DuckDB分析執行個體相容性說明 - ApsaraDB RDS

本文介紹RDS MySQL DuckDB分析執行個體的相容性。

支援的資料類型

類型	MySQL資料類型	相容性說明
數實值型別	`BOOLEAN`	相容
	`TINYINT`、`TINYINT UNSIGNED`	相容
	`SMALLINT`、`SMALLINT UNSIGNED`	相容
	`INT`、`INTEGER`、`INT UNSIGNED`、`INTEGER UNSIGNED`	相容
	`BIGINT`、`BIGINT UNSIGNED`	相容
	`FLOAT`	相容
	`DOUBLE`	相容
	`DECIMAL(m,d)`	`m`是數值的最大精度，當`m<=38`時完全相容，當`m>38`時，會轉換為`DOUBLE`類型進行儲存，此時會存在精度損失。
字元類型	`CHAR`、`VARCHAR`	僅支援UTF8系列的字元集和校對規則。
	`TINYTEXT`、`TEXT`、`MEDIUMTEXT`、`LONGTEXT`	相容
	`JSON`	相容
	`SET`	相容
	`ENUM`	相容
二進位字元類型	`BINARY`、`VARBINARY`	相容
	`BIT`	相容
	`TINYBLOB`、`BLOB`、`MEDIUMBLOB`、`LONGBLOB`	相容
時間類型	`YEAR`	相容
	`TIME`	DuckDB分析執行個體支援範圍為`'00:00:00'~'23:59:59'`，資料格式為`'HH:MM:SS'`。而MySQL支援範圍為`'-838:59:59'~'838:59:59'`。由於兩者在取值範圍上存在差異，若資料不在DuckDB分析執行個體支援範圍內，可能導致查詢結果不一致。
	`DATE`	DuckDB分析執行個體支援範圍為`'0001-01-01'`~`'9999-12-31'`，資料格式為`'YYYY-MM-DD'`。而MySQL支援範圍為`'0000-00-00'`~`'0001-01-01'`。由於兩者在取值範圍上存在差異，若資料不在DuckDB分析執行個體支援範圍內，可能導致查詢結果不一致。
	`DATETIME`	DuckDB分析執行個體支援範圍為`'0001-01-01 00:00:00.000000' UTC`~`'9999-12-31 00:00:00.999999' UTC`，資料格式為`'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.MS'`。而MySQL支援範圍為`'0000-00-00 00:00:00'`~`'0001-01-01 00:00:00'`。由於兩者在取值範圍上存在差異，若資料不在DuckDB分析執行個體支援範圍內，可能導致查詢結果不一致。
	`TIMESTAMP`	相容
空間資料類型	`GEOMETRY`、`POINT`、`LINESTRING`、`POLYGON`、`MULTIPOINT`、`MULTILINESTRING`、`MULTIPOLYGON`、`GEOMETRYCOLLECTION`	不相容

SELECT語句限制

注釋
不支援#注釋。例如：
```
SELECT * FROM t1 #comment;
;
```
字元集轉換
無論目標字元集是否支援，均不支援任何形式的字元集轉換。例如：
```
SELECT convert(id using gbk) FROM t1;
SELECT cast(id AS CHAR CHARACTER SET utf8mb4) FROM t1;
```
JOIN文法
不支援在一條SQL中同時使用顯示JOIN和隱式JOIN。例如：
```
SELECT * FROM t1 JOIN (t2, t3);
```

時間間隔單位（Interval unit）

不支援以下時間間隔單位。

YEAR_MONTH, DAY_HOUR, HOUR_MINUTE, DAY_MINUTE, HOUR_SECOND, DAY_SECOND, SECOND_MICROSECOND, HOUR_MICROSECOND, DAY_MICROSECOND, MINUTE_SECOND, MINUTE_MICROSECOND, SQL_TSI_HOUR

