SELECT

SELECT

功能描述

SELECT用于从表或视图中取出数据。

SELECT语句就像叠加在数据库表上的过滤器，利用SQL关键字从数据表中过滤出用户需要的数据。

注意事项

必须对每个在SELECT命令中使用的字段有SELECT权限。
使用FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE或FOR KEY SHARE还要求UPDATE权限。

语法格式

查询数据

1. [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ]
2. SELECT [/*+ plan_hint */] [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ]
3. { * | {expression [ [ AS ] output_name ]} [, ...] }
4. [ FROM from_item [, ...] ]
5. [ WHERE condition ]
6. [ [ START WITH condition ] CONNECT BY [NOCYCLE] condition [ ORDER SIBLINGS BY expression ] ]
7. [ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
8. [ HAVING condition [, ...] ]
9. [ WINDOW {window_name AS ( window_definition )} [, ...] ]
10. [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT | MINUS } [ ALL | DISTINCT ] select ]
11. [ ORDER BY {expression [ [ ASC | DESC | USING operator ] | nlssort_expression_clause ] [ NULLS { FIRST | LAST } ]} [, ...] ]
12. [ LIMIT { [offset,] count | ALL } ]
13. [ OFFSET start [ ROW | ROWS ] ]
14. [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ]
15. [ {FOR { UPDATE | NO KEY UPDATE | SHARE | KEY SHARE } [ OF table_name [, ...] ] [ NOWAIT | WAIT N]} [...] ];

说明：

condition和expression中可以使用targetlist中表达式的别名。

只能同一层引用。

只能引用targetlist中的别名。

只能是后面的表达式引用前面的表达式。

不能包含volatile函数。

不能包含Window function函数。

不支持在join on条件中引用别名。

targetlist中有多个要应用的别名则报错。

其中子查询with_query为：

1. with_query_name [ ( column_name [, ...] ) ] 2. AS [ [ NOT ] MATERIALIZED ] ( {select | values | insert | update | delete} ) - 其中指定查询源from_item为：

1. {[ ONLY ] table_name [ * ] [ partition_clause ] [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ] 2. [ TABLESAMPLE sampling_method ( argument [, ...] ) [ REPEATABLE ( seed ) ] ] 3. [TIMECAPSULE {TIMESTAMP|CSN} expression] 4. |( select ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] 5. |with_query_name [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ] 6. |function_name ( [ argument [, ...] ] ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] | column_definition [, ...] ) ] 7. |function_name ( [ argument [, ...] ] ) AS ( column_definition [, ...] ) 8. |from_item [ NATURAL ] join_type from_item [ ON join_condition | USING ( join_column [, ...] ) ]} - 其中group子句为：

1. ( ) 2. | expression 3. | ( expression [, ...] ) 4. | ROLLUP ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] ) 5. | CUBE ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] ) 6. | GROUPING SETS ( grouping_element [, ...] ) - 其中指定分区partition_clause为：

1. PARTITION { ( partition_name ) | 2. FOR ( partition_value [, ...] ) }

说明： 指定分区只适合分区表。 - 其中设置排序方式nlssort_expression_clause为：

1. NLSSORT ( column_name, ' NLS_SORT = { SCHINESE_PINYIN_M | generic_m_ci } ' ) 2. 其中，第二个参数可选generic_m_ci，仅支持纯英文不区分大小写排序。 - 简化版查询语法，功能相当于select * from table_name。

1. TABLE { ONLY {(table_name)| table_name} | table_name [ * ]};

参数说明

WITH [ RECURSIVE ] with_query [, …]

用于声明一个或多个可以在主查询中通过名称引用的子查询，相当于只在主查询中存在的临时表，其可以将复杂的查询简化。

其中with_query的详细格式为：

1. with_query_name [ ( column_name [, ...] ) ] AS ( {select | values | insert | update | delete} )

with_query_name指定子查询生成的结果集名称，在查询中可使用该名称访问子查询的结果集。
column_name指定子查询结果集中显示的列名。
每个子查询可以是SELECT、VALUES、INSERT、UPDATE或DELETE语句。

如果声明了RECURSIVE，那么允许AS后的SELECT子查询通过名称引用自己，详细格式为：

1. non_recursive_term UNION [ ALL | DISTINCT ] recursive_term

即由非递归项、UNION、递归项组成
只有递归项中可以引用自己
每个查询中只允许一个递归自引用
plan_hint子句

以/*+ */的形式在SELECT关键字后，用于对SELECT对应的语句块生成的计划进行hint调优，详细用法请参见章节使用Plan Hint进行调优。每条语句中只有第一个/*+ plan_hint */注释块会作为hint生效，里面可以写多条hint。 - ALL

声明返回所有符合条件的行，是默认行为，可以省略该关键字。 - DISTINCT [ ON ( expression [, …] ) ]

从SELECT的结果集中删除所有重复的行，使结果集中的每行都是唯一的。

ON ( expression [, …] ) 只保留那些在给出的表达式上运算出相同结果的行集合中的第一行。

须知： DISTINCT ON表达式是使用与ORDER BY相同的规则进行解释的。除非使用了ORDER BY来保证需要的行首先出现，否则，“第一行” 是不可预测的。 - SELECT列表

