用户自定义函数（User Defined Functions）是SQL Server 的数据库对象，它不能用于执行一系列改变数据库状态的操作，但它可以像系统函数一样在查询或存储过程等的程序段中使用，也可以像存储过程一样通过EXECUTE 命令来执行。用户自定义函数中存储了一个Transact-SQL 例程，可以返回一定的值。 在SQL Server 中根据函数返回值形式的不同将用户自定义函数分为
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2024-04-23 09:12:35
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# 自定义函数在MySQL和SQL Server中的应用
在关系型数据库中，函数是一种被广泛应用的特性，它可以帮助我们简化复杂的查询操作，提高代码的重用性和可维护性。在MySQL和SQL Server中，我们可以自定义函数来满足特定的需求，让我们来看一下如何在这两个数据库中创建和使用自定义函数。
## MySQL中的自定义函数
在MySQL中，我们可以使用`CREATE FUNCTION`语
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2024-05-12 04:20:15
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SQL SERVER中是允许有自定义函数，Microsoft SQL Server 并不将用户限制在定义为 Transact-SQL 语言一部分的内置函数上，而是允许用户创建自己的用户定义函数。函数是由一个或多个 Transact-SQL 语句组成的子程序，可用于封装代码以便重新使用。尽管自定义函数在数据量庞大的时候，效率上有欠缺，但是在中
（《SQL Server 2005 编程入门经典》 第13章）用户自定义函数和存储过程非常相似，但它们也有一些行为和能力的区别。13.1 UDF的定义用户自定义函数是有序的T-SQL语句集合，该语句集合能够预先优化和编译，并且可以作为一个单元来调用。它和存储过程的主要区别在于返回结果的方式。为了能支持多种不同的返回值，UDF比存储过程有更多地限制。可以在使用存储过程的时候传入参数，也可以以参数的形
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2023-09-10 14:59:05
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除了使用系统提供的函数外，用户还可以根据需要自定义函数。用户自定义函数是 SQL Server 2000 新增的数据库对象，是 SQL Server 的一大改进。与编程语言中的函数类似，Microsoft SQL Server 用户定义函数是接受参数、执行操作（例如复杂计算）并将操作结果以值的形式返回的例程。返回值可以是单个标量值或表变量结果集。 用户自定义函数不能用于执行一系列改变数据库状态的
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2023-10-27 04:44:02
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在 SQL Server 2008 中，用户定义表类型是指用户所定义的表示表结构定义的类型。您可以使用用户定义表类型为存储过程或函数声明表值参数，或者声明您要在批处理中或在存储过程或函数的主体中使用的表变量。有关如何定义表结构的详细信息，请参阅 CREATE TABLE (Transact-SQL)。 若要创建用户定义表类型，请使用 CREATE TYPE 语句。为了确保用户定义
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2024-03-13 14:24:08
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来说说数据库自定义函数的递归用法先看下图有这样一张树形结构表，如：C18 数码摄像机 是在 C12 数码产品 类别下而 C12 数码产品 C2 IT产品 在 000(根节点下) 即分类为 C2 IT产品-C12 数码产品-C18 数码摄像机现在假使有这样一种需要 ，通过S
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2023-08-23 20:34:33
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自定义函数”是我们平常的说法，而“用户定义的函数”是 SQL Server 中书面的说法。SQL Server 2000 允许用户创建自定义函数，自定义函数可以有返回值。自定义函数分为：标量值函数或表值函数如果 RETURNS 子句指定一种标量数据类型，则函数为标量值函数。可以使用多条 Transact-SQL 语句定义标量值函数。 如果 RETURNS 子句指定 TABLE，则函数为表值函数
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2024-01-07 18:09:44
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在之前的文章中，小编为大家讲解了IF函数的用法。可大家不知道的是，IF函数还有三个小伙伴——AND(与)、OR(或)和 NOT(非)。AND、OR和 NOT这3 个函数也是使用比较频繁的逻辑函数，其返回的值都是逻辑值 TRUE(真)或逻辑值 FLASE(假)。其中，AND 函数和 OR 函数与表示“且”意思的“*”符号和表示“或”意思的“+”符号意思相同。当需要将返回的逻辑值转换为某个固定的值或文
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2023-06-09 23:05:37
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Python 自定义函数的基本步骤函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。自定义函数，基本有以下规则步骤：函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串（用于存放函数说明）函数内容以冒号起始，并且缩进return [表达式] 结束函数，选择性地返回
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2024-02-22 11:22:07
