Tuple(T1, T2, ...)

一个元素的元组，每个元素都有一个单独的 类型。元组必须至少包含一个元素。

元组用于临时列分组。当在查询中使用 IN 表达式时，可以对列进行分组，并用于指定 lambda 函数的某些形式参数。有关更多信息，请参见 IN 运算符 和 高阶函数 部分。

元组可以是查询的结果。在这种情况下，除了 JSON 的文本格式外，值在括号中以逗号分隔。在 JSON 格式中，元组作为数组输出（在方括号中）。

创建元组

您可以使用一个函数来创建一个元组：

tuple(T1, T2, ...)

创建元组的示例：

SELECT tuple(1, 'a') AS x, toTypeName(x)

┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
│ (1,'a') │ Tuple(UInt8, String)      │
└─────────┴───────────────────────────┘

元组可以包含一个单独的元素

示例：

SELECT tuple('a') AS x;

┌─x─────┐
│ ('a') │
└───────┘

语法 (tuple_element1, tuple_element2) 可用于在不调用 tuple() 函数的情况下创建多个元素的元组。

示例：

SELECT (1, 'a') AS x, (today(), rand(), 'someString') AS y, ('a') AS not_a_tuple;

┌─x───────┬─y──────────────────────────────────────┬─not_a_tuple─┐
│ (1,'a') │ ('2022-09-21',2006973416,'someString') │ a           │
└─────────┴────────────────────────────────────────┴─────────────┘

数据类型检测

在动态创建元组时，ClickHouse 会将元组参数的类型推断为可以容纳提供的参数值的最小类型。如果值为 NULL，则推断的类型为 Nullable。

自动数据类型检测的示例：

SELECT tuple(1, NULL) AS x, toTypeName(x)

┌─x─────────┬─toTypeName(tuple(1, NULL))──────┐
│ (1, NULL) │ Tuple(UInt8, Nullable(Nothing)) │
└───────────┴─────────────────────────────────┘

引用元组元素

可以通过名称或索引引用元组元素：

CREATE TABLE named_tuples (`a` Tuple(s String, i Int64)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO named_tuples VALUES (('y', 10)), (('x',-10));

SELECT a.s FROM named_tuples; -- by name
SELECT a.2 FROM named_tuples; -- by index

结果：

┌─a.s─┐
│ y   │
│ x   │
└─────┘

┌─tupleElement(a, 2)─┐
│                 10 │
│                -10 │
└────────────────────┘

与元组的比较操作

两个元组通过顺序比较其从左到右的元素进行比较。如果第一个元组的某个元素大于（小于）第二个元组的相应元素，则第一个元组大于（小于）第二个元组；否则（两个元素相等），比较下一个元素。

示例：

SELECT (1, 'z') > (1, 'a') c1, (2022, 01, 02) > (2023, 04, 02) c2, (1,2,3) = (3,2,1) c3;

┌─c1─┬─c2─┬─c3─┐
│  1 │  0 │  0 │
└────┴────┴────┘

现实世界示例：

CREATE TABLE test
(
    `year` Int16,
    `month` Int8,
    `day` Int8
)
ENGINE = Memory AS
SELECT *
FROM values((2022, 12, 31), (2000, 1, 1));

SELECT * FROM test;

┌─year─┬─month─┬─day─┐
│ 2022 │    12 │  31 │
│ 2000 │     1 │   1 │
└──────┴───────┴─────┘

SELECT *
FROM test
WHERE (year, month, day) > (2010, 1, 1);

┌─year─┬─month─┬─day─┐
│ 2022 │    12 │  31 │
└──────┴───────┴─────┘
CREATE TABLE test
(
    `key` Int64,
    `duration` UInt32,
    `value` Float64
)
ENGINE = Memory AS
SELECT *
FROM values((1, 42, 66.5), (1, 42, 70), (2, 1, 10), (2, 2, 0));

SELECT * FROM test;

┌─key─┬─duration─┬─value─┐
│   1 │       42 │  66.5 │
│   1 │       42 │    70 │
│   2 │        1 │    10 │
│   2 │        2 │     0 │
└─────┴──────────┴───────┘

-- Let's find a value for each key with the biggest duration, if durations are equal, select the biggest value

SELECT
    key,
    max(duration),
    argMax(value, (duration, value))
FROM test
GROUP BY key
ORDER BY key ASC;

┌─key─┬─max(duration)─┬─argMax(value, tuple(duration, value))─┐
│   1 │            42 │                                    70 │
│   2 │             2 │                                     0 │
└─────┴───────────────┴───────────────────────────────────────┘