Sintaxis SQL en el servicio de consultas

El servicio de consultas de Adobe Experience Platform permite utilizar ANSI SQL estándar para SELECT instrucciones y otros comandos limitados. Este documento describe la sintaxis SQL admitida por Query Service.

SELECCIONAR consultas

La siguiente sintaxis define un SELECT consulta admitida por Query Service:

[ WITH with_query [, ...] ]
SELECT [ ALL | DISTINCT [( expression [, ...] ) ] ]
    [ * | expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ]
    [ FROM from_item [, ...] ]
    [ SNAPSHOT { SINCE start_snapshot_id | AS OF end_snapshot_id | BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id } ]
    [ WHERE condition ]
    [ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
    [ HAVING condition [, ...] ]
    [ WINDOW window_name AS ( window_definition ) [, ...] ]
    [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT | MINUS } [ ALL | DISTINCT ] select ]
    [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ]
    [ LIMIT { count | ALL } ]
    [ OFFSET start ]

donde from_item puede ser una de las siguientes opciones:

table_name [ * ] [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ]

[ LATERAL ] ( select ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ]

with_query_name [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ]

from_item [ NATURAL ] join_type from_item [ ON join_condition | USING ( join_column [, ...] ) ]

y grouping_element puede ser una de las siguientes opciones:

( )

expression

( expression [, ...] )

ROLLUP ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] )

CUBE ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] )

GROUPING SETS ( grouping_element [, ...] )

y with_query es:

 with_query_name [ ( column_name [, ...] ) ] AS ( select | values )

Las siguientes subsecciones proporcionan detalles sobre cláusulas adicionales que puede utilizar en sus consultas, siempre que sigan el formato descrito anteriormente.

Cláusula SNAPSHOT

Esta cláusula se puede utilizar para leer de forma incremental los datos de una tabla en función de los ID de instantánea. Un ID de instantánea es un marcador de punto de comprobación representado por un número de tipo Long que se aplica a una tabla de lago de datos cada vez que se escriben datos en ella. El SNAPSHOT se adjunta a la relación de tabla a la que se utiliza junto.

    [ SNAPSHOT { SINCE start_snapshot_id | AS OF end_snapshot_id | BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id } ]

Ejemplo

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT SINCE 123;

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT AS OF 345;

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT BETWEEN 123 AND 345;

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT BETWEEN HEAD AND 123;

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT BETWEEN 345 AND TAIL;

SELECT * FROM (SELECT id FROM CUSTOMERS BETWEEN 123 AND 345) C

SELECT * FROM Customers SNAPSHOT SINCE 123 INNER JOIN Inventory AS OF 789 ON Customers.id = Inventory.id;

Tenga en cuenta que SNAPSHOT La cláusula funciona con una tabla o alias de tabla, pero no sobre una subconsulta o vista. A SNAPSHOT funcionará en cualquier lugar a SELECT se puede aplicar una consulta en una tabla.

Además, puede utilizar HEAD y TAIL como valores de desplazamiento especiales para cláusulas de instantánea. Uso de HEAD hace referencia a un desplazamiento antes de la primera instantánea, mientras que TAIL hace referencia a un desplazamiento después de la última instantánea.

Cláusula WHERE

De forma predeterminada, las coincidencias producidas por un WHERE Cláusula sobre SELECT Las consultas distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Si desea que las coincidencias distingan entre mayúsculas y minúsculas, puede utilizar la palabra clave ILIKE en lugar de LIKE.

    [ WHERE condition { LIKE | ILIKE | NOT LIKE | NOT ILIKE } pattern ]

La lógica de las cláusulas LIKE e ILIKE se explica en la siguiente tabla:

Ejemplo

SELECT * FROM Customers
WHERE CustomerName ILIKE 'a%';

Esta consulta devuelve clientes con nombres que comienzan por "A" o "a".

UNIRSE

A SELECT La consulta que utiliza uniones tiene la siguiente sintaxis:

SELECT statement
FROM statement
[JOIN | INNER JOIN | LEFT JOIN | LEFT OUTER JOIN | RIGHT JOIN | RIGHT OUTER JOIN | FULL JOIN | FULL OUTER JOIN]
ON join condition

UNION, INTERSECT y EXCEPT

El UNION, INTERSECT, y EXCEPT Las cláusulas se utilizan para combinar o excluir como filas de dos o más tablas:

SELECT statement 1
[UNION | UNION ALL | UNION DISTINCT | INTERSECT | EXCEPT | MINUS]
SELECT statement 2

CREAR TABLA COMO SELECCIÓN

La siguiente sintaxis define un CREATE TABLE AS SELECT Consulta (CTAS):

CREATE TABLE table_name [ WITH (schema='target_schema_title', rowvalidation='false', label='PROFILE') ] AS (select_query)

Ejemplo

CREATE TABLE Chairs AS (SELECT color, count(*) AS no_of_chairs FROM Inventory i WHERE i.type=="chair" GROUP BY i.color)

CREATE TABLE Chairs WITH (schema='target schema title', label='PROFILE') AS (SELECT color, count(*) AS no_of_chairs FROM Inventory i WHERE i.type=="chair" GROUP BY i.color)

CREATE TABLE Chairs AS (SELECT color FROM Inventory SNAPSHOT SINCE 123)

INSERTAR EN

El INSERT INTO El comando se define de la siguiente manera:

INSERT INTO table_name select_query

Ejemplo

INSERT INTO Customers SELECT SupplierName, City, Country FROM OnlineCustomers;

INSERT INTO Customers AS (SELECT * from OnlineCustomers SNAPSHOT AS OF 345)

La mayoría de los campos de un esquema XDM real no se encuentran en el nivel raíz y SQL no permite el uso de notación de puntos. Para lograr un resultado realista utilizando campos anidados, debe asignar cada campo en su INSERT INTO ruta.

