版本：2.1.1

内置 SQL 函数

FluxMQ 提供了丰富的内置函数库，包含 80+ 个强大的函数，帮助您在规则引擎中进行数据转换、处理和计算。这些函数涵盖了数据类型转换、字符串处理、时间操作、数学计算、加密编码、JSON 处理、数组操作等多个方面。

版本说明

FluxMQ 2.1.0 版本大幅增强了 SQL 函数库，新增了 50+ 个内置函数，使您能够更灵活地处理 MQTT 消息和 IoT 数据。

🔄 数据类型转换函数

基础类型转换

函数名	说明	示例
`str(src)`	将任意类型转换为字符串	`str(123)` → `"123"`
`int8(src)`	转换为 8 位整数（byte）	`int8("127")` → `127`
`int16(src)`	转换为 16 位整数（short）	`int16("32767")` → `32767`
`int32(src)`	转换为 32 位整数（int）	`int32("123456")` → `123456`
`int64(src)`	转换为 64 位整数（long）	`int64("9223372036854775807")` → `9223372036854775807`
`toFloat(src)`	转换为单精度浮点数	`toFloat("3.14")` → `3.14`
`toDouble(src)`	转换为双精度浮点数	`toDouble("3.141592653589793")` → `3.141592653589793`
`toBool(src)`	转换为布尔类型	`toBool("true")` → `true`
`toDecimal(src)`	转换为高精度小数	`toDecimal("123.456789")` → `123.456789`

进制转换

函数名	说明	示例
`hexStr(src)`	转换为十六进制字符串	`hexStr("hello")` → `"68656c6c6f"`
`hexToInt(hex)`	十六进制转整数	`hexToInt("FF")` → `255`
`intToHex(num)`	整数转十六进制	`intToHex(255)` → `"FF"`
`binToInt(bin)`	二进制转整数	`binToInt("1010")` → `10`
`intToBin(num)`	整数转二进制	`intToBin(10)` → `"1010"`
`octToInt(oct)`	八进制转整数	`octToInt("12")` → `10`
`intToOct(num)`	整数转八进制	`intToOct(10)` → `"12"`

📝 字符串处理函数

字符串操作

函数名	说明	示例
`length(str)`	返回字符串长度	`length("hello")` → `5`
`upper(str)`	转换为大写	`upper("hello")` → `"HELLO"`
`lower(str)`	转换为小写	`lower("HELLO")` → `"hello"`
`trim(str)`	去除首尾空格	`trim(" hello ")` → `"hello"`
`ltrim(str)`	去除左侧空格	`ltrim(" hello")` → `"hello"`
`rtrim(str)`	去除右侧空格	`rtrim("hello ")` → `"hello"`
`reverse(str)`	反转字符串	`reverse("hello")` → `"olleh"`
`repeat(str, count)`	重复字符串	`repeat("hi", 3)` → `"hihihi"`

字符串查找和替换

函数名	说明	示例
`find(src, substr)`	从头查找子串	`find("hello world", "world")` → `"world"`
`find(src, substr, "leading")`	从头查找第一个匹配	`find("abcabc", "abc", "leading")` → `"abcabc"`
`find(src, substr, "trailing")`	从尾查找第一个匹配	`find("abcabc", "abc", "trailing")` → `"abc"`
`indexOf(str, substr)`	返回子串位置	`indexOf("hello", "ell")` → `1`
`lastIndexOf(str, substr)`	返回子串最后位置	`lastIndexOf("hello hello", "ello")` → `7`
`replace(str, old, new)`	替换第一个匹配	`replace("hello", "l", "x")` → `"hexlo"`
`replaceAll(str, old, new)`	替换所有匹配	`replaceAll("hello", "l", "x")` → `"hexxo"`
`contains(str, substr)`	检查是否包含子串	`contains("hello", "ell")` → `true`
`startsWith(str, prefix)`	检查是否以指定前缀开始	`startsWith("hello", "he")` → `true`
`endsWith(str, suffix)`	检查是否以指定后缀结束	`endsWith("hello", "lo")` → `true`

