PostgreSQL「anyelement」疑似型：列のデータ型として使用できない？代替方法を徹底解説

PostgreSQLの疑似型「anyelement」は、任意の基底データ型を格納できる特殊な型です。関数や演算子の引数・戻り値として宣言することで、型に依存しない柔軟な処理を実現できます。

利点

• 簡潔性
  型チェックを省略することで、コードを簡潔に記述できます。
• 柔軟性
  関数や演算子の引数として、さまざまなデータ型を受け入れることができます。
• 汎用性
  整数、文字列、日付など、あらゆるデータ型を扱うことができます。

例

以下の例は、anyelement型を利用する関数と演算子の例です。

-- 2つの anyelement 型の値を比較する関数
CREATE FUNCTION equal(a anyelement, b anyelement)
RETURNS boolean
AS $$
SELECT a = b;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

-- anyelement 型の値を文字列に変換する演算子
CREATE OPERATOR CAST (
  -- 入力データ型
  anyelement
  -- 出力データ型
  TO text
);

• anyelement 型の値を他の型に変換する場合、暗黙の型変換は行われません。
• 2つの anyelement 型の値を比較する場合、両方の型が一致する必要があります。
• anyelement型は、列のデータ型として直接使用することはできません。

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1 型に依存しない比較を行う関数

以下の関数は、2つの anyelement 型の値を受け取り、型に依存せずに比較を行います。

CREATE FUNCTION equal(a anyelement, b anyelement)
RETURNS boolean
AS $$
SELECT a::text = b::text;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

2 型推論を利用した比較関数

以下の関数は、2つの anyelement 型の値を受け取り、型推論を利用して比較を行います。

CREATE FUNCTION equal(a anyelement, b anyelement)
RETURNS boolean
AS $$
SELECT a = b;
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

演算子

1 anyelement 型の値を文字列に変換する演算子

以下の演算子は、anyelement 型の値を受け取り、文字列に変換します。

CREATE OPERATOR CAST (
  -- 入力データ型
  anyelement
  -- 出力データ型
  TO text
);

2 anyelement 型の値を数値に変換する演算子

以下の演算子は、anyelement 型の値を受け取り、数値に変換します。

CREATE OPERATOR CAST (
  -- 入力データ型
  anyelement
  -- 出力データ型
  TO integer
);

クエリ

1 anyelement 型の値を列に格納するクエリ

以下のクエリは、anyelement 型の値を列に格納します。

SELECT *
FROM information_schema.columns
WHERE data_type = 'anyelement';

2 anyelement 型の値を関数に渡すクエリ

以下のクエリは、anyelement 型の値を関数に渡します。

SELECT equal(1, '1');

3 anyelement 型の値を演算子で操作するクエリ

以下のクエリは、anyelement 型の値を演算子で操作します。

SELECT 1::anyelement + 2::anyelement;

• anyelement 型の値を他の型に変換する場合、暗黙の型変換は行われません。
• 2つの anyelement 型の値を比較する場合、両方の型が一致する必要があります。
• anyelement 型は、列のデータ型として直接使用することはできません。

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代替方法

• RANGE型を使用する
  RANGE型を使用することで、範囲内の値を効率的に扱うことができます。ただし、範囲外の値を扱うことはできません。
• JSON型を使用する
  JSON型を使用することで、構造化されたデータを柔軟に扱うことができます。ただし、パフォーマンスが低下する可能性があり、スキーマの変更に対応しにくくなる可能性があります。
• UNION型を使用する
  UNION型を使用することで、複数の具体的なデータ型を扱うことができます。ただし、型変換が必要になる場合があり、コードが複雑になる可能性があります。
• 具体化されたデータ型を使用する
  具体的なデータ型を使用することで、型検査の厳密性とパフォーマンスを向上させることができます。ただし、すべての潜在的なデータ型を網羅する必要があり、コードが冗長になる可能性があります。

それぞれの方法の詳細と、anyelementとの比較

方法	説明	利点	欠点	anyelementとの比較
具体化されたデータ型	特定のデータ型を使用する	型検査の厳密性とパフォーマンス向上	すべての潜在的なデータ型を網羅する必要があり、コードが冗長になる可能性がある	型検査がより厳密で、パフォーマンスが向上するが、すべてのデータ型を扱う柔軟性がない
UNION型	複数の具体的なデータ型を扱う	複数のデータ型を扱う柔軟性	型変換が必要になる場合があり、コードが複雑になる可能性がある	複数のデータ型を扱う柔軟性があるが、型検査が厳密ではない
JSON型	構造化されたデータを柔軟に扱う	構造化されたデータを柔軟に扱う	パフォーマンスが低下する可能性があり、スキーマの変更に対応しにくくなる可能性がある	構造化されたデータを柔軟に扱うことができるが、型検査が厳密ではない
RANGE型	範囲内の値を効率的に扱う	範囲内の値を効率的に扱う	範囲外の値を扱うことはできない	範囲内の値を効率的に扱うことができるが、範囲外の値を扱う柔軟性がない

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、具体的な要件によって異なります。

• 範囲内の値を効率的に処理する必要があるであれば、RANGE型を使用します。
• 構造化されたデータを扱う必要があるであれば、JSON型を使用します。
• 複数のデータ型を扱う柔軟性が必要であれば、UNION型を使用します。
• 型検査の厳密性とパフォーマンスが重要であれば、具体化されたデータ型を使用します。