对于CASE、COALESCE、IF和IFNULL，在MySQL兼容模式下的处理 如果所有输入都是相同的类型，不包括unknown类型，那么解析成所输入的相同数据类型。 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型。 如果输入是unknown类型和某一非unknown类型，则解析成该非unknown类型。 如果存在多种非unknown类型，将enum类型当做text类型，再进行比较。 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。如果是不同的类型范畴，则解析成text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。

UNION，CASE和相关构造解析 如果所有输入都是相同的数据类型，不包括unknown类型（即输入的字符串文本未声明类型，该文本首先被定义成一个未知类型），那么解析成所输入的相同数据类型。 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。 如果输入不属于同一个类型范畴，查询失败（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、COALESCE、IF和IFNULL，在TD兼容模式下的处理 如果所有输入都是相同的数据类型，不包括unknown类型，那么解析成所输入的相同数据类型。 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、COALESCE、IF和IFNULL，在TD兼容模式下的处理 如果所有输入都是相同的数据类型，不包括unknown类型，那么解析成所输入的相同数据类型。 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。

UNION，CASE和相关构造解析 如果所有输入都是相同的数据类型，不包括unknown类型（即输入的字符串文本未声明类型，该文本首先被定义成一个未知类型），那么解析成所输入的相同数据类型。 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。 如果输入不属于同一个类型范畴，查询失败（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（union操作会选择第一个分支的类型作为所选类型的情况除外）。 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、COALESCE、IF和IFNULL，在MySQL兼容模式下的处理 如果所有输入都是相同的类型，不包括unknown类型，那么解析成所输入的相同数据类型。 如果所有输入都是unknown类型则解析成text类型。 如果输入是unknown类型和某一非unknown类型，则解析成该非unknown类型。 如果存在多种非unknown类型，将enum类型当做text类型，再进行比较。 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。如果是不同的类型范畴，则解析成text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。

操作符类型解析 从系统表pg_operator中选出要考虑的操作符。如果可以找到一个参数类型以及参数个数都一致的操作符，那么这个操作符就是最终使用的操作符。如果找到了多个备选的操作符，我们将从中选择一个最合适的。 寻找最优匹配。 抛弃那些输入类型不匹配并且也不能隐式转换成匹配的候选操作符。unknown文本在这种情况下可以转换成任何东西。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选操作符，保留那些输入类型匹配最准确的。此时，域被看作和他们的基本类型相同。如果没有一个操作符能被保留，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 遍历所有候选操作符，保留那些需要类型转换时接受(属于输入数据类型的类型范畴的)首选类型位置最多的操作符。如果没有接受首选类型的操作符，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 如果有任何输入参数是unknown类型，检查剩余的候选操作符对应参数位置的类型范畴。在每一个能够接受字符串类型范畴的位置使用string类型（这种对字符串的偏爱是合适的，因为unknown文本确实像字符串）。另外，如果所有剩下的候选操作符都接受相同的类型范畴，则选择该类型范畴，否则抛出一个错误（因为在没有更多线索的条件下无法作出正确的选择）。现在抛弃不接受选定的类型范畴的候选操作符，然后，如果任意候选操作符在某个给定的参数位置接受一个首选类型，则抛弃那些在该参数位置接受非首选类型的候选操作符。如果没有一个操作符能被保留，则保留所有候选。如果只剩下一个候选项，则用之，否则继续下一步。 如果同时有unknown和已知类型的参数，并且所有已知类型的参数都是相同的类型，那么假设unknown参数也是那种类型，并检查哪个候选操作符在unknown参数位置接受那个类型。如果只有一个操作符符合，那么使用它。否则，产生一个错误。

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。 1 2 3 4 5 6 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。 1 2 3 4 5 6 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。 1 2 3 4 5 6 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。ORA模式下会报错。 --在oracle模式下，创建oracle兼容模式的数据库oracle_1。 gaussdb=# CREATE DATABASE oracle_1 dbcompatibility = 'ORA'; --切换数据库为oracle_1。 gaussdb=# \c oracle_1 --创建表t1。 oracle_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。 oracle_1=# DROP TABLE t1; --切换数据库为testdb。 oracle_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 = 'TD'; --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 datanodes 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Oracle和TD模式的数据库。 gaussdb=# DROP DATABASE oracle_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。 1 2 3 4 5 6 7 8 --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)

