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ARRAY-Datentyp

Note

Firebird bietet nicht viel an Sprache oder Werkzeugen für die Arbeit mit den Inhalten von Arrays, und es gibt keine Pläne, dies zu verbessern.Dies schränkt die Nützlichkeit und Zugänglichkeit von Array-Typen ein.Der allgemeine Rat lautet daher: Verwenden Sie keine Arrays.

Die Unterstützung von Arrays im Firebird DBMS ist eine Abkehr vom traditionellen relationalen Modell.Die Unterstützung von Arrays im DBMS könnte die Lösung einiger Datenverarbeitungsaufgaben mit großen Mengen ähnlicher Daten erleichtern.

Arrays in Firebird werden in BLOB eines spezialisierten Typs gespeichert.Arrays können eindimensional und mehrdimensional sein und jeden Datentyp außer BLOB und ARRAY haben.

Beispiel
CREATE TABLE SAMPLE_ARR (
  ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  ARR_INT INTEGER [4]
);

In diesem Beispiel wird eine Tabelle mit einem Feld vom Typ Array erstellt, das aus vier ganzen Zahlen besteht.Die Indizes dieses Arrays sind von 1 bis 4.

Angeben von expliziten Grenzen für Bemaßungen

Standardmäßig sind Dimensionen 1-basiert – tiefgestellte Indizes werden ab 1 nummeriert.Verwenden Sie die folgende Syntax, um explizite Ober- und Untergrenzen der tiefgestellten Werte anzugeben:

'[' <lower>:<upper> ']'

docnext count = 12

Hinzufügen weiterer Dimensionen

Eine neue Dimension wird mit einem Komma in der Syntax hinzugefügt.In diesem Beispiel erstellen wir eine Tabelle mit einem zweidimensionalen Array, wobei die Untergrenze der Indizes in beiden Dimensionen bei Null beginnt:

CREATE TABLE SAMPLE_ARR2 (
  ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  ARR_INT INTEGER [0:3, 0:3]
);

Die Datenbank employee.fdb, die sich im Verzeichnis ../examples/empbuild eines Firebird-Distributionspakets befindet, enthält eine gespeicherte Beispielprozedur, die einige einfache Arbeiten mit Arrays zeigt:

PSQL-Quelle für SHOW_LANGS, eine Prozedur mit einem Array

CREATE OR ALTER PROCEDURE SHOW_LANGS (
  CODE VARCHAR(5),
  GRADE SMALLINT,
  CTY VARCHAR(15))
RETURNS (LANGUAGES VARCHAR(15))
AS
  DECLARE VARIABLE I INTEGER;
BEGIN
  I = 1;
  WHILE (I <= 5) DO
  BEGIN
    SELECT LANGUAGE_REQ[:I]
    FROM JOB
    WHERE (JOB_CODE = :CODE)
      AND (JOB_GRADE = :GRADE)
      AND (JOB_COUNTRY = :CTY)
      AND (LANGUAGE_REQ IS NOT NULL))
    INTO :LANGUAGES;

    IF (LANGUAGES = '') THEN
    /* 'NULL' ANSTELLE VON LEERZEICHEN AUSGEBEN */
      LANGUAGES = 'NULL';
    I = I +1;
    SUSPEND;
  END
END

Wenn die beschriebenen Funktionen für Ihre Aufgaben ausreichen, können Sie in Ihren Projekten Arrays verwenden.Derzeit sind keine Verbesserungen geplant, um die Unterstützung für Arrays in Firebird zu verbessern.

Spezielle Datentypen

“Spezielle” Datentypen …​

SQL_NULL-Datentyp

Der Typ SQL_NULL enthält keine Daten, sondern nur einen Zustand: NULL oder NOT NULL.Als Datentyp zum Deklarieren von Tabellenfeldern, PSQL-Variablen oder Parameterbeschreibungen steht er nicht zur Verfügung.Es wurde hinzugefügt, um die Verwendung nicht typisierter Parameter in Ausdrücken zu unterstützen, die das Prädikat IS NULL beinhalten.

Ein Auswertungsproblem tritt auf, wenn optionale Filter verwendet werden, um Abfragen des folgenden Typs zu schreiben:

WHERE col1 = :param1 OR :param1 IS NULL

Nach der Verarbeitung auf API-Ebene sieht die Abfrage wie folgt aus:

WHERE col1 = ? OR ? IS NULL

Dies ist ein Fall, in dem der Entwickler eine SQL-Abfrage schreibt und :param1 als eine Variable betrachtet, auf die er zweimal verweisen kann.Auf API-Ebene enthält die Abfrage jedoch zwei separate und unabhängige Parameter.Der Server kann den Typ des zweiten Parameters nicht bestimmen, da er mit IS NULL verknüpft ist.