時間間隔運算式（Interval expr unit）
在Interval expr unit運算式中，若expr為非常量運算式，必須加括弧明確運算式的範圍。例如：
```
# 以下SQL不支援
SELECT '2018-12-31 23:59:59' + INTERVAL -1 SECOND; 
# 需要改寫為
SELECT '2018-12-31 23:59:59' + INTERVAL (-1) SECOND; 
```

別名定義

不支援expr 'alias'和expr "alias"的別名用法。例如：

# 不支援
SELECT 1 '1';
SELECT 1 "1";
# 可以改寫為
SELECT 1 AS '1';
SELECT 1 AS "1";
SELECT 1 AS `1`;
SELECT 1 `1`;
# 以上SQL完全等價

如果別名是關鍵字，必須使用AS或反引號。例如：

SELECT id time FROM t1;

# 需要改寫為以下任意一個
SELECT id AS time FROM t1;
SELECT id `time` FROM t1;
SELECT id AS `time` FROM t1;
SELECT id AS 'time' FROM t1;
SELECT id AS "time" FROM t1;

子查詢

不支援等值非標量子查詢。例如：

SELECT * FROM t1 WHERE (id, col1) = (SELECT id, col1 FROM t1);

資料類型轉換
不支援顯式轉換為BINARY(num)、SIGNED或 UNSIGNED 資料類型。例如：
```
SELECT CAST('abc' AS binary(1));
SELECT CAST(1 AS SIGNED);
SELECT CAST(1 AS UNSIGNED);
```
列修飾符
不支援Binary修飾列名。例如：
```
SELECT binary id FROM t1;
```

複雜運算運算式

對於複雜運算運算式，建議通過括弧明確結合律以避免解析錯誤。

# 符號（!=-）在DuckDB分析執行個體中無法正確解析
SELECT 1 !=-1;
# 建議改寫為
SELECT 1 != (-1);

# 符號（--）在DuckDB分析執行個體中無法正確解析
SELECT --1;
# 建議改寫為
SELECT -(-1);

類型轉換問題

為確保執行效率，DuckDB分析執行個體在執行過程中採用強型別約束機制。在查詢執行時，系統會根據上下文自動進行類型轉換，這種轉換稱為隱式類型轉換。對於無法通過隱式方式完成轉換的情境，您需要使用CAST或CONVERT函數顯式指定類型轉換，以確保查詢能夠正確執行。

函數中支援的隱式類型轉換規則

說明

“/”表示不涉及隱式轉換，“✔️”表示支援隱式轉換，“✖️”表示不支援隱式轉換。
常規字串類型代指MySQL中的CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT、JSON、SET和ENUM。
二進位字串類型代指MySQL中的BINARY、VARBINARY、BIT、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。
不支援大範圍整數類型轉換為小範圍整數類型。

轉換至基礎標量類型

源類型		隱式轉換至基礎標量類型
源類型		字串字面量	數值字面量
基礎標量	字串字面量	/	✖️
基礎標量	數值字面量	✖️	/
數值	BOOLEAN	✖️	✖️
	整數類型	✖️	✖️
	FLOAT	✖️	✖️
	DOUBLE	✖️	✖️
	DECIMAL	✖️	✖️
字串	常規字串	✖️	✖️
字串	二進位字串	✖️	✖️
日期與時間	YEAR	✖️	✖️
	DATE	✖️	✖️
	TIME	✖️	✖️
	DATETIME	✖️	✖️
	TIMESTAMP	✖️	✖️

轉換至數實值型別

源類型		隱式轉換至數實值型別
源類型		BOOLEAN	整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
基礎標量	字串字面量	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️
基礎標量	數值字面量	✖️	✔️	✔️	✔️	✔️
數值	BOOLEAN	/	✖️	✖️	✖️	✖️
	整數類型	✖️	/	✔️	✔️	✔️
	FLOAT	✖️	✔️：僅支援轉換為BIGINT	/	✔️	✖️
	DOUBLE	✖️	✔️：僅支援轉換為BIGINT	✖️	/	✖️
	DECIMAL	✖️	✔️	✔️	✔️	/
字串	常規字串	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️
字串	二進位字串	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
日期與時間	YEAR	✖️	✔️	✔️	✔️	✔️
	DATE	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️
	TIME	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️
	DATETIME	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️
	TIMESTAMP	✖️	✖️	✖️	✔️	✖️