指定查询表中列名，可以是部分列或者是全部（使用通配符*表示）。

通过使用子句AS output_name可以为输出字段取个别名，这个别名通常用于输出字段的显示。支持关键字name、value和type作为列别名。

列名可以用下面几种形式表达：

手动输入列名，多个列之间用英文逗号（,）分隔。
可以是FROM子句里面计算出来的字段。
FROM子句

为SELECT声明一个或者多个源表。

FROM子句涉及的元素如下所示。

table_name

表名或视图名，名称前可加上模式名，如：schema_name.table_name。 - alias

给表或复杂的表引用起一个临时的表别名，以便被其余的查询引用。

别名用于缩写或者在自连接中消除歧义。如果提供了别名，它就会完全隐藏表的实际名称。 - TABLESAMPLE sampling_method ( argument [, …] ) [ REPEATABLE ( seed ) ]

_table_name_之后的TABLESAMPLE子句表示应该用指定的_sampling_method_来检索表中行的子集。

可选的REPEATABLE子句指定一个用于产生采样方法中随机数的_种子_数。种子值可以是任何非空常量值。如果查询时表没有被更改，指定相同种子和_argument_值的两个查询将会选择该表相同的采样。但是不同的种子值通常将会产生不同的采样。如果没有给出REPEATABLE，则会基于一个系统产生的种子为每一个查询选择一个新的随机采样。 - TIMECAPSULE { TIMESTAMP | CSN } expression

查询指定CSN点或者指定时间点表的内容。

目前不支持闪回查询的表：系统表、列存表、内存表、DFS表、全局临时表、本地临时表、UNLOGGED表、分区表、视图、序列表、Hbkt表、共享表、继承表、带有PARTIAL CLUSTER KEY约束的表。
- TIMECAPSULE TIMESTAMP
关键字，闪回查询的标识，根据date日期，闪回查找指定时间点的结果集。date日期必须是一个过去有效的时间戳。 - TIMECAPSULE CSN

关键字，闪回查询的标识，根据表的CSN闪回查询指定CSN点的结果集。其中CSN可从gs_txn_snapshot记录的snpcsn号查得。
说明：
- 闪回查询不能跨越影响表结构或物理存储的语句，否则会报错。即闪回点和当前点之间，如果执行过修改表结构或影响物理存储的语句（TRUNCATE、DDL、DCL、VACUUM FULL），则闪回失败，报错:ERROR: The table definition of T1 has been changed。
- 闪回点过旧时，因闪回版本被回收等导致无法获取旧版本会导致闪回失败，报错：Restore point too old。可通过将version_retention_age和vacuum_defer_cleanup_age设置成同值，配置闪回功能旧版本保留期限，取值范围是0~1000000，值为0表示VACUUM不会延迟清除无效的行存记录。
- 通过时间方式指定闪回点，闪回数据和实际时间点最多偏差为3秒。
- column_alias
列别名。 - PARTITION

查询分区表的某个分区的数据。 - partition_name

分区名。 - partition_value

指定的分区键值。在创建分区表时，如果指定了多个分区键，可以通过PARTITION FOR子句指定的这一组分区键的值，唯一确定一个分区。 - subquery

FROM子句中可以出现子查询，创建一个临时表保存子查询的输出。 - with_query_name

WITH子句同样可以作为FROM子句的源，可以通过WITH查询的名称对其进行引用。 - function_name

函数名称。函数调用也可以出现在FROM子句中。 - join_type

有5种类型，如下所示。
- [ INNER ] JOIN
  
  一个JOIN子句组合两个FROM项。可使用圆括弧以决定嵌套的顺序。如果没有圆括弧，JOIN从左向右嵌套。
  
  在任何情况下，JOIN都比逗号分隔的FROM项绑定得更紧。 - LEFT [ OUTER ] JOIN
  
  返回笛卡尔积中所有符合连接条件的行，再加上左表中通过连接条件没有匹配到右表行的那些行。这样，左边的行将扩展为生成表的全长，方法是在那些右表对应的字段位置填上NULL。请注意，只在计算匹配的时候，才使用JOIN子句的条件，外层的条件是在计算完毕之后施加的。 - RIGHT [ OUTER ] JOIN
  
  返回所有内连接的结果行，加上每个不匹配的右边行（左边用NULL扩展）。
  
  这只是一个符号上的方便，因为总是可以把它转换成一个LEFT OUTER JOIN，只要把左边和右边的输入互换位置即可。 - FULL [ OUTER ] JOIN
  
  返回所有内连接的结果行，加上每个不匹配的左边行（右边用NULL扩展），再加上每个不匹配的右边行（左边用NULL扩展）。 - CROSS JOIN
  
  CROSS JOIN等效于INNER JOIN ON（TRUE），即没有被条件删除的行。这种连接类型只是符号上的方便，因为它们与简单的FROM和WHERE的效果相同。
  
