TDengine GREATEST 和 LEAST 函數用戶手冊

1. 需求背景

1.1 問題描述

在實際生產過程中，客戶經常需要計算三相電流、電壓的最大值和最小值。傳統的實現方式需要使用復雜的 CASE WHEN 語句，例如：

-- 傳統方式：計算三相電流最大值
SELECT ts,CASE WHEN current_a >= current_b AND current_a >= current_c THEN current_aWHEN current_b >= current_a AND current_b >= current_c THEN current_bELSE current_cEND AS max_current
FROM power_meter;-- 傳統方式：計算三相電壓最小值
SELECT ts,CASE WHEN voltage_a <= voltage_b AND voltage_a <= voltage_c THEN voltage_aWHEN voltage_b <= voltage_a AND voltage_b <= voltage_c THEN voltage_bELSE voltage_cEND AS min_voltage
FROM power_meter;

1.2 存在的問題

1. 語句冗長：每次比較多個字段需要編寫大量的 CASE WHEN 邏輯
2. 效率低下：復雜的條件判斷影響查詢性能
3. 可讀性差：代碼難以理解和維護
4. 易出錯：復雜的邏輯容易產生錯誤

1.3 解決方案

新增跨字段求最大、最小值的函數 GREATEST 和 LEAST，用于替代復雜的 CASE WHEN 語句，提供更簡潔、高效的解決方案。

2. 函數語法

2.1 GREATEST 函數

GREATEST(expr1, expr2[, expr3, ...])

功能說明：獲得輸入的所有參數中的最大值。該函數最小參數個數為 2 個。

2.2 LEAST 函數

LEAST(expr1, expr2[, expr3, ...])

功能說明：獲得輸入的所有參數中的最小值，其余部分同 GREATEST 函數。

3. 支持的數據類型

• 數值類型：包括 bool 型、整型和浮點型
• 字符串類型：支持 nchar 和 varchar 類型
• 時間戳類型：TIMESTAMP 類型作為數值類型處理

注意：不支持上述之外的其他類型。

4. 返回結果類型

返回結果類型參考比較規則，比較類型即為最終返回類型。

5. 比較規則

5.1 基本規則

1. NULL 處理：如果有任何一個參數為 NULL，則比較結果為 NULL
2. 字符串比較：如果比較操作中的所有參數都是字符串類型，按照字符串類型比較
3. 數值比較：如果所有參數都是數值類型，則將它們作為數值類型進行比較
4. 時間戳比較：TIMESTAMP 類型也是數值類型，當和 TIMESTAMP 參與比較的類型都是整數類型時，按照 TIMESTAMP 進行比較

5.2 混合類型比較

如果參數中既有字符串類型，也有數值類型，根據 compareAsStrInGreatest 配置項，統一作為字符串或者數值進行比較。默認按照字符串比較。

5.3 類型提升規則

在所有情況下，不同類型比較，比較類型會選擇范圍更大的類型進行比較。例如作為整數類型比較時，如果存在 BIGINT 類型，必定會選擇 BIGINT 作為比較類型。

6. 相關配置項

客戶端配置：compareAsStrInGreatest

• 值為 1：同時存在字符串類型和數值類型統一轉為字符串比較
• 值為 0：統一轉為數值類型比較
• 默認值：1

7. 使用示例

7.1 基本數值比較

-- 計算三相電流最大值
SELECT ts,GREATEST(current_a, current_b, current_c) AS max_current
FROM power_meter;-- 計算三相電壓最小值
SELECT ts,LEAST(voltage_a, voltage_b, voltage_c) AS min_voltage
FROM power_meter;

7.2 多字段比較

-- 計算多個傳感器溫度的最大值
SELECT ts,GREATEST(temp_sensor1, temp_sensor2, temp_sensor3, temp_sensor4) AS max_temperature
FROM sensor_data;-- 計算多個傳感器濕度的最小值
SELECT ts,LEAST(humidity_sensor1, humidity_sensor2, humidity_sensor3) AS min_humidity
FROM sensor_data;

