SQL 改进：发现 3.17.0 版本中的创新计算和模式支持

计算列：赋予数据计算灵活性

计算列是 SQL 3.17.0 版本中的新功能，它允许用户创建基于现有列的计算列，这些计算列的值在查询时自动计算。这简化了复杂查询，并消除了手动计算和维护衍生列的需要。

例如，假设我们有一个包含产品销售数据的表，其中包含 price 和 quantity 列。我们可以创建一个计算列 total_sales，该列的值为 price 和 quantity 列的乘积。这允许我们轻松计算每个产品的总销售额，而无需在查询中显式执行此计算。

CREATE TABLE sales (
  product_id INT PRIMARY KEY,
  price DECIMAL(10, 2),
  quantity INT
);

INSERT INTO sales (product_id, price, quantity) VALUES
  (1, 10.00, 5),
  (2, 15.00, 3),
  (3, 20.00, 2);

ALTER TABLE sales
ADD COLUMN total_sales DECIMAL(10, 2) AS (price * quantity);

SELECT product_id, price, quantity, total_sales
FROM sales;

结果：

+------------+-------+----------+------------+
| product_id | price | quantity | total_sales |
+------------+-------+----------+------------+
| 1          | 10.00 | 5        | 50.00       |
| 2          | 15.00 | 3        | 45.00       |
| 3          | 20.00 | 2        | 40.00       |
+------------+-------+----------+------------+

审计列：轻松追踪数据修改

审计列是 SQL 3.17.0 版本中的另一个新功能，它允许用户跟踪对表中数据的修改。审计列自动记录数据的创建、更新和删除操作，从而简化了数据审计和合规性管理。

例如，假设我们有一个包含客户信息的表，其中包含 name、email 和 phone_number 列。我们可以创建一个审计列 last_modified，该列的值为每次修改客户信息时的时间戳。这允许我们轻松追踪客户信息的修改历史，并确定谁对这些修改负责。

CREATE TABLE customers (
  customer_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  email VARCHAR(255),
  phone_number VARCHAR(255),
  last_modified TIMESTAMP
);

INSERT INTO customers (customer_id, name, email, phone_number) VALUES
  (1, 'John Doe', 'john.doe@example.com', '123-456-7890'),
  (2, 'Jane Smith', 'jane.smith@example.com', '234-567-8901'),
  (3, 'Michael Jones', 'michael.jones@example.com', '345-678-9012');

ALTER TABLE customers
ADD COLUMN last_modified TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

UPDATE customers
SET name = 'John Smith'
WHERE customer_id = 1;

SELECT customer_id, name, email, phone_number, last_modified
FROM customers;

结果：

+------------+----------+---------------------+----------------+---------------------+
| customer_id | name      | email                | phone_number   | last_modified      |
+------------+----------+---------------------+----------------+---------------------+
| 1          | John Smith | john.smith@example.com | 123-456-7890    | 2023-03-08 15:30:00 |
| 2          | Jane Smith | jane.smith@example.com | 234-567-8901    | 2023-03-08 15:30:00 |
| 3          | Michael Jones | michael.jones@example.com | 345-678-9012    | 2023-03-08 15:30:00 |
+------------+----------+---------------------+----------------+---------------------+

模式匹配：提升 SQL 的表达力

模式匹配是 SQL 3.17.0 版本中的一项重大改进，它允许用户将输入值与预定义模式进行匹配，并基于匹配结果执行不同的操作。这使得 SQL 更加灵活和富有表达力，并简化了复杂查询的编写。

例如，假设我们有一个包含员工信息的表，其中包含 name、salary 和 department 列。我们可以使用模式匹配来查找年薪超过 50,000 美元的员工，并将他们的部门名称提取出来。

SELECT name, salary, department
FROM employees
WHERE salary > 50000
AND department IN ('Sales', 'Marketing', 'Engineering');

结果：

+--------+--------+-----------+
| name    | salary | department |
+--------+--------+-----------+
| John Doe | 60000 | Sales      |
| Jane Smith | 55000 | Marketing  |
| Michael Jones | 70000 | Engineering |
+--------+--------+-----------+

反应式事务：简化分布式事务处理

反应式事务是 SQL 3.17.0 版本中的另一项重大改进，它允许用户以反应式编程的方式处理分布式事务。这使得分布式事务处理更加简单和高效，并提高了系统的可扩展性和可靠性。

例如，假设我们有一个分布式系统，其中包含多个数据库。我们可以使用反应式事务来确保跨多个数据库的事务一致性，并简化分布式事务的管理。

// 使用 Kotlin Coroutine 实现反应式事务
suspend fun transferMoney(fromAccountId: Int, toAccountId: Int, amount: Int) {
  val fromAccount = accountsRepository.findById(fromAccountId)
  val toAccount = accountsRepository.findById(toAccountId)

  val transaction = transactionManager.reactiveTransaction {
    fromAccount.balance -= amount
    toAccount.balance += amount
  }

  return transaction.await()
}

Kotlin 协程支持：提升开发人员效率

Kotlin 协程是 SQL 3.17.0 版本中的一项新特性，它允许开发人员在编写 SQL 查询时使用协程。这使得 SQL 查询更加容易编写和维护，并提高了开发人员的生产力。

例如，假设我们有一个包含大量数据的表，我们需要对其进行复杂的查询。我们可以使用 Kotlin 协程来并行执行查询，从而提高查询速度。

// 使用 Kotlin Coroutine 并行执行查询
suspend fun fetchAllData() = coroutineScope {
  val users = async { usersRepository.findAll() }
  val orders = async { ordersRepository.findAll() }

  val result = Pair(users.await(), orders.await())
  return@coroutineScope result
}