字符串分割和截取

函数名	说明	示例
`split(src, delimiter)`	分割字符串	`split("a,b,c", ",")` → `["a", "b", "c"]`
`split(src, delimiter, "leading")`	从头分割一次	`split("a,b,c", ",", "leading")` → `["a", "b,c"]`
`split(src, delimiter, "trailing")`	从尾分割一次	`split("a,b,c", ",", "trailing")` → `["a,b", "c"]`
`substring(str, start)`	从指定位置截取到末尾	`substring("hello", 1)` → `"ello"`
`substring(str, start, end)`	截取指定范围	`substring("hello", 1, 4)` → `"ell"`
`left(str, length)`	从左截取指定长度	`left("hello", 3)` → `"hel"`
`right(str, length)`	从右截取指定长度	`right("hello", 3)` → `"llo"`
`charAt(str, index)`	获取指定位置字符	`charAt("hello", 1)` → `"e"`

字符串格式化

函数名	说明	示例
`concat(str1, str2, ...)`	连接多个字符串	`concat("hello", " ", "world")` → `"hello world"`
`format(template, args...)`	格式化字符串	`format("Hello {0}", "world")` → `"Hello world"`
`padLeft(str, length, char)`	左填充到指定长度	`padLeft("5", 3, "0")` → `"005"`
`padRight(str, length, char)`	右填充到指定长度	`padRight("5", 3, "0")` → `"500"`

⏰ 时间日期函数

时间获取

函数名	说明	示例
`now()`	获取当前时间戳（毫秒）	`now()` → `1690599987495`
`currentDate()`	获取当前日期	`currentDate()` → `"2023-07-29"`
`currentTime()`	获取当前时间	`currentTime()` → `"11:06:27"`
`currentDateTime()`	获取当前日期时间	`currentDateTime()` → `"2023-07-29 11:06:27"`

时间格式化

函数名	说明	示例
`date(timestamp)`	格式化为日期字符串	`date(1690599987495)` → `"2023-07-29"`
`datetime(timestamp)`	格式化为日期时间字符串	`datetime(1690599987495)` → `"2023-07-29 11:06:27"`
`time(timestamp)`	格式化为时间字符串	`time(1690599987495)` → `"11:06:27"`
`formatDate(timestamp, format)`	自定义格式化日期	`formatDate(1690599987495, "yyyy/MM/dd")` → `"2023/07/29"`

时间转换

函数名	说明	示例
`dateToTimestamp(dateStr)`	日期字符串转时间戳	`dateToTimestamp("2023-07-29")` → `1690560000000`
`datetimeToTimestamp(datetimeStr)`	日期时间字符串转时间戳	`datetimeToTimestamp("2023-07-29 11:06:27")` → `1690599987000`
`timeToTimestamp(timeStr)`	时间字符串转时间戳	`timeToTimestamp("11:06:27")` → `39987000`

时间计算

函数名	说明	示例
`addYears(timestamp, years)`	增加年份	`addYears(1690599987495, 1)` → `1722135987495`
`addMonths(timestamp, months)`	增加月份	`addMonths(1690599987495, 3)` → `1698375987495`
`addDays(timestamp, days)`	增加天数	`addDays(1690599987495, 7)` → `1691204787495`
`addHours(timestamp, hours)`	增加小时	`addHours(1690599987495, 2)` → `1690607187495`
`addMinutes(timestamp, minutes)`	增加分钟	`addMinutes(1690599987495, 30)` → `1690601787495`
`addSeconds(timestamp, seconds)`	增加秒数	`addSeconds(1690599987495, 60)` → `1690600047495`

时间提取

函数名	说明	示例
`year(timestamp)`	提取年份	`year(1690599987495)` → `2023`
`month(timestamp)`	提取月份	`month(1690599987495)` → `7`
`day(timestamp)`	提取日期	`day(1690599987495)` → `29`
`hour(timestamp)`	提取小时	`hour(1690599987495)` → `11`
`minute(timestamp)`	提取分钟	`minute(1690599987495)` → `6`
`second(timestamp)`	提取秒数	`second(1690599987495)` → `27`
`weekday(timestamp)`	提取星期几	`weekday(1690599987495)` → `6`
`weekOfYear(timestamp)`	提取年中第几周	`weekOfYear(1690599987495)` → `30`
`dayOfYear(timestamp)`	提取年中第几天	`dayOfYear(1690599987495)` → `210`