Hasta INSERT INTO rutas anidadas, utilice la sintaxis siguiente:

INSERT INTO [dataset]
SELECT struct([source field1] as [target field in schema],
[source field2] as [target field in schema],
[source field3] as [target field in schema]) [tenant name]
FROM [dataset]

Ejemplo

INSERT INTO Customers SELECT struct(SupplierName as Supplier, City as SupplierCity, Country as SupplierCountry) _Adobe FROM OnlineCustomers;

SOLTAR TABLA

El DROP TABLE El comando borra una tabla existente y elimina el directorio asociado a la tabla del sistema de archivos si no se trata de una tabla externa. Si la tabla no existe, se produce una excepción.

DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name

CREAR BASE DE DATOS

El CREATE DATABASE crea una base de datos de Azure Data Lake Storage (ADLS).

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name

SOLTAR BASE DE DATOS

El DROP DATABASE elimina la base de datos de una instancia.

DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name

SOLTAR ESQUEMA

El DROP SCHEMA El comando borra un esquema existente.

DROP SCHEMA [IF EXISTS] db_name.schema_name [ RESTRICT | CASCADE]

CREAR VISTA

La siguiente sintaxis define un CREATE VIEW consulta de un conjunto de datos. Este conjunto de datos puede ser un ADLS o un conjunto de datos de almacén acelerado.

CREATE VIEW view_name AS select_query

Ejemplo

CREATE VIEW V1 AS SELECT color, type FROM Inventory

CREATE OR REPLACE VIEW V1 AS SELECT model, version FROM Inventory

La siguiente sintaxis define un CREATE VIEW consulta que crea una vista en el contexto de una base de datos y un esquema.

Ejemplo

CREATE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query
CREATE OR REPLACE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query

Ejemplo

CREATE VIEW <dbV1 AS SELECT color, type FROM Inventory;

CREATE OR REPLACE VIEW V1 AS SELECT model, version FROM Inventory;

MOSTRAR VISTAS

La siguiente consulta muestra la lista de vistas.

SHOW VIEWS;

 Db Name  | Schema Name | Name  | Id       |  Dataset Dependencies | Views Dependencies | TYPE
----------------------------------------------------------------------------------------------
 qsaccel  | profile_agg | view1 | view_id1 | dwh_dataset1          |                    | DWH
          |             | view2 | view_id2 | adls_dataset          | adls_views         | ADLS
(2 rows)

COLOCAR VISTA

La siguiente sintaxis define un DROP VIEW consulta:

DROP VIEW [IF EXISTS] view_name

Ejemplo

DROP VIEW v1
DROP VIEW IF EXISTS v1

Bloque anónimo

Un bloque anónimo consta de dos secciones: ejecutable y de control de excepciones. En un bloque anónimo, la sección ejecutable es obligatoria. Sin embargo, la sección de control de excepciones es opcional.

El siguiente ejemplo muestra cómo crear un bloque con una o más instrucciones que se van a ejecutar juntas:

$$BEGIN
  statementList
[EXCEPTION exceptionHandler]
$$END

exceptionHandler:
      WHEN OTHER
      THEN statementList

statementList:
    : (statement (';')) +

A continuación se muestra un ejemplo con un bloque anónimo.

$$BEGIN
   SET @v_snapshot_from = select parent_id  from (select history_meta('email_tracking_experience_event_dataset') ) tab where is_current;
   SET @v_snapshot_to = select snapshot_id from (select history_meta('email_tracking_experience_event_dataset') ) tab where is_current;
   SET @v_log_id = select now();
   CREATE TABLE tracking_email_id_incrementally
     AS SELECT _id AS id FROM email_tracking_experience_event_dataset SNAPSHOT BETWEEN @v_snapshot_from AND @v_snapshot_to;

EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    DROP TABLE IF EXISTS tracking_email_id_incrementally;
    SELECT 'ERROR';
$$END;

Instrucciones condicionales en un bloque anónimo

La estructura de control IF-THEN-ELSE permite la ejecución condicional de una lista de instrucciones cuando una condición se evalúa como TRUE. Esta estructura de control sólo es aplicable dentro de un bloque anónimo. Si esta estructura se utiliza como comando independiente, se produce un error de sintaxis ("Comando no válido fuera de bloque anónimo").

El siguiente fragmento de código muestra el formato correcto para las instrucciones condicionales IF-THEN-ELSE en un bloque anónimo.