  说明： 必须为INNER和OUTER连接类型声明一个连接条件，即NATURAL ON、join_condition、USING (join_column [， …]) 之一。但是它们不能出现在CROSS JOIN中。
其中CROSS JOIN和INNER JOIN生成一个简单的笛卡尔积，和在FROM的顶层列出两个项的结果相同。 - ON join_condition

连接条件，用于限定连接中的哪些行是匹配的。如：ON left_table.a = right_table.a。 - USING(join_column[，…])

ON left_table.a = right_table.a AND left_table.b = right_table.b … 的简写。要求对应的列必须同名。USING 意味着，每个等号表达式里面的列，只有一列会输出，而不是全部。 - NATURAL

NATURAL是具有相同名称的两个表的所有列的USING列表的简写，如果没有一样名称的列，则等效于 join on true。 - from item

用于连接的查询源对象的名称。 - WHERE子句

WHERE子句构成一个行选择表达式，用来缩小SELECT查询的范围。condition是返回值为布尔型的任意表达式，任何不满足该条件的行都不会被检索。

WHERE子句中可以通过指定“(+)”操作符的方法将表的连接关系转换为外连接。但是不建议用户使用这种用法，因为这并不是SQL的标准语法，在做平台迁移的时候可能面临语法兼容性的问题。同时，使用“(+)”有很多限制：

“(+)”只能出现在where子句中。
如果from子句中已经有指定表连接关系，那么不能再在where子句中使用“(+)”。
“(+)”只能作用在表或者视图的列上，不能作用在表达式上。
如果表A和表B有多个连接条件，那么必须在所有的连接条件中指定“(+)”，否则“(+)”将不会生效，表连接会转化成内连接，并且不给出任何提示信息。
“(+)”作用的连接条件中的表不能跨查询或者子查询。如果“(+)”作用的表，不在当前查询或者子查询的from子句中，则会报错。如果“(+)”作用的对端的表不存在，则不报错，同时连接关系会转化为内连接。
“(+)”作用的表达式不能直接通过“OR”连接。
如果“(+)”作用的列是和一个常量的比较关系，那么这个表达式会成为join条件的一部分。
同一个表不能对应多个外表。
“(+)”只能出现“比较表达式”，“NOT表达式”，“ANY表达式”，“ALL表达式”，“IN表达式”，“NULLIF表达式”，“IS DISTINCT FROM表达式”，“IS OF表达式”。“(+)”不能出现在其他类型表达式中，并且这些表达式中不允许出现通过“AND”和“OR”连接的表达式。
“(+)”只能转化为左外连接或者右外连接，不能转化为全连接，即不能在一个表达式的两个表上同时指定“(+)”。

须知：

对于WHERE子句的LIKE操作符，当LIKE中要查询特殊字符“%”、“_”、“\”的时候需要使用反斜杠“\”来进行转义。
START WITH子句

START WITH子句通常与CONNECT BY子句同时出现，数据进行层次递归遍历查询，START WITH代表递归的初始条件。若省略该子句，单独使用CONNECT BY子句，则表示以表中的所有行作为初始集合。 - CONNECT BY子句

CONNECT BY代表递归连接条件，和START WITH一起子句一起使用，实现数据遍历递归的功能。

1. openGauss=# create table test(name varchar, id int, fatherid int); 2. openGauss=# insert into test values('A', 1, 0), ('B', 2, 1), ('C', 3, 1), ('D', 4, 1), ('E', 5, 2); 3. select * from test start with id = 1 connect by prior id = fatherid order siblings by id desc; 4. name | id | fatherid 5. ------+----+---------- 6. A | 1 | 0 7. D | 4 | 1 8. C | 3 | 1 9. B | 2 | 1 10. E | 5 | 2 11. (5 rows)

CONNECT BY代表递归连接条件，CONNECT BY条件中可以对列指定PRIOR关键字代表以这列为递归键进行递归。当前约束只能对表中的列指定PRIOR，不支持对表达式、类型转换指定PRIOR关键字。若在递归连接条件前加NOCYCLE，则表示遇到循环记录时停止递归。（注：含START WITH .. CONNECT BY子句的SELECT语句不支持使用FOR KEY SHARE/SHARE/NO KEY UPDATE/UPDATE锁）。

Start with语句的执行流程是：

由 start with 区域的条件选择初始的数据集。上述例子里，先把 (‘A’, 1, 0) 选择出来。然后把初始的数据集设置为工作集。
只要工作集不为空，会用工作集的数据作为输入，查询下一轮的数据，过滤条件有 conntect by 区域指定。其中，PRIOR关键字表示当前记录，比如上位例子中 prior id = fatherid 表示当前记录的 id 是下一条记录的 fatherid。
把2中筛选出来的数据集，设为工作集，返回第二步重复操作。

同时，数据库为每一条选出来的数据添加下述的伪列，方便用户了解数据在递归或者树状结构中的位置。

LEVEL：节点的层级
CONNECT_BY_ISLEAF：是否为叶子结点

除了伪列外，还提供下述的查询函数

sys_connect)by_path(col, separtor)：返回从根节点到当前行的连接路径。参数col为路径中显示的列的名称，separator为连接符。
connect_by_root(col)：显示该节点最顶级的节点，col为输出列的名称。

