RisingLight 源码分析-4

RisingLight 学习：DataType 的实现方法分析

在上一节中，我们了解了 DataType 枚举的定义，它构成了 RisingLight 数据类型系统的基础。本节我们将深入分析 DataType 的实现方法，这些方法为类型系统提供了丰富的功能支持。

方法实现分析

以下是 DataType 中定义的关键方法：

impl DataType {
    pub const fn is_null(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::Null)
    }

    pub const fn is_number(&self) -> bool {
        matches!(
            self,
            Self::Int16 | Self::Int32 | Self::Int64 | Self::Float64 | Self::Decimal(_, _)
        )
    }

    pub const fn is_parametric_decimal(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::Decimal(Some(_), _) | Self::Decimal(_, Some(_)))
    }

    /// Returns the inner types of the struct.
    pub fn as_struct(&self) -> &[DataType] {
        let Self::Struct(types) = self else {
            panic!("not a struct: {self}")
        };
        types
    }

    /// Returns the minimum compatible type of 2 types.
    pub fn union(&self, other: &Self) -> Option<Self> {
        use DataType::*;
        let (a, b) = if self <= other {
            (self, other)
        } else {
            (other, self)
        }; // a <= b
        match (a, b) {
            (Null, _) => Some(b.clone()),
            (Bool, Bool | Int32 | Int64 | Float64 | Decimal(_, _) | String) => Some(b.clone()),
            (Int32, Int32 | Int64 | Float64 | Decimal(_, _) | String) => Some(b.clone()),
            (Int64, Int64 | Float64 | Decimal(_, _) | String) => Some(b.clone()),
            (Float64, Float64 | Decimal(_, _) | String) => Some(b.clone()),
            (Decimal(_, _), Decimal(_, _) | String) => Some(b.clone()),
            (Date, Date | String) => Some(b.clone()),
            (Interval, Interval | String) => Some(b.clone()),
            (String, String | Blob) => Some(b.clone()),
            (Blob, Blob) => Some(b.clone()),
            (Struct(a), Struct(b)) => {
                if a.len() != b.len() {
                    return None;
                }
                let c = (a.iter().zip(b.iter()))
                    .map(|(a, b)| a.union(b))
                    .try_collect()?;
                Some(Struct(c))
            }
            _ => None,
        }
    }
}

方法详解

is_null() - 空值检测

• 功能：判断当前类型是否为 Null 类型
• 实现：使用 matches! 宏进行模式匹配，简洁高效
• 特点：标记为 const fn，可在编译期求值

is_number() - 数值类型检测

• 功能：判断是否为数值类型
• 覆盖类型：Int16、Int32、Int64、Float64 以及任意精度的 Decimal
• 设计考虑：Decimal 无论是否指定精度和范围，都被视为数值类型

is_parametric_decimal() - 参数化 Decimal 检测

• 功能：检测 Decimal 类型是否指定了精度或范围参数
• 参数说明：Decimal(Option<u8>, Option<u8>) 的第一个参数是精度（precision），第二个是范围（scale）
• 使用场景：区分完全通用的 Decimal(None, None) 与具有特定精度/范围的 Decimal

as_struct() - 结构体类型解构

• 功能：安全地获取结构体类型的内部类型列表
• 错误处理：如果类型不是 Struct，则通过 panic! 提供清晰的错误信息
• 返回类型：返回 &[DataType] 切片，避免所有权转移

union() - 类型兼容性合并

• 核心功能：计算两个数据类型的最小兼容类型
• 算法步骤：
  1. 排序保证：利用 DataType 实现的 PartialOrd trait，确保 a <= b，简化模式匹配
  2. 兼容性规则：基于类型系统的隐式转换规则：
     • Null 可转换为任何类型
     • 数值类型存在向上转换链：Bool → Int32 → Int64 → Float64 → Decimal → String
     • 时间/日期类型可转换为 String
     • String 可转换为 Blob
  3. 结构体处理：递归地对齐字段并合并，要求字段数量相同
• 返回值：返回 Option<DataType>，None 表示类型不兼容

设计亮点

1. 常量函数优化：is_null、is_number、is_parametric_decimal 均为 const fn，支持编译期计算
2. 模式匹配的优雅使用：Rust 的 matches! 宏和模式匹配使类型检测代码简洁清晰
3. 错误信息友好：as_struct 在 panic 时包含具体类型信息，便于调试
4. 递归算法设计：union 方法对 Struct 类型采用递归处理，体现了复合类型的统一处理策略
5. 迭代器链式调用：try_collect() 与 zip()、map() 的组合展示了 Rust 迭代器的强大表达能力

总结

DataType 的实现方法展示了 RisingLight 类型系统的核心能力：类型检测、安全访问和类型兼容性计算。这些方法为查询优化、类型推导和运行时检查提供了坚实基础。下一节我们将探讨这些类型在物理存储层面的具体实现。