Der Datentyp SQL_NULL löst dieses Problem.Immer wenn die Engine in einer Abfrage auf ein Prädikat “? IS NULL” stößt, weist sie dem Parameter den Typ SQL_NULL zu, was anzeigt, dass es sich bei dem Parameter nur um “Nulligkeit” und den Datentyp handelt oder der Wert muss nicht angesprochen werden.

Das folgende Beispiel zeigt die Anwendung in der Praxis.Es nimmt zwei benannte Parameter an — sagen wir :size und :colour — die zum Beispiel Werte aus Bildschirmtextfeldern oder Dropdown-Listen erhalten können.Jeder benannte Parameter entspricht zwei Positionsparametern in der Abfrage.

SELECT
  SH.SIZE, SH.COLOUR, SH.PRICE
FROM SHIRTS SH
WHERE (SH.SIZE = ? OR ? IS NULL)
  AND (SH.COLOUR = ? OR ? IS NULL)

Um zu erklären, was hier passiert, wird davon ausgegangen, dass der Leser mit der Firebird-API und der Übergabe von Parametern in XSQLVAR-Strukturen vertraut ist — was unter der Oberfläche passiert, ist für diejenigen nicht von Interesse, die keine Treiber oder Anwendungen schreiben, die mit der "nakten" API kommunizieren.

Die Anwendung übergibt die parametrisierte Anfrage an den Server in der üblichen positionellen ?-Form.Paare von “identischen” Parametern können nicht zu einem zusammengeführt werden, daher werden beispielsweise für zwei optionale Filter vier Positionsparameter benötigt: einer für jedes ? in unserem Beispiel.

Nach dem Aufruf von isc_dsql_describe_bind() wird der SQLTYPE des zweiten und vierten Parameters auf SQL_NULL gesetzt.Firebird hat keine Kenntnis von ihrer speziellen Beziehung zum ersten und dritten Parameter: Diese Verantwortung liegt vollständig auf der Anwendungsseite.

Nachdem die Werte für Größe und Farbe vom Benutzer festgelegt (oder nicht festgelegt) wurden und die Abfrage ausgeführt werden soll, muss jedes Paar von `XSQLVAR`s wie folgt gefüllt werden:

Der Benutzer hat einen Wert angegeben

Erster Parameter (Wertvergleich): setze *sqldata auf den angegebenen Wert und *sqlind auf 0 (für NOT NULL)

Zweiter Parameter (NULL Test): setze sqldata auf null (Nullzeiger, nicht SQL NULL) und *sqlind auf 0 (für NOT NULL)

Der Benutzer hat das Feld leer gelassen

Beide Parameter: setze sqldata auf null (Nullzeiger, nicht SQL NULL) und *sqlind auf -1 (zeigt NULL)

Mit anderen Worten: Der Parameter Wertvergleich wird immer wie gewohnt gesetzt.Der Parameter SQL_NULL wird gleich gesetzt, außer dass sqldata immer null bleibt.

Konvertierung von Datentypen

Beim Verfassen eines Ausdrucks oder der Angabe einer Operation sollte das Ziel sein, kompatible Datentypen für die Operanden zu verwenden.Wenn eine Mischung von Datentypen verwendet werden muss, sollten Sie nach einer Möglichkeit suchen, inkompatible Operanden zu konvertieren, bevor Sie sie der Operation unterziehen.Die Möglichkeit, Daten zu konvertieren, kann durchaus ein Problem darstellen, wenn Sie mit Dialekt-1-Daten arbeiten.

Explizite Datentypkonvertierung

Die CAST-Funktion ermöglicht die explizite Konvertierung zwischen vielen Paaren von Datentypen.

Syntax
CAST (<expression> AS <target_type>)

<target_type> ::= <domain_or_non_array_type> | <array_datatype>

<domain_or_non_array_type> ::=
  !! Vgl. Syntax für Scalardatentypen !!

<array_datatype> ::=
  !! Vgl. Syntax für Array-Datentypen !!

Siehe auch CAST() im Abschnitt Eingebaute Skalarfunktionen.

Casting auf eine Domain

Beim Casting in eine Domäne werden alle dafür deklarierten Constraints berücksichtigt, d. h. NOT NULL- oder CHECK-Constraints.Wenn der Wert die Prüfung nicht besteht, schlägt die Umwandlung fehl.

