Doris 是一款高性能的分布式列式存储数据库，提供了丰富的集合函数来处理数组、映射和结构体等复杂数据类型。
一、集合函数概述
Doris 的集合函数主要用于处理 ARRAY、MAP 和 STRUCT 等复杂数据类型。这些函数可以帮助用户高效地进行数据聚合、过滤和转换操作。
以下是一些常用的集合函数：
1. ARRAY 相关函数：
○ array_length(array, type): 返回数组的长度。
○ array_at(array, index): 返回数组中指定索引的元素。
○ array_union(array1, array2): 返回两个数组的并集。
○ array_intersect(array1, array2): 返回两个数组的交集。
2. MAP 相关函数：
○ map_size(map): 返回映射的大小（键值对的数量）。
○ map_keys(map): 返回映射中的所有键。
○ map_values(map): 返回映射中的所有值。
○ map_contains_key(map, key): 判断映射中是否包含指定的键。
3. STRUCT 相关函数：
○ struct_field(struct, field_name): 返回结构体中指定字段的值。
○ struct_get_type(struct, field_name): 返回结构体中指定字段的类型。
○ struct_set(struct, field_name, value): 设置结构体中指定字段的值。
二、使用场景
场景一：学生考试成绩分析
假设有一个学生考试成绩表 student_scores，其中包含学生的各科成绩。我们可以使用 Doris 的集合函数来分析学生的成绩分布情况。
CREATE TABLE student_scores (
id INT,
name VARCHAR(50),
scores ARRAY
插入数据：
INSERT INTO student_scores VALUES (1, 'Alice', [85, 90, 78]);
INSERT INTO student_scores VALUES (2, 'Bob', [75, 88, 92]);
查询平均成绩：
SELECT id, name, AVG(array_at(scores, i)) AS avg_score FROM student_scores, UNNEST(range(0, array_length(scores) - 1)) AS i GROUP BY id, name;
场景二：用户属性统计
假设有一个用户信息表 user_info，其中包含用户的属性信息。我们可以使用 Doris 的集合函数来统计用户的年龄分布情况。
CREATE TABLE user_info (
id INT,
name VARCHAR(50),
attributes MAP
插入数据：
INSERT INTO user_info VALUES (1, 'Alice', {'age': '30', 'gender': 'female'});
INSERT INTO user_info VALUES (2, 'Bob', {'age': '25', 'gender': 'male'});
查询年龄分布：
SELECT map_values(attributes)[0] AS age, COUNT(*) AS user_count FROM user_info GROUP BY map_values(attributes)[0];
场景三：员工联系信息查询
假设有一个员工表 employee，其中包含员工的联系信息。我们可以使用 Doris 的集合函数来查询员工的电子邮件地址。
CREATE TABLE employee (
id INT,
name VARCHAR(50),
contact_info STRUCT
插入数据：
INSERT INTO employee VALUES (1, 'Alice', {'email': 'alice@example.com', 'phone': '1234567890'});
INSERT INTO employee VALUES (2, 'Bob', {'email': 'bob@example.com', 'phone': '0987654321'});
查询电子邮件地址：
SELECT id, name, struct_field(contact_info, 'email') AS email FROM employee;
希望本文的介绍能够帮助你更好地理解和应用 Doris。
往期推荐：
SQL聚合函数大比拼：ROLLUP、CUBE与GROUPING SETS，用谁更胜一筹？