🧮 数学计算函数

基础数学函数

函数名	说明	示例
`abs(num)`	绝对值	`abs(-5)` → `5`
`max(a, b, ...)`	最大值	`max(1, 5, 3)` → `5`
`min(a, b, ...)`	最小值	`min(1, 5, 3)` → `1`
`round(num)`	四舍五入	`round(3.6)` → `4`
`round(num, digits)`	指定小数位四舍五入	`round(3.14159, 2)` → `3.14`
`floor(num)`	向下取整	`floor(3.9)` → `3`
`ceil(num)`	向上取整	`ceil(3.1)` → `4`
`truncate(num)`	截断小数部分	`truncate(3.9)` → `3`

高级数学函数

函数名	说明	示例
`sqrt(num)`	平方根	`sqrt(16)` → `4`
`pow(base, exp)`	乘方	`pow(2, 3)` → `8`
`exp(num)`	e的幂	`exp(1)` → `2.718281828459045`
`log(num)`	自然对数	`log(2.718281828459045)` → `1`
`log10(num)`	以10为底的对数	`log10(100)` → `2`
`sin(angle)`	正弦值（弧度）	`sin(1.5708)` → `1`
`cos(angle)`	余弦值（弧度）	`cos(0)` → `1`
`tan(angle)`	正切值（弧度）	`tan(0.7854)` → `1`
`random()`	生成0-1随机数	`random()` → `0.7234567`
`randomInt(min, max)`	生成指定范围随机整数	`randomInt(1, 10)` → `7`

🔐 加密编码函数

哈希函数

函数名	说明	示例
`md5(str)`	MD5 哈希	`md5("hello")` → `"5d41402abc4b2a76b9719d911017c592"`
`sha1(str)`	SHA1 哈希	`sha1("hello")` → `"aaf4c61ddcc5e8a2dabede0f3b482cd9aea9434d"`
`sha256(str)`	SHA256 哈希	`sha256("hello")` → `"2cf24dba4f21d4288..."`
`sha512(str)`	SHA512 哈希	`sha512("hello")` → `"9b71d224bd62f378..."`
`crc32(str)`	CRC32 校验	`crc32("hello")` → `"907060870"`

编码解码

函数名	说明	示例
`base64Encode(str)`	Base64 编码	`base64Encode("hello")` → `"aGVsbG8="`
`base64Decode(str)`	Base64 解码	`base64Decode("aGVsbG8=")` → `"hello"`
`urlEncode(str)`	URL 编码	`urlEncode("hello world")` → `"hello%20world"`
`urlDecode(str)`	URL 解码	`urlDecode("hello%20world")` → `"hello world"`
`htmlEncode(str)`	HTML 编码	`htmlEncode("<div>")` → `"<div>"`
`htmlDecode(str)`	HTML 解码	`htmlDecode("<div>")` → `"<div>"`

📄 JSON 处理函数

JSON 操作

函数名	说明	示例
`json(obj)`	对象转 JSON 字符串	`json({"name": "test"})` → `"{\"name\":\"test\"}"`
`parseJson(str)`	解析 JSON 字符串	`parseJson("{\"name\":\"test\"}")` → `{"name": "test"}`
`jsonPath(json, path)`	提取 JSON 路径值	`jsonPath("{\"user\":{\"name\":\"tom\"}}", "$.user.name")` → `"tom"`
`jsonKeys(json)`	获取 JSON 对象键列表	`jsonKeys("{\"a\":1,\"b\":2}")` → `["a", "b"]`
`jsonValues(json)`	获取 JSON 对象值列表	`jsonValues("{\"a\":1,\"b\":2}")` → `[1, 2]`
`jsonSize(json)`	获取 JSON 对象大小	`jsonSize("{\"a\":1,\"b\":2}")` → `2`