IF booleanExpression THEN
   List of statements;
ELSEIF booleanExpression THEN
   List of statements;
ELSEIF booleanExpression THEN
   List of statements;
ELSE
   List of statements;
END IF

Ejemplo

El ejemplo siguiente ejecuta SELECT 200;.

$$BEGIN
    SET @V = SELECT 2;
    SELECT @V;
    IF @V = 1 THEN
       SELECT 100;
    ELSEIF @V = 2 THEN
       SELECT 200;
    ELSEIF @V = 3 THEN
       SELECT 300;
    ELSE
       SELECT 'DEFAULT';
    END IF;

 END$$;

Esta estructura se puede utilizar en combinación con raise_error(); para devolver un mensaje de error personalizado. El bloque de código que se muestra a continuación finaliza el bloque anónimo con "mensaje de error personalizado".

Ejemplo

$$BEGIN
    SET @V = SELECT 5;
    SELECT @V;
    IF @V = 1 THEN
       SELECT 100;
    ELSEIF @V = 2 THEN
       SELECT 200;
    ELSEIF @V = 3 THEN
       SELECT 300;
    ELSE
       SELECT raise_error('custom error message');
    END IF;

 END$$;

Instrucciones IF anidadas

Las instrucciones IF anidadas se admiten en bloques anónimos.

Ejemplo

$$BEGIN
    SET @V = SELECT 1;
    IF @V = 1 THEN
       SELECT 100;
       IF @V > 0 THEN
         SELECT 1000;
       END IF;
    END IF;

 END$$;

Bloques de excepción

Los bloques de excepción son compatibles con los bloques anónimos.

Ejemplo

$$BEGIN
    SET @V = SELECT 2;
    IF @V = 1 THEN
       SELECT 100;
    ELSEIF @V = 2 THEN
       SELECT raise_error(concat('custom-error for v= ', '@V' ));

    ELSEIF @V = 3 THEN
       SELECT 300;
    ELSE
       SELECT 'DEFAULT';
    END IF;
EXCEPTION WHEN OTHER THEN
  SELECT 'THERE WAS AN ERROR';
 END$$;

Automático a JSON

El servicio de consulta admite una configuración opcional de nivel de sesión para devolver campos complejos de nivel superior desde consultas SELECT interactivas como cadenas JSON. El auto_to_json Esta configuración permite devolver datos de campos complejos como JSON y luego analizarlos en objetos JSON mediante bibliotecas estándar.

ESTABLECER el indicador de funcionalidad auto_to_json como true antes de ejecutar la consulta SELECT que contiene campos complejos.

set auto_to_json=true;

Antes de configurar el auto_to_json indicador

En la tabla siguiente se muestra un ejemplo de resultado de consulta antes de auto_to_json se aplica la configuración. En ambos casos se utilizó la misma consulta SELECT (como se ve a continuación) dirigida a una tabla con campos complejos.

SELECT * FROM TABLE_WITH_COMPLEX_FIELDS LIMIT 2;

Los resultados son los siguientes:

                _id                |                                _experience                                 | application  |                   commerce                   | dataSource |                               device                               |                       endUserIDs                       |                                                                                                environment                                                                                                |                     identityMap                     |                              placeContext                               |   receivedTimestamp   |       timestamp       | userActivityRegion |                                         web                                          | _adcstageforpqs
-----------------------------------+----------------------------------------------------------------------------+--------------+----------------------------------------------+------------+--------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------+-----------------------+-----------------------+--------------------+--------------------------------------------------------------------------------------+-----------------
 31892EE15DE00000-401D52664FF48A52 | ("("("(1,1)","(1,1)")","(-209479095,4085488201,-2105158467,2189808829)")") | (background) | (NULL,"(USD,NULL)",NULL,NULL,NULL,NULL,NULL) | (475341)   | (32,768,1024,205202,https://ns.adobe.com/xdm/external/deviceatlas) | ("("(31892EE080007B35-E6CE00000000000,"(AAID)",t)")")  | ("(en-US,f,f,t,1.6,"Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU iPhone OS 4_1 like Mac OS X; ja-jp) AppleWebKit/532.9 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B117 Safari/6531.22.7",490,1125)",xo.net,64.3.235.13)     | [AAID -> "{(31892EE080007B35-E6CE00000000000,t)}"]  | ("("(34.01,-84.0)",lawrenceville,US,524,30043,ga)",600)                 | 2022-09-02 19:47:14.0 | 2022-09-02 19:47:14.0 | (UT1)              | ("(f,Search Results,"(1.0)")","(http://www.google.com/search?ie=UTF-8&q=,internal)") |
 31892EE15DE00000-401B92664FF48AE8 | ("("("(1,1)","(1,1)")","(-209479095,4085488201,-2105158467,2189808829)")") | (background) | (NULL,"(USD,NULL)",NULL,NULL,NULL,NULL,NULL) | (475341)   | (32,768,1024,205202,https://ns.adobe.com/xdm/external/deviceatlas) | ("("(31892EE100007BF3-215FE00000000001,"(AAID)",t)")") | ("(en-US,f,f,t,1.5,"Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU iPhone OS 4_1 like Mac OS X; ja-jp) AppleWebKit/532.9 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B117 Safari/6531.22.7",768,556)",ntt.net,219.165.108.145) | [AAID -> "{(31892EE100007BF3-215FE00000000001,t)}"] | ("("(34.989999999999995,138.42)",shizuoka,JP,392005,420-0812,22)",-240) | 2022-09-02 19:47:14.0 | 2022-09-02 19:47:14.0 | (UT1)              | ("(f,Home - JJEsquire,"(1.0)")","(NULL,typed_bookmarked)")                           |
(2 rows)

Después de configurar la variable auto_to_json indicador

En la tabla siguiente se muestra la diferencia en los resultados que auto_to_json La configuración de tiene en el conjunto de datos resultante. Se utilizó la misma consulta SELECT en ambos casos.

