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# 基础函数

## 1. 比较函数和运算符

### 1.1 基本比较运算符

比较运算符用于比较两个值，并返回比较结果（true或false）。

| 运算符 | 描述       |
| ------ | ---------- |
| <      | 小于       |
| >      | 大于       |
| <=     | 小于或等于 |
| >=     | 大于或等于 |
| =      | 等于       |
| <>     | 不等于     |
| !=     | 不等于     |

#### 1.1.1 比较规则：

1. 所有类型都可以与自身进行比较
2. 数值类型（INT32, INT64, FLOAT, DOUBLE, TIMESTAMP）之间可以相互比较
3. 字符类型（STRING, TEXT）之间也可以相互比较
4. 除上述规则外的类型进行比较时，均会报错。

### 1.2 BETWEEN 运算符

1. `BETWEEN` 操作符用于判断一个值是否在指定的范围内。
2. `NOT BETWEEN`操作符用于判断一个值是否不在指定范围内。
3. `BETWEEN` 和 `NOT BETWEEN` 操作符可用于评估任何可排序的类型。
4. `BETWEEN` 和 `NOT BETWEEN` 的值、最小值和最大值参数必须是同一类型，否则会报错。

**语法**：

```SQL
 value BETWEEN min AND max：
 value NOT BETWEEN min AND max：
```

示例 1 ：BETWEEN

```SQL
-- 查询 temperature 在 85.0 和 90.0 之间的记录
SELECT * FROM table1 WHERE temperature BETWEEN 85.0 AND 90.0;
```

示例 2 ：NOT BETWEEN

```SQL
3-- 查询 humidity 不在 35.0 和 40.0 之间的记录
SELECT * FROM table1 WHERE humidity NOT BETWEEN 35.0 AND 40.0;
```

### 1.3 IS NULL 运算符

1. `IS NULL` 和 `IS NOT NULL` 运算符用于判断一个值是否为 NULL。
2. 这两个运算符适用于所有数据类型。

示例1：查询 temperature 为 NULL 的记录

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE temperature IS NULL;
```

示例2：查询 humidity 不为 NULL 的记录

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE humidity IS NOT NULL;
```

### 1.4 IN 运算符

1. `IN` 操作符可用于 `WHERE` 子句中，比较一列中的一些值。
2. 这些值可以由静态数组、标量表达式。

**语法：**

```SQL
... WHERE column [NOT] IN ('value1','value2', expression1)
```

示例 1：静态数组：查询 region 为 '北京' 或 '上海' 的记录

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE region IN ('北京', '上海');
--等价于
SELECT * FROM region WHERE name = '北京' OR name = '上海';
```

示例 2：标量表达式：查询 temperature 在特定值中的记录

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE temperature IN (85.0, 90.0);
```

示例 3：查询 region 不为 '北京' 或 '上海' 的记录

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE region NOT IN ('北京', '上海');
```

### 1.5 GREATEST 和 LEAST

`Greatest` 函数用于返回参数列表中的最大值，`Least` 函数用于返回参数列表中的最小值，返回数据类型与输入类型相同。
1. 空值处理：若所有参数均为 NULL，则返回 NULL。
2. 参数要求：必须提供 至少 2 个参数。
3. 类型约束：仅支持 相同数据类型 的参数比较。
4. 支持类型： `BOOLEAN`、`FLOAT`、`DOUBLE`、`INT32`、`INT64`、`STRING`、`TEXT`、`TIMESTAMP`、`DATE`

**语法：**

```sql
  greatest(value1, value2, ..., valueN)
  least(value1, value2, ..., valueN)
```

**示例：**

```sql
-- 查询 table2 中 temperature 和 humidity 的最大记录
SELECT GREATEST(temperature,humidity) FROM table2;

-- 查询 table2 中 temperature 和 humidity 的最小记录
SELECT LEAST(temperature,humidity) FROM table2;
```
  

## 2. 聚合函数

### 2.1 概述

1. 聚合函数是多对一函数。它们对一组值进行聚合计算，得到单个聚合结果。
2. 除了 `COUNT()`之外，其他所有聚合函数都忽略空值，并在没有输入行或所有值为空时返回空值。 例如，`SUM()` 返回 null 而不是零，而 `AVG()` 在计数中不包括 null 值。

### 2.2 支持的聚合函数                          

| 函数名                   | 功能描述                                                                                                                                                                                | 允许的输入类型                                                                                 | 输出类型             |
|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------|
| COUNT                 | 计算数据点数。                                                                                                                                                                             | 所有类型                                                                                    | INT64            |
| COUNT_IF              | COUNT_IF(exp) 用于统计满足指定布尔表达式的记录行数                                                                                                                                                    | exp 必须是一个布尔类型的表达式，例如 count_if(temperature>20)                                           | INT64            |
| APPROX_COUNT_DISTINCT | APPROX_COUNT_DISTINCT(x[,maxStandardError]) 函数提供 COUNT(DISTINCT x) 的近似值，返回不同输入值的近似个数。                                                                                               | `x`：待计算列，支持所有类型；<br> `maxStandardError`：指定该函数应产生的最大标准误差，取值范围[0.0040625, 0.26]，未指定值时默认0.023。 | INT64            |
| APPROX_MOST_FREQUENT | APPROX_MOST_FREQUENT(x, k, capacity) 函数用于近似计算数据集中出现频率最高的前 k 个元素。它返回一个JSON 格式的字符串，其中键是该元素的值，值是该元素对应的近似频率。（V 2.0.5.1 及以后版本支持）                                                         | `x`：待计算列，支持 IoTDB 现有所有的数据类型；<br> `k`：返回出现频率最高的 k 个值；<br> `capacity`: 用于计算的桶的数量，跟内存占用相关：其值越大误差越小，但占用内存更大，反之capacity值越小误差越大，但占用内存更小。 | STRING   |
| APPROX_PERCENTILE     | APPROX_PERCENTILE 函数用于计算数据集中指定百分位数的值，帮助快速了解数据分布情况（如中位数、四分位数等），支持基于权重的百分位数计算；若百分位数不指向精确位置，返回相邻数值在该位置的线性插值。内存占用与质心数量相关，可通过 compression 参数限定最大质心数量，误差可通过经验公式预估。注意：该函数自 V2.0.9-beta 起支持 | 单权重版本：APPROX_PERCENTILE (x, percentage) <br> x：待计算列，支持 INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、TIMESTAMP 等所有数字类型；<br> percentage：目标分位数，DOUBLE 类型。<br> 带权重版本：APPROX_PERCENTILE (x, w, percentage) <br>x：待计算列，支持 INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、TIMESTAMP 等所有数字类型；<br> w：权重列，整型（与待计算列长度对齐，Null 或 0 表示该行忽略）；<br> percentage：目标分位数，DOUBLE 类型。 | 与待计算列 x 的类型相同                 |
| SUM                   | 求和。                                                                                                                                                                                 | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| AVG                   | 求平均值。                                                                                                                                                                               | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| MAX                   | 求最大值。                                                                                                                                                                               | 所有类型                                                                                    | 与输入类型一致          |
| MIN                   | 求最小值。                                                                                                                                                                               | 所有类型                                                                                    | 与输入类型一致          |
| FIRST                 | 求时间戳最小且不为 NULL 的值。                                                                                                                                                                  | 所有类型                                                                                    | 与输入类型一致          |
| LAST                  | 求时间戳最大且不为 NULL 的值。                                                                                                                                                                  | 所有类型                                                                                    | 与输入类型一致          |
| STDDEV                | STDDEV_SAMP 的别名，求样本标准差。                                                                                                                                                             | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| STDDEV_POP            | 求总体标准差。                                                                                                                                                                             | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| STDDEV_SAMP           | 求样本标准差。                                                                                                                                                                             | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| VARIANCE              | VAR_SAMP 的别名，求样本方差。                                                                                                                                                                 | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| VAR_POP               | 求总体方差。                                                                                                                                                                              | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| VAR_SAMP              | 求样本方差。                                                                                                                                                                              | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | DOUBLE           |
| EXTREME               | 求具有最大绝对值的值。如果正值和负值的最大绝对值相等，则返回正值。                                                                                                                                                   | INT32 INT64 FLOAT DOUBLE                                                                | 与输入类型一致          |
| MODE                  | 求众数。注意： 1.输入序列的不同值个数过多时会有内存异常风险; 2.如果所有元素出现的频次相同，即没有众数，则随机返回一个元素; 3.如果有多个众数，则随机返回一个众数； 4. NULL 值也会被统计频次，所以即使输入序列的值不全为 NULL，最终结果也可能为 NULL。                                           | 所有类型                                                                                    | 与输入类型一致          |
| MAX_BY                | MAX_BY(x, y) 求二元输入 x 和 y 在 y 最大时对应的 x 的值。MAX_BY(time, x) 返回 x 取最大值时对应的时间戳。                                                                                                          | x 和 y 可以是任意类型                                                                           | 与第一个输入 x 的数据类型一致 |
| MIN_BY                | MIN_BY(x, y) 求二元输入 x 和 y 在 y 最小时对应的 x 的值。MIN_BY(time, x) 返回 x 取最小值时对应的时间戳。                                                                                                          | x 和 y 可以是任意类型                                                                           | 与第一个输入 x 的数据类型一致 |
| FIRST_BY              | FIRST_BY(x, y) 求当 y 为第一个不为 NULL 的值时，同一行里对应的 x 值。                                                                                                                                    | x 和 y 可以是任意类型                                                                           | 与第一个输入 x 的数据类型一致 |
| LAST_BY               | LAST_BY(x, y) 求当 y 为最后一个不为 NULL 的值时，同一行里对应的 x 值。                                                                                                                                    | x 和 y 可以是任意类型                                                                           | 与第一个输入 x 的数据类型一致 |


### 2.3 示例

#### 2.3.1 示例数据

在[示例数据页面](../Reference/Sample-Data.md)中，包含了用于构建表结构和插入数据的SQL语句，下载并在IoTDB CLI中执行这些语句，即可将数据导入IoTDB，您可以使用这些数据来测试和执行示例中的SQL语句，并获得相应的结果。

#### 2.3.2 Count

统计的是整张表的行数和 `temperature` 列非 NULL 值的数量。

```SQL
IoTDB> select count(*), count(temperature) from table1;
```

执行结果如下：

> 注意：只有COUNT函数可以与*一起使用，否则将抛出错误。

```SQL
+-----+-----+
|_col0|_col1|
+-----+-----+
|   18|   12|
+-----+-----+
Total line number = 1
It costs 0.834s
```


#### 2.3.3 Count_if

统计 `table2` 中 到达时间 `arrival_time` 不是 `null` 的记录行数。

```sql
IoTDB> select count_if(arrival_time is not null) from table2;
```

执行结果如下：

```sql
+-----+
|_col0|
+-----+
|    4|
+-----+
Total line number = 1
It costs 0.047s
```

#### 2.3.4 Approx_count_distinct

查询 `table1` 中 `temperature` 列不同值的个数。

```sql
IoTDB> SELECT COUNT(DISTINCT temperature) as origin, APPROX_COUNT_DISTINCT(temperature) as approx FROM table1;
IoTDB> SELECT COUNT(DISTINCT temperature) as origin, APPROX_COUNT_DISTINCT(temperature,0.006) as approx FROM table1;
```

执行结果如下：