Wenn zusätzlich TYPE OF angegeben wird — Umwandlung in seinen Basistyp — werden alle Domäneneinschränkungen während der Umwandlung ignoriert.Wird TYPE OF mit einem Zeichentyp (CHAR/VARCHAR) verwendet, bleiben Zeichensatz und Kollatierung erhalten.

Casting in Spaltentyp

Wenn Operanden in den Typ einer Spalte umgewandelt werden, kann die angegebene Spalte aus einer Tabelle oder einer Sicht stammen.

Es wird nur der Typ der Spalte selbst verwendet.Bei Zeichentypen enthält die Besetzung den Zeichensatz, aber nicht die Sortierung.Die Einschränkungen und Standardwerte der Quellspalte werden nicht angewendet.

Beispiel
CREATE TABLE TTT (
  S VARCHAR (40)
  CHARACTER SET UTF8 COLLATE UNICODE_CI_AI
);
COMMIT;

SELECT
  CAST ('I have many friends' AS TYPE OF COLUMN TTT.S)
FROM RDB$DATABASE;

Konvertierungen für die CAST-Funktion möglich

Table 1. Umwandlungen mit CAST
Von Datentyp Zu Datentyp

Numerische Typen

Numerische Typen, [VAR]CHAR, BLOB

[VAR]CHAR

[VAR]CHAR, BLOB, Numerische Typen, DATE, TIME, TIMESTAMP, BOOLEAN

BLOB

[VAR]CHAR, BLOB, Numerische Typen, DATE, TIME, TIMESTAMP, BOOLEAN

DATE, TIME

[VAR]CHAR, BLOB, TIMESTAMP

TIMESTAMP

[VAR]CHAR, BLOB, DATE, TIME

BOOLEAN

BOOLEAN, [VAR]CHAR, BLOB

Um String-Datentypen in den Typ BOOLEAN zu konvertieren, muss der Wert (ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung) 'true' oder 'false' oder NULL sein.

Important

Beachten Sie, dass ein teilweiser Informationsverlust möglich ist.Wenn Sie beispielsweise den Datentyp TIMESTAMP in den Datentyp DATE umwandeln, geht der Zeitteil verloren.

Datum-Zeit-Formate

Um String-Datentypen in die Datentypen DATE, TIME oder TIMESTAMP umzuwandeln, muss das String-Argument eines der vordefinierten Datums- und Uhrzeitliterale sein (siehe [fblangref40-dtyp-tbl-datetimemnemonics-de]) oder eine Darstellung des Datums in einem der zulässigen Datum-Uhrzeit-Literal-Formate (siehe Datumzeit-Format-Syntax),

Table 1. Vordefinierte Datum/Uhrzeit-Mnemonik

Literal

Beschreibung

'NOW'

Aktuelle Zeit und Datum

'TODAY'

Aktuelles Datum

'TOMORROW'

Aktuelles Datum + 1 (Tag)

'YESTERDAY'

Aktuelles Datum - 1 (Tag)
Note

Das Umwandeln der Datumsmnemonik 'TODAY', 'TOMORROW' oder 'YESTERDAY' in einen TIMESTAMP WITH TIME ZONE erzeugt einen Wert um 00:00:00 UTC, basierend auf der Sitzungszeitzone.