当前Start with默认行为是宽度优先搜索，但可以通过和伪列配合，实现深度优先搜索。比如：

1. openGauss=# select sys_connect_by_path(name,'-') as path,*,LEVEL from test start with id = 1 connect by fatherid=prior id order by path; 2. path | name | id | fatherid | level 3. --------+------+----+----------+------- 4. -A | A | 1 | 0 | 1 5. -A-B | B | 2 | 1 | 2 6. -A-B-E | E | 5 | 2 | 3 7. -A-C | C | 3 | 1 | 2 8. -A-D | D | 4 | 1 | 2 9. (5 rows) - GROUP BY子句

将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。

GROUPING SETS ( grouping_element [, …] )

GROUPING SETS子句是GROUP BY子句的进一步扩展，它可以使用户指定多个GROUP BY选项。这样做可以通过裁剪用户不需要的数据组来提高效率。当用户指定了所需的数据组时，数据库不需要执行完整CUBE或ROLLUP生成的聚合集合。 - CUBE ( { expression | ( expression [, …] ) } [, …] )

CUBE是自动对group by子句中列出的字段进行分组汇总，结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。它会为每个分组返回一行汇总信息，用户可以使用CUBE来产生交叉表值。比如，在CUBE子句中给出三个表达式（n = 3），运算结果为2n = 23 = 8组。以n个表达式的值分组的行称为常规行，其余的行称为超级聚集行。例如：

CUBE (c1,c2,c3) 等效于

1. GROUPING SETS ( 2. (c1, c2, c3), 3. (c1, c2), 4. (c2, c3), 5. (c1, c3), 6. (c1), 7. (c2), 8. (c3), 9. () 10. ) - ROLLUP ( { expression | ( expression [, …] ) } [, …] )

ROLLUP是生成多个分组集合的快捷功能。与CUBE子句的差异是，ROLLUP不生成基于特定列所有可能的分组集合，生成分组集合为其子集。ROLLUP假设输入列之间存在层次结构，从而生成有意义的所有分组集合。例如：

ROLLUP(c1,c2,c3)仅生成4种分组集合，等效于：

1. GROUPING SETS ( 2. (c1, c2, c3), 3. (c1, c2), 4. (c1), 5. (), 6. )
须知：
- 如果SELECT列表的表达式中引用了那些没有分组的字段，则会报错，除非使用了聚集函数或者它函数依赖于分组的字段，因为对于未分组的字段，可能返回多个数值。如果分组的字段是包含非分组字段的表的主键（或者主键的子集），则存在函数依赖。
- 如果任何GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE作为分组字段存在，则GROUP BY子句整体上定义了数个独立的分组集。其效果等效于在子查询间构建一个UNION ALL，子查询带有分组集作为它们的GROUP BY子句。
- 当前，FOR UPDATE、FOR SHARE、FOR NO KEY UPDATE、FOR KEY SHARE不能和GROUP BY子句一起指定。
- HAVING子句

与GROUP BY子句配合用来选择特殊的组。HAVING子句将组的一些属性与一个常数值比较，只有满足HAVING子句中的逻辑表达式的组才会被提取出来。

须知：

当前，FOR UPDATE、FOR SHARE、FOR NO KEY UPDATE、FOR KEY SHARE不能和HAVING子句一起指定。 - WINDOW子句

一般形式为WINDOW window_name AS ( window_definition ) [， …]，window_name是可以被随后的窗口定义所引用的名称，window_definition可以是以下的形式：

``` 1. [ existing_window_name ]

[ PARTITION BY expression [, ...] ]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ]
[ frame_clause ] ```

frame_clause为窗函数定义一个窗口帧window frame，窗函数（并非所有）依赖于帧，window frame是当前查询行的一组相关行。frame_clause可以是以下的形式：

