做外贸营销型网站瑞安市住房和城乡规划建设局网站

TDengine CAST 函数用户手册

概述

CAST 函数是 TDengine 中的数据类型转换函数，用于将表达式的值从一种数据类型转换为另一种数据类型。该函数在数据处理、格式化输出、类型统一等场景中发挥重要作用。

语法

CAST(expr AS type_name)

参数说明

参数	类型	必需	描述
expr	表达式	是	要转换的源表达式，可以是列名、常量、函数结果等
type_name	数据类型	是	目标数据类型，支持 TDengine 的大部分数据类型

返回值类型

返回类型：type_name 参数指定的数据类型

支持的数据类型

输入类型（expr）

支持除以下类型外的所有 TDengine 数据类型：

• ❌ JSON
• ❌ VARBINARY（仅当目标类型为 VARBINARY 时例外）

输出类型（type_name）

支持 TDengine 的所有数据类型，包括：

• 数值类型：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL
• 字符串类型：VARCHAR(n)、NCHAR(n)、BINARY(n)
• 时间类型：TIMESTAMP
• 布尔类型：BOOL
• 几何类型：GEOMETRY
• 二进制类型：VARBINARY(n)

特殊限制

• 当 type_name 为 VARBINARY 时，expr 只能是 VARCHAR 类型
• DECIMAL 类型不支持与 JSON、VARBINARY、GEOMETRY 类型的互转

适用范围

• 表类型：支持普通表和超级表
• 嵌套查询：支持内层查询和外层查询
• 版本要求：TDengine 3.0+

使用场景

1. 数据类型统一

在多表关联查询时，统一不同表中相同含义但类型不同的字段。

-- 统一不同表中ID字段的类型
SELECT CAST(user_id AS BIGINT) as id, name 
FROM user_table 
UNION ALL 
SELECT CAST(customer_id AS BIGINT) as id, customer_name as name 
FROM customer_table;

2. 数值格式化

将数值转换为字符串以便格式化显示。

-- 将温度值转换为字符串并添加单位
SELECT device_id, CONCAT(CAST(temperature AS VARCHAR(10)), '°C') as temp_display
FROM sensor_data 
WHERE ts >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR;

3. 字符串转数值

将字符串类型的数值数据转换为数值类型进行计算。

-- 将字符串形式的金额转换为数值进行计算
SELECT order_id,CAST(amount_str AS DOUBLE) * 1.1 as amount_with_tax
FROM orders 
WHERE order_date >= '2024-01-01';

4. 精度控制

控制浮点数的精度或转换为整数。

-- 将浮点数转换为整数
SELECT device_id,CAST(avg_value AS INT) as avg_value_int
FROM (SELECT device_id, AVG(value) as avg_value FROM measurements GROUP BY device_id
) t;

5. 时间戳转换

在时间戳和字符串之间进行转换。

-- 将时间戳转换为字符串
SELECT device_id,CAST(ts AS VARCHAR(32)) as timestamp_str,value
FROM sensor_data 
LIMIT 10;

6. 数据导入预处理

在数据导入过程中进行类型转换。

-- 从临时表导入数据时进行类型转换
INSERT INTO target_table (id, value, created_time)
SELECT CAST(id_str AS BIGINT),CAST(value_str AS DOUBLE),CAST(time_str AS TIMESTAMP)
FROM temp_import_table;

7. 条件查询中的类型匹配

在 WHERE 条件中统一比较字段的类型。

-- 确保比较时类型一致
SELECT * FROM device_logs 
WHERE CAST(device_id AS VARCHAR(20)) = 'DEV001'AND ts >= NOW() -  10s;

类型转换规则

数值类型转换

-- 整数间转换
SELECT CAST(123 AS TINYINT);        -- 结果: 123
SELECT CAST(1000 AS TINYINT);       -- 可能溢出，结果取决于具体实现-- 浮点数转整数
SELECT CAST(3.14 AS INT);           -- 结果: 3
SELECT CAST(3.99 AS INT);           -- 结果: 3（截断小数部分）

