Syntaxe SQL dans Query Service

Vous pouvez utiliser le langage SQL ANSI standard pour les instructions SELECT et d’autres commandes limitées dans Adobe Experience Platform Query Service. Ce document couvre la syntaxe SQL prise en charge par Query Service.

SELECT requêtes select-queries

La syntaxe suivante définit une requête SELECT prise en charge par 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 ]

La section onglets ci-dessous fournit les options disponibles pour les mots-clés FROM, GROUP et WITH .

`from_item`
code language-sql
table_name [ * ] [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ]
code language-sql
[ LATERAL ] ( select ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ]
code language-sql
with_query_name [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ]
code language-sql
from_item [ NATURAL ] join_type from_item [ ON join_condition | USING ( join_column [, ...] ) ]
`grouping_element`
code language-sql
( )
code language-sql
expression
code language-sql
( expression [, ...] )
code language-sql
ROLLUP ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] )
code language-sql
CUBE ( { expression | ( expression [, ...] ) } [, ...] )
code language-sql
GROUPING SETS ( grouping_element [, ...] )
`with_query`
code language-sql
 with_query_name [ ( column_name [, ...] ) ] AS ( select | values )

Les sous-sections suivantes fournissent des détails sur les clauses supplémentaires que vous pouvez utiliser dans vos requêtes, à condition qu’elles suivent le format indiqué ci-dessus.

Clause SNAPSHOT

Cette clause peut être utilisée pour lire de manière incrémentielle les données d’une table en fonction des ID d’instantané. Un ID d’instantané est un marqueur de point de contrôle représenté par un nombre de type Long appliqué à un tableau de lac de données chaque fois que des données y sont écrites. La clause SNAPSHOT se joint à la relation de table à laquelle elle est utilisée.

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

Exemple

SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT SINCE start_snapshot_id;

SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT AS OF end_snapshot_id;

SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id;

SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT BETWEEN HEAD AND start_snapshot_id;

SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT BETWEEN end_snapshot_id AND TAIL;

SELECT * FROM (SELECT id FROM table_to_be_queried BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id) C

(SELECT * FROM table_to_be_queried SNAPSHOT SINCE start_snapshot_id) a
  INNER JOIN
(SELECT * from table_to_be_joined SNAPSHOT AS OF your_chosen_snapshot_id) b
  ON a.id = b.id;

Le tableau ci-dessous explique la signification de chaque option de syntaxe dans la clause SNAPSHOT.

Syntaxe
Signification
SINCE start_snapshot_id
Lit les données à partir de l’ID d’instantané spécifié (exclusif).
AS OF end_snapshot_id
Lit les données telles qu’elles se trouvaient à l’ID d’instantané spécifié (inclus).
BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id
Lit les données entre les ID d’instantané de début et de fin spécifiés. Il est exclusif de start_snapshot_id et inclus de end_snapshot_id.
BETWEEN HEAD AND start_snapshot_id
Lit les données du début (avant le premier instantané) vers l’ID d’instantané de début spécifié (inclus). Remarque : cela renvoie uniquement des lignes dans start_snapshot_id.
BETWEEN end_snapshot_id AND TAIL
Lit les données juste après le end-snapshot_id spécifié à la fin du jeu de données (à l’exclusion de l’ID d’instantané). Cela signifie que si end_snapshot_id est le dernier instantané du jeu de données, la requête ne renvoie aucune ligne, car il n’y a aucun instantané au-delà de ce dernier instantané.
SINCE start_snapshot_id INNER JOIN table_to_be_joined AS OF your_chosen_snapshot_id ON table_to_be_queried.id = table_to_be_joined.id
Lit les données à partir de l’ID d’instantané spécifié à partir de table_to_be_queried et les associe aux données de table_to_be_joined telles qu’elles se trouvaient à l’emplacement your_chosen_snapshot_id. La jointure est basée sur les identifiants correspondants des colonnes ID des deux tables jointes.

