系统（内置）函数

Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果你需要的函数尚不支持，你可以实现 用户自定义函数。如果你觉得这个函数够通用，请 创建一个 Jira issue并详细 说明。

标量函数

标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。

比较函数

逻辑函数

算术函数

字符串函数

时间函数

WHERE
  CURRENT_WATERMARK(ts) IS NULL
  OR ts > CURRENT_WATERMARK(ts)

条件函数

类型转换函数

集合函数

JSON Functions

JSON functions make use of JSON path expressions as described in ISO/IEC TR 19075-6 of the SQL standard. Their syntax is inspired by and adopts many features of ECMAScript, but is neither a subset nor superset thereof.

Path expressions come in two flavors, lax and strict. When omitted, it defaults to the strict mode. Strict mode is intended to examine data from a schema perspective and will throw errors whenever data does not adhere to the path expression. However, functions like JSON_VALUE allow defining fallback behavior if an error is encountered. Lax mode, on the other hand, is more forgiving and converts errors to empty sequences.

The special character $ denotes the root node in a JSON path. Paths can access properties ($.a), array elements ($.a[0].b), or branch over all elements in an array ($.a[*].b).

Known Limitations:

• Not all features of Lax mode are currently supported correctly. This is an upstream bug (CALCITE-4717). Non-standard behavior is not guaranteed.

// TRUE
SELECT JSON_EXISTS(‘{“a”: true}’, ‘$.a’);
// FALSE
SELECT JSON_EXISTS(‘{“a”: true}’, ‘$.b’);
// TRUE
SELECT JSON_EXISTS(‘{“a”: [{ “b”: 1 }]}’,
  ‘$.a[0].b’);
// TRUE
SELECT JSON_EXISTS(‘{“a”: true}’,
  ‘strict $.b’ TRUE ON ERROR);
// FALSE
SELECT JSON_EXISTS(‘{“a”: true}’,
  ‘strict $.b’ FALSE ON ERROR);

// STRING: “true”
JSON_VALUE(‘{“a”: true}’, ‘$.a’)
// BOOLEAN: true
JSON_VALUE(‘{“a”: true}’, ‘$.a’ RETURNING BOOLEAN)
// STRING: “false”
JSON_VALUE(‘{“a”: true}’, ‘lax $.b’
    DEFAULT FALSE ON EMPTY)
// STRING: “false”
JSON_VALUE(‘{“a”: true}’, ‘strict $.b’
    DEFAULT FALSE ON ERROR)

值构建函数

值获取函数

分组函数

哈希函数

辅助函数

聚合函数

聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。

时间间隔单位和时间点单位标识符

下表列出了时间间隔单位和时间点单位标识符。

对于 Table API，请使用 _ 代替空格（例如 DAY_TO_HOUR）。

列函数

列函数用于选择或丢弃表的列。

列函数仅在 Table API 中使用。

详细语法如下：

列函数:
    withColumns(columnExprs)
    withoutColumns(columnExprs)
多列表达式:
    columnExpr [, columnExpr]*
单列表达式:
    columnRef | columnIndex to columnIndex | columnName to columnName
列引用:
    columnName(The field name that exists in the table) | columnIndex(a positive integer starting from 1)

列函数的用法如下表所示（假设我们有一个包含 5 列的表：(a: Int, b: Long, c: String, d:String, e: String)）：

列函数可用于所有需要列字段的地方，例如 select、groupBy、orderBy、UDFs 等函数，例如：

Java

table
   .groupBy("withColumns(1 to 3)")
   .select("withColumns(a to b), myUDAgg(myUDF(withColumns(5 to 20)))")

Scala

table
   .groupBy(withColumns(1 to 3))
   .select(withColumns('a to 'b), myUDAgg(myUDF(withColumns(5 to 20))))

Python

table \
    .group_by("withColumns(1 to 3)") \
    .select("withColumns(a to b), myUDAgg(myUDF(withColumns(5 to 20)))")