                _id                |   receivedTimestamp   |       timestamp       |                                                                                                                   _experience                                                                                                                   |           application            |             commerce             |    dataSource    |                                                                  device                                                                   |                                                   endUserIDs                                                   |                                                                                                                                                                                           environment                                                                                                                                                                                            |                             identityMap                              |                                                                                            placeContext                                                                                            |      userActivityRegion      |                                                                                     web                                                                                      | _adcstageforpqs
-----------------------------------+-----------------------+-----------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------+----------------------------------+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------
 31892EE15DE00000-401D52664FF48A52 | 2022-09-02 19:47:14.0 | 2022-09-02 19:47:14.0 | {"analytics":{"customDimensions":{"eVars":{"eVar1":"1","eVar2":"1"},"props":{"prop1":"1","prop2":"1"}},"environment":{"browserID":-209479095,"browserIDStr":"4085488201","operatingSystemID":-2105158467,"operatingSystemIDStr":"2189808829"}}} | {"userPerspective":"background"} | {"order":{"currencyCode":"USD"}} | {"_id":"475341"} | {"colorDepth":32,"screenHeight":768,"screenWidth":1024,"typeID":"205202","typeIDService":"https://ns.adobe.com/xdm/external/deviceatlas"} | {"_experience":{"aaid":{"id":"31892EE080007B35-E6CE00000000000","namespace":{"code":"AAID"},"primary":true}}}  | {"browserDetails":{"acceptLanguage":"en-US","cookiesEnabled":false,"javaEnabled":false,"javaScriptEnabled":true,"javaScriptVersion":"1.6","userAgent":"Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU iPhone OS 4_1 like Mac OS X; ja-jp) AppleWebKit/532.9 (KHTML, like Gecko) Version/4.0.5 Mobile/8B117 Safari/6531.22.7","viewportHeight":490,"viewportWidth":1125},"domain":"xo.net","ipV4":"64.3.235.13"}     | {"AAID":[{"id":"31892EE080007B35-E6CE00000000000","primary":true}]}  | {"geo":{"_schema":{"latitude":34.01,"longitude":-84.0},"city":"lawrenceville","countryCode":"US","dmaID":524,"postalCode":"30043","stateProvince":"ga"},"localTimezoneOffset":600}                 | {"dataCenterLocation":"UT1"} | {"webPageDetails":{"isHomePage":false,"name":"Search Results","pageViews":{"value":1.0}},"webReferrer":{"URL":"http://www.google.com/search?ie=UTF-8&q=","type":"internal"}} |
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(2 rows)

Resolver instantánea de reserva ante un error

El resolve_fallback_snapshot_on_failure se utiliza para resolver el problema de un ID de instantánea caducado. Los metadatos de la instantánea caducan al cabo de dos días y una instantánea caducada puede invalidar la lógica de un script. Esto puede suponer un problema al utilizar bloques anónimos.

Configure las variables resolve_fallback_snapshot_on_failure Opción verdadera para anular una instantánea con un ID de instantánea anterior.

SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;

La siguiente línea de código anula la variable @from_snapshot_id con el más antiguo disponible snapshot_id de los metadatos.

$$ BEGIN
    SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;
    SET @from_snapshot_id = SELECT coalesce(last_snapshot_id, 'HEAD') FROM checkpoint_log a JOIN
                            (SELECT MAX(process_timestamp)process_timestamp FROM checkpoint_log
                                WHERE process_name = 'DIM_TABLE_ABC' AND process_status = 'SUCCESSFUL' )b
                                on a.process_timestamp=b.process_timestamp;
    SET @to_snapshot_id = SELECT snapshot_id FROM (SELECT history_meta('DIM_TABLE_ABC')) WHERE  is_current = true;
    SET @last_updated_timestamp= SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
    INSERT INTO DIM_TABLE_ABC_Incremental
     SELECT  *  FROM DIM_TABLE_ABC SNAPSHOT BETWEEN @from_snapshot_id AND @to_snapshot_id WHERE NOT EXISTS (SELECT _id FROM DIM_TABLE_ABC_Incremental a WHERE _id=a._id);

Insert Into
   checkpoint_log
   SELECT
       'DIM_TABLE_ABC' process_name,
       'SUCCESSFUL' process_status,
      cast( @to_snapshot_id AS string) last_snapshot_id,
      cast( @last_updated_timestamp AS TIMESTAMP) process_timestamp;
EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    SELECT 'ERROR';
END
$$;

Organización de recursos de datos

Es importante organizar lógicamente los recursos de datos dentro del lago de datos de Adobe Experience Platform a medida que crezcan. El servicio de consultas amplía las construcciones SQL que permiten agrupar lógicamente los recursos de datos en una zona protegida. Este método de organización permite compartir recursos de datos entre esquemas sin necesidad de moverlos físicamente.

Se admiten las siguientes construcciones SQL con sintaxis SQL estándar para organizar lógicamente los datos.