Une clause SNAPSHOT fonctionne avec un alias de table ou de table, mais pas sur une sous-requête ou une vue. Une clause SNAPSHOT fonctionne partout où une requête SELECT sur une table peut être appliquée.

Vous pouvez également utiliser HEAD et TAIL comme valeurs de décalage spéciales pour les clauses d’instantané. L’utilisation de HEAD fait référence à un décalage avant le premier instantané, tandis que TAIL fait référence à un décalage après le dernier instantané.

NOTE
Si vous interrogez entre deux ID d’instantané, les deux scénarios suivants peuvent se produire si l’instantané de début a expiré et que l’indicateur de comportement de secours facultatif (resolve_fallback_snapshot_on_failure) est défini :
  • Si l’indicateur facultatif de comportement de secours est défini, Query Service choisit l’instantané disponible le plus ancien, le définit comme instantané de début et renvoie les données entre l’instantané disponible le plus ancien et l’instantané de fin spécifié. Ces données sont incluses de l’instantané disponible le plus tôt possible.

Clause WHERE

Par défaut, les correspondances générées par une clause WHERE sur une requête SELECT sont sensibles à la casse. Si vous souhaitez que les correspondances ne soient pas sensibles à la casse, vous pouvez utiliser le mot-clé ILIKE au lieu de LIKE.

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

La logique des clauses LIKE et ILIKE est expliquée dans le tableau suivant :

Clause
Opérateur
WHERE condition LIKE pattern
~~
WHERE condition NOT LIKE pattern
!~~
WHERE condition ILIKE pattern
~~*
WHERE condition NOT ILIKE pattern
!~~*

Exemple

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

Cette requête renvoie les clients dont le nom commence par "A" ou "a".

JOINDRE

Une requête SELECT qui utilise des jointures présente la syntaxe suivante :

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 et EXCEPT

Les clauses UNION, INTERSECT et EXCEPT sont utilisées pour combiner ou exclure des lignes similaires de plusieurs tables ou plus :

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

CREATE TABLE AS SELECT create-table-as-select

La syntaxe suivante définit une requête CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) :

CREATE TABLE table_name [ WITH (schema='target_schema_title', rowvalidation='false', label='PROFILE') ] AS (select_query)
Paramètres
Description
schema
Titre du schéma XDM. Utilisez cette clause uniquement si vous souhaitez utiliser un schéma XDM existant pour le nouveau jeu de données créé par la requête CTAS.
rowvalidation
(Facultatif) Indique si l’utilisateur souhaite une validation au niveau des lignes de chaque nouveau lot ingéré pour le jeu de données nouvellement créé. La valeur par défaut est true.
label
Lorsque vous créez un jeu de données avec une requête CTAS, utilisez ce libellé avec la valeur profile pour libeller votre jeu de données comme étant activé pour le profil. Cela signifie que votre jeu de données est automatiquement marqué pour le profil lors de sa création. Consultez le document d’extension d’attribut dérivé pour plus d’informations sur l’utilisation de label.
select_query
Une instruction SELECT. La syntaxe de la requête SELECT se trouve dans la section Requêtes SELECT.

Exemple

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)
NOTE
L’instruction SELECT doit avoir un alias pour les fonctions d’agrégat telles que COUNT, SUM, MIN, etc. En outre, l’instruction SELECT peut être fournie avec ou sans parenthèses (). Vous pouvez fournir une clause SNAPSHOT pour lire les deltas incrémentiels dans la table cible.

INSERT INTO

La commande INSERT INTO est définie comme suit :

INSERT INTO table_name select_query
Paramètres
Description
table_name
Nom de la table dans laquelle vous souhaitez insérer la requête.
select_query
Une instruction SELECT. La syntaxe de la requête SELECT se trouve dans la section Requêtes SELECT.