```sql
+------+------+
|origin|approx|
+------+------+
|     3|     3|
+------+------+
Total line number = 1
It costs 0.022s
```

#### 2.3.5 Approx_most_frequent

查询 `table1` 中 `temperature` 列出现频次最高的2个值

```sql
IoTDB> select approx_most_frequent(temperature,2,100) as topk from table1;
```

执行结果如下：

```sql
+-------------------+
|               topk|
+-------------------+
|{"85.0":6,"90.0":5}|
+-------------------+
Total line number = 1
It costs 0.064s
```

#### 2.3.6 Approx_Percentile

从`table1` 中，分别计算列 temperature 的90 分位数和列 humidity 的50 分位数（中位数），返回这两个近似百分位数值。

```SQL
SELECT APPROX_PERCENTILE(temperature,0.9), APPROX_PERCENTILE(humidity,0.5) FROM table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----+-----+
|_col0|_col1|
+-----+-----+
| 90.0| 35.2|
+-----+-----+
Total line number = 1
It costs 0.206s
```


#### 2.3.7 First

查询`temperature`列、`humidity`列时间戳最小且不为 NULL 的值。

```SQL
IoTDB> select first(temperature), first(humidity) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----+-----+
|_col0|_col1|
+-----+-----+
| 90.0| 35.1|
+-----+-----+
Total line number = 1
It costs 0.170s
```

#### 2.3.8 Last

查询`temperature`列、`humidity`列时间戳最大且不为 NULL 的值。

```SQL
IoTDB> select last(temperature), last(humidity) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----+-----+
|_col0|_col1|
+-----+-----+
| 90.0| 34.8|
+-----+-----+
Total line number = 1
It costs 0.211s
```

#### 2.3.9 First_by

查询 `temperature` 列中非 NULL 且时间戳最小的行的 `time` 值，以及 `temperature` 列中非 NULL 且时间戳最小的行的 `humidity` 值。

```SQL
IoTDB> select first_by(time, temperature), first_by(humidity, temperature) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----------------------------+-----+
|                        _col0|_col1|
+-----------------------------+-----+
|2024-11-26T13:37:00.000+08:00| 35.1|
+-----------------------------+-----+
Total line number = 1
It costs 0.269s
```

#### 2.3.10 Last_by

查询`temperature` 列中非 NULL 且时间戳最大的行的 `time` 值，以及 `temperature` 列中非 NULL 且时间戳最大的行的 `humidity` 值。

```SQL
IoTDB> select last_by(time, temperature), last_by(humidity, temperature) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----------------------------+-----+
|                        _col0|_col1|
+-----------------------------+-----+
|2024-11-30T14:30:00.000+08:00| 34.8|
+-----------------------------+-----+
Total line number = 1
It costs 0.070s
```

#### 2.3.11 Max_by

查询`temperature` 列中最大值所在行的 `time` 值，以及`temperature` 列中最大值所在行的 `humidity` 值。

```SQL
IoTDB> select max_by(time, temperature), max_by(humidity, temperature) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----------------------------+-----+
|                        _col0|_col1|
+-----------------------------+-----+
|2024-11-30T09:30:00.000+08:00| 35.2|
+-----------------------------+-----+
Total line number = 1
It costs 0.172s
```

#### 2.3.12 Min_by

查询`temperature` 列中最小值所在行的 `time` 值，以及`temperature` 列中最小值所在行的 `humidity` 值。

```SQL
select min_by(time, temperature), min_by(humidity, temperature) from table1;
```

执行结果如下：

```SQL
+-----------------------------+-----+
|                        _col0|_col1|
+-----------------------------+-----+
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00| null|
+-----------------------------+-----+
Total line number = 1
It costs 0.244s
```


## 3. 逻辑运算符

### 3.1 概述

逻辑运算符用于组合条件或否定条件，返回布尔结果（`true` 或 `false`）。

以下是常用的逻辑运算符及其描述：

| 运算符 | 描述                          | 示例    |
| ------ | ----------------------------- | ------- |
| AND    | 仅当两个值都为 true 时为 true | a AND b |
| OR     | 任一值为 true 时为 true       | a OR b  |
| NOT    | 当值为 false 时为 true        | NOT a   |

### 3.2 NULL 对逻辑运算符的影响

#### 3.2.1 AND 运算符

- 如果表达式的一侧或两侧为 `NULL`，结果可能为 `NULL`。
- 如果 `AND` 运算符的一侧为 `FALSE`，则表达式结果为 `FALSE`。

示例：

```SQL
NULL AND true -- null
NULL AND false -- false
NULL AND NULL -- null
```

#### 3.2.2 OR 运算符

- 如果表达式的一侧或两侧为 `NULL`，结果可能为 `NULL`。
- 如果 `OR` 运算符的一侧为 `TRUE`，则表达式结果为 `TRUE`。

示例：

```SQL
NULL OR NULL -- null
NULL OR false -- null
NULL OR true -- true
```

##### 3.2.2.1 真值表

以下真值表展示了 `NULL` 在 `AND` 和 `OR` 运算符中的处理方式：

| a     | b     | a AND b | a OR b |
| ----- | ----- | ------- | ------ |
| TRUE  | TRUE  | TRUE    | TRUE   |
| TRUE  | FALSE | FALSE   | TRUE   |
| TRUE  | NULL  | NULL    | TRUE   |
| FALSE | TRUE  | FALSE   | TRUE   |
| FALSE | FALSE | FALSE   | FALSE  |
| FALSE | NULL  | FALSE   | NULL   |
| NULL  | TRUE  | NULL    | TRUE   |
| NULL  | FALSE | FALSE   | NULL   |
| NULL  | NULL  | NULL    | NULL   |

#### 3.2.3 NOT 运算符

NULL 的逻辑否定仍然是 NULL

示例：

```SQL
NOT NULL -- null
```

##### 3.2.3.1真值表

以下真值表展示了 `NULL` 在 `NOT` 运算符中的处理方式：

| a     | NOT a |
| ----- | ----- |
| TRUE  | FALSE |
| FALSE | TRUE  |
| NULL  | NULL  |


## 4. 日期和时间函数和运算符

### 4.1 now() -> Timestamp

返回当前时间的时间戳。

### 4.2 date_bin(interval, Timestamp[, Timestamp]) -> Timestamp

`date_bin` 函数是一种用于处理时间数据的函数，作用是将一个时间戳（Timestamp）舍入到指定的时间间隔（interval）的边界上。

**语法：**

```SQL
-- 从时间戳为 0 开始计算时间间隔，返回最接近指定时间戳的时间间隔起始点
date_bin(interval,source)

-- 从时间戳为 origin 开始计算时间间隔，返回最接近指定时间戳的时间间隔起始点
date_bin(interval,source,origin)

-- interval支持的时间单位有:
-- 年y、月mo、周week、日d、小时h、分钟M、秒s、毫秒ms、微秒µs、纳秒ns。
-- source必须为时间戳类型。
```

**参数：**

| 参数     | 含义                                                         |
| -------- | ------------------------------------------------------------ |
| interval | 时间间隔支持的时间单位有：年y、月mo、周week、日d、小时h、分钟M、秒s、毫秒ms、微秒µs、纳秒ns。 |
| source   | 待计算时间列，也可以是表达式。必须为时间戳类型。             |
| origin   | 起始时间戳                                                   |

#### 4.2.1 语法约定：

1. 不传入 `origin` 时，起始时间戳从 1970-01-01T00:00:00Z 开始计算（北京时间为 1970-01-01 08:00:00）。
2. `interval` 为一个非负数，且必须带上时间单位。`interval` 为 0ms 时，不进行计算，直接返回 `source`。
3. 当传入 `origin` 或 `source` 为负时，表示纪元时间之前的某个时间点，`date_bin` 会正常计算并返回与该时间点相关的时间段。
4. 如果 `source` 中的值为 `null`，则返回 `null`。
5. 不支持月份和非月份时间单位混用，例如 `1 MONTH 1 DAY`，这种时间间隔有歧义。

> 假设是起始时间是 2000 年 4 月 30 日进行计算，那么在一个时间间隔后，如果是先算 DAY再算MONTH，则会得到 2000 年 6 月 1 日，如果先算 MONTH 再算 DAY 则会得到 2000 年 5 月 31 日，二者得出的时间日期不同。

#### 4.2.2 示例

##### 示例数据

在[示例数据页面](../Reference/Sample-Data.md)中，包含了用于构建表结构和插入数据的SQL语句，下载并在IoTDB CLI中执行这些语句，即可将数据导入IoTDB，您可以使用这些数据来测试和执行示例中的SQL语句，并获得相应的结果。

示例 1：不指定起始时间戳

```SQL
SELECT 
    time,
    date_bin(1h,time) as time_bin
FROM 
    table1;
```

结果：

```Plain
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         time|                     time_bin|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|2024-11-30T09:00:00.000+08:00|
|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|2024-11-30T14:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:38:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:39:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:40:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:41:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:42:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:43:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:44:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|2024-11-29T18:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:37:00.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:38:00.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 18
It costs 0.683s
```

示例 2：指定起始时间戳

```SQL
SELECT 
    time,
    date_bin(1h, time, 2024-11-29T18:30:00.000) as time_bin
FROM 
    table1;
```

结果：

```Plain
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         time|                     time_bin|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|
|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|2024-11-29T09:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:38:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:39:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:40:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:41:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:42:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:43:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:44:00.000+08:00|2024-11-27T16:30:00.000+08:00|
|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|2024-11-29T10:30:00.000+08:00|
|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|
|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|2024-11-28T07:30:00.000+08:00|
|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|2024-11-28T08:30:00.000+08:00|
|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|2024-11-28T09:30:00.000+08:00|
|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|2024-11-28T10:30:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:37:00.000+08:00|2024-11-26T13:30:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:38:00.000+08:00|2024-11-26T13:30:00.000+08:00|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 18
It costs 0.056s
```

示例 3：`origin` 为负数的情况

```SQL
SELECT 
    time,
    date_bin(1h, time, 1969-12-31 00:00:00.000) as time_bin
FROM 
    table1;
```

结果：

```Plain
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         time|                     time_bin|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|2024-11-30T09:00:00.000+08:00|
|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|2024-11-30T14:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:38:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:39:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:40:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:41:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:42:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:43:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:44:00.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|2024-11-29T18:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:37:00.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:38:00.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 18
It costs 0.203s
```

示例 4：`interval` 为 0 的情况

```SQL
SELECT 
    time,
    date_bin(0ms, time) as time_bin
FROM 
    table1;
```

结果：

```Plain
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         time|                     time_bin|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|2024-11-30T09:30:00.000+08:00|
|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|2024-11-30T14:30:00.000+08:00|
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:38:00.000+08:00|2024-11-27T16:38:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:39:00.000+08:00|2024-11-27T16:39:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:40:00.000+08:00|2024-11-27T16:40:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:41:00.000+08:00|2024-11-27T16:41:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:42:00.000+08:00|2024-11-27T16:42:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:43:00.000+08:00|2024-11-27T16:43:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:44:00.000+08:00|2024-11-27T16:44:00.000+08:00|
|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|2024-11-29T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|2024-11-29T18:30:00.000+08:00|
|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|2024-11-28T09:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:37:00.000+08:00|2024-11-26T13:37:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:38:00.000+08:00|2024-11-26T13:38:00.000+08:00|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 18
It costs 0.107s
```

示例 5：`source` 为 null 的情况

