类别：

半结构化和结构化数据函数 （数组/对象）

ARRAY_MAX

给定一个输入 ARRAY，返回具有最高值的元素，该元素不是 SQL NULL。如果输入 ARRAY 为空或仅包含 SQL NULL 元素，则此函数返回 NULL。

语法

ARRAY_MAX( <array> )

实参

array

输入 ARRAY。

返回

此函数返回一个 VARIANT，其中包含具有最高值的元素，该元素不是 SQL NULL。

如果 array 为 NULL、空或仅包含 SQL NULL 元素，则该函数返回 NULL。

使用说明

  • SQL NULL 不同于半结构化数据中的显式 NULL 值（例如，JSON 数据中的 JSON NULL）。在标识具有最高值的元素时，会考虑显式 NULL 值。

  • 该函数通过比较数组中的元素来确定要返回的元素。该函数支持比较相同数据类型或以下数据类型的元素：

    • NUMBER 和 FLOAT 数据类型的元素。

    • TIMESTAMP_LTZ 和 TIMESTAMP_TZ 数据类型的元素。

    如果数组包含其他数据类型的元素，则将这些元素 转换 为常见的数据类型，如下例所示。

示例

下面的示例返回一个 VARIANT，其中包含 ARRAY 常量 中具有最高值的元素：

SELECT ARRAY_MAX([20, 0, NULL, 10, NULL]);

+------------------------------------+
| ARRAY_MAX([20, 0, NULL, 10, NULL]) |
|------------------------------------|
| 20                                 |
+------------------------------------+

下面的示例展示了 JSON NULL 的处理不同于 SQL NULL。如果 array 包含 JSON NULL，则函数返回 JSON NULL。

SELECT ARRAY_MAX([NULL, PARSE_JSON('null'), NULL]);

+--------------------------------------------------+
| ARRAY_MAX([20, 0, PARSE_JSON('NULL'), 10, NULL]) |
|--------------------------------------------------|
| null                                             |
+--------------------------------------------------+

下面的示例展示了如果输入 ARRAY 为空，则该函数将返回 NULL ：

SELECT ARRAY_MAX([]);

+---------------+
| ARRAY_MAX([]) |
|---------------|
| NULL          |
+---------------+

下面的示例展示了如果输入 ARRAY 仅包含 SQL NULLs，则函数返回 NULL：

SELECT ARRAY_MAX([NULL, NULL, NULL]);

+-------------------------+
| ARRAY_MAX([NULL, NULL]) |
|-------------------------|
| NULL                    |
+-------------------------+

要确定具有不同数据类型元素的数组中的最大值，则将这些元素 转换 为同一数据类型。以下示例将 DATE 元素转换为 TIMESTAMP 元素，以确定数组中的最大值：

SELECT ARRAY_MAX([date1::TIMESTAMP, timestamp1]) AS array_max
  FROM (
      VALUES ('1999-01-01'::DATE, '2023-12-09 22:09:26.000000000'::TIMESTAMP),
             ('2023-12-09'::DATE, '1999-01-01 22:09:26.000000000'::TIMESTAMP)
          AS t(date1, timestamp1)
      );

+---------------------------+
| ARRAY_MAX                 |
|---------------------------|
| "2023-12-09 22:09:26.000" |
| "2023-12-09 00:00:00.000" |
+---------------------------+