postgreSQL 中的自定义操作符

postgre是想对标Oracle的。所以在定义操作符上也对标了

操作符

看下面这条语句:

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/imagetopng.html */
SELECT 3 OPERATOR(pg_catalog.+) 4 sum;  -- 1️⃣

这条 SQL 看起来很怪,但它在 PostgreSQL 里是完全合法的,并且会正常返回 7。

实际上,它就是我们熟悉的

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/imagetopng.html */
SELECT 3 + 4; -- 2️⃣

1️⃣ 那行代码其实就是在玩 PostgreSQL 的一个“冷门但正式支持”的语法:显式使用 OPERATOR() 语法来调用操作符。
2️⃣这条语句执行时,PostgreSQL 内部会把 + 解析成一个真正的操作符对象,它的全名是 pg_catalog.+(在系统目录 pg_operator 里能查到)。而1️⃣就是把平时隐藏的内部机制直接写出来了,只不过是用最“啰嗦、最底层”的方式调用加法操作符,你可以把 OPERATOR(schema.操作符名) 理解成“强制指定用哪个操作符来操作左右两边”。

实际上,1️⃣还能写得更短:

SELECT 3 OPERATOR(+) 4;                     -- 可以省略 schema,默认 pg_catalog

自定义操作符

PostgreSQL 目前具有主流数据库里最强的自定义操作符:

  • 完全自定义新操作符

  • 重载已有操作符(如重定义 +)

  • 操作符可绑定索引(B-Tree, GiST, GIN…)

  • 操作符可以有 commutator / negator

  • 操作符直接影响优化器、索引选择

在这一方面,连Oracle也难以匹敌。

1. 语法

CREATE OPERATOR operator_name (
    { LEFTARG = left_type          -- 左操作数类型(单目操作符可省略)
    | RIGHTARG = right_type        -- 右操作数类型(单目操作符可省略)
    | BOTHARG = both_type }        -- 左右类型相同时代替上面两个
    [, PROCEDURE = function_name ] -- 必须:真正执行的函数
    [, COMMUTATOR = com_op ]       -- 可选:交换律操作符(如 + 和 + 本身)
    [, NEGATOR = neg_op ]          -- 可选:取反操作符(如 = 的取反是 <>)
    [, RESTRICT = res_proc ]       -- 可选:用于优化器选择性估计
    [, JOIN = join_proc ]          -- 可选:用于优化器连接估计
    [, HASHES ]                    -- 可选:支持 HASH JOIN 和 hash 聚合
    [, MERGES ]                    -- 可选:支持 MERGE JOIN
);

2. 最简单的例子:创建 !!(双感叹号)前缀操作符,表示“转成大写”

-- 第1步:先创建一个底层函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION immutable_upper(text)
RETURNS text AS $$
    SELECT upper($1);
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT;

-- 第2步:创建前缀操作符(右操作数,没有左操作数)
CREATE OPERATOR !! (
    RIGHTARG = text,                    -- 只有右操作数,在右边 → 前缀操作符
    PROCEDURE = immutable_upper         -- 调用上面那个函数
);

-- 第3步:试用
SELECT !! 'hello';        -- 返回 HELLO
SELECT !! column_name FROM users;

image

不知道你有没有疑惑:这不还是用PG定义的函数吗?不还是PG本来就支持的东西吗?
没错。操作符只是一种“糖”,让你更方便、简洁的使用本来就有的能力。

3. 中级例子:创建自定义的 === 操作符,表示“可空相等”(带索引支持)

先创建函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION geometry_strict_equal(anyelement, anyelement)
RETURNS boolean AS $$
    SELECT $1 IS NOT DISTINCT FROM $2;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

IS NOT DISTINCT FROM 是什么?这是 PostgreSQL 特有的“空值安全的相等比较”

  • 当 a = b → true
  • 当 a 和 b 都是 NULL → true (普通的=,NULL = NULL → null (不为 true))
  • 其他情况 → false
  • 普通的=,NULL = NULL时 → null (不为 true)。

mysql中这个操作叫<=>“太空船运算符”,但是PG已经存在这个操作符了,主要在pg_trgm扩展中计算相似度,所以这里我们定义成===

IMMUTABLE 表示同样输入,永远返回同样的输出;可以用于索引;可以内联与优化。

anyelement 表示任意类型的参数,但是两个参数类型要一样。

接下来创建操作符

CREATE OPERATOR === (
    LEFTARG = anyelement,
    RIGHTARG = anyelement,
    PROCEDURE = geometry_strict_equal,
    COMMUTATOR = ===,        -- 自己和自己交换律
    NEGATOR = !==,           -- 稍后会创建它的取反
    HASHES,                  -- 支持 hash join / hash agg
    MERGES                   -- 支持 merge join
);

-- 创建取反操作符 !==
CREATE OPERATOR !== (
    LEFTARG = anyelement,
    RIGHTARG = anyelement,
    PROCEDURE = geometry_strict_equal,
    NEGATOR = ===            -- 互相指向对方
);

看一下例子:
image
比较的两个对象必须是同类型的,不然会报错,所以要明确指出null是什么类型。
如果是用在表查询语句中,因为表结构和字段类型是确定的,所以不用指出来。

4. 查询操作符

SELECT
    n.nspname      AS schema,
    o.oprname      AS operator, -- 操作符名称
    format_type(o.oprleft,  NULL) AS left_type,
    format_type(o.oprright, NULL) AS right_type,
    p.proname      AS function_name -- 函数名称
FROM pg_operator o
JOIN pg_namespace n ON n.oid = o.oprnamespace
JOIN pg_proc p ON p.oid = o.oprcode
WHERE n.nspname NOT IN ('pg_catalog')
and o.oprname = '!!'; -- 可以去掉过滤看看

5. 删除操作符

DROP OPERATOR IF EXISTS !! (NONE, text); -- 先删除操作符,必须传左右两个参数,没有的写NONE

DROP FUNCTION public.immutable_upper(text); -- 函数如果还要用可以不删

小练习

ilike 写一个操作符。我定义好函数了:

CREATE OR REPLACE FUNCTION chinese_ilike(text, text)
RETURNS boolean AS $$
    SELECT $1 ILIKE $2;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE STRICT;
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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