CREATE DATABASE dg1;
CREATE SCHEMA dg1.schema1;
CREATE table t1 ...;
CREATE view v1 ...;
ALTER TABLE t1 ADD PRIMARY KEY (c1) NOT ENFORCED;
ALTER TABLE t2 ADD FOREIGN KEY (c1) REFERENCES t1(c1) NOT ENFORCED;

Consulte la guía de organización lógica de los recursos de datos para obtener una explicación más detallada sobre las prácticas recomendadas del servicio de consultas.

La tabla existe

El table_exists El comando SQL se utiliza para confirmar si existe o no una tabla en el sistema. El comando devuelve un valor booleano: true si la tabla hace existen, y false si la tabla tiene no existen.

Al validar si una tabla existe antes de ejecutar las instrucciones, la variable table_exists simplifica el proceso de escritura de un bloque anónimo para cubrir ambos CREATE y INSERT INTO casos de uso.

La siguiente sintaxis define la variable table_exists comando:

$$
BEGIN

#Set mytableexist to true if the table already exists.
SET @mytableexist = SELECT table_exists('target_table_name');

#Create the table if it does not already exist (this is a one time operation).
CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_table_name AS
  SELECT *
  FROM   profile_dim_date limit 10;

#Insert data only if the table already exists. Check if @mytableexist = 'true'
 INSERT INTO target_table_name           (
                     select *
                     from   profile_dim_date
                     WHERE  @mytableexist = 'true' limit 20
              ) ;
EXCEPTION
WHEN other THEN SELECT 'ERROR';

END $$;

En línea

El inline separa los elementos de una matriz de estructuras y genera los valores en una tabla. Solo se puede colocar en la SELECT lista o un LATERAL VIEW.

El inline función no puede se colocará en una lista de selección donde haya otras funciones del generador.

De forma predeterminada, las columnas producidas se denominan "col1", "col2", etc. Si la expresión es NULL a continuación, no se generan filas.

Ejemplo

> SELECT inline(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b'))), 'Spark SQL';

El ejemplo devuelve lo siguiente:

1  a Spark SQL
2  b Spark SQL

Este segundo ejemplo demuestra aún más el concepto y la aplicación del inline función. El modelo de datos del ejemplo se ilustra en la siguiente imagen.

Ejemplo

select inline(productListItems) from source_dataset limit 10;

Los valores tomados del source_dataset se utilizan para rellenar la tabla de destino.

Spark Comandos SQL

La subsección siguiente cubre los comandos SQL de Spark compatibles con el servicio de consultas.

ESTABLECER

El SET establece una propiedad y devuelve el valor de una propiedad existente o enumera todas las propiedades existentes. Si se proporciona un valor para una clave de propiedad existente, se anula el valor antiguo.

SET property_key = property_value

Para devolver el valor de cualquier configuración, utilice SET [property key] sin un property_value.

PostgreSQL comandos

Las subsecciones siguientes cubren las siguientes PostgreSQL comandos admitidos por el servicio de consultas.

ANALIZAR TABLA

El ANALYZE TABLE realiza un análisis de distribución y cálculos estadísticos para la tabla o tablas con nombre. El uso de ANALYZE TABLE varía en función de si los conjuntos de datos se almacenan en la variable almacén acelerado o el lago de datos. Consulte sus secciones respectivas para obtener más información sobre su uso.

ESTADÍSTICAS DE CÁLCULO en el almacén acelerado

El ANALYZE TABLE El comando calcula las estadísticas de una tabla en el almacén acelerado. Las estadísticas se calculan en consultas CTAS o ITAS ejecutadas para una tabla determinada del almacén acelerado.

Ejemplo

ANALYZE TABLE <original_table_name>

A continuación se muestra una lista de cálculos estadísticos disponibles después de utilizar el ANALYZE TABLE comando:-

ESTADÍSTICAS DE CÁLCULO en el lago de datos

Ahora puede calcular las estadísticas de nivel de columna de Azure Data Lake Storage Conjuntos de datos de (ADLS) con COMPUTE STATISTICS Comando SQL. Calcular las estadísticas de columna en todo el conjunto de datos, un subconjunto de un conjunto de datos, todas las columnas o un subconjunto de columnas.

COMPUTE STATISTICS amplía el ANALYZE TABLE comando. Sin embargo, la variable COMPUTE STATISTICS, FILTERCONTEXT, y FOR COLUMNS Los comandos de no son compatibles con las tablas de almacenamiento acelerado. Estas extensiones para ANALYZE TABLE Actualmente, los comandos solo son compatibles con tablas ADLS.

Ejemplo

ANALYZE TABLE tableName FILTERCONTEXT (timestamp >= to_timestamp('2023-04-01 00:00:00') and timestamp <= to_timestamp('2023-04-05 00:00:00')) COMPUTE STATISTICS  FOR COLUMNS (commerce, id, timestamp);

El FILTER CONTEXT El comando calcula las estadísticas de un subconjunto del conjunto de datos en función de la condición de filtro proporcionada. El FOR COLUMNS el comando segmenta columnas específicas para su análisis.

La salida de la consola aparece como se ve a continuación.

|     Statistics ID      |
| ---------------------- |
| adc_geometric_stats_1  |
(1 row)

A continuación, puede consultar las estadísticas calculadas directamente haciendo referencia al Statistics ID. La instrucción de ejemplo siguiente le permite ver el resultado en su totalidad cuando se utiliza con el Statistics ID o el nombre del alias. Para obtener más información acerca de esta función, consulte lo siguiente documentación del nombre del alias.