``` 1. [ RANGE | ROWS ] frame_start

[ RANGE | ROWS ] BETWEEN frame_start AND frame_end ```

frame_start和frame_end可以是：

``` 1. UNBOUNDED PRECEDING //分区第一行开始的帧

value PRECEDING //当前行前value行开始或结束的帧
CURRENT ROW //当前行开始或结束的帧
value FOLLOWING //当前行后value行开始或结束的帧
UNBOUNDED FOLLOWING //分区最后一行结束的帧 ```
frame_start缺省为UNBOUNDED PRECEDING，frame_end缺省为CURRENT ROW
frame_end的取值在上面列出的顺序中必须晚于frame_start的取值
value不可为负数或空，可以为0

须知：

对列存表的查询目前只支持row_number窗口函数，不支持frame_clause。

WINDOW子句可指定窗口函数的行为，在处理窗口定义相同的窗口函数时，使用WINDOW子句，在OVER中引用，能使SQL语句更简单，例如：

1. openGauss=# SELECT sum(count) OVER w, avg(count) OVER w 2. FROM table_count 3. WINDOW w AS (PARTITION BY name ORDER BY count DESC); - UNION子句

UNION计算多个SELECT语句返回行集合的并集。

UNION子句有如下约束条件：

除非声明了ALL子句，否则缺省的UNION结果不包含重复的行。
同一个SELECT语句中的多个UNION操作符是从左向右计算的，除非用圆括弧进行了标识。
FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE和FOR KEY SHARE不能在UNION的结果或输入中声明。

一般表达式：

select_statement UNION [ALL] select_statement

select_statement可以是任何没有ORDER BY、LIMIT、FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE或FOR KEY SHARE子句的SELECT语句。
如果用圆括弧包围，ORDER BY和LIMIT可以附着在子表达式里。
INTERSECT子句

INTERSECT计算多个SELECT语句返回行集合的交集，不含重复的记录。

INTERSECT子句有如下约束条件：

同一个SELECT语句中的多个INTERSECT操作符是从左向右计算的，除非用圆括弧进行了标识。
当对多个SELECT语句的执行结果进行UNION和INTERSECT操作的时候，会优先处理INTERSECT。

一般形式：

select_statement INTERSECT select_statement

select_statement可以是任何没有FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE或FOR KEY SHARE子句的SELECT语句。 - EXCEPT子句

EXCEPT子句有如下的通用形式：

select_statement EXCEPT [ ALL ] select_statement

select_statement是任何没有FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE或FOR KEY SHARE子句的SELECT表达式。

EXCEPT操作符计算存在于左边SELECT语句的输出而不存在于右边SELECT语句输出的行。

EXCEPT的结果不包含任何重复的行，除非声明了ALL选项。使用ALL时，一个在左边表中有m个重复而在右边表中有n个重复的行将在结果中出现max(m-n,0) 次。

除非用圆括弧指明顺序，否则同一个SELECT语句中的多个EXCEPT操作符是从左向右计算的。EXCEPT和UNION的绑定级别相同。

目前，不能给EXCEPT的结果或者任何EXCEPT的输入声明FOR UPDATE，FOR NO KEY UPDATE，FOR SHARE和FOR KEY SHARE子句。 - MINUS子句

与EXCEPT子句具有相同的功能和用法。 - ORDER BY子句

对SELECT语句检索得到的数据进行升序或降序排序。对于ORDER BY表达式中包含多列的情况：

首先根据最左边的列进行排序，如果这一列的值相同，则根据下一个表达式进行比较，依此类推。
如果对于所有声明的表达式都相同，则按随机顺序返回。
在与DISTINCT关键字一起使用的情况下，ORDER BY中排序的列必须包括在SELECT语句所检索的结果集的列中。
在与GROUP BY子句一起使用的情况下，ORDER BY中排序的列必须包括在SELECT语句所检索的结果集的列中。
在与GROUP BY子句一起使用的情况下，ORDER BY中排序的列必须包括在SELECT语句所检索的结果集的列中。

须知： 如果要支持中文拼音排序，需要在初始化数据库时指定编码格式为UTF-8、GB18030或GBK。命令如下:

1. initdb –E UTF8 –D ../data –locale=zh_CN.UTF-8、initdb -E GB18030 -D ../data -locale=zh_CN.GB18030或initdb –E GBK –D ../data –locale=zh_CN.GBK。 - LIMIT子句

LIMIT子句由两个独立的子句组成：

LIMIT { count | ALL }

OFFSET start count声明返回的最大行数，而start声明开始返回行之前忽略的行数。如果两个都指定了，会在开始计算count个返回行之前先跳过start行。 - OFFSET子句

SQL：2008开始提出一种不同的语法：

OFFSET start { ROW | ROWS }

start声明开始返回行之前忽略的行数。 - FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY

如果不指定count，默认值为1，FETCH子句限定返回查询结果从第一行开始的总行数。 - 锁定子句

FOR UPDATE子句将对SELECT检索出来的行进行加锁。这样避免它们在当前事务结束前被其他事务修改或者删除，即其他企图UPDATE、 DELETE、 SELECT FOR UPDATE、SELECT FOR NO KEY UPDATE, SELECT FOR SHARE 或 SELECT FOR KEY SHARE这些行的事务将被阻塞，直到当前事务结束。任何在一行上的DELETE命令也会获得FOR UPDATE锁模式，在非主键列上修改值的UPDATE也会获得该锁模式。反过来，SELECT FOR UPDATE将等待已经在相同行上运行以上这些命令的并发事务，并且接着锁定并且返回被更新的行（或者没有行，因为行可能已被删除）。

FOR NO KEY UPDATE行为与FOR UPDATE类似，不过获得的锁较弱：这种锁将不会阻塞尝试在相同行上获得锁的SELECT FOR KEY SHARE命令。任何不获取FOR UPDATE锁的UPDATE也会获得这种锁模式。

FOR SHARE的行为类似，只是它在每个检索出来的行上要求一个共享锁，而不是一个排他锁。一个共享锁阻塞其它事务执行UPDATE、DELETE、SELECT FOR UPDATE或者SELECT FOR NO KEY UPDATE，不阻塞SELECT FOR SHARE或者SELECT FOR KEY SHARE。

FOR KEY SHARE行为与FOR SHARE类似，不过锁较弱：SELECT FOR UPDATE会被阻塞，但是SELECT FOR NO KEY UPDATE不会被阻塞。一个键共享锁会阻塞其他事务执行修改键值的DELETE或者UPDATE，但不会阻塞其他UPDATE，也不会阻止SELECT FOR NO KEY UPDATE、SELECT FOR SHARE或者SELECT FOR KEY SHARE。

为了避免操作等待其他事务提交，可使用NOWAIT选项，如果被选择的行不能立即被锁住，将会立即汇报一个错误，而不是等待。