轉換至字串類型

源類型		隱式轉換至字串類型
源類型		常規字串	二進位字串
基礎標量	字串字面量	✔️	✖️
基礎標量	數值字面量	✖️	✖️
數值	BOOLEAN	✖️	✖️
	整數類型	✔️	✖️
	FLOAT	✔️	✖️
	DOUBLE	✔️	✖️
	DECIMAL	✔️	✖️
字串	常規字串	/	✖️
字串	二進位字串	✖️	/
日期與時間	YEAR	✔️	✖️
	DATE	✔️	✖️
	TIME	✔️	✖️
	DATETIME	✔️	✖️
	TIMESTAMP	✔️	✖️

轉換至日期與時間類型

源類型		隱式轉換至日期與時間類型
源類型		YEAR	DATE	TIME	DATETIME	TIMESTAMP
基礎標量	字串字面量	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
基礎標量	數值字面量	✔️	✖️	✖️	✖️	✖️
數值	BOOLEAN	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
	整數類型	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
	FLOAT	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
	DOUBLE	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
	DECIMAL	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
字串	常規字串	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
字串	二進位字串	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
日期與時間	YEAR	/	✖️	✖️	✖️	✖️
	DATE	✖️	/	✖️	✔️	✔️
	TIME	✖️	✖️	/	✔️	✔️
	DATETIME	✖️	✖️	✖️	/	✔️
	TIMESTAMP	✖️	✖️	✖️	✔️	/

類型比較中支援的隱式轉換規則

DuckDB分析執行個體在類型轉換和比較規則上具有更高的嚴格性和一致性，但在某些情境下可能與MySQL存在行為差異。具體如下：

字串到日期的隱式轉換：字串隱式轉換為日期時，如果字串格式無法正確解析為有效日期值，SQL查詢將報錯並執行失敗。
整數類型之間的比較規則：不同整數類型之間進行比較時，DuckDB分析執行個體會統一向取值範圍更大的整數類型進行轉換。
多元運算式的類型轉換順序：對於col1 in (col2, col3, col4, ...)、col1 between col2 and col3、coalesce(col1, col2, col3, ...)等多元運算式，會按照順序進行類型轉換。

YEAR類型的相容性差異：在DuckDB分析執行個體中，YEAR類型會被轉換為INTEGER類型進行比較，可能與MySQL存在不相容。例如：

CREATE TABLE t1 (id YEAR PRIMARY KEY);
INSERT INTO t1 VALUES (1980);
SELECT * FROM t1 WHERE id BETWEEN 70 AND 90;

# MySQL查詢結果
+------+
| id   |
+------+
| 1980 |
+------+

# DuckDB分析執行個體查詢結果
Empty set.

布爾類型的字串轉換規則：DuckDB分析執行個體支援將'1'、'0'、'yes'、'no'、'true'、'false'六種字串轉換為BOOLEAN類型，其餘字串轉換會報錯；而MySQL會將'1'轉換為true，其餘字串均轉換為false。因此，如下SQL可能會存在結果不一致問題：
```
CREATE TABLE t1 (id INT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t1 VALUES (1);
SELECT id FROM t1 WHERE 'true';

# MySQL查詢結果
Empty set

# DuckDB分析執行個體查詢結果
+------+
| id   |
+------+
|    1 |
+------+
```

說明

當不同類型的資料進行比較時，系統會按下表規則，將資料“轉換為同一類型”後進行比較；對於不支援（✖️）的類型比較，會直接報錯。
常規字串類型代指MySQL中的CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT、JSON、SET和ENUM。
二進位字串類型代指MySQL中的BINARY、VARBINARY、BIT、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。