-- This statement gets the statistics generated for `alias adc_geometric_stats_1`.
SELECT * FROM adc_geometric_stats_1;

Utilice el SHOW STATISTICS para mostrar los metadatos de todas las estadísticas temporales generadas en la sesión. Este comando puede ayudarle a refinar el ámbito del análisis estadístico.

SHOW STATISTICS;

A continuación se muestra un ejemplo de salida de SHOW STATISTICS.

      statsId         |   tableName   | columnSet |         filterContext       |      timestamp
----------------------+---------------+-----------+-----------------------------+--------------------
adc_geometric_stats_1 | adc_geometric |   (age)   |                             | 25/06/2023 09:22:26
demo_table_stats_1    |  demo_table   |    (*)    |       ((age > 25))          | 25/06/2023 12:50:26
age_stats             | castedtitanic |   (age)   | ((age > 25) AND (age < 40)) | 25/06/2023 09:22:26

Consulte la documentación de estadísticas de conjuntos de datos para obtener más información.

TABLESAMPLE

El servicio de consulta de Adobe Experience Platform proporciona conjuntos de datos de ejemplo como parte de sus capacidades aproximadas de procesamiento de consultas.
Las muestras de conjuntos de datos se utilizan mejor cuando no necesita una respuesta exacta para una operación de agregado sobre un conjunto de datos. Esta función le permite realizar consultas exploratorias más eficientes en conjuntos de datos grandes emitiendo una consulta aproximada para devolver una respuesta aproximada.

Los conjuntos de datos de muestra se crean con muestras aleatorias uniformes de las existentes Azure Data Lake Storage Conjuntos de datos de (ADLS), utilizando solo un porcentaje de registros del original. La función de ejemplo del conjunto de datos amplía la variable ANALYZE TABLE con el comando TABLESAMPLE y SAMPLERATE Comandos SQL.

En los ejemplos siguientes, la línea uno muestra cómo calcular una muestra del 5 % de la tabla. La línea dos muestra cómo calcular una muestra del 5 % a partir de una vista filtrada de los datos de la tabla.

ejemplo

ANALYZE TABLE tableName TABLESAMPLE SAMPLERATE 5;
ANALYZE TABLE tableName FILTERCONTEXT (timestamp >= to_timestamp('2023-01-01')) TABLESAMPLE SAMPLERATE 5:

Consulte la documentación de muestras de conjuntos de datos para obtener más información.

COMENZAR

El BEGIN o, alternativamente, el comando BEGIN WORK o BEGIN TRANSACTION , inicia un bloque de transacciones. Cualquier instrucción que se introduzca después del comando begin se ejecutará en una sola transacción hasta que se proporcione un comando COMMIT o ROLLBACK explícito. Este comando es el mismo que START TRANSACTION.

BEGIN
BEGIN WORK
BEGIN TRANSACTION

CERRAR

El CLOSE libera los recursos asociados con un cursor abierto. Una vez cerrado el cursor, no se permiten operaciones posteriores. Se debe cerrar un cursor cuando ya no sea necesario.

CLOSE name
CLOSE ALL

If CLOSE name se utiliza, name representa el nombre de un cursor abierto que debe cerrarse. If CLOSE ALL se utiliza, todos los cursores abiertos se cierran.

DESASIGNAR

El DEALLOCATE permite anular la asignación de una instrucción SQL previamente preparada. Si no desasigna explícitamente una instrucción preparada, se desasigna cuando finaliza la sesión. Puede encontrar más información sobre las instrucciones preparadas en la PREPARE, comando sección.

DEALLOCATE name
DEALLOCATE ALL

If DEALLOCATE name se utiliza, name representa el nombre de la instrucción preparada que debe desasignarse. If DEALLOCATE ALL se utiliza, se desasignarán todas las instrucciones preparadas.

DECLARAR

El DECLARE permite al usuario crear un cursor, que puede utilizarse para recuperar un pequeño número de filas de una consulta mayor. Una vez creado el cursor, se recuperan filas de él utilizando FETCH.

DECLARE name CURSOR FOR query

EJECUTAR

El EXECUTE se utiliza para ejecutar una instrucción preparada previamente. Dado que las declaraciones preparadas sólo existen durante un período de sesiones, la declaración preparada debe haber sido creada por un PREPARE se ejecutó anteriormente en la sesión actual. Puede encontrar más información sobre el uso de instrucciones preparadas en la PREPARE mando sección.

Si la variable PREPARE que creó la instrucción especificó algunos parámetros, se debe pasar un conjunto de parámetros compatible a la instrucción EXECUTE declaración. Si no se pasan estos parámetros, se generará un error.

EXECUTE name [ ( parameter ) ]

EXPLICAR

El EXPLAIN muestra el plan de ejecución de la instrucción suministrada. El plan de ejecución muestra cómo se analizarán las tablas a las que hace referencia la sentencia. Si se hace referencia a varias tablas, se mostrará qué algoritmos de combinación se utilizan para reunir las filas necesarias de cada tabla de entrada.