```SQL
SELECT
    arrival_time,
    date_bin(1h,arrival_time) as time_bin
FROM
    table1;
```

结果：

```Plain
+-----------------------------+-----------------------------+
|                 arrival_time|                     time_bin|
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         null|                         null|
|2024-11-30T14:30:17.000+08:00|2024-11-30T14:00:00.000+08:00|
|2024-11-29T10:00:13.000+08:00|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:37:01.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|                         null|                         null|
|2024-11-27T16:37:03.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|2024-11-27T16:37:04.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|                         null|                         null|
|                         null|                         null|
|2024-11-27T16:37:08.000+08:00|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|
|                         null|                         null|
|2024-11-29T18:30:15.000+08:00|2024-11-29T18:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T08:00:09.000+08:00|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|
|                         null|                         null|
|2024-11-28T10:00:11.000+08:00|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|
|2024-11-28T11:00:12.000+08:00|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:37:34.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
|2024-11-26T13:38:25.000+08:00|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|
+-----------------------------+-----------------------------+
Total line number = 18
It costs 0.319s
```

### 4.3 Extract 函数

该函数用于提取日期对应部分的值。（V2.0.6 版本起支持）

#### 4.3.1 语法定义

```SQL
EXTRACT (identifier FROM expression)
```
* 参数说明
  * **expression**： `TIMESTAMP` 类型或时间常量
  * **identifier** ：取值范围及对应的返回值见下表
  
    | 取值范围                 | 返回值类型  | 返回值范围  |
    | -------------------------- | ------------- | ------------- |
    | `YEAR`               | `INT64` | `/`     |
    | `QUARTER`            | `INT64` | `1-4`   |
    | `MONTH`              | `INT64` | `1-12`  |
    | `WEEK`               | `INT64` | `1-53`  |
    | `DAY_OF_MONTH (DAY)` | `INT64` | `1-31`  |
    | `DAY_OF_WEEK (DOW)`  | `INT64` | `1-7`   |
    | `DAY_OF_YEAR (DOY)`  | `INT64` | `1-366` |
    | `HOUR`               | `INT64` | `0-23`  |
    | `MINUTE`             | `INT64` | `0-59`  |
    | `SECOND`             | `INT64` | `0-59`  |
    | `MS`                 | `INT64` | `0-999` |
    | `US`                 | `INT64` | `0-999` |
    | `NS`                 | `INT64` | `0-999` |


#### 4.3.2 使用示例

以[示例数据](../Reference/Sample-Data.md)中的 table1 为源数据，查询某段时间每天前12个小时的温度平均值

```SQL
IoTDB:database1> select format('%1$tY-%1$tm-%1$td',date_bin(1d,time)) as fmtdate,avg(temperature) as avgtp from table1 where time >= 2024-11-26T00:00:00 and time <= 2024-11-30T23:59:59 and extract(hour from time) <= 12 group by date_bin(1d,time) order by date_bin(1d,time)
+----------+-----+
|   fmtdate|avgtp|
+----------+-----+
|2024-11-28| 86.0|
|2024-11-29| 85.0|
|2024-11-30| 90.0|
+----------+-----+
Total line number = 3
It costs 0.041s
```

`Format` 函数介绍：[Format 函数](../SQL-Manual/Basis-Function_apache.md#_7-2-format-函数)

`Date_bin` 函数介绍：[Date_bin 函数](../SQL-Manual/Basis-Function_apache.md#_4-2-date-bin-interval-timestamp-timestamp-timestamp)


## 5. 数学函数和运算符

### 5.1 数学运算符

| **运算符** | **描述**                 |
| ---------- | ------------------------ |
| +          | 加法                     |
| -          | 减法                     |
| *          | 乘法                     |
| /          | 除法（整数除法执行截断） |
| %          | 模（余数）               |
| -          | 取反                     |

### 5.2 数学函数

| 函数名               | 描述                                                                                                                                                         | 输入                               | 输出                   | 用法       |
|-------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------| ---------------------- | ---------- |
| sin               | 正弦函数                                                                                                                                                       | double、float、INT64、INT32         | double                 | sin(x)     |
| cos               | 余弦函数                                                                                                                                                       | double、float、INT64、INT32         | double                 | cos(x)     |
| tan               | 正切函数                                                                                                                                                       | double、float、INT64、INT32         | double                 | tan(x)     |
| asin              | 反正弦函数                                                                                                                                                      | double、float、INT64、INT32         | double                 | asin(x)    |
| acos              | 反余弦函数                                                                                                                                                      | double、float、INT64、INT32         | double                 | acos(x)    |
| atan              | 反正切函数                                                                                                                                                      | double、float、INT64、INT32         | double                 | atan(x)    |
| sinh              | 双曲正弦函数                                                                                                                                                     | double、float、INT64、INT32         | double                 | sinh(x)    |
| cosh              | 双曲余弦函数                                                                                                                                                     | double、float、INT64、INT32         | double                 | cosh(x)    |
| tanh              | 双曲正切函数                                                                                                                                                     | double、float、INT64、INT32         | double                 | tanh(x)    |
| degrees           | 将弧度角 x 转换为度                                                                                                                                                | double、float、INT64、INT32         | double                 | degrees(x) |
| radians           | 将度转换为弧度                                                                                                                                                    | double、float、INT64、INT32         | double                 | radians(x) |
| abs               | 绝对值                                                                                                                                                        | double、float、INT64、INT32         | 返回与输入类型相同的值 | abs(x)     |
| sign              | 返回 x 的符号函数，即：如果参数为 0，则返回 0，如果参数大于 0，则返回 1，如果参数小于 0，则返回 -1。对于 double/float 类型的参数，函数还会返回：如果参数为 NaN，则返回 NaN，如果参数为 +Infinity，则返回 1.0，如果参数为 -Infinity，则返回 -1.0。 | double、float、INT64、INT32         | 返回与输入类型相同的值 | sign(x)    |
| ceil              | 返回 x 向上取整到最近的整数。                                                                                                                                           | double、float、INT64、INT32         | double                 | ceil(x)    |
| floor             | 返回 x 向下取整到最近的整数。                                                                                                                                           | double、float、INT64、INT32         | double                 | floor(x)   |
| exp               | 返回欧拉数 e 的 x 次幂。                                                                                                                                            | double、float、INT64、INT32         | double                 | exp(x)     |
| ln                | 返回 x 的自然对数。                                                                                                                                                | double、float、INT64、INT32         | double                 | ln(x)      |
| log10             | 返回 x 的以 10 为底的对数。                                                                                                                                          | double、float、INT64、INT32         | double                 | log10(x)   |
| round             | 返回 x 四舍五入到最近的整数。                                                                                                                                           | double、float、INT64、INT32         | double                 | round(x)   |
| round             | 返回 x 四舍五入到 d 位小数。                                                                                                                                          | double、float、INT64、INT32         | double                      | round(x, d)             |
| sqrt              | 返回 x 的平方根。                                                                                                                                                 | double、float、INT64、INT32         | double                 | sqrt(x)    |
| e                 | 自然指数                                                                                                                                                       |                                  | double                 | e()        |
| pi                | π                                                                                                                                                          |                                  | double                 | pi()       |


## 6. 位运算函数

> V 2.0.6 版本起支持

示例原始数据如下：

```SQL
IoTDB:database1> select * from bit_table
+-----------------------------+---------+------+-----+
|                         time|device_id|length|width|
+-----------------------------+---------+------+-----+
|2025-10-29T15:59:42.957+08:00|       d1|    14|   12|
|2025-10-29T15:58:59.399+08:00|       d3|    15|   10|
|2025-10-29T15:59:32.769+08:00|       d2|    13|   12|
+-----------------------------+---------+------+-----+

--建表语句
CREATE TABLE bit_table(time TIMESTAMP TIME, device_id STRING TAG, length INT32 FIELD, width INT32 FIELD);

--写入数据
INSERT INTO bit_table values(2025-10-29 15:59:42.957, 'd1', 14, 12),(2025-10-29 15:58:59.399, 'd3', 15, 10),(2025-10-29 15:59:32.769, 'd2', 13, 12);
```

### 6.1 bit\_count(num, bits)

`bit_count(num, bits)` 函数用于统计整数 `num`在指定位宽 `bits`下的二进制表示中 1 的个数。

#### 6.1.1 语法定义

```SQL
bit_count(num, bits) -> INT64 --返回结果类型为 Int64
```

* 参数说明
  * **​num：​**任意整型数值（int32 或者 int64）
  * **​bits：​**整型数值，取值范围为2\~64

注意：如果 bits 位数不够表示 num，会报错（此处是​**有符号补码**​）：`Argument exception, the scalar function num must be representable with the bits specified. [num] cannot be represented with [bits] bits.`

* 调用方式
  * 两个具体数值：`bit_count(9, 64)`
  * 列与数值：`bit_count(column1, 64)`
  * 两列之间：`bit_count(column1, column2)`

#### 6.1.2 使用示例

```SQL
-- 两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bit_count(2,8) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|    1|
+-----+
-- 两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bit_count(-5,8) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|    7|
+-----+
--列与数值
IoTDB:database1> select length,bit_count(length,8) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|    3|
|    15|    4|
|    13|    3|
+------+-----+
--bits位数不够
IoTDB:database1> select length,bit_count(length,2) from bit_table
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Argument exception, the scalar function num must be representable with the bits specified. 13 cannot be represented with 2 bits.
```

### 6.2 bitwise\_and(x, y)

`bitwise_and(x, y)`函数基于二进制补码表示法，对两个整数 x 和 y 的每一位进行逻辑与操作，并返回其按位与（bitwise AND）的运算结果。

#### 6.2.1 语法定义

```SQL
bitwise_and(x, y) -> INT64 --返回结果类型为 Int64
```

* 参数说明
  * ​**x, y**​: 必须是 Int32 或 Int64 数据类型的整数值
* 调用方式
  * 两个具体数值：`bitwise_and(19, 25)`
  * 列与数值：`bitwise_and(column1, 25)`
  * 两列之间：`bitwise_and(column1, column2)`

#### 6.2.2 使用示例

```SQL
--两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_and(19,25) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|   17|
+-----+
--列与数值
IoTDB:database1> select length, bitwise_and(length,25) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|    8|
|    15|    9|
|    13|    9|
+------+-----+
--俩列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_and(length, width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|   12|
|    15|   10|   10|
|    13|   12|   12|
+------+-----+-----+
```

### 6.3 bitwise\_not(x)

`bitwise_not(x)` 函数基于二进制补码表示法，对整数 x 的每一位进行逻辑非操作，并返回其按位取反（bitwise NOT）的运算结果。

#### 6.3.1 语法定义

```SQL
bitwise_not(x) -> INT64 --返回结果类型为 Int64
```

* 参数说明
  * ​**x**​: 必须是 Int32 或 Int64 数据类型的整数值
* 调用方式
  * 具体数值：`bitwise_not(5)`
  * 单列操作：`bitwise_not(column1)`

#### 6.3.2 使用示例

```SQL
-- 具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_not(5) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|   -6|
+-----+
-- 单列
IoTDB:database1> select length, bitwise_not(length) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|  -15|
|    15|  -16|
|    13|  -14|
+------+-----+
```

### 6.4 bitwise\_or(x, y)

`bitwise_or(x,y)` 函数基于二进制补码表示法，对两个整数 x 和 y 的每一位进行逻辑或操作，并返回其按位或（bitwise OR）的运算结果。

#### 6.4.1 语法定义