與基礎標量類型比較

源類型		與基礎標量類型比較
源類型		字串字面量	數值字面量
基礎標量	字串字面量	字串	數值字面量
基礎標量	數值字面量	數值字面量	較大範圍的數實值型別
數值	BOOLEAN	BOOLEAN	較大範圍的數實值型別
	整數類型	整數類型	較大範圍的數實值型別
	FLOAT	FLOAT	較大範圍的數實值型別
	DOUBLE	DOUBLE	較大範圍的數實值型別
	DECIMAL	DECIMAL	較大範圍的數實值型別
字串	常規字串	常規字串	數值字面量
字串	二進位字串	二進位字串	✖️
日期與時間	YEAR	YEAR	較大範圍的數實值型別
	DATE	DATETIME	✖️
	TIME	TIME	✖️
	DATETIME	DATETIME	✖️
	TIMESTAMP	TIMESTAMP	✖️

與數實值型別比較

源類型		與數實值型別比較
源類型		BOOLEAN	整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
基礎標量	字串字面量	BOOLEAN	整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
基礎標量	數值字面量	較大範圍的數實值型別	較大範圍的數實值型別	較大範圍的數實值型別	較大範圍的數實值型別	較大範圍的數實值型別
數值	BOOLEAN	BOOLEAN	整數類型	FLOAT（不等式比較✖️）	DOUBLE（不等式比較✖️）	DECIMAL（不等式比較✖️）
	整數類型	整數類型	整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
	FLOAT	FLOAT（不等式比較✖️）	FLOAT	FLOAT	DOUBLE	FLOAT
	DOUBLE	DOUBLE（不等式比較✖️）	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE
	DECIMAL	DECIMAL（不等式比較✖️）	DECIMAL	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
字串	常規字串	BOOLEAN	整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
字串	二進位字串	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
日期與時間	YEAR	INTEGER	較大範圍的整數類型	FLOAT	DOUBLE	DECIMAL
	DATE	✖️	✖️	✖️	DOUBLE	✖️
	TIME	✖️	✖️	✖️	DOUBLE	✖️
	DATETIME	✖️	✖️	✖️	DOUBLE	✖️
	TIMESTAMP	✖️	✖️	✖️	DOUBLE	✖️

與字串類型比較

源類型		與字串類型比較
源類型		常規字串	二進位字串
基礎標量	字串字面量	常規字串	二進位字串
基礎標量	數值字面量	數值字面量	✖️
數值	BOOLEAN	BOOLEAN	✖️
	整數類型	整數類型	✖️
	FLOAT	FLOAT	✖️
	DOUBLE	DOUBLE	✖️
	DECIMAL	DECIMAL	✖️
字串	常規字串	常規字串	二進位字串
字串	二進位字串	二進位字串	二進位字串
日期與時間	YEAR	INTEGER	✖️
	DATE	DATE	✖️
	TIME	TIME	✖️
	DATETIME	DATETIME	✖️
	TIMESTAMP	TIMESTAMP	✖️

與日期與時間類型比較

源類型		與日期與時間類型比較
源類型		YEAR	DATE	TIME	DATETIME	TIMESTAMP
基礎標量	字串字面量	YEAR	DATETIME	TIME	DATETIME	TIMESTAMP
基礎標量	數值字面量	較大範圍的數實值型別	✖️	✖️	✖️	✖️
數值	BOOLEAN	INTEGER	✖️	✖️	✖️	✖️
	整數類型	較大範圍的整數類型	✖️	✖️	✖️	✖️
	FLOAT	FLOAT	✖️	✖️	✖️	✖️
	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE	DOUBLE
	DECIMAL	DECIMAL	✖️	✖️	✖️	✖️
字串	常規字串	INTEGER	DATE	TIME	DATETIME	TIMESTAMP
字串	二進位字串	✖️	✖️	✖️	✖️	✖️
日期與時間	YEAR	INTEGER	✖️	✖️	✖️	✖️
	DATE	✖️	DATE	✖️	DATETIME	TIMESTAMP
	TIME	✖️	✖️	TIME	✖️	✖️
	DATETIME	✖️	DATETIME	✖️	DATETIME	DATETIME
	TIMESTAMP	✖️	TIMESTAMP	✖️	DATETIME	TIMESTAMP