EXPLAIN statement

Utilice el FORMAT palabra clave con EXPLAIN para definir el formato de la respuesta.

EXPLAIN FORMAT { TEXT | JSON } statement

Ejemplo

En el siguiente ejemplo se muestra el plan para una consulta simple en una tabla con un único integer filas de columna y 10000:

EXPLAIN SELECT * FROM foo;

                       QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
 Seq Scan on foo (dataSetId = "6307eb92f90c501e072f8457", dataSetName = "foo") [0,1000000242,6973776840203d3d,6e616c58206c6153,6c6c6f430a3d4d20,74696d674c746365]
(1 row)

BUSCAR

El FETCH El comando recupera filas utilizando un cursor creado anteriormente.

FETCH num_of_rows [ IN | FROM ] cursor_name

PREPARAR

El PREPARE El comando permite crear una instrucción preparada. Una instrucción preparada es un objeto del lado del servidor que se puede utilizar para crear plantillas de instrucciones SQL similares.

Las instrucciones preparadas pueden tomar parámetros, que son valores que se sustituyen en la instrucción cuando se ejecuta. Se hace referencia a los parámetros por posición, utilizando $1, $2, etc., al utilizar instrucciones preparadas.

De forma opcional, puede especificar una lista de tipos de datos de parámetros. Si el tipo de datos de un parámetro no aparece en la lista, el tipo se puede inferir del contexto.

PREPARE name [ ( data_type [, ...] ) ] AS SELECT

REVERSIÓN

El ROLLBACK El comando deshace la transacción actual y descarta todas las actualizaciones realizadas por la transacción.

ROLLBACK
ROLLBACK WORK

SELECCIONAR EN

El SELECT INTO crea una nueva tabla y la rellena con datos calculados por una consulta. Los datos no se devuelven al cliente, como sucede con un SELECT comando. Las columnas de la nueva tabla tienen los nombres y tipos de datos asociados con las columnas de salida de la variable SELECT comando.

[ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ]
SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ]
    * | expression [ [ AS ] output_name ] [, ...]
    INTO [ TEMPORARY | TEMP | UNLOGGED ] [ TABLE ] new_table
    [ FROM from_item [, ...] ]
    [ WHERE condition ]
    [ GROUP BY expression [, ...] ]
    [ HAVING condition [, ...] ]
    [ WINDOW window_name AS ( window_definition ) [, ...] ]
    [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] select ]
    [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ]
    [ LIMIT { count | ALL } ]
    [ OFFSET start [ ROW | ROWS ] ]
    [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ]
    [ FOR { UPDATE | SHARE } [ OF table_name [, ...] ] [ NOWAIT ] [...] ]

Encontrará más información sobre los parámetros de consulta SELECT estándar en la sección de consulta SELECT. Esta sección solo enumera los parámetros que son exclusivos de SELECT INTO comando.

Ejemplo

La siguiente consulta crea una nueva tabla films_recent consiste únicamente en entradas recientes de la tabla films:

SELECT * INTO films_recent FROM films WHERE date_prod >= '2002-01-01';

MOSTRAR

El SHOW muestra la configuración actual de los parámetros de tiempo de ejecución. Estas variables se pueden configurar con la variable SET mediante la edición de la postgresql.conf archivo de configuración, a través de PGOPTIONS variable de entorno (cuando se utiliza libpq o una aplicación basada en libpq), o mediante indicadores de línea de comandos al iniciar el servidor Postgres.

SHOW name
SHOW ALL

Ejemplo

La siguiente consulta muestra la configuración actual del parámetro DateStyle.

SHOW DateStyle;

 DateStyle
-----------
 ISO, MDY
(1 row)

COPIAR

El COPY El comando duplica la salida de cualquier SELECT consulta a una ubicación especificada. El usuario debe tener acceso a esta ubicación para que este comando se ejecute correctamente.

COPY query
    TO '%scratch_space%/folder_location'
    [  WITH FORMAT 'format_name']

MODIFICAR TABLA

El ALTER TABLE El comando permite añadir o soltar restricciones de clave principal o externa, así como añadir columnas a la tabla.

AGREGAR o SOLTAR RESTRICCIÓN

Las siguientes consultas SQL muestran ejemplos de cómo agregar o quitar restricciones a una tabla. Las restricciones de clave principal y clave externa se pueden agregar a varias columnas con valores separados por comas. Puede crear claves compuestas pasando dos o más valores de nombre de columna, tal como se ve en los ejemplos siguientes.

Definir claves principales o compuestas

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT PRIMARY KEY ( column_name ) NAMESPACE namespace

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT PRIMARY KEY ( column_name1, column_name2 ) NAMESPACE namespace

Definir una relación entre tablas basada en una o más claves

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT FOREIGN KEY ( column_name ) REFERENCES referenced_table_name ( primary_column_name )

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT FOREIGN KEY ( column_name1, column_name2 ) REFERENCES referenced_table_name ( primary_column_name1, primary_column_name2 )

Definición de una columna de identidad

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT PRIMARY IDENTITY ( column_name ) NAMESPACE namespace

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT IDENTITY ( column_name ) NAMESPACE namespace

Soltar una restricción/relación/identidad

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT PRIMARY KEY ( column_name )

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT PRIMARY KEY ( column_name1, column_name2 )

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT FOREIGN KEY ( column_name )

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT FOREIGN KEY ( column_name1, column_name2 )

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT PRIMARY IDENTITY ( column_name )

ALTER TABLE table_name DROP CONSTRAINT IDENTITY ( column_name )

Adición o eliminación de identidades principales y secundarias

El ALTER TABLE El comando permite agregar o eliminar restricciones para columnas de tabla de identidad principales y secundarias directamente a través de SQL.

