Materialize项目中的列表类型详解

Materialize项目中的列表类型详解

materialize The data warehouse for operational workloads. materialize 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/materialize

列表类型概述

在Materialize中,列表(List)是一种有序的同类型元素序列。列表元素可以是其他列表,形成所谓的"分层列表"。这种数据结构与传统的数组(Array)有所不同,提供了更灵活的数据处理能力。

核心特性

基本语法与结构

列表使用LIST关键字构建,基本语法如下:

LIST[元素1, 元素2, 元素3]

列表具有以下关键特性:

  • 同质类型:列表中所有元素必须是相同类型
  • 可变大小:列表长度不固定
  • 分层结构:支持多层嵌套(如LIST[[1,2],[3]]

类型命名规则

列表类型的名称遵循特定规则:

  • 单层列表:元素类型 list(如int list
  • 多层列表:递归应用规则(如int list list表示两层列表)

列表操作详解

构建列表

基础构建方式
-- 简单列表
SELECT LIST[1, 2, 3];

-- 分层列表
SELECT LIST[['a', 'b'], ['c']];
子查询构建

可以从查询结果构建列表:

SELECT LIST(SELECT x FROM test WHERE x > 0);

元素访问

索引访问

使用1-based索引访问元素:

-- 访问第一层第一个元素
SELECT LIST[['a', 'b'], ['c']][1];

-- 访问嵌套元素
SELECT LIST[['a', 'b'], ['c']][1][2];
切片操作

支持范围切片:

-- 获取2到4元素
SELECT LIST[1,2,3,4,5][2:4];

-- 省略起始/结束索引
SELECT LIST[1,2,3,4,5][:3];  -- 前三个
SELECT LIST[1,2,3,4,5][3:];  -- 第三个到最后

输出格式

列表的文本表示遵循特定规则:

  • 使用花括号{}包裹
  • 元素间用逗号分隔
  • 特殊字符需要转义
  • NULL值显示为NULL

示例:

SELECT LIST[['a', 'white space'], [NULL, ''], ['escape"m\e', 'nUlL']];

输出:

{{a,"white space"},{NULL,""},{"escape\"m\\e",nUlL}}

类型转换

文本转列表

文本必须符合特定格式才能转为列表:

  1. 用花括号{}包裹
  2. 元素间用逗号分隔
  3. 元素表示必须可转为目标类型

示例:

SELECT '{2001-02-03, 2004-05-06}'::date list;

列表间转换

列表可以相互转换,前提是元素类型可转换:

-- float列表转int列表
SELECT LIST[1.5, 2.25]::int list;

列表与数组对比

Materialize中的列表与数组有重要区别:

| 特性 | 列表(List) | 数组(Array) | |------|-----------|------------| | 类型定义 | 每层都是独立类型 | 所有维度共享类型 | | 嵌套结构 | 允许不规则嵌套 | 要求每层长度一致 | | 元素访问 | 索引返回少一层的结构 | 保持维度结构 | | 切片操作 | 类似编程语言切片 | PostgreSQL风格切片 |

列表更适合处理不规则、层次化的数据,而数组更适合处理规整的多维数据。

实际应用示例

基础操作

-- 创建分层列表
SELECT LIST[[1.5, NULL],[2.25]];

-- 类型转换
SELECT LIST[[1.5, NULL],[2.25]]::int list list;

高级查询

-- 列表包含判断
SELECT LIST[1,4,3] @> LIST[3,1] AS contains;

-- 文本转列表
SELECT '{{1.5,NULL},{2.25}}'::numeric(38,2) list list;

注意事项

  1. 列表索引从1开始
  2. 无效索引返回NULL而非报错
  3. 列表包含操作不考虑重复元素
  4. 包含NULL值的列表比较会返回false

Materialize的列表类型为处理复杂数据结构提供了强大而灵活的工具,特别适合处理来自JSON、Avro等半结构化数据源的信息。理解列表的特性和操作方式,能够帮助开发者更高效地处理层次化数据。

materialize The data warehouse for operational workloads. materialize 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/materialize

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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