可能出現的查詢結果不一致問題

數值運算

浮點數的大小比較存在不相容。例如：

CREATE TABLE t1 (id FLOAT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t1 VALUES (1.22), (1.23), (1.24);
SELECT * FROM t1 WHERE t1.id > 1.23;

# MySQL查詢結果
+------+
| id   |
+------+
| 1.23 |
| 1.24 |
+------+

# DuckDB分析執行個體查詢結果
+------+
| id   |
+------+
| 1.24 |
+------+

浮點數的複雜複合運算結果因為浮點誤差會存在不一致。

當整數、DECIMAL類型之間做運算時，結果不能超過該類型的取值範圍，否則可能出現結果溢出導致的執行失敗。

CREATE TABLE t1 (id TINYINT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t1 VALUES (100);
SELECT id * 2 FROM t1;

# MySQL查詢結果
+--------+
| id * 2 |
+--------+
|    200 |
+--------+

# DuckDB分析執行個體查詢結果
ERROR 7577 (HY000): [DuckDB] Out of Range Error: Overflow in multiplication of INT8 (100 * 2)!.

校對規則導致的結果不一致問題

utf8mb4_0900_xx系列的校對規則在部分符號字元比較存在不相容。例如：

CREATE TABLE t1 ( id varchar(20) COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci PRIMARY KEY );
INSERT INTO t1 VALUES ('!'), ('_');
SELECT * FROM t1 ORDER BY id;

# MySQL查詢結果
+----+
| id |
+----+
| _  |
| !  |
+----+

# DuckDB分析執行個體查詢結果
+----+
| id |
+----+
| !  |
| _  |
+----+

IN的向量子查詢對於NULL值的處理

在DuckDB分析執行個體中，IN的向量子查詢對於NULL值的處理存在不相容問題。例如：

CREATE TABLE t1 (id INT PRIMARY KEY, col1 INT);
INSERT INTO t1 VALUES (1, 1), (2, 2);
CREATE TABLE t2 (id INT PRIMARY KEY, col1 INT);
INSERT INTO t2 VALUES (1, NULL);

select (id, col1) in (select id, col1 from t2) from t1;

# MySQL查詢結果
+-----------------------------------------+
| (id, col1) in (select id, col1 from t2) |
+-----------------------------------------+
|                                    NULL |
|                                       0 |
+-----------------------------------------+

# DuckDB分析執行個體查詢結果
+-----------------------------------------+
| (id, col1) in (select id, col1 from t2) |
+-----------------------------------------+
|                                    NULL |
|                                    NULL |
+-----------------------------------------+

對於資料(2, 2)，IN後不存在向量首碼的匹配項，MySQL返回0，DuckDB分析執行個體返回NULL。

函數限制

彙總函式

函數名	是否支援	使用限制
`AVG`	是	無限制
`BIT_AND`	是	不支援字串類型、DECIMAL類型、日期類型。
`BIT_OR`	是	不支援字串類型、DECIMAL類型、日期類型。
`BIT_XOR`	是	不支援字串類型、DECIMAL類型、日期類型。
`COUNT`	是	無限制
`COUNT(DISTINCT)`	是	無限制
`GROUP_CONCAT`	是	不支援多列`GROUP_CONCAT`，不支援`SEPARATOR`。
`JSON_ARRAYAGG`	否	不涉及
`JSON_OBJECTAGG`	否	不涉及
`MAX`	是	無限制
`MIN`	是	無限制
`STD`	是	無限制
`STDDEV`	是	無限制
`STDDEV_POP`	是	無限制
`STDDEV_SAMP`	是	無限制
`SUM`	是	無限制
`VAR_POP`	是	無限制
`VAR_SAMP`	是	無限制
`VARIANCE`	是	無限制