Exemple

NOTE
L'exemple suivant est un exemple concret et se résume à des fins pédagogiques.
INSERT INTO Customers SELECT SupplierName, City, Country FROM OnlineCustomers;

INSERT INTO Customers AS (SELECT * from OnlineCustomers SNAPSHOT AS OF 345)
INFO
Ne placez pas not entre parenthèses l’instruction SELECT (). En outre, le schéma du résultat de l’instruction SELECT doit être conforme à celui de la table définie dans l’instruction INSERT INTO. Vous pouvez fournir une clause SNAPSHOT pour lire les deltas incrémentiels dans la table cible.

La plupart des champs d’un schéma XDM réel sont introuvables au niveau racine et SQL n’autorise pas l’utilisation de la notation par points. Pour obtenir un résultat réaliste en utilisant des champs imbriqués, vous devez mapper chaque champ de votre chemin INSERT INTO.

Pour INSERT INTO chemins imbriqués, utilisez la syntaxe suivante :

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]

Exemple

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

DROP TABLE

La commande DROP TABLE supprime une table existante et supprime le répertoire associé à la table du système de fichiers s'il ne s'agit pas d'une table externe. Si la table n’existe pas, une exception se produit.

DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name
Paramètres
Description
IF EXISTS
Si cette valeur est spécifiée, aucune exception n’est générée si la table n’existe pas.

CRÉER UNE BASE DE DONNÉES

La commande CREATE DATABASE crée une base de données Azure Data Lake Storage (ADLS).

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name

DROP DABASE

La commande DROP DATABASE supprime la base de données d'une instance.

DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name
Paramètres
Description
IF EXISTS
Si cette valeur est spécifiée, aucune exception n’est générée si la base de données n’existe pas.

DÉPOSER LE SCHÉMA

La commande DROP SCHEMA supprime un schéma existant.

DROP SCHEMA [IF EXISTS] db_name.schema_name [ RESTRICT | CASCADE]
Paramètres
Description
IF EXISTS
Si ce paramètre est spécifié et que le schéma n’existe pas, aucune exception n’est générée.
RESTRICT
La valeur par défaut du mode. S’il est spécifié, le schéma ne disparaît que s’il ne contient pas de tables.
CASCADE
Si spécifié, le schéma est déposé avec toutes les tables présentes dans le schéma.

CREATE VIEW create-view

Une vue SQL est une table virtuelle basée sur le jeu de résultats d’une instruction SQL. Créez une vue avec l’instruction CREATE VIEW et donnez-lui un nom. Vous pouvez ensuite utiliser ce nom pour revenir aux résultats de la requête. Cela facilite la réutilisation de requêtes complexes.

La syntaxe suivante définit une requête CREATE VIEW pour un jeu de données. Ce jeu de données peut être un jeu de données ADLS ou de magasin accéléré.

CREATE VIEW view_name AS select_query
Paramètres
Description
view_name
Nom de la vue à créer.
select_query
Une instruction SELECT. La syntaxe de la requête SELECT se trouve dans la section Requêtes SELECT.

Exemple

CREATE VIEW V1 AS SELECT color, type FROM Inventory

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

La syntaxe suivante définit une requête CREATE VIEW qui crée une vue dans le contexte d'une base de données et d'un schéma.

Exemple

CREATE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query
CREATE OR REPLACE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query
Paramètres
Description
db_name
Nom de la base de données.
schema_name
Nom du schéma.
view_name
Nom de la vue à créer.
select_query
Une instruction SELECT. La syntaxe de la requête SELECT se trouve dans la section Requêtes SELECT.

Exemple

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

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

AFFICHER LES VUES

La requête suivante affiche la liste des vues.

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)

DROP VIEW

La syntaxe suivante définit une requête DROP VIEW :

DROP VIEW [IF EXISTS] view_name
Paramètres
Description
IF EXISTS
Si cette valeur est spécifiée, aucune exception n’est générée si la vue n’existe pas.
view_name
Nom de la vue à supprimer.