En los ejemplos siguientes se agrega una identidad principal y una identidad secundaria mediante la adición de restricciones.

ALTER TABLE t1 ADD CONSTRAINT PRIMARY IDENTITY (id) NAMESPACE 'IDFA';
ALTER TABLE t1 ADD CONSTRAINT IDENTITY(id) NAMESPACE 'IDFA';

Las identidades también se pueden eliminar soltando restricciones, como se ve en el ejemplo siguiente.

ALTER TABLE t1 DROP CONSTRAINT PRIMARY IDENTITY (c1) ;
ALTER TABLE t1 DROP CONSTRAINT IDENTITY (c1) ;

Consulte el documento sobre configuración de identidades en conjuntos de datos ad hoc para obtener información más detallada.

AÑADIR COLUMNA

Las siguientes consultas SQL muestran ejemplos de adición de columnas a una tabla.

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name data_type

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name_1 data_type1, column_name_2 data_type2

Tipos de datos admitidos

En la tabla siguiente se enumeran los tipos de datos aceptados para agregar columnas a una tabla con Postgres SQL, XDM y el Accelerated Database Recovery (ADR) en Azure SQL.

AÑADIR ESQUEMA

La siguiente consulta SQL muestra un ejemplo de adición de una tabla a una base de datos o esquema.

ALTER TABLE table_name ADD SCHEMA database_name.schema_name

QUITAR ESQUEMA

La siguiente consulta SQL muestra un ejemplo de eliminación de una tabla de una base de datos o esquema.

ALTER TABLE table_name REMOVE SCHEMA database_name.schema_name

Parámetros

MOSTRAR CLAVES PRIMARIAS

El SHOW PRIMARY KEYS El comando enumera todas las restricciones de clave principal de la base de datos determinada.

SHOW PRIMARY KEYS

    tableName | columnName    | datatype | namespace
------------------+----------------------+----------+-----------
 table_name_1 | column_name1  | text     | "ECID"
 table_name_2 | column_name2  | text     | "AAID"

MOSTRAR CLAVES EXTERNAS

El SHOW FOREIGN KEYS El comando enumera todas las restricciones de clave externa para la base de datos determinada.

SHOW FOREIGN KEYS

    tableName   |     columnName      | datatype | referencedTableName | referencedColumnName | namespace
------------------+---------------------+----------+---------------------+----------------------+-----------
 table_name_1   | column_name1        | text     | table_name_3        | column_name3         |  "ECID"
 table_name_2   | column_name2        | text     | table_name_4        | column_name4         |  "AAID"

MOSTRAR GRUPOS DE DATOS

El SHOW DATAGROUPS El comando devuelve una tabla de todas las bases de datos asociadas. Para cada base de datos, la tabla incluye el esquema, el tipo de grupo, el tipo secundario, el nombre secundario y el ID secundario.

SHOW DATAGROUPS

   Database   |      Schema       | GroupType |      ChildType       |                     ChildName                       |               ChildId
  -------------+-------------------+-----------+----------------------+----------------------------------------------------+--------------------------------------
   adls_db     | adls_scheema      | ADLS      | Data Lake Table      | adls_table1                                        | 6149ff6e45cfa318a76ba6d3
   adls_db     | adls_scheema      | ADLS      | Accelerated Store | _table_demo1                                       | 22df56cf-0790-4034-bd54-d26d55ca6b21
   adls_db     | adls_scheema      | ADLS      | View                 | adls_view1                                         | c2e7ddac-d41c-40c5-a7dd-acd41c80c5e9
   adls_db     | adls_scheema      | ADLS      | View                 | adls_view4                                         | b280c564-df7e-405f-80c5-64df7ea05fc3

MOSTRAR GRUPOS DE DATOS PARA LA tabla

El SHOW DATAGROUPS FOR El comando "table_name" devuelve una tabla de todas las bases de datos asociadas que contienen el parámetro como elemento secundario. Para cada base de datos, la tabla incluye el esquema, el tipo de grupo, el tipo secundario, el nombre secundario y el ID secundario.

SHOW DATAGROUPS FOR 'table_name'

Parámetros

• table_name: Nombre de la tabla para la que desea buscar bases de datos asociadas.

   Database   |      Schema       | GroupType |      ChildType       |                     ChildName                      |               ChildId
  -------------+-------------------+-----------+----------------------+----------------------------------------------------+--------------------------------------
   dwh_db_demo | schema2           | QSACCEL   | Accelerated Store | _table_demo2                                       | d270f704-0a65-4f0f-b3e6-cb535eb0c8ce
   dwh_db_demo | schema1           | QSACCEL   | Accelerated Store | _table_demo2                                       | d270f704-0a65-4f0f-b3e6-cb535eb0c8ce
   qsaccel     | profile_aggs      | QSACCEL   | Accelerated Store | _table_demo2                                       | d270f704-0a65-4f0f-b3e6-cb535eb0c8ce