SQL — язык со строгой типизацией. То есть каждый элемент данных в нём имеет некоторый тип, определяющий его поведение и допустимое использование. Postgres Pro наделён расширяемой системой типов, более универсальной и гибкой по сравнению с другими реализациями SQL. При этом преобразования типов в Postgres Pro в основном подчиняются определённым общим правилам, для их понимания не нужен эвристический анализ. Благодаря этому в выражениях со смешанными типами можно использовать даже типы, определённые пользователями.

Анализатор выражений Postgres Pro разделяет их лексические элементы на пять основных категорий: целые числа, другие числовые значения, текстовые строки, идентификаторы и ключевые слова. Константы большинства не числовых типов сначала классифицируются как строки. В определении языка SQL допускается указывать имена типов в строках и это можно использовать в Postgres Pro, чтобы направить анализатор по верному пути. Например, запрос:

SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value";

 label  | value
--------+-------
 Origin | (0,0)
(1 row)

содержит две строковых константы, типа text и типа point. Если для такой константы не указан тип, для неё первоначально предполагается тип unknown, который затем может быть уточнён, как описано ниже.

В SQL есть четыре фундаментальных фактора, определяющих правила преобразования типов для анализатора выражений Postgres Pro:

Информация о существующих преобразованиях или приведениях типов, для каких типов они определены и как их выполнять, хранится в системных каталогах. Пользователь также может добавить дополнительные преобразования с помощью команды CREATE CAST. (Обычно это делается, когда определяются новые типы данных. Набор приведений для встроенных типов достаточно хорошо проработан, так что его лучше не менять.)

Дополнительная логика анализа помогает выбрать оптимальное приведение в группах типов, допускающих неявные преобразования. Для этого типы данных разделяются на несколько базовых категорий, которые включают: boolean, numeric, string, bitstring, datetime, timespan, geometric, network и пользовательские типы. (Полный список категорий приведён в Таблице 51.67; хотя его тоже можно расширить, определив свои категории.) В каждой категории могут быть выбраны один или несколько предпочитаемых типов, которые будут считаться наиболее подходящими при рассмотрении нескольких вариантов. Аккуратно выбирая предпочитаемые типы и допустимые неявные преобразования, можно добиться того, что выражения с неоднозначностями (в которых возможны разные решения задачи преобразования) будут разрешаться наилучшим образом.

Все правила преобразования типов разработаны с учётом следующих принципов:

SQL is a strongly typed language. That is, every data item has an associated data type which determines its behavior and allowed usage. Postgres Pro has an extensible type system that is more general and flexible than other SQL implementations. Hence, most type conversion behavior in Postgres Pro is governed by general rules rather than by ad hoc heuristics. This allows the use of mixed-type expressions even with user-defined types.

The Postgres Pro scanner/parser divides lexical elements into five fundamental categories: integers, non-integer numbers, strings, identifiers, and key words. Constants of most non-numeric types are first classified as strings. The SQL language definition allows specifying type names with strings, and this mechanism can be used in Postgres Pro to start the parser down the correct path. For example, the query:

SELECT text 'Origin' AS "label", point '(0,0)' AS "value";

 label  | value
--------+-------
 Origin | (0,0)
(1 row)

has two literal constants, of type text and point. If a type is not specified for a string literal, then the placeholder type unknown is assigned initially, to be resolved in later stages as described below.

There are four fundamental SQL constructs requiring distinct type conversion rules in the Postgres Pro parser:

The system catalogs store information about which conversions, or casts, exist between which data types, and how to perform those conversions. Additional casts can be added by the user with the CREATE CAST command. (This is usually done in conjunction with defining new data types. The set of casts between built-in types has been carefully crafted and is best not altered.)

An additional heuristic provided by the parser allows improved determination of the proper casting behavior among groups of types that have implicit casts. Data types are divided into several basic type categories, including boolean, numeric, string, bitstring, datetime, timespan, geometric, network, and user-defined. (For a list see Table 51.67; but note it is also possible to create custom type categories.) Within each category there can be one or more preferred types, which are preferred when there is a choice of possible types. With careful selection of preferred types and available implicit casts, it is possible to ensure that ambiguous expressions (those with multiple candidate parsing solutions) can be resolved in a useful way.

All type conversion rules are designed with several principles in mind: