |
截断日期到指定精度 |
SELECT DATE_TRUNC('month', NOW()); → 2023-10-01 |
AGE(date) |
计算当前时间与给定时间的差值 |
SELECT AGE(NOW(), '2023-01-01'); → 9 months |
SQL Server
| 函数名 |
说明 |
示例 |
FORMAT(date, format) |
格式化日期 |
SELECT FORMAT(GETDATE(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); |
DATEADD(part, num, date) |
日期加减 |
SELECT DATEADD(DAY, 1, '2023-10-05'); → 2023-10-06 |
DATEDIFF(part, date1, date2) |
日期差值 |
SELECT DATEDIFF(DAY, '2023-10-01', '2023-10-10'); → 9 |
五、条件函数（Conditional Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
CASE WHEN |
多条件分支 |
sql SELECT CASE WHEN score >= 90 THEN 'A' WHEN score >= 80 THEN 'B' ELSE 'C' END; |
COALESCE(arg1, arg2, ...) |
返回第一个非空值 |
SELECT COALESCE(null_column, 'N/A'); |
NULLIF(arg1, arg2) |
若两值相等则返回 NULL |
SELECT NULLIF(value, 0); → 若 value=0 则返回 NULL |
IIF(condition, true_value, false_value) |
简单条件（SQL Server） |
SELECT IIF(age > 18, 'Adult', 'Minor'); |
SWITCH(expr, case1, result1, case2, result2, ...) |
多分支（部分数据库支持） |
SELECT SWITCH(role, 'admin', 1, 'user', 2); |
六、窗口函数（Window Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
ROW_NUMBER() |
生成行号（唯一） |
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS row_num; |
RANK() |
排名（允许并列，如1,1,3） |
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY sales DESC); |
DENSE_RANK() |
密集排名（无间隔，如1,1,2） |
SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC); |
SUM(column) OVER() |
分区内累计值 |
SELECT SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date) AS running_total; |
AVG(column) OVER() |
分区内平均值 |
SELECT AVG(price) OVER (PARTITION BY category); |
LEAD(column, offset) |
获取后续行的值 |
SELECT LEAD(date, 1) OVER (ORDER BY date) AS next_date; |
LAG(column, offset) |
获取前一行值 |
SELECT LAG(price, 1) OVER (ORDER BY date) AS prev_price; |
NTILE(num_buckets) |
将数据分为指定数量的桶 |
SELECT NTILE(4) OVER (ORDER BY score) AS quartile; |
七、系统函数（System Functions）
| 函数名 |
说明 |
示例 |
USER / CURRENT_USER |
当前登录用户 |
SELECT USER(); |
VERSION() |
数据库版本 |
SELECT VERSION(); → MySQL 8.0.30 |
DATABASE() |
当前数据库名 |
SELECT DATABASE(); |
@@IDENTITY |
最后插入的自动增长ID（SQL Server） |
INSERT INTO table VALUES(...); SELECT @@IDENTITY; |
UUID() / GEN_RANDOM_UUID() |
生成唯一标识符（PostgreSQL） |
SELECT GEN_RANDOM_UUID(); → a0eebc99-9c0b-4ef8-bb6d-6bb9bd380a11 |
CURRENT_TIMESTAMP |
当前时间戳（标准SQL） |
SELECT CURRENT_TIMESTAMP; |
八、类型转换函数
| 函数名 |
说明 |
示例 |
CAST(expr AS type) |
显式类型转换 |
SELECT CAST('123' AS INT); |
CONVERT(type, expr) |
类型转换（支持格式指定） |
SELECT CONVERT(VARCHAR, 123); |
TRY_CAST(expr AS type) |
安全转换（失败返回NULL，SQL Server） |
SELECT TRY_CAST('abc' AS INT); → NULL |
::type |
PostgreSQL简写类型转换 |
SELECT '123'::INT; |
九、其他函数
| 函数名 |
说明 |
示例 |
EXISTS(subquery) |
检查子查询是否存在结果 |
SELECT * FROM users WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE users.id = orders.user_id); |
IN(list) |
匹配列表中的值 |
SELECT * FROM products WHERE category IN ('Electronics', 'Books'); |
BETWEEN start AND end |
范围筛选 |
SELECT * FROM logs WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; |
JSON_VALUE(json, path) |
提取JSON字段值（SQL Server） |
SELECT JSON_VALUE(data, '$.name') FROM json_table; |
~（正则表达式） |
正则匹配（PostgreSQL） |
SELECT 'hello' ~ '^h'; → true |
PI() |
返回圆周率π |
SELECT PI(); → 3.141592653589793 |
注意事项
- 数据库差异：不同数据库的函数名称和参数可能不同（如日期函数）。
- 性能优化：避免在大型数据集上频繁使用复杂函数。
- 兼容性：标准SQL函数（如
CURRENT_TIMESTAMP）通常跨数据库兼容。
