导读:在 Oracle 20c 中,SQL的宏支持 - SQL Macro 为 SQL 开发带来了进一步的敏捷和便利,在这篇文章中,我们来详细了解一下 SQL Macro 的特性用法。
以下是概要介绍:
宏的作用在于让SQL获得进一步的概括和抽象能力,允许开发者将复杂的处理逻辑通过宏进行定义,然后在后续程序处理中可以反复引用这一定义。
在 20c 中引入的 SQL Macro 支持两种宏类型,Scalar 和 Table 类型。
SCALR 表达式可以用于 SELECT 列表、WHERE/HAVING、GROUP BY/ORDER BY子句;
TABLE 表达式可以用于 FROM 语句。
对于 SCALAR 类型的宏,可以为复杂的SQL提供更灵活的语法来优化执行,这些灵活的方式包括:包和Schema 级别的函数,重载,命名参数和默认参数。
通过SCALAR宏,可以使可重用的SQL代码对SQL Optimizer透明,这将带来很大的收益,包括:
– SQL优化器可以转换代码以有效执行;
– PL / SQL内部的查询可以合并到外部查询中;
–在PL / SQL和SQL之间没有上下文切换;
–在与外部查询相同的快照下执行 PL / SQL 函数内部的查询;
–使用标量宏的WHERE子句谓词可被下推到Exadata中的存储侧谓词评估– 这对PL / SQL函数不适用
我们看一个简单的示例,例如需要一个函数,返回数据的下限和上限,举例而言,如果 x < lower (特定小值) 则返回 lower(作为下限);如果 x > upper (特定大值)则返回 upper(作为上限),否则返回 x 本身。
例如,如下创建一个 Clip 函数,返回一个 SCALAR 值:
create function clip(lo number, x number, hi number)
return varchar2 SQL_MACRO(SCALAR) is
begin
return ‘least(greatest(x, lo), hi)’;
end;
/
接下来就可以如下引用这个函数:
SELECT
ename,
CLIP (:lower, sal, :upper)
FROM emp;
Macro 函数被查询改写为如下执行:
SELECT
ename,
least(greatest(sal, :lower), :upper)
FROM emp;
这个查询返回的结果如下,可以看到 CLIP 的效果:
TABLE 类型的 SQL Macro 有两种,分别是:
1. 参数化视图 - Parameterized Views
2. Polymorphic Views
什么是参数化视图?
• 查询中使用的表固定在宏的定义内;
• 传递参数以从那些表中选择行;
• 返回的查询的“形状”(通常)是固定的;
• 参数化视图的常见用法是,当使用标量参数选择行的子集然后进行聚合时
参数化视图的示例:
CREATE FUNCTION budget (dept_no number DEFAULT 10)
RETURN varchar2 SQL_MACRO(TABLE)
IS BEGIN
RETURN q’[
SELECT
d.deptno,
SUM(e.sal) budget, ANY_VALUE(d.dname) department, count(e.empno) headcount, count(e.mgr) mgr_headcount
FROM emp e, dept d
WHERE d.deptno = :dept_no
AND e.deptno = d.deptno
GROUP BY d.deptno]’;
end BUDGET;
/
通过传递 DEPT_NO,返回一个查询表宏,调用范例:
WITH east_coast as(SELECT deptno FROM dept WHERE loc = 'Boston')SELECT *FROM budget(east_coast);
什么是多态视图?
• 具有一个或多个表参数的表值宏
–还可以具有标量值的参数!
• 输入表在宏返回的查询中使用。
• 示例:反选择 where 条件...
–对于给定的表,返回一个查询,该查询会跳过给定名称或数据类型的列
–传递通用谓词(例如rownum <n),
–为现有语法提供功能语法
以下是一个实例:
CREATE FUNCTION sample(t DBMS_TF.Table_t, pct number DEFAULT 5)
RETURN VARCHAR2 SQL_MACRO(TABLE) AS
BEGIN
RETURN q’[SELECT *
FROM t
WHERE dbms_random.value<=sample.pct/100]’;
END sample;
/
调用过程:
SELECT *
FROM sample(t=>sh.sales, pct=>15);
还可以使用SQL宏(TABLE)返回范围:
• 生成范围为[first,stop] 的行的算术级数。
–第一行的值优先
–每个后续行的值将比上一行的值多一步
• 这些宏的语义是在Python的内置range()函数之后建模的
– PL / SQL程序包
– PL / SQL程序包主体
以下是一个范围处理的范例:
create or replace package GEN is
function RANGE(stop number)
return varchar2 SQL_MACRO(TABLE);
function RANGE(first number default 0, stop number, step number default 1)
return varchar2 SQL_MACRO(Table);
end GEN;
/
create or replace package body GEN is
function RANGE(stop number)
return varchar2 SQL_MACRO(TABLE) is
begin
return q’{
select * from (select level-1 n from dual connect by level<=stop) where stop>0 }’;
end;
function RANGE(first number default 0, stop number, step number default 1)
return varchar2 SQL_MACRO(TABLE) is
begin
return q’{
select first+n*step n from gen.range(round((stop-first)/nullif(step,0))) }’;
end;
end GEN;
/
调用使用效果如下:
数据字典更新,USER_PROCEDURES,ALL_PROCEDURES,DBA_PROCEDURES等视图都增加了 SQL_MACRO 字段。
对于 SQM 函数,增加了 SQL_MACRO 字段用于标识类型 - TABLE 或者 SCALAR:
最后总结一下 SQL Macro 的意义:
• SQL宏提供了一个基于SQL的简单框架,用于封装业务/技术逻辑
–无需在查询中调用自定义PL / SQL过程和函数
• 可以在SQL语句内的任何地方使用;
• 自动继承所有常用的数据库内查询优化;
• 可以建立参数化视图;
• 简化从非Oracle数据库迁移到Oracle数据库;
这就是 Oracle 20c 的 SQL Macro 的概要信息,相关的 OOW分享文档参考:
https://www.modb.pro/doc/997(复制到网页中,即可打开)
出处:墨天轮(https://www.modb.pro/db/7280,复制到网页中打开)
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