JSON 验证

函数名	说明	示例
`isJson(str)`	检查是否为有效 JSON	`isJson("{\"name\":\"test\"}")` → `true`
`isJsonArray(str)`	检查是否为 JSON 数组	`isJsonArray("[1,2,3]")` → `true`
`isJsonObject(str)`	检查是否为 JSON 对象	`isJsonObject("{\"a\":1}")` → `true`

📋 数组处理函数

数组操作

函数名	说明	示例
`arrayLength(arr)`	获取数组长度	`arrayLength([1,2,3])` → `3`
`first(arr)`	获取第一个元素	`first([1,2,3])` → `1`
`last(arr)`	获取最后一个元素	`last([1,2,3])` → `3`
`nth(arr, index)`	获取指定索引元素	`nth([1,2,3], 1)` → `2`
`contains(arr, value)`	检查数组是否包含值	`contains([1,2,3], 2)` → `true`
`indexOf(arr, value)`	获取值在数组中的索引	`indexOf([1,2,3], 2)` → `1`

数组聚合

函数名	说明	示例
`sum(arr)`	求和	`sum([1,2,3])` → `6`
`avg(arr)`	平均值	`avg([1,2,3])` → `2`
`maxArray(arr)`	数组最大值	`maxArray([1,5,3])` → `5`
`minArray(arr)`	数组最小值	`minArray([1,5,3])` → `1`
`distinct(arr)`	去重	`distinct([1,1,2,3])` → `[1,2,3]`
`sort(arr)`	排序	`sort([3,1,2])` → `[1,2,3]`
`reverse(arr)`	反转	`reverse([1,2,3])` → `[3,2,1]`

🔍 类型检查函数

数据类型判断

函数名	说明	示例
`isNull(value)`	检查是否为 null	`isNull(null)` → `true`
`isNotNull(value)`	检查是否不为 null	`isNotNull("test")` → `true`
`isEmpty(value)`	检查是否为空	`isEmpty("")` → `true`
`isNotEmpty(value)`	检查是否不为空	`isNotEmpty("test")` → `true`
`isNumber(value)`	检查是否为数字	`isNumber("123")` → `true`
`isString(value)`	检查是否为字符串	`isString("test")` → `true`
`isBoolean(value)`	检查是否为布尔值	`isBoolean(true)` → `true`
`isArray(value)`	检查是否为数组	`isArray([1,2,3])` → `true`
`isBytes(value)`	检查是否为字节数组	`isBytes(bytes("test"))` → `true`

🆔 ID 生成函数

唯一标识生成

函数名	说明	示例
`uuid()`	生成 32 位小写 UUID	`uuid()` → `"56ea0797a6ed4d309bf71e0dd6ecd73c"`
`uuidUpper()`	生成 32 位大写 UUID	`uuidUpper()` → `"09D27DE32DBF4AA19FD46339A31E184B"`
`uuidWithHyphen()`	生成带连字符的 UUID	`uuidWithHyphen()` → `"550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"`
`snowflakeId()`	生成雪花算法 ID	`snowflakeId()` → `1425566194560000000`
`nanoid()`	生成 NanoID	`nanoid()` → `"V1StGXR8_Z5jdHi6B-myT"`
`nanoid(size)`	生成指定长度 NanoID	`nanoid(10)` → `"V1StGXR8_Z"`

🛠️ 实用工具函数

数据转换

函数名	说明	示例
`bytes(src)`	转换为字节数组	`bytes("hello")` → `[104, 101, 108, 108, 111]`
`coalesce(val1, val2, ...)`	返回第一个非 null 值	`coalesce(null, "default")` → `"default"`
`ifNull(value, default)`	如果为 null 则返回默认值	`ifNull(null, "default")` → `"default"`
`greatest(val1, val2, ...)`	返回最大值	`greatest(1, 5, 3)` → `5`
`least(val1, val2, ...)`	返回最小值	`least(1, 5, 3)` → `1`

条件函数

函数名	说明	示例
`ifCondition(condition, trueValue, falseValue)`	条件判断	`ifCondition(true, "yes", "no")` → `"yes"`
`decode(value, search1, result1, ..., default)`	多条件匹配	`decode(2, 1, "one", 2, "two", "other")` → `"two"`

