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大多数SQL实现支持以下类型

• 文本函数：用于处理文本字符串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）。
• 数值函数：用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）。
• 日期和时间函数：用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（如返回两个日期之差，检查日期有效性）。
• 格式化函数：用于生成美观好懂的输出内容（如用语言形式表达日期，用货币符号和千分位表示金额）。
• 系统函数：返回DBMS正使用的特殊信息（如返回用户登录信息）。

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1. 文本处理函数

下面是一个例子，这次使用的是 UPPER() 函数：

的函数：

SELECT vend_name, UPPER(vend_name) AS vend_name_upcase
FROM Vendors 
ORDER BY vend_name;

解析：输出结果是返回的 vend_name 列的值，所有字母都被转换为大写。

提示：SQL函数不区分大小写，因此 upper(), UPPER(), Upper() 都可以，substr(), SUBSTR(), SubStr() 也都可以。可以随个人喜好选择，但请保持风格一致，以提高代码的可读性。

常用的文本处理函数：

2. 日期和时间处理函数

日期和时间值通常以特殊格式存储在表中，每种DBMS（数据库管理系统）都有自己的存储方式。日期和时间函数常用于读取、统计和处理这些值，因此在SQL中非常重要，但不同的DBMS提供的日期和时间函数可能有所不同。

举个例子，假设 Orders 表中包含订单日期，我们想要检索某一年的所有订单，只需要提取年份部分即可。

SQL Server 示例：

SELECT order_num 
FROM Orders 
WHERE DATEPART(yy, order_date) = 2020;

解析：使用 DATEPART() 函数返回日期的某一部分，此例中返回年份部分。

PostgreSQL 示例：

SELECT order_num 
FROM Orders 
WHERE DATE_PART('year', order_date) = 2020;

Oracle 示例：

SELECT order_num 
FROM Orders 
WHERE EXTRACT(year FROM order_date) = 2020;

 分析：在这个例子中，EXTRACT() 函数用来提取日期的成分，year 表示提取的部分。

另一种方法是使用 BETWEEN 操作符：

SELECT order_num 
FROM Orders 
WHERE order_date BETWEEN to_date('2020-01-01', 'yyyy-mm-dd') AND to_date('2020-12-31', 'yyyy-mm-dd');

 解析：在Oracle中，to_date() 函数将字符串转换为日期，BETWEEN 操作符用于检索指定日期范围内的所有订单。

不同的DBMS可能提供不同的日期处理函数，例如：

• DB2, MySQL, MariaDB：使用 YEAR() 函数从日期中提取年份。

  SELECT order_num 
  FROM Orders 
  WHERE YEAR(order_date) = 2020;

  SQLite：使用 strftime('%Y', order_date) 来提取年份。

• SELECT order_num 
  FROM Orders 
  WHERE strftime('%Y', order_date) = '2020';

  小结：日期和时间函数通常用来处理日期和时间值的各种操作，但不同的DBMS提供的函数不尽相同。对于具体的DBMS，请参阅相关文档了解其支持的日期和时间函数。

3. 数值处理函数

数值处理函数专门用于处理数值数据，主要用于代数、三角或几何运算。虽然这些函数不像文本或日期处理函数那样频繁使用，但它们在数值计算中非常重要。

值得注意的是，数值处理函数在各大DBMS中是最一致和统一的。

下面是一个ABS函数的示例：

SELECT employee_id, salary, ABS(salary) AS absolute_salary
FROM employees;

解析：

ABS(salary) AS absolute_salary: 计算salary列的绝对值，并将结果命名为absolute_salary。

在这个查询中，对于salary列的负值，ABS()函数将返回其正数；对于正值，则返回相同的数值。

常用的数值处理函数：

总结：

SQL中的函数可以帮助我们更高效地处理不同类型的数据，如文本、数值和日期等。虽然不同的DBMS提供的函数实现可能有所不同，但这些函数对于数据处理和查询优化至关重要。在使用这些函数时，确保对各个DBMS的支持和差异有所了解，以提高SQL查询的准确性和效率。