```SQL
bitwise_or(x, y) -> INT64 --返回结果类型为 Int64
```

* 参数说明
  * ​**x, y**​: 必须是 Int32 或 Int64 数据类型的整数值
* 调用方式
  * 两个具体数值：`bitwise_or(19, 25)`
  * 列与数值：`bitwise_or(column1, 25)`
  * 两列之间：`bitwise_or(column1, column2)`

#### 6.4.2 使用示例

```SQL
-- 两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_or(19,25) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|   27|
+-----+
-- 列与数值
IoTDB:database1> select length,bitwise_or(length,25) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|   31|
|    15|   31|
|    13|   29|
+------+-----+
-- 两列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_or(length,width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|   14|
|    15|   10|   15|
|    13|   12|   13|
+------+-----+-----+
```

### 6.5 bitwise\_xor(x, y)

bitwise\_xor(x,y) 函数基于二进制补码表示法，对两个整数 x 和 y 的每一位进行逻辑异或操作，并返回其按位异或（bitwise XOR）的运算结果。异或规则：相同为0，不同为1。

#### 6.5.1 语法定义

```SQL
bitwise_xor(x, y) -> INT64 --返回结果类型为 Int64
```

* 参数说明
  * ​**x, y**​: 必须是 Int32 或 Int64 数据类型的整数值
* 调用方式
  * 两个具体数值：`bitwise_xor(19, 25)`
  * 列与数值：`bitwise_xor(column1, 25)`
  * 两列之间：`bitwise_xor(column1, column2)`

#### 6.5.2 使用示例

```SQL
-- 两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_xor(19,25) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|   10|
+-----+
-- 列与数值
IoTDB:database1> select length,bitwise_xor(length,25) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|   23|
|    15|   22|
|    13|   20|
+------+-----+
-- 两列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_xor(length,width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|    2|
|    15|   10|    5|
|    13|   12|    1|
+------+-----+-----+
```

### 6.6 bitwise\_left\_shift(value, shift)

`bitwise_left_shift(value, shift)` 函数返回将整数 `value`的二进制表示左移 `shift`位后的结果。左移操作将二进制位向高位方向移动，右侧空出的位用 0 填充，左侧溢出的位直接丢弃。等价于： `value << shift`。

#### 6.6.1 语法定义

```SQL
bitwise_left_shift(value, shift) -> [same as value] --返回结果类型与value数据类型相同
```

* 参数说明
  * ​**value**​: 要左移的整数值，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
  * ​**shift**​: 左移的位数，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
* 调用方式
  * 两个具体数值：`bitwise_left_shift(1, 2)`
  * 列与数值：`bitwise_left_shift(column1, 2)`
  * 两列之间：`bitwise_left_shift(column1, column2)`

#### 6.6.2 使用示例

```SQL
--两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_left_shift(1,2) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|    4|
+-----+
-- 列与数值
IoTDB:database1> select length, bitwise_left_shift(length,2) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|   56|
|    15|   60|
|    13|   52|
+------+-----+
-- 两列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_left_shift(length,width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|    0|
|    15|   10|    0|
|    13|   12|    0|
+------+-----+-----+
```

### 6.7 bitwise\_right\_shift(value, shift)

`bitwise_right_shift(value, shift)`函数返回将整数 `value`的二进制表示逻辑右移（无符号右移） `shift`位后的结果。逻辑右移操作将二进制位向低位方向移动，左侧空出的高位用 0 填充，右侧溢出的低位直接丢弃。

#### 6.7.1 语法定义

```SQL
bitwise_right_shift(value, shift) -> [same as value] --返回结果类型与value数据类型相同
```

* 参数说明
  * ​**value**​: 要右移的整数值，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
  * ​**shift**​: 右移的位数，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
* 调用方式
  * 两个具体数值：`bitwise_right_shift(8, 3)`
  * 列与数值：`bitwise_right_shift(column1, 3)`
  * 两列之间：`bitwise_right_shift(column1, column2)`

#### 6.7.2 使用示例

```SQL
--两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_right_shift(8,3) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|    1|
+-----+
--列与数值
IoTDB:database1> select length, bitwise_right_shift(length,3) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|    1|
|    15|    1|
|    13|    1|
+------+-----+
--两列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_right_shift(length,width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|    0|
|    15|   10|    0|
|    13|   12|    0|
```

### 6.8 bitwise\_right\_shift\_arithmetic(value, shift)

`bitwise_right_shift_arithmetic(value, shift)`函数返回将整数 `value`的二进制表示算术右移 `shift`位后的结果。算术右移操作将二进制位向低位方向移动，右侧溢出的低位直接丢弃，左侧空出的高位用符号位填充（正数补0，负数补1），以保持数值的符号不变。

#### 6.8.1 语法定义

```SQL
bitwise_right_shift_arithmetic(value, shift) -> [same as value]--返回结果类型与value数据类型相同
```

* 参数说明
  * ​**value**​: 要右移的整数值，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
  * ​**shift**​: 右移的位数，必须是 Int32 或 Int64 数据类型
* 调用方式：
  * 两个具体数值：`bitwise_right_shift_arithmetic(12, 2)`
  * 列与数值：`bitwise_right_shift_arithmetic(column1, 64)`
  * 两列之间：`bitwise_right_shift_arithmetic(column1, column2)`

#### 6.8.2 使用示例

```SQL
--两个具体数值
IoTDB:database1> select distinct bitwise_right_shift_arithmetic(12,2) from bit_table
+-----+
|_col0|
+-----+
|    3|
+-----+
-- 列与数值
IoTDB:database1> select length, bitwise_right_shift_arithmetic(length,3) from bit_table
+------+-----+
|length|_col1|
+------+-----+
|    14|    1|
|    15|    1|
|    13|    1|
+------+-----+
--两列之间
IoTDB:database1> select length, width, bitwise_right_shift_arithmetic(length,width) from bit_table
+------+-----+-----+
|length|width|_col2|
+------+-----+-----+
|    14|   12|    0|
|    15|   10|    0|
|    13|   12|    0|
+------+-----+-----+
```

## 7. 二进制函数

> V2.0.9-beta 起支持

### 7.1 Base64 编码函数

| 函数名称                    | 功能描述                                                                | 输入参数类型     | 输出参数类型 |
| ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- | ------------------ | -------------- |
| `to_base64(input)`      | 将输入数据编码为标准 Base64 字符串，解决二进制数据传输 / 存储兼容性问题 | STRING/TEXT/BLOB | STRING       |
| `from_base64(input)`    | 将标准 Base64 字符串解码为原始二进制数据，为 to\_base64 逆操作          | STRING/TEXT      | BLOB         |
| `to_base64url(input)`   | 将输入数据编码为 URL 安全的 Base64URL 字符串，替换 +/\_、省略填充符     | STRING/TEXT/BLOB | STRING       |
| `from_base64url(input)` | 将 Base64URL 字符串解码为原始二进制数据，为 to\_base64url 逆操作        | STRING/TEXT      | BLOB         |
| `to_base32(input)`      | 将输入数据编码为 Base32 字符串，字符无混淆、不区分大小写，可读性高      | STRING/TEXT/BLOB | STRING       |
| `from_base32(input)`    | 将 Base32 字符串解码为原始二进制数据，为 to\_base32 逆操作              | STRING/TEXT      | BLOB         |

**使用示例**

1. to\_base64：编码字符串为标准Base64

```SQL
SELECT DISTINCT to_base64('IoTDB二进制测试') FROM table1;
```

```Bash
+----------------------------+
|                       _col0|
+----------------------------+
|SW9URELkuozov5vliLbmtYvor5U=|
+----------------------------+
```

2. from\_base64：解码Base64字符串为二进制

```SQL
SELECT DISTINCT from_base64('SW9URELkuozov5vliLbmtYvor5U=') FROM table1;
```

```Bash
+------------------------------------------+
|                                     _col0|
+------------------------------------------+
|0x496f544442e4ba8ce8bf9be588b6e6b58be8af95|
+------------------------------------------+
```

3. to\_base64url：编码为URL安全的Base64URL（无+/\_、无填充符=）

```SQL
SELECT DISTINCT to_base64url('https://iotdb.apache.org') FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------+
|                           _col0|
+--------------------------------+
|aHR0cHM6Ly9pb3RkYi5hcGFjaGUub3Jn|
+--------------------------------+
```

4. from\_base64url：解码Base64URL字符串

```SQL
SELECT DISTINCT from_base64url('aHR0cHM6Ly9pb3RkYi5hcGFjaGUub3Jn') FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------------------------+
|                                             _col0|
+--------------------------------------------------+
|0x68747470733a2f2f696f7464622e6170616368652e6f7267|
+--------------------------------------------------+
```

5. to\_base32：编码为Base32字符串

```SQL
SELECT DISTINCT to_base32('123456') FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|GEZDGNBVGY======|
+----------------+
```

6. from\_base32：解码Base32字符串

```SQL
SELECT DISTINCT from_base32('GEZDGNBVGY======') FROM table1;
```

```SQL
+--------------+
|         _col0|
+--------------+
|0x313233343536|
+--------------+
```

### 7.2 十六进制编码函数

| 函数名称              | 功能描述                                                     | 输入参数类型     | 输出参数类型 |
| ----------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------ | -------------- |
| `TO_HEX(input)`   | 将输入数据转换为十六进制字符串，直接反映底层字节值，便于调试 | STRING/TEXT/BLOB | STRING       |
| `FROM_HEX(input)` | 将十六进制字符串解码为原始二进制数据，为TO\_HEX逆操作        | STRING/TEXT      | BLOB         |

**使用示例**

1. TO\_HEX：将字符串/二进制转换为十六进制

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX('test') FROM table1;
```

```Bash
+--------+
|   _col0|
+--------+
|74657374|
+--------+
```

2. FROM\_HEX：将十六进制字符串解码为二进制

```SQL
SELECT DISTINCT FROM_HEX('74657374') FROM table1;
```

```Bash
+----------+
|     _col0|
+----------+
|0x74657374|
+----------+
```

### 7.3 二进制基础函数

| 函数名称                             | 功能描述                                                                                  | 输入参数类型            | 输出参数类型   |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------- | ---------------- |
| `length(input)`                  | 返回输入数据长度，文本类型返字符数，BLOB类型返回字节数，OBJECT 类型返回对象二进制字节大小 | STRING/TEXT/BLOB/OBJECT | INT32          |
| `REVERSE(input)`| 反转输入数据顺序，文本类型反转字符，BLOB类型反转字节                                      | STRING/TEXT/BLOB        | 与输入类型一致 |
| `LPAD(input, length, pad_bytes)` | 对BLOB进行字节级左填充/截断，使最终字节长度等于指定值                                     | BLOB、INT32/INT64、BLOB | BLOB           |
| `RPAD(input, length, pad_bytes)` | 对BLOB进行字节级右填充/截断，使最终字节长度等于指定值                                     | BLOB、INT32/INT64、BLOB | BLOB           |

**使用示例**

1. length：获取数据长度

```SQL
SELECT DISTINCT length('IoTDB') FROM table1;
```

```Bash
+-----+
|_col0|
+-----+
|    5|
+-----+
```

2. REVERSE：反转数据

```SQL
SELECT DISTINCT REVERSE('12345') FROM table1;
```

```Bash
+-----+
|_col0|
+-----+
|54321|
+-----+
```