字符串转数值

-- 有效数值字符串
SELECT CAST('123' AS INT);          -- 结果: 123
SELECT CAST('3.14' AS DOUBLE);      -- 结果: 3.14-- 无效字符串（不会报错）
SELECT CAST('abc' AS INT);          -- 结果: 0
SELECT CAST('123abc' AS INT);       -- 结果: 123（解析有效部分）

数值转字符串

-- 基本转换
SELECT CAST(123 AS VARCHAR(10));    -- 结果: '123'
SELECT CAST(3.14159 AS VARCHAR(5)); -- 结果: '3.14'（可能截断）

时间戳转换

-- 时间戳与字符串互转
SELECT CAST(NOW() AS VARCHAR(32));
SELECT CAST('2024-01-01 12:00:00' AS TIMESTAMP);

使用注意事项

1. 错误处理

-- 不支持的类型转换会直接报错
-- SELECT CAST(json_col AS INT) FROM table_name;  -- 错误！

2. 数据精度丢失

-- 大数值转换可能溢出
SELECT CAST(999999999999 AS SMALLINT);  -- 可能溢出-- 字符串截断
SELECT CAST('very long string' AS VARCHAR(5));  -- 结果: 'very '

3. 性能考虑

-- 避免在大数据量查询中频繁使用类型转换
-- 考虑在应用层或导入时进行类型转换
SELECT device_id, value 
FROM sensor_data 
WHERE device_id = 1001  -- 比下面的查询更高效
-- WHERE CAST(device_id AS VARCHAR) = '1001'

4. NULL 值处理

-- NULL 值转换结果仍为 NULL
SELECT CAST(NULL AS INT);           -- 结果: NULL
SELECT CAST(NULL AS VARCHAR(10));   -- 结果: NULL

最佳实践

1. 提前进行类型转换

-- 在数据导入时就进行类型转换，避免查询时转换
CREATE TABLE sensor_data_clean AS 
SELECT device_id,CAST(temperature_str AS DOUBLE) as temperature,CAST(timestamp_str AS TIMESTAMP) as ts
FROM sensor_data_raw;

2. 合理选择目标类型长度

-- 为字符串类型指定合适的长度
SELECT CAST(device_id AS VARCHAR(20)) as device_id_str  -- 而不是 VARCHAR(100)
FROM devices;

3. 结合其他函数使用

-- 与字符串函数组合
SELECT CONCAT('Device-', CAST(device_id AS VARCHAR(10))) as device_name
FROM devices;-- 与数学函数组合
SELECT ROUND(CAST(value_str AS DOUBLE), 2) as rounded_value
FROM measurements;

4. 条件判断中的使用

-- 使用 CASE 表达式处理转换异常
SELECT device_id,CASE WHEN value_str REGEXP '^[0-9]+\.?[0-9]*$' THEN CAST(value_str AS DOUBLE)ELSE 0.0 END as safe_value
FROM sensor_readings;

常见问题

Q1: 为什么字符串转数值时没有报错但结果不对？

A: TDengine 的 CAST 函数采用容错机制，无效字符串转换为数值时不会报错，而是返回默认值（通常是 0）或解析有效部分。

Q2: 如何避免数值溢出？

A: 在转换前先检查数值范围，或选择更大的目标类型。

Q3: DECIMAL 类型转换有什么限制？

A: DECIMAL 类型不支持与 JSON、VARBINARY、GEOMETRY 类型的互转。

Q4: 性能优化建议？

A:

• 避免在 WHERE 条件中对索引列进行类型转换
• 考虑在数据导入时就完成类型转换
• 对于频繁查询的数据，建议创建转换后的视图或物化表

通过合理使用 CAST 函数，可以有效解决数据类型不匹配的问题，提高数据处理的灵活性和准确性。