第三章 数据类型（二）

SQL 系统数据类型映射

上表中为 DDL 和 IRIS 数据类型表达式显示的语法是为 SQL.SystemDataTypes 配置的默认映射。对于提供的系统数据类型和用户数据类型，有单独的映射表可用。

要查看和修改当前数据类型映射，请转到管理门户，选择系统管理、配置、SQL 和对象设置、系统 DDL 映射。

了解 DDL 数据类型映射

将数据类型从 DDL 映射到 IRIS 时，常规参数和函数参数遵循以下规则：

• 常规参数 - 这些在 DDL 数据类型和 IRIS 数据类型中以 %# 格式标识。例如：

     VARCHAR(%1)

映射到：

     %String(MAXLEN=%1)

因此，DDL 数据类型为：

     VARCHAR(10)

映射到：

     %String(MAXLEN=10)

• 函数参数 — 当 DDL 数据类型中的参数必须经过一些转换才能放入 IRIS 数据类型中时，使用这些参数。这方面的一个例子是将 DDL 数据类型的数值精度和比例参数转换为 IRIS 数据类型的 MAXVAL、MINVAL 和 SCALE 参数。例如：

     DECIMAL(%1,%2)

映射到：

     %Numeric(MAXVAL=<|'$$maxval^%apiSQL(%1,%2)'|>,
              MINVAL=<|'$$minval^%apiSQL(%1,%2)'|>,
              SCALE=%2)

DDL 数据类型 DECIMAL 采用参数 Precision (%1) 和 Scale (%2)，但IRIS 数据类型 %Numeric 没有精度参数。因此，要将 DECIMAL 转换为 %Numeric，必须将 Precision 参数转换为适当的 %Numeric 参数，在这种情况下，通过将IRIS 函数格式、maxval 和 minval 应用于 DECIMAL 提供的参数。特殊的 <|'xxx'|>语法（如上所示）指示 DDL 处理器进行参数替换，然后使用提供的值调用函数。 <|'xxx'|> 表达式随后被函数调用返回的值替换。

考虑这个具有实际值的示例，可能存在精度为 4 位、小数位数为 2 的 DECIMAL 数据类型：

     DECIMAL(4,2)

映射到：

     %Numeric(MAXVAL=<|'$$maxval^%apiSQL(4,2)'|>,
              MINVAL=<|'$$minval^%apiSQL(4,2)'|>,
              SCALE=2)

计算为：

     %Numeric(MAXVAL=99.99,MINVAL=-99.99,SCALE=2)

• 附加参数——数据类型类可以定义不能使用 DDL 数据类型定义的附加数据定义参数。这些包括数据验证操作，例如允许的数据值的枚举列表、允许的数据值的模式匹配以及超过 MAXLEN 最大长度的数据值的自动截断。

数据类型优先级

当一个操作可以返回多个不同的值，并且这些值可能具有不同的数据类型时，IRIS 将返回值分配给具有最高优先级的数据类型。例如，NUMERIC 数据类型可以包含所有可能的 INTEGER 数据类型值，但 INTEGER 数据类型不能包含所有可能的 NUMERIC 数据类型值。因此 NUMERIC 具有更高的优先级（更具包容性）。

例如，如果 CASE 语句有一个数据类型为 INTEGER 的可能结果值，以及一个数据类型为 NUMERIC 的可能结果值，则无论采用这两种情况中的哪一种，实际结果始终为 NUMERIC 类型。

数据类型的优先级如下，从最高（包括最多）到最低：

LONGVARBINARY
LONGVARCHAR
VARBINARY
VARCHAR
GUID
TIMESTAMP
DOUBLE
NUMERIC
BIGINT
INTEGER
DATE
TIME
SMALLINT
TINYINT
BIT

规格化和验证

%Library.DataType超类包含特定数据类型的类。这些数据类型类提供了 Normalize() 方法来将输入值规范化为数据类型格式，并提供 IsValid() 方法来确定输入值是否对该数据类型有效，以及各种模式转换方法，例如 LogicalToDisplay( ) 和 DisplayToLogical()。

以下示例显示了%TimeStamp 数据类型的 Normalize() 方法：

/// d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate()
ClassMethod NormalizeValidate()
{
    
	s indate = 64701
	s tsdate = ##class(%Library.TimeStamp).Normalize(indate)
	w "%TimeStamp date: ",tsdate
}

DHC-APP>d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate()
%TimeStamp date: 2018-02-22 00:00:00

/// d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate2()
ClassMethod NormalizeValidate2()
{
	s indate = "2018-2-22"
	s tsdate = ##class(%Library.TimeStamp).Normalize(indate)
	w "%TimeStamp date: ",tsdate
}

DHC-APP> d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate2()
%TimeStamp date: 2018-02-22 00:00:00

以下示例显示了 %TimeStamp 数据类型的 IsValid() 方法：

/// d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate3()
ClassMethod NormalizeValidate3()
{
    
	s datestr = "July 4, 2018"
	s stat = ##class(%Library.TimeStamp).IsValid(datestr)
	if stat = 1 {
    
		w datestr," is a valid %TimeStamp",! 
	} else {
    
		w datestr," is not a valid %TimeStamp",!
	}
}

DHC-APP> d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate3()
July 4, 2018 is not a valid %TimeStamp

/// d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate4()
ClassMethod NormalizeValidate4()
{
    
	s leapdate = "2016-02-29 00:00:00"
	s noleap = "2018-02-29 00:00:00"
	s stat = ##class(%Library.TimeStamp).IsValid(leapdate)
	if stat = 1 {
    
		w leapdate," is a valid %TimeStamp",! 
	} else {
    
		w leapdate," is not a valid %TimeStamp",!
	}
	s stat = ##class(%Library.TimeStamp).IsValid(noleap)
	if stat = 1 {
    
		w noleap," is a valid %TimeStamp",! 
	} else {
    
		w noleap," is not a valid %TimeStamp",!
	}
}

DHC-APP> d ##class(PHA.TEST.SQLFunction).NormalizeValidate4()
2016-02-29 00:00:00 is a valid %TimeStamp
2018-02-29 00:00:00 is not a valid %TimeStamp