數值函數

數值函數不支援BOOLEAN類型。

函數名	是否支援	使用限制
`%`	是	無限制
`MOD`	是	無限制
`*`	是	無限制
`+`	是	無限制
`-`	是	無限制
`/`	是	無限制
`ABS()`	是	無限制
`ACOS()`	是	無限制
`ASIN()`	是	無限制
`ATAN()`	是	不支援`ATAN(y, x)`。
`ATAN2()`	否	不涉及
`CEIL()`	是	無限制
`CEILING()`	是	無限制
`CONV()`	否	不涉及
`COS()`	是	無限制
`COT()`	是	無限制
`CRC32()`	否	不涉及
`DEGREES()`	是	無限制
`DIV`	是	無限制
`EXP()`	是	無限制
`FLOOR()`	是	無限制
`LN()`	是	無限制
`LOG()`	是	無限制
`LOG10()`	是	無限制
`LOG2()`	是	無限制
`MOD()`	是	無限制
`PI()`	是	無限制
`POW()`	是	無限制
`POWER()`	是	無限制
`RADIANS()`	是	無限制
`RAND()`	是	無限制
`ROUND()`	是	無限制
`SIGN()`	是	無限制
`SIN()`	是	無限制
`SQRT()`	是	無限制
`TAN()`	是	無限制
`TRUNCATE()`	否	不涉及

字串函數

DuckDB分析執行個體嚴格區分二進位字串（BLOB、VARBINARY等）和字串（VARCHAR、TEXT、JSON等），因此以下字串函數只能以字串為輸入，不能以二進位字串為輸入。對於部分能以二進位字串為輸入的函數，下文將給出特別說明。

函數名	是否支援	使用限制
`ASCII()`	是	無限制
`BIN()`	是	MySQL中`BIN('')`返回NULL，DuckDB分析執行個體返回`'0'`。
`BIT_LENGTH()`	是	無限制
`CHAR()`	否	不涉及
`CHAR_LENGTH()`	是	無限制
`CHARACTER_LENGTH()`	是	無限制
`CONCAT()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`CONCAT_WS()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`ELT()`	否	不涉及
`EXPORT_SET()`	否	不涉及
`FIELD()`	否	不涉及
`FIND_IN_SET()`	是	該函數的第一個參數需要是字元類型，非字元類型可能會產生與MySQL不一致的結果。
`FORMAT()`	否	不涉及
`FROM_BASE64()`	是	該函數使用Base64解碼規則，解碼失敗時會報錯。
`HEX()`	是	無限制
`INSERT()`	是	無限制
`INSTR()`	是	無限制
`LCASE()`	是	無限制
`LEFT()`	是	無限制
`LENGTH()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`LIKE`	是	LIKE不受校對規則的影響。
`LOAD_FILE()`	否	不涉及
`LOCATE()`	是	無限制
`LOWER()`	是	無限制
`LPAD()`	是	無限制
`LTRIM()`	是	無限制
`MAKE_SET()`	否	不涉及
`MATCH()`	否	不涉及
`MID()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`NOT LIKE`	是	`NOT LIKE`函數不受校對規則的影響。
`NOT REGEXP`	否	不涉及
`OCT()`	是	MySQL中`OCT('')`返回NULL，DuckDB分析執行個體返回`'0'`。
`OCTET_LENGTH()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`ORD()`	是	無限制
`POSITION()`	是	無限制
`QUOTE()`	否	不涉及
`REGEXP`	否	不涉及
`REGEXP_INSTR()`	否	不涉及
`REGEXP_LIKE()`	否	不涉及
`REGEXP_REPLACE()`	否	不涉及
`REGEXP_SUBSTR()`	否	不涉及
`REPEAT()`	是：可以以二進位字串為輸入。	無限制
`REPLACE()`	是	無限制
`REVERSE()`	是	無限制
`RIGHT()`	是	無限制
`RLIKE`	否	不涉及
`RPAD()`	是	無限制
`RTRIM()`	是	無限制
`SOUNDEX()`	否	不涉及
`SOUNDEX LIKE`	否	不涉及
`SPACE()`	是	無限制
`STRCMP()`	是	無限制
`SUBSTR()`	是	不支援`SUBSTR(str FROM pos)`和`SUBSTR(str FROM pos FOR len)`用法。
`SUBSTRING()`	是	不支援`SUBSTRING(str FROM pos)`和`SUBSTRING(str FROM pos FOR len)`用法。
`SUBSTRING_INDEX()`	是	無限制
`TO_BASE64()`	是：可以以二進位字串為輸入。	該函數傳回值為二進位字串類型。
`TRIM()`	是	無限制
`UCASE()`	是	無限制
`UNHEX()`	是	該函數傳回值為二進位字串類型。該函數遇到非HEX digit會報錯。
`UPPER()`	是	無限制
`WEIGHT_STRING()`	否	不涉及

