CREATE EMBEDDED FUNCTION

Introduced or updated: v1.2.339

使用编程语言（Python、JavaScript、WASM）创建嵌入式 UDF。为保持一致性，其语法与 SQL 函数统一使用 $$ 语法。

语法

CREATE [ OR REPLACE ] FUNCTION [ IF NOT EXISTS ] <function_name> 
    ( [<parameter_list>] ) 
    RETURNS <return_type>
    LANGUAGE <language>
    [IMPORTS = ('<import_path>', ...)]
    [PACKAGES = ('<package_path>', ...)]
    HANDLER = '<handler_name>'
    AS $$ <function_code> $$
    [ DESC='<description>' ]

其中：

• <parameter_list>：以逗号分隔的参数及其类型列表（例如 x INT, name VARCHAR）
• <return_type>：函数返回值的数据类型
• <language>：编程语言（python、javascript、wasm）
• <import_path>：要导入的 Stage 文件（例如 @s_udf/your_file.zip）
• <package_path>：从 PyPI 安装的包（仅 Python）
• <handler_name>：代码中要调用的函数名称
• <function_code>：指定语言的实现代码

支持的语言

语言	描述	需要企业版	包支持
python	Python 3 及标准库	是	通过 PACKAGES 支持 PyPI 包
javascript	现代 JavaScript（ES6+）	否	否
wasm	WebAssembly（Rust 编译）	否	否

数据类型映射

Python

Databend 类型	Python 类型
NULL	None
BOOLEAN	bool
INT	int
FLOAT/DOUBLE	float
DECIMAL	decimal.Decimal
VARCHAR	str
BINARY	bytes
LIST	list
MAP	dict
STRUCT	object
JSON	dict/list

JavaScript

Databend 类型	JavaScript 类型
NULL	null
BOOLEAN	Boolean
INT	Number
FLOAT/DOUBLE	Number
DECIMAL	BigDecimal
VARCHAR	String
BINARY	Uint8Array
DATE/TIMESTAMP	Date
ARRAY	Array
MAP	Object
STRUCT	Object
JSON	Object/Array

访问控制要求

权限	对象类型	描述
SUPER	Global, Table	操作 UDF

要创建嵌入式函数，执行操作的用户或 current_role 必须拥有 SUPER privilege。

示例

Python 函数

-- 简单的 Python 函数
CREATE FUNCTION calculate_age_py(VARCHAR)
RETURNS INT
LANGUAGE python HANDLER = 'calculate_age'
AS $$
from datetime import datetime

def calculate_age(birth_date_str):
    birth_date = datetime.strptime(birth_date_str, '%Y-%m-%d')
    today = datetime.now()
    age = today.year - birth_date.year
    if (today.month, today.day) < (birth_date.month, birth_date.day):
        age -= 1
    return age
$$;

-- 使用函数
SELECT calculate_age_py('1990-05-15') AS age;

JavaScript 函数

-- 用于计算年龄的 JavaScript 函数
CREATE FUNCTION calculate_age_js(VARCHAR)
RETURNS INT
LANGUAGE javascript HANDLER = 'calculateAge'
AS $$
export function calculateAge(birthDateStr) {
    const birthDate = new Date(birthDateStr);
    const today = new Date();
    
    let age = today.getFullYear() - birthDate.getFullYear();
    const monthDiff = today.getMonth() - birthDate.getMonth();
    
    if (monthDiff < 0 || (monthDiff === 0 && today.getDate() < birthDate.getDate())) {
        age--;
    }
    
    return age;
}
$$;

-- 使用函数
SELECT calculate_age_js('1990-05-15') AS age;

带包的 Python 函数

CREATE FUNCTION ml_model_score()
RETURNS FLOAT
LANGUAGE python IMPORTS = ('@s1/model.zip') PACKAGES = ('scikit-learn') HANDLER = 'model_score'
AS $$
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

def model_score():
    X, y = load_iris(return_X_y=True)
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
    
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)
    return model.score(X_test, y_test)
$$;

-- 使用函数
SELECT ml_model_score() AS accuracy;

WASM 函数

首先，创建 Rust 项目并编译为 WASM：

# Cargo.toml
[package]
name = "arrow-udf-example"
version = "0.1.0"

[lib]
crate-type = ["cdylib"]

[dependencies]
arrow-udf = "0.8"

// src/lib.rs
use arrow_udf::function;

#[function("fib(int) -> int")]
fn fib(n: i32) -> i32 {
    let (mut a, mut b) = (0, 1);
    for _ in 0..n {
        let c = a + b;
        a = b;
        b = c;
    }
    a
}

构建并部署：

cargo build --release --target wasm32-wasip1
# 上传到 Stage
CREATE STAGE s_udf;
PUT fs:///target/wasm32-wasip1/release/arrow_udf_example.wasm @s_udf/;

-- 创建 WASM 函数
CREATE FUNCTION fib_wasm(INT)
RETURNS INT
LANGUAGE wasm HANDLER = 'fib'
AS $$@s_udf/arrow_udf_example.wasm$$;

-- 使用函数
SELECT fib_wasm(10) AS fibonacci_result;