如果在锁定子句中明确指定了表名称，则只有这些指定的表被锁定，其他在SELECT中使用的表将不会被锁定。否则，将锁定该命令中所有使用的表。

如果锁定子句应用于一个视图或者子查询，它同样将锁定所有该视图或子查询中使用到的表。

多个锁定子句可以用于为不同的表指定不同的锁定模式。

如果一个表中同时出现（或隐含同时出现）在多个子句中，则按照最强的锁处理。类似的，如果影响一个表的任意子句中出现了NOWAIT，该表将按照NOWAIT处理。

须知： 对列存表的查询不支持for update/share。 - NLS_SORT

指定某字段按照特殊方式排序。目前仅支持中文拼音格式排序和不区分大小写排序。如果要支持此排序方式，在创建数据库时需要指定编码格式为“UTF8”、”GB18030”或“GBK”；如果指定为其他编码，例如SQL_ASCII，则可能报错或者排序无效。

取值范围：

SCHINESE_PINYIN_M，按照中文拼音排序。
generic_m_ci，不区分大小写排序（可选，仅支持纯英文不区分大小写排序）。
PARTITION子句

查询某个分区表中相应分区的数据。

示例

1. --先通过子查询得到一张临时表temp_t，然后查询表temp_t中的所有数据。
2. openGauss=# WITH temp_t(name,isdba) AS (SELECT usename,usesuper FROM pg_user) SELECT * FROM temp_t;

4. --创建多级菜单表
5. openGauss=# CREATE TABLE exp_menu (
6. id int,
7. name text,
8. parent_id int
9. );

11. --插入数据
12. openGauss=# INSERT INTO exp_menu VALUES (1, 'grandpa', 0),(2, 'father', 1),(3, 'son', 2);

14. --使用 WITH RECURSIVE 递归查询菜单关系
15. openGauss=# WITH RECURSIVE res AS (
16. SELECT id, name, parent_id
17. FROM exp_menu
18. WHERE id = 3
19. UNION
20. SELECT m.id,
21. m.name || ' > ' || r.name,
22. m.parent_id
23. FROM res r INNER JOIN exp_menu m ON m.id = r.parent_id
24. )
25. select * from res;
26. id |          name          | parent_id
27. ----+------------------------+-----------
28. 3 | son                    |         2
29. 2 | father > son           |         1
30. 1 | grandpa > father > son |         0
31. (3 rows)

33. --查询tpcds.reason表的所有r_reason_sk记录，且去除重复。
34. openGauss=# SELECT DISTINCT(r_reason_sk) FROM tpcds.reason;

36. --LIMIT子句示例：获取表中一条记录。
37. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason LIMIT 1;

39. --查询所有记录，且按字母升序排列。
40. openGauss=# SELECT r_reason_desc FROM tpcds.reason ORDER BY r_reason_desc;

42. --通过表别名，从pg_user和pg_user_status这两张表中获取数据。
43. openGauss=# SELECT a.usename,b.locktime FROM pg_user a,pg_user_status b WHERE a.usesysid=b.roloid;

45. --FULL JOIN子句示例：将pg_user和pg_user_status这两张表的数据进行全连接显示，即数据的合集。
46. openGauss=# SELECT a.usename,b.locktime,a.usesuper FROM pg_user a FULL JOIN pg_user_status b on a.usesysid=b.roloid;

48. --GROUP BY子句示例：根据查询条件过滤，并对结果进行分组。
49. openGauss=# SELECT r_reason_id, AVG(r_reason_sk) FROM tpcds.reason GROUP BY r_reason_id HAVING AVG(r_reason_sk) > 25;

51. --GROUP BY CUBE子句示例：根据查询条件过滤，并对结果进行分组汇总。
52. openGauss=# SELECT r_reason_id,AVG(r_reason_sk) FROM tpcds.reason GROUP BY CUBE(r_reason_id,r_reason_sk);

54. --GROUP BY GROUPING SETS子句示例:根据查询条件过滤，并对结果进行分组汇总。
55. openGauss=# SELECT r_reason_id,AVG(r_reason_sk) FROM tpcds.reason GROUP BY GROUPING SETS((r_reason_id,r_reason_sk),r_reason_sk);

57. --UNION子句示例：将表tpcds.reason里r_reason_desc字段中的内容以W开头和以N开头的进行合并。
58. openGauss=# SELECT r_reason_sk, tpcds.reason.r_reason_desc
59. FROM tpcds.reason
60. WHERE tpcds.reason.r_reason_desc LIKE 'W%'
61. UNION
62. SELECT r_reason_sk, tpcds.reason.r_reason_desc
63. FROM tpcds.reason
64. WHERE tpcds.reason.r_reason_desc LIKE 'N%';

66. --NLS_SORT子句示例：中文拼音排序。
67. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason ORDER BY NLSSORT( r_reason_desc, 'NLS_SORT = SCHINESE_PINYIN_M');

70. --不区分大小写排序（可选，仅支持纯英文不区分大小写排序）:
71. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason ORDER BY NLSSORT( r_reason_desc, 'NLS_SORT = generic_m_ci');

73. --创建分区表tpcds.reason_p
74. openGauss=# CREATE TABLE tpcds.reason_p
75. (
76. r_reason_sk integer,
77. r_reason_id character(16),
78. r_reason_desc character(100)
79. )
80. PARTITION BY RANGE (r_reason_sk)
81. (
82. partition P_05_BEFORE values less than (05),
83. partition P_15 values less than (15),
84. partition P_25 values less than (25),
85. partition P_35 values less than (35),
86. partition P_45_AFTER values less than (MAXVALUE)