Zum Beispiel erzeugt cast('TODAY' as timestamp with time zone) on 2021-05-02 20:00 - 2021-05-03 19:59 New York (oder 2021-05-03 00:00 - 2021-05- 03 23:59 UTC) mit der Sitzungszeitzone America/New_York den Wert TIMESTAMP '2021-05-02 20:00:00.0000 America/New_York'. Dementgegen erzeugt cast('TODAY' as date) oder CURRENT_DATE ` je nach aktuellem Datum entweder `DATE '2021-05-02' oder DATE '2021-05-03'.
Wörtliche Interpretationen des Beispieldatums
select
  cast('04.12.2014' as date) as d1, -- DD.MM.YYYY
  cast('04 12 2014' as date) as d2, -- MM DD YYYY
  cast('4-12-2014' as date) as d3,  -- MM-DD-YYYY
  cast('04/12/2014' as date) as d4, -- MM/DD/YYYY
  cast('04.12.14' as date) as d5,   -- DD.MM.YY
  -- DD.MM with current year
  cast('04.12' as date) as d6,
  -- MM/DD with current year
  cast('04/12' as date) as d7,
  cast('2014/12/04' as date) as d8, -- YYYY/MM/DD
  cast('2014 12 04' as date) as d9, -- YYYY MM DD
  cast('2014.12.04' as date) as d10, -- YYYY.MM.DD
  cast('2014-12-04' as date) as d11, -- YYYY-MM-DD
  cast('4 Jan 2014' as date) as d12, -- DD MM YYYY
  cast('2014 Jan 4' as date) as dt13, -- YYYY MM DD
  cast('Jan 4 2014' as date) as dt14, -- MM DD YYYY
  cast('11:37' as time) as t1, -- HH:mm
  cast('11:37:12' as time) as t2, -- HH:mm:ss
  cast('11:31:12.1234' as time) as t3, -- HH:mm:ss.nnnn
  -- DD.MM.YYYY HH:mm
  cast('04.12.2014 11:37' as timestamp) as dt1,
  -- MM/DD/YYYY HH:mm:ss
  cast('04/12/2014 11:37:12' as timestamp) as dt2,
  -- DD.MM.YYYY HH:mm:ss.nnnn
  cast('04.12.2014 11:31:12.1234' as timestamp) as dt3,
  cast('now' as timestamp) as m1,
  cast('today' as date) as m2,
  cast('yesterday' as date) as m3,
  cast('tomorrow' as date) as m4
from rdb$database

Kurzformumwandlungen für Datums- und Zeitdatentypen

Firebird erlaubt die Verwendung einer abgekürzten Typsyntax im C-Stil für Umwandlungen von Strings in die Typen "DATE", "TIME" und "TIMESTAMP".Der SQL-Standard ruft diese Datetime-Literale auf.

Syntax
<data_type> 'date_format_string'

Siehe auch Datums- und Zeitliterale.

Note

Diese Literalausdrücke werden beim Parsen direkt ausgewertet, als ob die Anweisung bereits für die Ausführung vorbereitet wäre.Da dies bei der Verwendung von Datetime-Mnemoniken wie 'NOW' zu unerwarteten oder verwirrenden Ergebnissen führte, insbesondere in PSQL-Code, sind die Datetime-Mnemoniken in Datetime-Literalen seit Firebird 4.0 nicht mehr erlaubt.

Um Datetime-Mnemonik zu verwenden, verwenden Sie die vollständige CAST-Syntax.Ein Beispiel für die Verwendung eines solchen Ausdrucks in einem Trigger:

NEW.CHANGE_DATE = CAST('now' AS TIMESTAMP);

Implizite Datentypkonvertierung

Eine implizite Datenkonvertierung ist in Dialekt 3 nicht möglich — die CAST-Funktion wird fast immer benötigt, um Datentypkonflikte zu vermeiden.

In Dialekt 1 wird in vielen Ausdrücken ein Typ implizit in einen anderen umgewandelt, ohne dass die CAST-Funktion verwendet werden muss.Zum Beispiel gilt die folgende Aussage in Dialekt 1:

UPDATE ATABLE
  SET ADATE = '25.12.2016' + 1

Das Datumsliteral wird implizit in den Datumstyp umgewandelt.

In Dialekt 3 wird diese Anweisung den Fehler 35544569 ausgeben, “`Dynamic SQL Error: expression evaluation not supported, Strings cannot be added or subtracted in dialect 3” — eine Umwandlung ist erforderlich:

UPDATE ATABLE
  SET ADATE = CAST ('25.12.2016' AS DATE) + 1

Oder mit einem Datetime-Literal:

UPDATE ATABLE
  SET ADATE = DATE '25.12.2016' + 1

In Dialekt 1 ist es normalerweise möglich, ganzzahlige Daten und numerische Zeichenfolgen zu mischen, da der Parser versucht, die Zeichenfolge implizit umzuwandeln.Beispielsweise,

2 + '1'

wird korrekt ausgeführt.

In Dialekt 3 führt ein solcher Ausdruck zu einem Fehler, daher müssen Sie ihn als CAST-Ausdruck schreiben:

2 + CAST('1' AS SMALLINT)

Die Ausnahme von der Regel ist während der String-Verkettung.

Implizite Konvertierung während der String-Verkettung

Wenn mehrere Datenelemente verkettet werden, werden alle Nicht-String-Daten nach Möglichkeit implizit in Strings umgewandelt.

Beispiel
SELECT 30||' days hath September, April, June and November' CONCAT$
  FROM RDB$DATABASE;

CONCAT$
------------------------------------------------
30 days hath September, April, June and November