3. LPAD：左填充/截断BLOB（参数：原BLOB、目标长度、填充字节）

```SQL
SELECT DISTINCT LPAD(FROM_HEX('74657374'),5, FROM_HEX('74657374')) FROM table1;
```

```Bash
+------------+
|       _col0|
+------------+
|0x7474657374|
+------------+
```

4. RPAD：右填充/截断BLOB

```SQL
SELECT DISTINCT RPAD(FROM_HEX('74657374'),5, FROM_HEX('74657374')) FROM table1;
```

```Bash
+------------+
|       _col0|
+------------+
|0x7465737474|
+------------+
```

### 7.4 整数编码函数

| 函数名称                           | 功能描述                                                         | 输入参数类型 | 输出参数类型 |
| ------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | -------------- | -------------- |
| `to_big_endian_32(input)`      | 将INT32整数转换为4字节大端序BLOB，符合网络字节序标准             | INT32        | BLOB         |
| `to_big_endian_64(input)`      | 将INT64整数转换为8字节大端序BLOB，符合网络字节序标准             | INT64        | BLOB         |
| `from_big_endian_32(input)`    | 将4字节大端序BLOB解码为INT32整数，为to\_big\_endian\_32逆操作    | BLOB         | INT32        |
| `from_big_endian_64(input)`    | 将8字节大端序BLOB解码为INT64整数，为to\_big\_endian\_64逆操作    | BLOB         | INT64        |
| `to_little_endian_32(input)`   | 将INT32整数转换为4字节小端序BLOB，适配x86等主流架构              | INT32        | BLOB         |
| `to_little_endian_64(input)`   | 将INT64整数转换为8字节小端序BLOB，适配x86等主流架构              | INT64        | BLOB         |
| `from_little_endian_32(input)` | 将4字节小端序BLOB解码为INT32整数，为to\_little\_endian\_32逆操作 | BLOB         | INT32        |
| `from_little_endian_64(input)` | 将8字节小端序BLOB解码为INT64整数，为to\_little\_endian\_64逆操作 | BLOB         | INT64        |

**使用示例**

1. 大端序编码/解码

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_big_endian_32(12345)) FROM table1;
```

```Bash
+--------+
|   _col0|
+--------+
|00003039|
+--------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT from_big_endian_32(FROM_HEX('00003039')) FROM table1;
```

```Bash
+-----+
|_col0|
+-----+
|12345|
+-----+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_big_endian_64(1234567890123)) FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|0000011f71fb04cb|
+----------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT from_big_endian_64(FROM_HEX('0000011f71fb04cb')) FROM table1;
```

```Bash
+-------------+
|        _col0|
+-------------+
|1234567890123|
+-------------+
```

2. 小端序编码/解码

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_little_endian_32(12345)) FROM table1;
```

```Bash
+--------+
|   _col0|
+--------+
|39300000|
+--------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT from_little_endian_32(FROM_HEX('39300000')) FROM table1;
```

```Bash
+-----+
|_col0|
+-----+
|12345|
+-----+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_little_endian_64(1234567890123)) FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|cb04fb711f010000|
+----------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT from_little_endian_64(FROM_HEX('cb04fb711f010000')) FROM table1;
```

```Bash
+-------------+
|        _col0|
+-------------+
|1234567890123|
+-------------+
```

### 7.5 浮点型编码函数

| 函数名称                     | 功能描述                                                          | 输入参数类型 | 输出参数类型 |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | -------------- | -------------- |
| `to_ieee754_32(input)`   | 将FLOAT单精度浮点数转换为4字节大端序IEEE754标准BLOB               | FLOAT        | BLOB         |
| `to_ieee754_64(input)`   | 将DOUBLE双精度浮点数转换为8字节大端序IEEE754标准BLOB              | DOUBLE       | BLOB         |
| `from_ieee754_32(input)` | 将4字节IEEE754标准BLOB解码为FLOAT浮点数，为to\_ieee754\_32逆操作  | BLOB         | FLOAT        |
| `from_ieee754_64(input)` | 将8字节IEEE754标准BLOB解码为DOUBLE浮点数，为to\_ieee754\_64逆操作 | BLOB         | DOUBLE       |

**使用示例**

1. 单精度浮点数（FLOAT）编码/解码

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_ieee754_32(temperature)) FROM table1 where time = 2024-11-26 13:37:00;
```

```Bash
+--------+
|   _col0|
+--------+
|42b40000|
+--------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT from_ieee754_32(FROM_HEX('42b40000')) FROM table1;
```

```Bash
+-----+
|_col0|
+-----+
| 90.0|
+-----+
```

2. 双精度浮点数（DOUBLE）编码/解码

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(to_ieee754_64(3.1415926535)) FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|400921fb54411744|
+----------------+
```

```Bash
SELECT DISTINCT from_ieee754_64(FROM_HEX('400921fb54411744')) FROM table1;
```

```Bash
+------------+
|       _col0|
+------------+
|3.1415926535|
+------------+
```

### 7.6 哈希函数

| 函数名称                       | 功能描述                                                       | 输入参数类型       | 输出参数类型 |
| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | -------------------- | -------------- |
| `sha256(input)`            | 计算输入数据的SHA-256密码学哈希值，不可逆、抗碰撞              | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(32字节) |
| `SHA512(input)`            | 计算输入数据的SHA-512密码学哈希值，安全强度高于SHA256          | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(64字节) |
| `SHA1(input)`              | 计算输入数据的SHA-1哈希值，抗碰撞性弱，不推荐安全场景使用      | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(20字节) |
| `MD5(input)`               | 计算输入数据的MD5哈希值，无密码学安全性，仅用于非加密校验      | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(16字节) |
| `CRC32(input)`             | 计算输入数据的CRC32循环冗余校验码，高效检测非恶意数据错误      | STRING、TEXT、BLOB | INT64        |
| `spooky_hash_v2_32(input)` | 计算输入数据的32位SpookyHashV2非密码学哈希值，高性能、低冲突   | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(4字节)  |
| `spooky_hash_v2_64(input)` | 计算输入数据的64位SpookyHashV2非密码学哈希值，高性能、低冲突   | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(8字节)  |
| `xxhash64(input)`          | 计算输入数据的64位xxHash非密码学哈希值，计算速度极快           | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(8字节)  |
| `murmur3(input)`           | 计算输入数据的128位MurmurHash3非密码学哈希值，分布均匀、应用广 | STRING、TEXT、BLOB | BLOB(16字节) |

**使用示例**

1. 密码学哈希函数

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(sha256('test')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------------------------------------------------------+
|                                                           _col0|
+----------------------------------------------------------------+
|9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08|
+----------------------------------------------------------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(SHA512('test')) FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                                                                           _col0|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|ee26b0dd4af7e749aa1a8ee3c10ae9923f618980772e473f8819a5d4940e0db27ac185f8a0e1d5f84f88bc887fd67b143732c304cc5fa9ad8e6f57f50028a8ff|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(SHA1('test')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------------------------------+
|                                   _col0|
+----------------------------------------+
|a94a8fe5ccb19ba61c4c0873d391e987982fbbd3|
+----------------------------------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(MD5('test')) FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------+
|                           _col0|
+--------------------------------+
|098f6bcd4621d373cade4e832627b4f6|
+--------------------------------+
```

2. 校验/非密码学哈希函数

```SQL
SELECT DISTINCT CRC32('test') FROM table1;
```

```Bash
+----------+
|     _col0|
+----------+
|3632233996|
+----------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(spooky_hash_v2_32('test')) FROM table1;
```

```Bash
+--------+
|   _col0|
+--------+
|ec0d8b75|
+--------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(spooky_hash_v2_64('test')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|7b01e8bcec0d8b75|
+----------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(xxhash64('test')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------+
|           _col0|
+----------------+
|4fdcca5ddb678139|
+----------------+
```

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(murmur3('test')) FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------+
|                           _col0|
+--------------------------------+
|9de1bd74cc287dac824dbdf93182129a|
+--------------------------------+
```

### 7.7 HMAC函数

| 函数名称                     | 功能描述                                                          | 输入参数类型                               | 输出参数类型 |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | -------------- |
| `hmac_md5(data, key)`    | 结合MD5与密钥计算HMAC消息认证码，验证数据完整性和来源，适配旧系统 | data：STRING/TEXT/BLOBkey：STRING/TEXT | BLOB(16字节) |
| `hmac_sha1(data, key)`   | 结合SHA-1与密钥计算HMAC消息认证码，验证数据完整性和来源           | data：STRING/TEXT/BLOBkey：STRING/TEXT | BLOB(20字节) |
| `hmac_sha256(data, key)` | 结合SHA256与密钥计算HMAC消息认证码，业界推荐标准，安全强度高      | data：STRING/TEXT/BLOBkey：STRING/TEXT | BLOB(32字节) |
| `hmac_sha512(data, key)` | 结合SHA512与密钥计算HMAC消息认证码，商用级别最高安全强度          | data：STRING/TEXT/BLOBkey：STRING/TEXT | BLOB(64字节) |

**使用示例**

* 通用密钥：'iotdb\_secret\_key'
* 待验证数据：'user\_data\_123'

1. hmac\_md5

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(hmac_md5('user_data_123', 'iotdb_secret_key')) FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------+
|                           _col0|
+--------------------------------+
|8ee863080ceb3b43b5ffdc7a937e7f28|
+--------------------------------+
```

2. hmac\_sha1

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(hmac_sha1('user_data_123', 'iotdb_secret_key')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------------------------------+
|                                   _col0|
+----------------------------------------+
|b5b7ae1a495745299ec3bd236c511c13540481ce|
+----------------------------------------+
```

3. hmac\_sha256（推荐使用）

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(hmac_sha256('user_data_123', 'iotdb_secret_key')) FROM table1;
```

```Bash
+----------------------------------------------------------------+
|                                                           _col0|
+----------------------------------------------------------------+
|73b6f26bbcb5192dbe2cb83745b0fc48c63418fa674b0bf62fabe7f8747f3afd|
+----------------------------------------------------------------+
```

4. hmac\_sha512

```SQL
SELECT DISTINCT TO_HEX(hmac_sha512('user_data_123', 'iotdb_secret_key')) FROM table1;
```

```Bash
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                                                                           _col0|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|2fed4ec5a0535e3349798b371d6525255ee85d9eae0ddcbdecf89db84f943151f5febf0ffd9c01ae9661278504aba186cf6f732ae5f42d63be58aadee2baccc2|
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
```


## 8. 条件表达式

### 8.1 CASE 表达式

CASE 表达式有两种形式：简单形式、搜索形式

#### 8.1.1 简单形式

简单形式从左到右搜索每个值表达式，直到找到一个与表达式相等的值：

```SQL
CASE expression
    WHEN value THEN result
    [ WHEN ... ]
    [ ELSE result ]
END
```

如果找到匹配的值，则返回相应的结果。如果没有找到匹配项，则返回 ELSE 子句中的结果（如果存在），否则返回 null。例如：

```SQL
SELECT a,       
       CASE a           
           WHEN 1 THEN 'one'
           WHEN 2 THEN 'two'
           ELSE 'many'
       END
```

#### 8.1.2 搜索形式

搜索形式从左到右评估每个布尔条件，直到找到一个为真的条件，并返回相应的结果：

```SQL
CASE
    WHEN condition THEN result
    [ WHEN ... ]
    [ ELSE result ]
END
```

如果没有条件为真，则返回 ELSE 子句中的结果（如果存在），否则返回 null。例如：