7.3 字符串比較

-- 字符串最大值比較
SELECT GREATEST('apple', 'banana', 'cherry') AS max_fruit;
-- 結果：'cherry'-- 字符串最小值比較
SELECT LEAST('apple', 'banana', 'cherry') AS min_fruit;
-- 結果：'apple'

7.4 混合類型比較

-- 混合類型比較（默認按字符串比較）
SELECT GREATEST(10, '20', 5) AS result;
-- 結果：'20'（字符串比較）-- 如果配置 compareAsStrInGreatest = 0
SELECT GREATEST(10, '20', 5) AS result;
-- 結果：20（數值比較）

7.5 NULL 值處理

-- 包含 NULL 的比較
SELECT GREATEST(10, NULL, 20) AS result;
-- 結果：NULLSELECT LEAST(10, NULL, 20) AS result;
-- 結果：NULL

7.6 實際應用場景

-- 電力監控：計算三相功率最大值
SELECT ts,device_id,GREATEST(power_a, power_b, power_c) AS max_phase_power,LEAST(power_a, power_b, power_c) AS min_phase_power,(power_a + power_b + power_c) AS total_power
FROM power_consumption
WHERE ts >= '2023-01-01 00:00:00'
ORDER BY ts;-- 環境監控：計算多點溫度極值
SELECT ts,location,GREATEST(temp_indoor, temp_outdoor, temp_equipment) AS max_temp,LEAST(temp_indoor, temp_outdoor, temp_equipment) AS min_temp,ABS(GREATEST(temp_indoor, temp_outdoor, temp_equipment) - LEAST(temp_indoor, temp_outdoor, temp_equipment)) AS temp_range
FROM environmental_data
WHERE ts >= NOW() - INTERVAL 1 DAY;

8. 性能優勢

使用 GREATEST 和 LEAST 函數相比傳統的 CASE WHEN 語句具有以下優勢：

1. 代碼簡潔：大幅減少代碼量，提高可讀性
2. 性能提升：內置函數執行效率更高
3. 維護性好：邏輯清晰，易于理解和維護
4. 錯誤率低：減少因復雜邏輯導致的錯誤

9. 注意事項

1. 最小參數個數：函數至少需要 2 個參數
2. 數據類型限制：僅支持數值類型、字符串類型（nchar/varchar）
3. NULL 處理：任何參數為 NULL 時，結果為 NULL
4. 混合類型：注意 compareAsStrInGreatest 配置項的影響
5. 類型提升：系統會自動選擇范圍更大的類型進行比較

10. 支持版本

TDengine 3.3.6.0 及以上版本。

11. 常見問題

Q1: 如何處理不同數據類型的比較？

A1: 系統會根據 compareAsStrInGreatest 配置項決定比較方式。默認情況下，混合類型會統一按字符串比較。

Q2: 函數是否支持時間戳類型？

A2: 支持。TIMESTAMP 類型作為數值類型處理，當與整數類型比較時按照 TIMESTAMP 進行比較。

Q3: 如何在聚合查詢中使用這些函數？

A3: 可以在 SELECT、WHERE、HAVING 等子句中正常使用，與其他函數組合使用。

Q4: 函數的參數個數有限制嗎？

A4: 最少需要 2 個參數，最多參數個數由系統限制決定。

通過使用 GREATEST 和 LEAST 函數，您可以更高效地處理多字段比較需求，特別是在工業物聯網、電力監控等需要頻繁進行多維度數據比較的場景中。

關于 TDengine

TDengine 是一款專為物聯網、工業互聯網等場景設計并優化的大數據平臺，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時序數據庫。它能安全高效地將大量設備每天產生的高達 TB 甚至 PB 級的數據進行匯聚、存儲、分析和分發，并提供 AI 智能體對數據進行預測與異常檢測，提供實時的商業洞察。