日期函數

DuckDB分析執行個體中日期函數暫不接受字串作為輸入，需要先進行顯式類型轉換。例如：

對於表中字串類型列：

SELECT ADDDATE(CAST(varchar_test as TIME), INTERVAL 1 DAY) FROM t1;
SELECT ADDDATE(CAST(varchar_test as DATE), INTERVAL 1 DAY) FROM t1;
SELECT ADDDATE(CAST(varchar_test as DATETIME), INTERVAL 1 DAY) FROM t1;

對於字串字面值常量：

SELECT ADDDATE(TIME '12:00:00', INTERVAL 1 DAY) FROM t1;
SELECT ADDDATE(DATE '2020-01-01', INTERVAL 1 DAY) FROM t1;
SELECT ADDDATE(TIMESTAMP '2020-01-01 12:00:00', INTERVAL 1 DAY) FROM t1;

函數名	是否支援	使用限制
`ADDDATE()`	是	當ADDDATE函數的第一個參數是TIME類型時，例如`ADDDATE(TIME '12:00:00', INTERVAL 1 HOUR)`，ADDDATE函數會預設將TIME轉換為TIMESTAMP進行運算。如果需要避免TIME向TIMESTAMP做隱式轉換可以使用`DATE_ADD`函數。
`ADDTIME()`	是	如果傳回值超出DuckDB分析執行個體的時間類型資料的取值範圍，會產生結果不一致的問題。
`CONVERT_TZ()`	是	無限制
`CURRENT_DATE()，CURRENT_DATE`	是	無限制
`CURRENT_TIME()，CURRENT_TIME`	是	無限制
`CURRENT_TIMESTAMP()，CURRENT_TIMESTAMP`	是	無限制
`CURTIME()`	是	無限制
`DATE()`	是	無限制
`DATE_ADD()`	是	當DATE_ADD函數的第一個參數是TIME類型時，例如`DATE_ADD(TIME '12:00:00', INTERVAL 1 HOUR)`，`DATE_ADD`函數不會進行TIME到TIMESTAMP的隱式類型轉換。
`DATE_FORMAT()`	是	不支援`%X`、`%V`、`%u`。
`DATE_SUB()`	是	同`DATE_ADD()`。
`DATEDIFF()`	是	無限制
`DAY()`	是	無限制
`DAYNAME()`	是	無限制
`DAYOFMONTH()`	是	無限制
`DAYOFWEEK()`	是	無限制
`DAYOFYEAR()`	是	無限制
`EXTRACT()`	是	無限制
`FROM_DAYS()`	是	無限制
`FROM_UNIXTIME()`	是	無限制
`GET_FORMAT()`	否	不涉及
`HOUR()`	是	無限制
`LAST_DAY`	是	無限制
`LOCALTIME()，LOCALTIME`	是	無限制
`LOCALTIMESTAMP，LOCALTIMESTAMP()`	是	無限制
`MAKEDATE()`	是	無限制
`MAKETIME()`	是	無限制
`MICROSECOND()`	是	無限制
`MINUTE()`	是	無限制
`MONTH()`	是	無限制
`MONTHNAME()`	是	無限制
`NOW()`	是	無限制
`PERIOD_ADD()`	是	年份超過9999暫不支援。
`PERIOD_DIFF()`	是	年份超過9999暫不支援。
`QUARTER()`	是	無限制
`SEC_TO_TIME()`	是	如果傳回值超出DuckDB分析執行個體的時間類型資料的取值範圍，會產生結果不一致的問題。
`SECOND()`	是	無限制
`STR_TO_DATE()`	是	不支援`%X`、`%V`、`%u`。如果存在`format specifier`沒有被正確匹配，則返回NULL。
`SUBDATE()`	是	同`ADDDATE()`。
`SUBTIME()`	是	如果傳回值超出DuckDB分析執行個體的時間類型資料的取值範圍，會產生結果不一致的問題。
`SYSDATE()`	是	無限制
`TIME()`	否	不涉及
`TIME_FORMAT()`	是	無限制
`TIME_TO_SEC()`	是	不支援DAY TIME格式的輸入，例如：`select time_to_sec('1 12:00:00');`。
`TIMEDIFF()`	否	不涉及
`TIMESTAMP()`	否	不涉及
`TIMESTAMPADD()`	是	無限制
`TIMESTAMPDIFF()`	是	無限制
`TO_DAYS()`	是	無限制
`TO_SECONDS()`	是	無限制
`UNIX_TIMESTAMP()`	是	無限制
`UTC_DATE()`	是	無限制
`UTC_TIME()`	是	無限制
`UTC_TIMESTAMP()`	是	無限制
`WEEK()`	是	無限制
`WEEKDAY()`	是	無限制
`WEEKOFYEAR()`	是	無限制
`YEAR()`	是	無限制
`YEARWEEK()`	是	無限制