📊 函数使用示例

示例 1：MQTT 消息处理

-- 处理温湿度传感器数据
SELECT 
    clientId,
    topic,
    json(msg) as message,
    toDouble(jsonPath(msg, '$.temperature')) as temp,
    toDouble(jsonPath(msg, '$.humidity')) as humidity,
    datetime(timestamp) as receive_time,
    uuid() as record_id
FROM "$EVENT.PUBLISH"
WHERE topic LIKE 'sensor/+/data'

示例 2：数据验证和转换

-- 验证和清理 IoT 设备数据
SELECT 
    *,
    CASE 
        WHEN isNumber(jsonPath(msg, '$.value')) AND 
             toDouble(jsonPath(msg, '$.value')) BETWEEN -40 AND 85 
        THEN 'VALID'
        ELSE 'INVALID'
    END as data_status,
    coalesce(jsonPath(msg, '$.deviceId'), clientId) as device_identifier,
    md5(concat(clientId, topic, str(timestamp))) as message_hash
FROM "$EVENT.PUBLISH"
WHERE isJson(msg)

示例 3：时间序列数据聚合

-- 按小时聚合传感器数据
SELECT 
    hour(timestamp) as hour_of_day,
    avg(toDouble(jsonPath(msg, '$.temperature'))) as avg_temp,
    max(toDouble(jsonPath(msg, '$.temperature'))) as max_temp,
    min(toDouble(jsonPath(msg, '$.temperature'))) as min_temp,
    count(*) as reading_count
FROM "$EVENT.PUBLISH"
WHERE topic = 'sensor/temperature/data'
    AND isJson(msg)
    AND isNumber(jsonPath(msg, '$.temperature'))
GROUP BY hour(timestamp)

示例 4：设备状态监控

-- 设备在线状态检测
SELECT 
    clientId,
    CASE 
        WHEN now() - timestamp < 300000 THEN 'ONLINE'
        WHEN now() - timestamp < 900000 THEN 'WARNING'
        ELSE 'OFFLINE'
    END as device_status,
    formatDate(timestamp, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as last_seen,
    floor((now() - timestamp) / 60000) as minutes_since_last_message
FROM "$EVENT.PUBLISH"
WHERE topic LIKE 'device/+/heartbeat'

示例 5：数据库保存模板

-- 保存处理后的消息到数据库
INSERT INTO iot_messages(
    device_id, 
    topic, 
    message_data, 
    temperature, 
    humidity, 
    created_at,
    message_hash
) VALUES (
    '${coalesce(jsonPath(msg, "$.deviceId"), clientId)}',
    '${topic}',
    '${json(msg)}',
    ${ifNull(jsonPath(msg, "$.temperature"), "NULL")},
    ${ifNull(jsonPath(msg, "$.humidity"), "NULL")},
    '${datetime(timestamp)}',
    '${md5(concat(clientId, topic, str(timestamp)))}'
)

💡 最佳实践

1. 性能优化

在大数据量处理时，避免在 WHERE 子句中使用复杂函数
优先使用类型检查函数验证数据，避免转换异常
合理使用缓存机制，避免重复计算

2. 错误处理

使用 coalesce() 和 ifNull() 处理空值
在类型转换前先使用类型检查函数验证
使用 isJson() 验证 JSON 数据有效性

3. 数据安全

对敏感数据使用哈希函数进行脱敏
使用 UUID 生成唯一标识符
避免在函数中暴露敏感信息

4. 可读性

使用有意义的别名
合理使用格式化函数美化输出
添加注释说明复杂的函数组合

注意事项

所有函数的字符串参数都必须是合法的格式
数值转换函数要求输入在有效范围内
时间戳函数使用毫秒级精度
JSON 路径表达式遵循 JSONPath 语法

通过合理使用这些内置函数，您可以构建强大而灵活的规则引擎，满足各种 IoT 数据处理需求。

🔄 数据类型转换函数​

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📊 函数使用示例​

示例 1：MQTT 消息处理​

示例 2：数据验证和转换​

示例 3：时间序列数据聚合​

示例 4：设备状态监控​

示例 5：数据库保存模板​

💡 最佳实践​

1. 性能优化​

2. 错误处理​

3. 数据安全​

4. 可读性​