87. )
88. ;

90. --插入数据。
91. openGauss=# INSERT INTO tpcds.reason_p values(3,'AAAAAAAABAAAAAAA','reason 1'),(10,'AAAAAAAABAAAAAAA','reason 2'),(4,'AAAAAAAABAAAAAAA','reason 3'),(10,'AAAAAAAABAAAAAAA','reason 4'),(10,'AAAAAAAABAAAAAAA','reason 5'),(20,'AAAAAAAACAAAAAAA','reason 6'),(30,'AAAAAAAACAAAAAAA','reason 7');

93. --PARTITION子句示例：从tpcds.reason_p的表分区P_05_BEFORE中获取数据。
94. openGauss=#  SELECT * FROM tpcds.reason_p PARTITION (P_05_BEFORE);
95. r_reason_sk |   r_reason_id    |   r_reason_desc
96. -------------+------------------+------------------------------------
97. 4 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 3
98. 3 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 1
99. (2 rows)

101. --GROUP BY子句示例：按r_reason_id分组统计tpcds.reason_p表中的记录数。
102. openGauss=# SELECT COUNT(*),r_reason_id FROM tpcds.reason_p GROUP BY r_reason_id;
103. count |   r_reason_id
104. -------+------------------
105. 2 | AAAAAAAACAAAAAAA
106. 5 | AAAAAAAABAAAAAAA
107. (2 rows)

109. --GROUP BY CUBE子句示例：根据查询条件过滤，并对查询结果分组汇总。
110. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason GROUP BY  CUBE (r_reason_id,r_reason_sk,r_reason_desc);

112. --GROUP BY GROUPING SETS子句示例：根据查询条件过滤，并对查询结果分组汇总。
113. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason GROUP BY  GROUPING SETS ((r_reason_id,r_reason_sk),r_reason_desc);

115. --HAVING子句示例：按r_reason_id分组统计tpcds.reason_p表中的记录，并只显示r_reason_id个数大于2的信息。
116. openGauss=# SELECT COUNT(*) c,r_reason_id FROM tpcds.reason_p GROUP BY r_reason_id HAVING c>2;
117. c |   r_reason_id
118. ---+------------------
119. 5 | AAAAAAAABAAAAAAA
120. (1 row)

122. --IN子句示例：按r_reason_id分组统计tpcds.reason_p表中的r_reason_id个数，并只显示r_reason_id值为 AAAAAAAABAAAAAAA或AAAAAAAADAAAAAAA的个数。
123. openGauss=# SELECT COUNT(*),r_reason_id FROM tpcds.reason_p GROUP BY r_reason_id HAVING r_reason_id IN('AAAAAAAABAAAAAAA','AAAAAAAADAAAAAAA');
124. count |   r_reason_id
125. -------+------------------
126. 5 | AAAAAAAABAAAAAAA
127. (1 row)

129. --INTERSECT子句示例：查询r_reason_id等于AAAAAAAABAAAAAAA，并且r_reason_sk小于5的信息。
130. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason_p WHERE r_reason_id='AAAAAAAABAAAAAAA' INTERSECT SELECT * FROM tpcds.reason_p WHERE r_reason_sk<5;
131. r_reason_sk |   r_reason_id    |     r_reason_desc
132. -------------+------------------+------------------------------------
133. 4 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 3
134. 3 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 1
135. (2 rows)

137. --EXCEPT子句示例：查询r_reason_id等于AAAAAAAABAAAAAAA，并且去除r_reason_sk小于4的信息。
138. openGauss=# SELECT * FROM tpcds.reason_p WHERE r_reason_id='AAAAAAAABAAAAAAA' EXCEPT SELECT * FROM tpcds.reason_p WHERE r_reason_sk<4;
139. r_reason_sk |   r_reason_id    |      r_reason_desc
140. -------------+------------------+------------------------------------
141. 10 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 2
142. 10 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 5
143. 10 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 4
144. 4 | AAAAAAAABAAAAAAA | reason 3
145. (4 rows)

147. --通过在where子句中指定"(+)"来实现左连接。
148. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where t1.sr_customer_sk  = t2.c_customer_sk(+)
149. order by 1 desc limit 1;
150. sr_item_sk | c_customer_id
151. ------------+---------------
152. 18000 |
153. (1 row)

155. --通过在where子句中指定"(+)"来实现右连接。
156. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where t1.sr_customer_sk(+)  = t2.c_customer_sk
157. order by 1 desc limit 1;
158. sr_item_sk |  c_customer_id
159. ------------+------------------
160. | AAAAAAAAJNGEBAAA
161. (1 row)