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。

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。

背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换决不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。 XML类型数据不支持隐式类型转换，包括字符串和XML类型之间的隐式转换。

背景信息 在SQL语言中，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的，这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。例如： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value"; label | value --------+------- Origin | (0,0) (1 row) 示例中有两个文本常量，类型分别为text和point。如果没有为字符串文本声明类型，则该文本首先被定义成一个unknown类型。 在GaussDB分析器里，有四种基本的SQL结构需要独立的类型转换规则： 函数调用 多数SQL类型系统是建筑在一套丰富的函数上的。函数调用可以有一个或多个参数。因为SQL允许函数重载，所以不能通过函数名直接找到要调用的函数，分析器必须根据函数提供的参数类型选择正确的函数。 操作符 SQL允许在表达式上使用前缀或后缀（单目）操作符，也允许表达式内部使用双目操作符（两个参数）。像函数一样，操作符也可以被重载，因此操作符的选择也和函数一样取决于参数类型。 值存储 INSERT和UPDATE语句将表达式结果存入表中。语句中的表达式类型必须和目标字段的类型一致或者可以转换为一致。 UNION，CASE和相关构造 因为联合SELECT语句中的所有查询结果必须在一列里显示出来，所以每个SELECT子句中的元素类型必须相互匹配并转换成一个统一类型。类似地，一个CASE构造的结果表达式必须转换成统一的类型，这样整个case表达式会有一个统一的输出类型。同样的要求也存在于ARRAY构造以及GREATEST和LEAST函数中。 系统表pg_cast存储了有关数据类型之间的转换关系以及如何执行这些转换的信息。详细信息请参见PG_CAST。 语义分析阶段会决定表达式的返回值类型并选择适当的转换行为。数据类型的基本类型分类，包括：Boolean，numeric，string，bitstring，datetime，timespan，geometric和network。每种类型都有一种或多种首选类型用于解决类型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换决不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。 另外，如果一个查询在调用某个函数时需要进行隐式转换，当用户定义了一个有正确参数的函数后，解释器应该选择使用新函数。 XML类型数据不支持隐式类型转换，包括字符串和XML类型之间的隐式转换。

示例 character存储类型转换。对一个目标列定义为character(20)的语句，下面的语句显示存储值的长度正确： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 gaussdb=# CREATE TABLE tpcds.value_storage_t1 ( VS_COL1 CHARACTER(20) )DISTRIBUTE BY HASH (VS_COL1); gaussdb=# INSERT INTO tpcds.value_storage_t1 VALUES('abcdef'); gaussdb=# SELECT VS_COL1, octet_length(VS_COL1) FROM tpcds.value_storage_t1; vs_col1 | octet_length ----------------------+-------------- abcdef | 20 (1 row) ) gaussdb=# DROP TABLE tpcds.value_storage_t1; 这里真正发生的事情是两个unknown文本缺省解析成text，这样就允许||操作符解析成text连接。然后操作符的text结果转换成bpchar("空白填充的字符型"， character类型内部名称)以匹配目标字段类型。从text到bpchar的转换是二进制兼容的，这样的转换是隐含的并且实际上不做任何函数调用。最后，在系统表里找到长度转换函数bpchar(bpchar, integer, Boolean) 并且应用于该操作符的结果和存储的字段长。这个类型相关的函数执行所需的长度检查和额外的空白填充。

值存储数据类型解析 查找与目标字段准确的匹配。 试着将表达式直接转换成目标类型。如果已知这两种类型之间存在一个已注册的转换函数，那么直接调用该转换函数即可。如果表达式是一个未知类型文本，该文本字符串的内容将交给目标类型的输入转换过程。 检查一下看目标类型是否有长度转换。长度转换是一个从某类型到自身的转换。如果在pg_cast表里面找到一个，那么在存储到目标字段之前先在表达式上应用。这样的转换函数总是接受一个额外的类型为integer的参数，它接收目标字段的atttypmod值（实际上是其声明长度，atttypmod的解释随不同的数据类型而不同），并且它可能接受一个Boolean类型的第三个参数，表示转换是显式的还是隐式的。转换函数负责施加那些长度相关的语义，比如长度检查或者截断。

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。 1 2 3 4 5 6 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。 1 2 3 4 5 6 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。 1 2 3 4 5 6 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。 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 50 --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。 1 2 3 4 5 6 7 8 --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)