```SQL
SELECT a, b,       
       CASE          
           WHEN a = 1 THEN 'aaa'
           WHEN b = 2 THEN 'bbb'
           ELSE 'ccc'
       END
```

### 8.2 COALESCE 函数

返回参数列表中的第一个非空值。

```SQL
coalesce(value1, value2[, ...])
```

### 8.3 IF 表达式

IF 表达式有两种形式：一种仅指定真值（true\_value），另一种同时指定真值和假值（false\_value）。

| 形式                                         | 说明                                                                                                      | 输出类型限制                                                                                  |
| ---------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `if(condition, true_value)`              | 若条件（condition）为真，则计算并返回`true_value`；否则返回`null`，且`true_value`不会被计算。 |                                                                                               |
| `if(condition, true_value, false_value)` | 若条件（condition）为真，则计算并返回`true_value`；否则计算并返回`false_value`。                  | `true_value`和`false_value`的数据类型​**必须完全一致**​，不支持隐式类型转换。 |

> V2.0.9-beta 版本起支持

**示例：**

1. IF 表达式和 CASE 表达式等价示例：

```SQL
-- IF 写法
SELECT 
  device_id,
  temperature,  
  IF(temperature > 85, 'High Value', 'Low Value')
FROM table1;

-- CASE 等价写法
SELECT
  device_id,  
  temperature,  
  CASE    
    WHEN temperature > 85 THEN 'High Value'
    ELSE 'Low Value'  
  END
FROM table1;
```

2. 输出类型限制示例：

```SQL
-- 成功
-- temperature（float) 和 humidity（float） 类型一致
select if(temperature > 85, temperature, humidity) from table1 

-- 失败
-- temperature(float) 和 status(boolean) 类型不一致
select if(temperature > 85, temperature, status) from table1  
```


## 9. 转换函数

### 9.1 转换函数

#### 9.1.1 cast(value AS type) → type

1. 显式地将一个值转换为指定类型。
2. 可以用于将字符串（varchar）转换为数值类型，或数值转换为字符串类型
3. 如果转换失败，将抛出运行时错误。

示例：

```SQL
SELECT *
  FROM table1
  WHERE CAST(time AS DATE) 
  IN (CAST('2024-11-27' AS DATE), CAST('2024-11-28' AS DATE));
```

#### 9.1.2 try_cast(value AS type) → type

1. 与 `cast()` 类似。
2. 如果转换失败，则返回 `null`。

示例：

```SQL
SELECT *
  FROM table1
  WHERE try_cast(time AS DATE) 
  IN (try_cast('2024-11-27' AS DATE), try_cast('2024-11-28' AS DATE));
```

### 9.2 Format 函数
该函数基于指定的格式字符串与输入参数，生成并返回格式化后的字符串输出。其功能与 Java 语言中的`String.format` 方法及 C 语言中的`printf`函数相类似，支持开发者通过占位符语法构建动态字符串模板，其中预设的格式标识符将被传入的对应参数值精准替换，最终形成符合特定格式要求的完整字符串。

#### 9.2.1 语法介绍

```SQL
format(pattern,...args) -> String
```

**参数定义**

* `pattern`: 格式字符串，可包含静态文本及一个或多个格式说明符（如 `%s`, `%d` 等），或任意返回类型为 `STRING/TEXT` 的表达式。
* `args`: 用于替换格式说明符的输入参数。需满足以下条件：
    * 参数数量 ≥ 1
    * 若存在多个参数，以逗号`,`分隔（如 `arg1,arg2`）
    * 参数总数可多于 `pattern` 中的占位符数量，但不可少于，否则触发异常

**返回值**

* 类型为 `STRING` 的格式化结果字符串

#### 9.2.2 使用示例

1. 格式化浮点数

```SQL
IoTDB:database1> select format('%.5f',humidity) from table1 where humidity = 35.4
+--------+
|   _col0|
+--------+
|35.40000|
+--------+
```

2. 格式化整数

```SQL
IoTDB:database1> select format('%03d',8) from table1 limit 1
+-----+
|_col0|
+-----+
|  008|
+-----+
```

3. 格式化日期和时间戳

* Locale-specific日期

```SQL
IoTDB:database1> SELECT format('%1$tA, %1$tB %1$te, %1$tY', 2024-01-01) from table1 limit 1
+--------------------+
|               _col0|
+--------------------+
|星期一, 一月 1, 2024|
+--------------------+
```

* 去除时区信息

```SQL
IoTDB:database1> SELECT format('%1$tY-%1$tm-%1$td %1$tH:%1$tM:%1$tS.%1$tL', 2024-01-01T00:00:00.000+08:00) from table1 limit 1
+-----------------------+
|                  _col0|
+-----------------------+
|2024-01-01 00:00:00.000|
+-----------------------+
```

* 获取秒级时间戳精度

```SQL
IoTDB:database1> SELECT format('%1$tF %1$tT', 2024-01-01T00:00:00.000+08:00) from table1 limit 1
+-------------------+
|              _col0|
+-------------------+
|2024-01-01 00:00:00|
+-------------------+
```

* 日期符号说明如下

| **符号** | **​ 描述**                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 'H'            | 24 小时制的小时数，格式为两位数，必要时加上前导零，i.e. 00 - 23。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| 'I'            | 12 小时制的小时数，格式为两位数，必要时加上前导零，i.e. 01 - 12。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| 'k'            | 24 小时制的小时数，i.e. 0 - 23。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| 'l'            | 12 小时制的小时数，i.e. 1 - 12。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
| 'M'            | 小时内的分钟，格式为两位数，必要时加上前导零，i.e. 00 - 59。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
| 'S'            | 分钟内的秒数，格式为两位数，必要时加上前导零，i.e. 00 - 60（“60 ”是支持闰秒所需的特殊值）。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
| 'L'            | 秒内毫秒，格式为三位数，必要时加前导零，i.e. 000 - 999。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
| 'N'            | 秒内的纳秒，格式为九位数，必要时加前导零，i.e. 000000000 - 999999999。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| 'p'            | 当地特定的[上午或下午](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/text/DateFormatSymbols.html#getAmPmStrings())标记，小写，如 “am ”或 “pm”。使用转换前缀 “T ”会强制输出为大写。                                                                                                                                                                                                                                                        |
| 'z'            | 从格林尼治标准时间偏移的[RFC 822](http://www.ietf.org/rfc/rfc0822.txt)式数字时区，例如 -0800。该值将根据夏令时的需要进行调整。对于 long、[Long](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/lang/Long.html)和[Date](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/util/Date.html)，使用的时区是 Java 虚拟机此实例的[默认时区](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/util/TimeZone.html#getDefault())。 |
| 'Z'            | 表示时区缩写的字符串。该值将根据夏令时的需要进行调整。对于 long、[Long](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/lang/Long.html)和[Date](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/util/Date.html)，使用的时区是此 Java 虚拟机实例的[默认时区](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/util/TimeZone.html#getDefault())。Formatter 的时区将取代参数的时区（如果有）。                          |
| 's'            | 自 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 开始的纪元起的秒数，i.e. Long.MIN\_VALUE/1000 至 Long.MAX\_VALUE/1000。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
| 'Q'            | 自 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 开始的纪元起的毫秒数，i.e. Long.MIN\_VALUE 至 Long.MAX\_VALUE。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |

* 用于格式化常见的日期/时间组成的转换字符说明如下

| **符号** | **描述**                                                                                                                                                           |
| ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 'B'            | 特定于区域设置[的完整月份名称](https://docs.oracle.com/en/java/javase/23/docs/api/java.base/java/text/DateFormatSymbols.html#getMonths())，例如 “January”、“February”。 |
| 'b'            | 当地特定月份的缩写名称，如"1 月"、"2 月"。                                                                                                                               |
| 'h'            | 与"b "相同。                                                                                                                                                             |
| 'A'            | 一周中某一天在当地的全称，如"星期日"、"星期一"。                                                                                                                         |
| 'a'            | 当地特有的星期简短名称，例如"星期日"、"星期一                                                                                                                            |
| 'C'            | 四位数年份除以100，格式为两位数，必要时加上前导零，即00 - 99                                                                                                             |
| 'Y'            | 年份，格式为至少四位数，必要时加上前导零，例如0092相当于公历92年。                                                                                                       |
| 'y'            | 年份的最后两位数，格式为必要的前导零，即00 - 99。                                                                                                                        |
| 'j'            | 年号，格式为三位数，必要时加前导零，例如公历为001 - 366。                                                                                                                |
| 'm'            | 月份，格式为两位数，必要时加前导零，即01 - 13。                                                                                                                          |
| 'd'            | 月日，格式为两位数，必要时加前导零，即01 - 31                                                                                                                            |
| 'e'            | 月日，格式为两位数，即1 - 31。                                                                                                                                           |

4. 格式化字符串

```SQL
IoTDB:database1> SELECT format('The measurement status is :%s',status) FROM table2 limit 1
+-------------------------------+
|                          _col0|
+-------------------------------+
|The measurement status is :true|
+-------------------------------+
```

5. 格式化百分号

```SQL
IoTDB:database1> SELECT format('%s%%', 99.9) from table1 limit 1
+-----+
|_col0|
+-----+
|99.9%|
+-----+
```

#### 9.2.3 **格式转换失败场景说明**

1. 类型不匹配错误

* 时间戳类型冲突 若格式说明符中包含时间相关标记（如 `%Y-%m-%d`），但参数提供：
    * 非 `DATE`/`TIMESTAMP` 类型值
    * 或涉及日期细粒度单位（如 `%H` 小时、`%M` 分钟）时，参数仅支持 `TIMESTAMP` 类型，否则将抛出类型异常

```SQL
-- 示例1
IoTDB:database1> SELECT format('%1$tA, %1$tB %1$te, %1$tY', humidity) from table2 limit 1
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Invalid format string: %1$tA, %1$tB %1$te, %1$tY (IllegalFormatConversion: A != java.lang.Float)

-- 示例2
IoTDB:database1> SELECT format('%1$tY-%1$tm-%1$td %1$tH:%1$tM:%1$tS.%1$tL', humidity) from table1 limit 1
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Invalid format string: %1$tY-%1$tm-%1$td %1$tH:%1$tM:%1$tS.%1$tL (IllegalFormatConversion: Y != java.lang.Float)
```

* 浮点数类型冲突 若使用 `%f` 等浮点格式说明符，但参数提供非数值类型（如字符串、布尔值），将触发类型转换错误

```SQL
IoTDB:database1> select format('%.5f',status) from table1 where humidity = 35.4
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Invalid format string: %.5f (IllegalFormatConversion: f != java.lang.Boolean)
```

2. 参数数量不匹配错误

* 实际提供的参数数量 必须等于或大于 格式字符串中格式说明符的数量
* 若参数数量少于格式说明符数量，将抛出 `ArgumentCountMismatch` 异常

```SQL
IoTDB:database1> select format('%.5f %03d', humidity) from table1 where humidity = 35.4
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Invalid format string: %.5f %03d (MissingFormatArgument: Format specifier '%03d')
```

3. 无效调用错误

* 当函数参数满足以下任一条件时，视为非法调用：
    * 参数总数 小于 2（必须包含格式字符串及至少一个参数）
    * 格式字符串（`pattern`）类型非 `STRING/TEXT`

```SQL
-- 示例1
IoTDB:database1> select format('%s') from table1 limit 1
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Scalar function format must have at least two arguments, and first argument pattern must be TEXT or STRING type.