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一. 自定义函数分类当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数.根据用户自定义函数类别分为以下三种：1. UDF（User-Defined-Function） 一进一出2. UDAF（User-Defined Aggregation Function） 聚集函数，多进一出, 类似于：count/max/min3. UDTF（U
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2023-05-19 15:08:49
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关于SQL Server用户自定义的函数，有标量函数、表值函数(内联表值函数、多语句表值函数)两种。题外话，可能有部分朋友不知道SQL Serve用户自定义的函数应该是写在哪里，这里简单提示一下，在Microsoft SQL Server Managerment Studio里面，展开具体需要创建SQL Server用户自定义函数的数据库(即每个用户自定义函数只针对具体的一个数据库有用)，然后找到
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2023-10-07 10:32:24
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SQL Server自定义函数，以前只在书上看过，没有动手去敲一敲，今天刚好接触到，看了几篇博文学习了下。做好备忘很重要!! (@_@)YLearn from：自定义函数分为：标量值函数或表值函数两种。标量值函数：如果 RETURNS 子句指定一种标量数据类型，则函数为标量值函数。表值函数：如果 RETURNS 子句指定 TABLE，则函数为表值函数。表值函数又分为两种：内嵌表值函数（行内函数）或
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2024-03-14 08:16:21
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用户自定义函数不能用于执行一系列改变数据库状态的操作，但它可以像系统函数一样在查询或存储过程等的程序段中使用，也可以像存储过程一样通过 EXECUTE 命令来执行。 在 SQL Server 中根据函数返回值形式的不同将用户自定义函数分为三种类型： (1)标量函数 (2)内联表值函数 (3)多
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2016-11-13 01:10:52
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标识符可以由双引号分隔，而文字必须由单引号分隔 标识符不可加引号，且必须遵守所有 Transact-SQL 标识符规则。 在与空值进行比较时，允许比较运算符返回 TRUE 或 FALSE
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2022-08-06 00:17:21
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[toc]MySQL 数据类型MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。数值类型类 型范 围特 点bit[(M)]二进制位（101001），m表示二进制位的长度（1-64），默认m＝1tinyint[(m)] [unsigned] [zerofill]小整数，数据类型用于保存一些范围的整数数值范围：有
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2023-06-25 18:07:03
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引用前言：在用Hive进行ETL的时候，对于一些复杂的数据处理逻辑，往往不能用简单的HQL和函数来解决，这个时候就需要使用自定义的函数来解决。 用户可以使用‘show functions’ 查看内置函数列表，可以使用'describe function function-name'查看函数说明 hive提供的函数包括以下几类：
1. 关系操作符：包括 = 、 <> 、 <
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2023-07-14 21:18:37
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文章目录前言一、自定义函数二、UDF：用户定义（普通）函数，只对单行数值产生作用1．创建一个Maven工程Hive2．导入依赖3．创建一个类4．打成jar包上传到服务器/opt/soft/data/udf.jar5．将jar包添加到hive的classpath6．创建临时函数与开发好的java class关联7．即可在hql中使用自定义的函数三、UDAF：User- Defined Aggreg
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2023-09-26 16:03:37
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弱类型用户自定义聚合函数：通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuf
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2022-11-11 10:20:46
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强类型用户自定义聚合函数：通过继承Aggregator来实现强类型自定义聚合函数package sparksql01import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregat
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2022-11-11 10:21:05
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