概述
本月，Data Lake Analytics（https://et.aliyun.com/bdad/datalake）发布了一批新增的内置函数，涉及身份证地域查询、星座查询、中文拼音转换、Json数组内容字段提取、经纬度城市查询、互联网坐标系经纬度转换等。在云上即可轻松利用这些函数进行分析和数据处理。
说明
1. 空值判断
输入任意类型的数值或者列对象，如果为空，返回true（1）；如果不空，返回false（0）。
is_null(all_type) -> boolean2. 中文转拼音
输入中文，输出对应的拼音，其他字符不变。
pinyin(string) -> string示例：
select pinyin('中国');
-> zhongguo
select pinyin('中 国');
-> zhong guo3. 生成MD5值
输入字符串，输出字符串对应的MD5值。
md5(string) -> string示例：
select md5('中 国');
-> c939eb06bb2cf2ef5fd3375da2a6bfdd4. 生成SHA256值
输入字符串，输出字符串对应的SHA256哈希值。
sha256(string) -> string示例：
select sha256('中国');
-> f0e9521611bb290d7b09b8cd14a63c3fe7cbf9a2f4e0090d8238d22403d351825. 星座查询
输入日期，查询对应的星座的英文。
zodiac(date_string | date) -> string输入日期，查询对应的星座中文。
zodiac_cn(date_string | date) -> string示例：
select zodiac_cn('2019-08-22');
-> 狮子座
select zodiac_cn('2016-05-26');
-> 双子座
select zodiac('2019-08-22');
-> Leo
select zodiac('2016-05-26');
-> Gemini6. 经纬度城市查询
根据经、纬度查询中国省、市。经纬度符合GCJ-02（https://baike.baidu.com/item/GCJ-02/1913612）标准。
- city
city(DOUBLE, DOUBLE) -> String从经、纬度（longitude, latitude），查询对应的城市名称（中文）。
示例：
select city(121.48, 31.22);
+----------------------------+
| city(121.48, 31.22) |
+----------------------------+
| 上海城区 |
+----------------------------+- province
province(DOUBLE, DOUBLE) -> String从经、纬度（longitude, latitude），查询对应的省、直辖市名称（中文）。
示例：
select province(121.48, 31.22);
+----------------------------+
| province(121.48, 31.22) |
+----------------------------+
| 上海市 |
+----------------------------+7. 互联网坐标系经纬度转换
7.1 当前互联网地图的坐标系现状
地球坐标 (WGS84)
- 国际标准，从GPS 设备中取出的数据的坐标系。
- 国际地图提供商使用的坐标系。
- Data Lake Analytics支持的Geospatial处理函数（https://yq.aliyun.com/articles/669048）就是基于该地球坐标系，如果涉及坐标系经纬度转换，可以用本次发布的函数。
火星坐标 (GCJ-02), 也叫国测局坐标系
百度坐标 (BD-09)
- 百度标准，百度SDK，百度地图，Geocoding 使用。
- 在火星坐标上来个二次加密。
7.2 开发过程需要注意的事
-
从设备获取经纬度（GPS）坐标
- 如果使用的是百度SDK那么可以获得百度坐标（BD-09）或者火星坐标（GCJ-02),默认是BD-09
- 如果使用的是iOS的原生定位库，那么获得的坐标是WGS84
- 如果使用的是高德SDK,那么获取的坐标是GCJ-02
-
互联网在线地图使用的坐标系
-
火星坐标系：
- iOS 地图（其实是高德）
- Google 地图
- 搜搜、阿里云、高德地图
-
百度坐标系：
- 当然只有百度地图
-
WGS84坐标系：
- 国际标准，谷歌国外地图、osm地图等国外的地图一般都是这个
-
7.3 函数说明
计算WGS84两个经纬度坐标之间的距离，单位：米。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
wgs_distance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) -> double示例：
select wgs_distance(28, 120, 28.1, 120.1);
-> 14830.55281889834GCJ-02(火星坐标系)转为BD-09(百度坐标系)，谷歌、高德 -> 百度。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
gcj_to_bd(double lat, double lng) -> json示例：
select gcj_to_bd(120, 28);
-> {"lng":28.00667999996849,"lat":120.005957999865}BD-09(百度坐标系)转为GCJ-02(火星坐标系)，百度 -> 谷歌、高德。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
bd_to_gcj(double lat, double lng) -> json示例：
select bd_to_gcj(120, 28);
-> {\"lng\":27.993435802597258,\"lat\":119.99402132293964}WGS84(地球坐标系)转为GCJ02(火星坐标系)。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
wgs_to_gcj(double lat, double lng) -> json示例：
select wgs_to_gcj(120, 28);
-> {"lng":28.0,"lat":120.0}GCJ02(火星坐标系)转成WGS84(地球坐标系)，误差在1~2米内。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
gcj_to_wgs(double lat, double lng) -> json示例：
select gcj_to_wgs(120, 28);
-> {"lng":28.0,"lat":120.0}GCJ02(火星坐标系)转成WGS84(地球坐标系)，误差在0.5米内，性能比gcj_to_wgs要慢。注意，lat是纬度，lng是经度，参数顺序不要搞反。
gcj_extract_wgs(double lat, double lng) -> json示例：
select gcj_extract_wgs(52.2, 14.32);
-> {"lng":14.32,"lat":52.2}8. 中国身份证地域查询
查询身份证所属省份。
id_card_province(string) -> string查询身份证所属城市。
id_card_city(string) -> string查询身份证所属区域。
id_card_area(string) -> string查询身份证的出身年月日，格式例如：19900101
id_card_birthday(string) -> string查询身份证的性别。
id_card_gender(string) -> string校验身份证格式是否合法。
is_valid_id_card(string) -> boolean输出身份证地域信息，JSON格式。
id_card_info(string) -> json示例：
select id_card_province('430403199001010011');
-> 湖南省
select id_card_city('430403199001010011');
-> 衡阳市
select id_card_area('430403199001010011');
-> 雁峰区
select id_card_birthday('430403199001010011');
-> 19900101
select id_card_gender('430403199001010011');
-> 男
select is_valid_id_card('430403199001010011');
-> 1
select id_card_info('430403199001010011');
-> {"area":"雁峰区","valid":true,"province":"湖南省","gender":"男","city":"衡阳市"}9. JSON数组内容字段提取
通过JSON PATH提取数组内容字段，输出为JSON格式数组。
json_array_extract(json, jsonPath) -> array(varchar)通过JSON PATH提取数组内容字段，输出是字段为字符串形式的数组（字段值是原始字符串值，不是JSON形式）。
json_array_extract_scalar(json, jsonPath) -> array(varchar)示例：
select json_array_extract(arr1, '$.book.id') as a
from (values ('[{"book":{"id":"12"}}, {"book":{"id":"14"}}]')) t(arr1);
-> ["12", "14"]
select json_array_extract_scalar(arr1, '$.book.id') as a
from (values ('[{"book":{"id":"12"}}, {"book":{"id":"14"}}]')) t(arr1);
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首购用户1元10TB，流量包阶梯折扣优惠：https://et.aliyun.com/bdad/datalake
产品详情：https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics
云栖社区：https://yq.aliyun.com/teams/396
知乎社区：https://zhuanlan.zhihu.com/data-lake-analytics