--示例2
IoTDB:database1> select format(123, humidity) from table1 limit 1
Msg: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBSQLException: 701: Scalar function format must have at least two arguments, and first argument pattern must be TEXT or STRING type.
```


## 10. 字符串函数和操作符

### 10.1 字符串操作符

#### 10.1.1 || 操作符

`||` 操作符用于字符串连接，功能与 `concat` 函数相同。

#### 10.1.2 LIKE 语句

`LIKE` 语句用于模式匹配，具体用法在[模式匹配：LIKE](#1-like-运算符) 中有详细文档。

### 10.2 字符串函数

| 函数名      | 描述                                                                                                | 输入                                                                                                                                                              | 输出                                                         | 用法                                                         |
| ----------- |---------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| length      | 返回字符串的字符长度，而不是字符数组的长度。                                                                            | 支持一个参数，类型可以是字符串或文本。**string**：要计算长度的字符串。                                                                                                                        | INT32                                                        | length(string)                                               |
| upper       | 将字符串中的字母转换为大写。                                                                                    | 支持一个参数，类型可以是字符串或文本。**string**：要计算长度的字符串。                                                                                                                        | String                                                       | upper(string)                                                |
| lower       | 将字符串中的字母转换为小写。                                                                                    | 支持一个参数，类型可以是字符串或文本。**string**：要计算长度的字符串。                                                                                                                        | String                                                       | lower(string)                                                |
| trim        | 从源字符串中删除指定的开头和/或结尾字符。                                                                             | 支持三个参数**specification（可选）**：指定从哪边去掉字符，可以是：`BOTH`：两边都去掉（默认）。`LEADING`：只去掉开头的字符。`TRAILING`：只去掉结尾的字符。**trimcharacter（可选）**：要去掉的字符，如果没指定，默认去掉空格。**string**：要处理的字符串。 | String                                                       | trim([ [ specification ] [ trimcharacter ] FROM ] string) 示例：`trim('!' FROM '!foo!');` —— `'foo'` |
| strpos      | 返回子字符串在字符串中第一次出现的起始位置。位置从 1 开始计数。如果未找到，返回 0。注意：起始位置是基于字符而不是字节数组确定的。                               | 仅支持两个参数，类型可以是字符串或文本。**sourceStr**：要搜索的字符串。**subStr**：要找的子字符串。                                                                                                   | INT32                                                        | strpos(sourceStr, subStr)                                    |
| starts_with | 测试子字符串是否是字符串的前缀。                                                                                  | 支持两个参数，类型可以是字符串或文本。**sourceStr**：要检查的字符串，类型可以是字符串或文本。**prefix**：前缀子字符串，类型可以是字符串或文本。                                                                             | Boolean                                                      | starts_with(sourceStr, prefix)                               |
| ends_with   | 测试字符串是否以指定的后缀结束。                                                                                  | 支持两个参数，类型可以是字符串或文本。**sourceStr**：要检查的字符串。**suffix**：后缀子字符串。                                                                                                     | Boolean                                                      | ends_with(sourceStr, suffix)                                 |
| concat      | 返回字符串 `string1`、`string2`、...、`stringN` 的连接结果。功能与连接操作符 `\|\|` 相同。                        | 至少两个参数，所有参数类型必须是字符串或文本。               | String                                                       | concat(str1, str2, ...) 或 str1 \|\| str2 ...                |
| strcmp      | 比较两个字符串的字母序。                                                                                      | 支持两个参数，两个参数类型必须是字符串或文本。**string1**：第一个要比较的字符串。**string2**：第二个要比较的字符串。                                                                                           | 返回一个整数值INT32如果 `str1 < str2`，返回 `-1`如果 `str1 = str2`，返回 `0`如果 `str1 > str2`，返回 `1`如果 `str1` 或 `str2` 为 `NULL`，返回 `NULL` | strcmp(str1, str2)                                           |
| replace     | 从字符串中删除所有 `search` 的实例。                                                                           | 支持两个参数，可以是字符串或文本类型。**string**：原始字符串，要从中删除内容的字符串。**search**：要删除的子字符串。                                                                                            | String                                                       | replace(string, string)                                      |
| replace     | 将字符串中所有 `search` 的实例替换为 `replace`。                                                                | 支持三个参数，可以是字符串或文本类型。**string**：原始字符串，要从中替换内容的字符串。**search**：要替换掉的子字符串。**replace**：用来替换的新字符串。                                                                     | String                                                       | replace(string, string, string)                              |
| substring   | 从指定位置提取字符到字符串末尾。需要注意的是，起始位置是基于字符而不是字节数组确定的。`start_index` 从 1 开始计数，长度从 `start_index` 位置计算。         | 支持两个参数**string**：要提取子字符串的源字符串，可以是字符串或文本类型。**start_index**：从哪个索引开始提取子字符串，索引从 1 开始计数。                                                                             | String：返回一个字符串，从 `start_index` 位置开始到字符串末尾的所有字符。**注意事项**：`start_index` 从 1 开始，即数组的第 0 个位置是 1参数为 null时，返回 `null`start_index 大于字符串长度时，结果报错。 | substring(string from start_index)或 substring(string, start_index) |
| substring   | 从一个字符串中提取从指定位置开始、指定长度的子字符串注意：起始位置和长度是基于字符而不是字节数组确定的。`start_index` 从 1 开始计数，长度从 `start_index` 位置计算。 | 支持三个参数**string**：要提取子字符串的源字符串，可以是字符串或文本类型。**start_index**：从哪个索引开始提取子字符串，索引从 1 开始计数。**length**：要提取的子字符串的长度。                                                      | String：返回一个字符串，从 `start_index` 位置开始，提取 `length` 个字符。**注意事项**：参数为 null时，返回 `null`如果 `start_index` 大于字符串的长度，结果报错。如果 `length` 小于 0，结果报错。极端情况，`start_index + length` 超过 `int.MAX` 并变成负数，将导致异常结果。 | substring(string from start_index for length)  或 substring(string, start_index, length) |

## 11. 模式匹配函数

### 11.1 LIKE 运算符

#### 11.1.1 用途

`LIKE` 运算符用于将值与模式进行比较。它通常用于 `WHERE` 子句中，用于匹配字符串中的特定模式。

#### 11.1.2 语法

```SQL
... column [NOT] LIKE 'pattern' ESCAPE 'character';
```

#### 11.1.3 匹配规则

- 匹配字符是区分大小写的。
- 模式支持两个匹配符号：
    - `_`：匹配任意单个字符。
    - `%`：匹配0个或多个字符。

#### 11.1.4 注意事项

- `LIKE` 模式匹配总是覆盖整个字符串。如果需要匹配字符串中的任意位置，模式必须以 `%` 开头和结尾。
- 如果需要匹配 `%` 或 `_` 作为普通字符，必须使用转义字符。

#### 11.1.5 示例

示例 1：匹配以特定字符开头的字符串

- **说明**：查找所有以字母 `E` 开头的名称，例如 `Europe`。

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE continent LIKE 'E%';
```

示例 2：排除特定模式

- **说明**：查找所有不以字母 `E` 开头的名称。

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE continent NOT LIKE 'E%';
```

示例 3：匹配特定长度的字符串

- **说明**：查找所有以 `A` 开头、以 `a` 结尾且中间有两个字符的名称，例如 `Asia`。

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE continent LIKE 'A__a';
```

示例 4：转义特殊字符

- **说明**：查找所有以 `South_` 开头的名称。这里使用了转义字符 `\` 来转义 `_` 等特殊字符，例如`South_America`。

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE continent LIKE 'South\_%' ESCAPE '\';
```

示例 5：匹配转义字符本身

- **说明**：如果需要匹配转义字符本身，可以使用双转义字符 `\\`。

```SQL
SELECT * FROM table1 WHERE continent LIKE 'South\\%' ESCAPE '\';
```

### 11.2 regexp_like 函数

#### 11.2.1 用途

`regexp_like` 函数用于评估正则表达式模式，并确定该模式是否包含在字符串中。

#### 11.2.2 语法

```SQL
regexp_like(string, pattern);
```

#### 11.2.3 注意事项

- `regexp_like` 的模式只需包含在字符串中，而不需要匹配整个字符串。
- 如果需要匹配整个字符串，可以使用正则表达式的锚点 `^` 和 `$`。
- `^` 表示“字符串的开头”，`$` 表示“字符串的结尾”。
- 正则表达式采用 Java 定义的正则语法，但存在以下需要注意的例外情况：
    - **多行模式**
        1. 启用方式：`(?m)`。
        2. 只识别`\n`作为行终止符。
        3. 不支持`(?d)`标志，且禁止使用。
    - **不区分大小写匹配**
        1. 启用方式：`(?i)`。
        2. 基于Unicode规则，不支持上下文相关和本地化匹配。
        3. 不支持`(?u)`标志，且禁止使用。
    - **字符类**
        1. 在字符类（如`[A-Z123]`）中，`\Q`和`\E`不被支持，被视为普通字面量。
    - **Unicode字符类（**`\p{prop}`**）**
        1. **名称下划线**：名称中的所有下划线必须删除（如`OldItalic`而非`Old_Italic`）。
        2. **文字（Scripts）**：直接指定，无需`Is`、`script=`或`sc=`前缀（如`\p{Hiragana}`）。
        3. **区块（Blocks）**：必须使用`In`前缀，不支持`block=`或`blk=`前缀（如`\p{InMongolian}`）。
        4. **类别（Categories）**：直接指定，无需`Is`、`general_category=`或`gc=`前缀（如`\p{L}`）。
        5. **二元属性（Binary Properties）**：直接指定，无需`Is`（如`\p{NoncharacterCodePoint}`）。

#### 11.2.4 示例

示例 1：匹配包含特定模式的字符串

```SQL
SELECT regexp_like('1a 2b 14m', '\\d+b'); -- true
```

- **说明**：检查字符串 `'1a 2b 14m'` 是否包含模式 `\d+b`。
    - `\d+` 表示“一个或多个数字”。
    - `b` 表示字母 `b`。
    - 在 `'1a 2b 14m'` 中，`2b` 符合这个模式，所以返回 `true`。

示例 2：匹配整个字符串

```SQL
SELECT regexp_like('1a 2b 14m', '^\\d+b$'); -- false
```

- **说明**：检查字符串 `'1a 2b 14m'` 是否完全匹配模式 `^\\d+b$`。
    - `\d+` 表示“一个或多个数字”。
    - `b` 表示字母 `b`。
    - `'1a 2b 14m'` 并不符合这个模式，因为它不是从数字开始，也不是以 `b` 结束，所以返回 `false`。

## 12. 时序分窗函数

原始示例数据如下：

```SQL
IoTDB> SELECT * FROM bid;
+-----------------------------+--------+-----+
|                         time|stock_id|price|
+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
+-----------------------------+--------+-----+

-- 创建语句
CREATE TABLE bid(time TIMESTAMP TIME, stock_id STRING TAG, price FLOAT FIELD);
-- 插入数据
INSERT INTO bid(time, stock_id, price) VALUES('2021-01-01T09:05:00','AAPL',100.0),('2021-01-01T09:06:00','TESL',200.0),('2021-01-01T09:07:00','AAPL',103.0),('2021-01-01T09:07:00','TESL',202.0),('2021-01-01T09:09:00','AAPL',102.0),('2021-01-01T09:15:00','TESL',195.0);
```

### 12.1 HOP

#### 12.1.1 功能描述

HOP 函数用于按时间分段分窗分析，识别每一行数据所属的时间窗口。该函数通过指定固定窗口大小（size）和窗口滑动步长（SLIDE），将数据按时间戳分配到所有与其时间戳重叠的窗口中。若窗口之间存在重叠（步长 < 窗口大小），数据会自动复制到多个窗口。

#### 12.1.2 函数定义