JSON函數

函數名	是否支援	使用限制
`JSON_ARRAY()`	是	無限制
`JSON_ARRAY_APPEND()`	否	不涉及
`JSON_ARRAY_INSERT()`	否	不涉及
`JSON_CONTAINS()`	否	不涉及
`JSON_CONTAINS_PATH()`	否	不涉及
`JSON_DEPTH()`	是	無限制
`JSON_EXTRACT()`	是	無限制
`JSON_INSERT()`	否	不涉及
`JSON_KEYS()`	是	無限制
`JSON_LENGTH()`	是	無限制
`JSON_MERGE()`	否	不涉及
`JSON_MERGE_PATCH()`	是	僅支援兩個JSON進行合并，合并後JSON的欄位順序可能與MySQL中不同。
`JSON_MERGE_PRESERVE()`	否	不涉及
`JSON_OBJECT()`	是	無限制
`JSON_OVERLAPS()`	是	無限制
`JSON_PRETTY()`	是	無限制
`JSON_QUOTE()`	是	無限制
`JSON_REMOVE()`	否	不涉及
`JSON_REPLACE()`	否	不涉及
`JSON_SCHEMA_VALID()`	否	不涉及
`JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT()`	否	不涉及
`JSON_SEARCH()`	否	不涉及
`JSON_SET()`	否	不涉及
`JSON_STORAGE_FREE()`	否	不涉及
`JSON_STORAGE_SIZE()`	否	不涉及
`JSON_TABLE()`	否	不涉及
`JSON_TYPE()`	否	不涉及
`JSON_UNQUOTE()`	否	不涉及
`JSON_VALID()`	是	無限制
`JSON_VALUE()`	否	不涉及
`MEMBER OF()`	否	不涉及

視窗函數

函數名	是否支援	使用限制
`CUME_DIST()`	是	無限制
`DENSE_RANK()`	是	無限制
`FIRST_VALUE()`	是	無限制
`LAG()`	是	無限制
`LAST_VALUE()`	是	無限制
`LEAD()`	是	無限制
`NTH_VALUE()`	是	無限制
`NTILE()`	是	無限制
`PERCENT_RANK()`	是	無限制
`RANK()`	是	無限制
`ROW_NUMBER()`	是	無限制

其他限制

DuckDB分析執行個體不支援視圖查詢（View）。