163. --通过在where子句中指定"(+)"来实现左连接，并且增加连接条件。
164. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where t1.sr_customer_sk  = t2.c_customer_sk(+) and t2.c_customer_sk(+) < 1 order by 1  limit 1;
165. sr_item_sk | c_customer_id
166. ------------+---------------
167. 1 |
168. (1 row)

170. --不支持在where子句中指定"(+)"的同时使用内层嵌套AND/OR的表达式。
171. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where not(t1.sr_customer_sk  = t2.c_customer_sk(+) and t2.c_customer_sk(+) < 1);
172. ERROR:  Operator "(+)" can not be used in nesting expression.
173. LINE 1: ...tomer_id from store_returns t1, customer t2 where not(t1.sr_...
174. ^
175. --where子句在不支持表达式宏指定"(+)"会报错。
176. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where (t1.sr_customer_sk  = t2.c_customer_sk(+))::bool;
177. ERROR:  Operator "(+)" can only be used in common expression.

179. --where子句在表达式的两边都指定"(+)"会报错。
180. openGauss=# select t1.sr_item_sk ,t2.c_customer_id from store_returns t1, customer t2 where t1.sr_customer_sk(+)  = t2.c_customer_sk(+);
181. ERROR:  Operator "(+)" can't be specified on more than one relation in one join condition
182. HINT:  "t1", "t2"...are specified Operator "(+)" in one condition.

184. --删除表。
185. openGauss=# DROP TABLE tpcds.reason_p;

187. --闪回查询示例
188. --创建表tpcds.time_table
189. openGauss=#  create table tpcds.time_table(idx integer, snaptime timestamp, snapcsn bigint, timeDesc character(100));
190. --向表tpcds.time_table中插入记录
191. openGauss=#  INSERT INTO tpcds.time_table select 1, now(),int8in(xidout(next_csn)), 'time1' from gs_get_next_xid_csn();
192. openGauss=#  INSERT INTO tpcds.time_table select 2, now(),int8in(xidout(next_csn)), 'time2' from gs_get_next_xid_csn();
193. openGauss=#  INSERT INTO tpcds.time_table select 3, now(),int8in(xidout(next_csn)), 'time3' from gs_get_next_xid_csn();
194. openGauss=#  INSERT INTO tpcds.time_table select 4, now(),int8in(xidout(next_csn)), 'time4' from gs_get_next_xid_csn();
195. openGauss=#  select * from tpcds.time_table;

197. idx |          snaptime          | snapcsn |                                               timedesc
198. -----+----------------------------+---------+------------------------------------------------------------------------------------------------------
199. 1 | 2021-04-25 17:50:05.360326 |  107322 | time1
200. 2 | 2021-04-25 17:50:10.886848 |  107324 | time2
201. 3 | 2021-04-25 17:50:16.12921  |  107327 | time3
202. 4 | 2021-04-25 17:50:22.311176 |  107330 | time4
203. (4 rows)
204. openGauss=#  delete tpcds.time_table;
205. DELETE 4
206. openGauss=#  SELECT * FROM tpcds.time_table TIMECAPSULE TIMESTAMP to_timestamp('2021-04-25 17:50:22.311176','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF');
207. idx |          snaptime          | snapcsn |                                               timedesc
208. -----+----------------------------+---------+------------------------------------------------------------------------------------------------------
209. 1 | 2021-04-25 17:50:05.360326 |  107322 | time1
210. 2 | 2021-04-25 17:50:10.886848 |  107324 | time2
211. 3 | 2021-04-25 17:50:16.12921  |  107327 | time3
212. (3 rows)
213. openGauss=#  SELECT * FROM tpcds.time_table TIMECAPSULE CSN 107330;
214. idx |          snaptime          | snapcsn |                                               timedesc
215. -----+----------------------------+---------+------------------------------------------------------------------------------------------------------
216. 1 | 2021-04-25 17:50:05.360326 |  107322 | time1
217. 2 | 2021-04-25 17:50:10.886848 |  107324 | time2
218. 3 | 2021-04-25 17:50:16.12921  |  107327 | time3
219. (3 rows)