```SQL
HOP(data, timecol, size, slide[, origin])
```

#### 12.1.3 参数说明

| 参数名  | 参数类型 | 参数属性                        | 描述               |
| --------- | ---------- | --------------------------------- | -------------------- |
| DATA    | 表参数   | ROW SEMANTICPASS THROUGH        | 输入表             |
| TIMECOL | 标量参数 | 字符串类型默认值：time          | 时间列             |
| SIZE    | 标量参数 | 长整数类型                      | 窗口大小           |
| SLIDE   | 标量参数 | 长整数类型                      | 窗口滑动步长       |
| ORIGIN  | 标量参数 | 时间戳类型默认值：Unix 纪元时间 | 第一个窗口起始时间 |

#### 12.1.4 返回结果

HOP 函数的返回结果列包含：

* window\_start: 窗口开始时间（闭区间）
* window\_end: 窗口结束时间（开区间）
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.1.5 使用示例

```SQL
IoTDB> SELECT * FROM HOP(DATA => bid,TIMECOL => 'time',SLIDE => 5m,SIZE => 10m);
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                 window_start|                   window_end|                         time|stock_id|price|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:25:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY TIME
IoTDB> SELECT window_start, window_end, stock_id, avg(price) as avg FROM HOP(DATA => bid,TIMECOL => 'time',SLIDE => 5m,SIZE => 10m) GROUP BY window_start, window_end, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|                 window_start|                   window_end|stock_id|               avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:25:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    AAPL|101.66666666666667|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    AAPL|101.66666666666667|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
```

### 12.2 SESSION

#### 12.2.1 功能描述

SESSION 函数用于按会话间隔对数据进行分窗。系统逐行检查与前一行的时间间隔，小于阈值（GAP）则归入当前窗口，超过则归入下一个窗口。

#### 12.2.2 函数定义

```SQL
SESSION(data [PARTITION BY(pkeys, ...)] [ORDER BY(okeys, ...)], timecol, gap)
```
#### 12.2.3 参数说明

| 参数名  | 参数类型 | 参数属性                 | 描述                                   |
| --------- | ---------- | -------------------------- | ---------------------------------------- |
| DATA    | 表参数   | SET SEMANTICPASS THROUGH | 输入表通过 pkeys、okeys 指定分区和排序 |
| TIMECOL | 标量参数 | 字符串类型默认值：'time' | 时间列名 |
| GAP     | 标量参数 | 长整数类型               | 会话间隔阈值                           |

#### 12.2.4 返回结果

SESSION 函数的返回结果列包含：

* window\_start: 会话窗口内的第一条数据的时间
* window\_end: 会话窗口内的最后一条数据的时间
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.2.5 使用示例

```SQL
IoTDB> SELECT * FROM SESSION(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time,TIMECOL => 'time',GAP => 2m);
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                 window_start|                   window_end|                         time|stock_id|price|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY SESSION
IoTDB> SELECT window_start, window_end, stock_id, avg(price) as avg FROM SESSION(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time,TIMECOL => 'time',GAP => 2m) GROUP BY window_start, window_end, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|                 window_start|                   window_end|stock_id|               avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|101.66666666666667|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
```

### 12.3 VARIATION

#### 12.3.1 功能描述

VARIATION 函数用于按数据差值分窗，将第一条数据作为首个窗口的基准值，每个数据点会与基准值进行差值运算，如果差值小于给定的阈值（delta）则加入当前窗口；如果超过阈值，则分为下一个窗口，将该值作为下一个窗口的基准值。

#### 12.3.2 函数定义

```sql
VARIATION(data [PARTITION BY(pkeys, ...)] [ORDER BY(okeys, ...)], col, delta)
```

#### 12.3.3 参数说明

| 参数名 | 参数类型 | 参数属性                 | 描述                                   |
| -------- | ---------- | -------------------------- | ---------------------------------------- |
| DATA   | 表参数   | SET SEMANTICPASS THROUGH | 输入表通过 pkeys、okeys 指定分区和排序 |
| COL    | 标量参数 | 字符串类型               | 标识对哪一列计算差值                   |
| DELTA  | 标量参数 | 浮点数类型               | 差值阈值                               |

#### 12.3.4 返回结果

VARIATION 函数的返回结果列包含：

* window\_index: 窗口编号
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.3.5 使用示例

```sql
IoTDB> SELECT * FROM VARIATION(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time,COL => 'price',DELTA => 2.0);
+------------+-----------------------------+--------+-----+
|window_index|                         time|stock_id|price|
+------------+-----------------------------+--------+-----+
|           0|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|           0|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|           1|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|           0|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|           1|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|           1|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY VARIATION
IoTDB> SELECT first(time) as window_start, last(time) as window_end, stock_id, avg(price) as avg FROM VARIATION(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time,COL => 'price', DELTA => 2.0) GROUP BY window_index, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                 window_start|                   window_end|stock_id|  avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|201.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.5|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
```

### 12.4 CAPACITY

#### 12.4.1 功能描述

CAPACITY 函数用于按数据点数（行数）分窗，每个窗口最多有 SIZE 行数据。

#### 12.4.2 函数定义

```sql
CAPACITY(data [PARTITION BY(pkeys, ...)] [ORDER BY(okeys, ...)], size)
```

#### 12.4.3 参数说明

| 参数名 | 参数类型 | 参数属性                 | 描述                                   |
| -------- | ---------- | -------------------------- | ---------------------------------------- |
| DATA   | 表参数   | SET SEMANTICPASS THROUGH | 输入表通过 pkeys、okeys 指定分区和排序 |
| SIZE   | 标量参数 | 长整数类型               | 窗口大小                               |

#### 12.4.4 返回结果

CAPACITY 函数的返回结果列包含：

* window\_index: 窗口编号
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.4.5 使用示例

```sql
IoTDB> SELECT * FROM CAPACITY(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time, SIZE => 2);
+------------+-----------------------------+--------+-----+
|window_index|                         time|stock_id|price|
+------------+-----------------------------+--------+-----+
|           0|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|           0|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|           1|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|           0|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|           0|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|           1|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY COUNT
IoTDB> SELECT first(time) as start_time, last(time) as end_time, stock_id, avg(price) as avg FROM CAPACITY(DATA => bid PARTITION BY stock_id ORDER BY time, SIZE => 2) GROUP BY window_index, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                   start_time|                     end_time|stock_id|  avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|201.0|
|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|101.5|
|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
```

### 12.5 TUMBLE

#### 12.5.1 功能描述

TUMBLE 函数用于通过时间属性字段为每行数据分配一个窗口，滚动窗口的大小固定且不重复。

#### 12.5.2 函数定义

```sql
TUMBLE(data, timecol, size[, origin])
```
#### 12.5.3 参数说明

| 参数名  | 参数类型 | 参数属性                        | 描述               |
| --------- | ---------- | --------------------------------- | -------------------- |
| DATA    | 表参数   | ROW SEMANTICPASS THROUGH        | 输入表             |
| TIMECOL | 标量参数 | 字符串类型默认值：time          | 时间列             |
| SIZE    | 标量参数 | 长整数类型                      | 窗口大小，需为正数 |
| ORIGIN  | 标量参数 | 时间戳类型默认值：Unix 纪元时间 | 第一个窗口起始时间 |

#### 12.5.4 返回结果

TUBMLE 函数的返回结果列包含：

* window\_start: 窗口开始时间（闭区间）
* window\_end: 窗口结束时间（开区间）
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.5.5 使用示例

```SQL
IoTDB> SELECT * FROM TUMBLE( DATA => bid, TIMECOL => 'time', SIZE => 10m);
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                 window_start|                   window_end|                         time|stock_id|price|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY TIME
IoTDB> SELECT window_start, window_end, stock_id, avg(price) as avg FROM TUMBLE(DATA => bid, TIMECOL => 'time', SIZE => 10m) GROUP BY window_start, window_end, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|                 window_start|                   window_end|stock_id|               avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    AAPL|101.66666666666667|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
```

### 12.6 CUMULATE

#### 12.6.1 功能描述

Cumulate 函数用于从初始的窗口开始，创建相同窗口开始但窗口结束步长不同的窗口，直到达到最大的窗口大小。每个窗口包含其区间内的元素。例如：1小时步长，24小时大小的累计窗口，每天可以获得如下这些窗口：`[00:00, 01:00)`，`[00:00, 02:00)`，`[00:00, 03:00)`， …， `[00:00, 24:00)`

#### 12.6.2 函数定义

```sql
CUMULATE(data, timecol, size, step[, origin])
```

#### 12.6.3 参数说明

| 参数名  | 参数类型 | 参数属性                        | 描述                                       |
| --------- | ---------- | --------------------------------- | -------------------------------------------- |
| DATA    | 表参数   | ROW SEMANTICPASS THROUGH        | 输入表                                     |
| TIMECOL | 标量参数 | 字符串类型默认值：time          | 时间列                                     |
| SIZE    | 标量参数 | 长整数类型                      | 窗口大小，SIZE必须是STEP的整数倍，需为正数 |
| STEP    | 标量参数 | 长整数类型                      | 窗口步长，需为正数                         |
| ORIGIN  | 标量参数 | 时间戳类型默认值：Unix 纪元时间 | 第一个窗口起始时间                         |

> 注意：size 如果不是 step 的整数倍，则会报错`Cumulative table function requires size must be an integral multiple of step`

#### 12.6.4 返回结果

CUMULATE函数的返回结果列包含：

* window\_start: 窗口开始时间（闭区间）
* window\_end: 窗口结束时间（开区间）
* 映射列：DATA 参数的所有输入列

#### 12.6.5 使用示例

```sql
IoTDB> SELECT * FROM CUMULATE(DATA => bid,TIMECOL => 'time',STEP => 2m,SIZE => 10m);
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|                 window_start|                   window_end|                         time|stock_id|price|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    TESL|200.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    TESL|202.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:16:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:18:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|2021-01-01T09:15:00.000+08:00|    TESL|195.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:05:00.000+08:00|    AAPL|100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:07:00.000+08:00|    AAPL|103.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:09:00.000+08:00|    AAPL|102.0|
+-----------------------------+-----------------------------+-----------------------------+--------+-----+

-- 结合 GROUP BY 语句，等效于树模型的 GROUP BY TIME
IoTDB> SELECT window_start, window_end, stock_id, avg(price) as avg FROM CUMULATE(DATA => bid,TIMECOL => 'time',STEP => 2m, SIZE => 10m) GROUP BY window_start, window_end, stock_id;
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|                 window_start|                   window_end|stock_id|               avg|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    TESL|             201.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:16:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:18:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|2021-01-01T09:20:00.000+08:00|    TESL|             195.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:06:00.000+08:00|    AAPL|             100.0|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:08:00.000+08:00|    AAPL|             101.5|
|2021-01-01T09:00:00.000+08:00|2021-01-01T09:10:00.000+08:00|    AAPL|101.66666666666667|
+-----------------------------+-----------------------------+--------+------------------+
```