关于BigQuery中类NULL的ALL特殊值概念的技术讨论问询

你构思的这个类NULL的ALL特殊值，在数据库和BI工具领域已有不少相关讨论和近似实现，具体如下：

SQL层面的近似逻辑 #

虽然没有原生的ALL特殊值被纳入SQL标准，但很多SQL方言支持通过自定义逻辑模拟你的需求：

• 对于CAST(ALL AS STRING) = 'any_string'这种"始终匹配任意字符串"的语义，常用1=1作为万能匹配条件，不过你提出的语义更简洁。比如在PostgreSQL中可以自定义函数来模拟：

  -- 模拟ALL值的匹配逻辑
  CREATE FUNCTION matches_all(text) RETURNS boolean AS $$
  BEGIN
    RETURN TRUE;
  END;
  $$ LANGUAGE plpgsql;
  
  -- 使用示例：同时包含匹配IN条件的记录和"全部"匹配的记录
  SELECT * FROM your_table WHERE matches_all(your_column) OR your_column IN ('abc', 'cde');
  

• 对于value IS ALL的语义，很多系统会用自定义标记（比如'__ALL__'）来替代，通过value = '__ALL__'判断是否为全局匹配标记，和你提出的逻辑本质一致。

Looker Studio中的实际应用 #

你提到的多筛选器独立筛选非重叠指标的场景，是BI工具里的常见需求，Looker Studio本身可以通过以下方式实现类似ALL值的效果：

• 给维度字段添加计算字段，比如IF(TRUE, '全部', original_dimension)，将这个字段作为筛选器选项；
• 当筛选器选择"全部"时，对应的筛选条件自动变为1=1，从而忽略该维度的筛选，实现各指标独立筛选的效果，和你构思的ALL值核心作用完全吻合。

相关社区讨论与标准化尝试 #

在数据库社区中，"万能匹配常量"的需求多次被提及，曾有SQL标准提案提议添加类似ALL的特殊常量，但目前未成为正式标准。不过不少数据库厂商通过扩展功能支持了类似需求，比如Snowflake的ANY_VALUE函数、BigQuery的通配符逻辑，本质都是为了简化"匹配任意值"的操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mmedaets