SQLは強く型付けされた言語です。 つまり、各データ項目は、その動作と許される使用方法を決定するデータ型を所有しています。 PostgreSQLには、他のSQLの実装よりもより一般的で柔軟性のある、拡張可能な型システムがあります。 このために、PostgreSQLでのほとんどの型変換の動作は、特定の目的について勝手に作り上げられることなく一般的な規則で管理されています。 これにより、ユーザ定義型についても型の混在する式を使用できます。

PostgreSQLのスキャナ/パーサは字句要素を、整数、非整数値、文字列、識別子、キーワードという5個の基礎カテゴリに分解します。 ほとんどの非数値型定数は、まず文字列にクラス分けされます。 SQL言語定義では、文字列で型の名前を指定することを許していて、パーサが正しい手順に沿って処理を始められるようにPostgreSQLも採用しています。 例えば、以下のような問い合わせを考えてみましょう。

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

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

この問い合わせは、textとpointという2つの型を指定したリテラル定数を持ちます。 文字列リテラルに型が指定されていない場合、後述するように、後の段階で解決されるようにとりあえず場所を確保するための型であるunknownが割り当てられます。

PostgreSQLのパーサには、個別の型変換規則が必要な4つの基礎的なSQL構成要素があります。

システムカタログには、どのデータ型の間にどのような変換、すなわちキャストがあるのか、また、その変換をどのように実行するのかに関する情報を格納します。 ユーザはCREATE CASTコマンドを使用してキャストを追加できます。 （これは通常新しいデータ型を定義する時にまとめて行われます。 組み込み型間のキャスト集合は注意深く作成されており、変更しないことが最善です。）

暗黙のキャストを持つデータ型間の処理において、適切なキャスト処理のより良い決定を行えるようパーサは追加の自律機構を備えています。 データ型は、boolean、numeric、string、bitstring、datetime、timespan、geometric、network、及びユーザ定義を含むいくつかの基本的な型カテゴリに分けられます。 （一覧は表 53.65を参照してください。ですが、独自の型カテゴリを作成するのも可能なことに注意してください。） 各カテゴリには、候補となる型の選択があった場合に、優先される1つ以上の優先される型がある場合があります。 優先される型と利用可能な暗黙のキャストを注意して選択すれば、曖昧な式（複数の解析結果候補を持つもの）が有効な方法で解決されることを保証することが可能です。

全ての型変換規則は次のようないくつかの基本的な考え方に基づいて設計されています。