Exemple

DROP VIEW v1
DROP VIEW IF EXISTS v1

Bloc anonyme anonymous-block

Un bloc anonyme se compose de deux sections : les sections exécutable et de gestion des exceptions. Dans un bloc anonyme, la section exécutable est obligatoire. Toutefois, la section de gestion des exceptions est facultative.

L'exemple suivant montre comment créer un bloc avec une ou plusieurs instructions à exécuter ensemble :

$$BEGIN
  statementList
[EXCEPTION exceptionHandler]
$$END

exceptionHandler:
      WHEN OTHER
      THEN statementList

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

Vous trouverez ci-dessous un exemple utilisant le bloc anonyme.

$$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;

Instructions conditionnelles dans un bloc anonyme conditional-anonymous-block-statements

La structure de contrôle IF-THEN-ELSE permet l’exécution conditionnelle d’une liste d’instructions lorsqu’une condition est évaluée comme TRUE. Cette structure de contrôle ne s'applique qu'à l'intérieur d'un bloc anonyme. Si cette structure est utilisée comme commande autonome, une erreur de syntaxe s’affiche ("Commande non valide en dehors du bloc anonyme").

Le fragment de code ci-dessous illustre le format correct d’une instruction conditionnelle IF-THEN-ELSE dans un bloc anonyme.

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

Exemple

L’exemple ci-dessous exécute 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$$;

Cette structure peut être utilisée avec raise_error(); pour renvoyer un message d’erreur personnalisé. Le bloc de code illustré ci-dessous met fin au bloc anonyme avec "message d’erreur personnalisé".

Exemple

$$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$$;

Instructions IF imbriquées

Les instructions IF imbriquées sont prises en charge dans les blocs anonymes.

Exemple

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

 END$$;

Blocs d’exception

Les blocs d’exception sont pris en charge dans les blocs anonymes.

Exemple

$$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$$;

Auto to JSON auto-to-json

Query Service prend en charge un paramètre facultatif au niveau de la session pour renvoyer des champs complexes de niveau supérieur à partir de requêtes SELECT interactives sous forme de chaînes JSON. Le paramètre auto_to_json permet de renvoyer les données de champs complexes sous la forme JSON, puis de les analyser dans des objets JSON à l’aide de bibliothèques standard.

DÉFINISSEZ l’indicateur de fonctionnalité auto_to_json sur true avant d’exécuter la requête SELECT contenant des champs complexes.

set auto_to_json=true;

Avant de définir l’indicateur auto_to_json

Le tableau suivant fournit un exemple de résultat de requête avant l’application du paramètre auto_to_json. La même requête SELECT (comme illustré ci-dessous) qui cible un tableau avec des champs complexes a été utilisée dans les deux scénarios.

SELECT * FROM TABLE_WITH_COMPLEX_FIELDS LIMIT 2;

Les résultats sont les suivants :

                _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)

Après avoir défini l’indicateur auto_to_json

Le tableau suivant montre la différence de résultats entre le paramètre auto_to_json et le jeu de données obtenu. La même requête SELECT a été utilisée dans les deux scénarios.

                _id                |   receivedTimestamp   |       timestamp       |                                                                                                                   _experience                                                                                                                   |           application            |             commerce             |    dataSource    |                                                                  device                                                                   |                                                   endUserIDs                                                   |                                                                                                                                                                                           environment                                                                                                                                                                                            |                             identityMap                              |                                                                                            placeContext                                                                                            |      userActivityRegion      |                                                                                     web                                                                                      | _adcstageforpqs
-----------------------------------+-----------------------+-----------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------+----------------------------------+------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------
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(2 rows)

Résoudre l’instantané de secours en cas d’échec resolve-fallback-snapshot-on-failure

L’option resolve_fallback_snapshot_on_failure est utilisée pour résoudre le problème d’un ID d’instantané expiré. Les métadonnées d’instantané expirent au bout de deux jours et un instantané expiré peut invalider la logique d’un script. Cela peut poser problème lors de l'utilisation de blocs anonymes.

Définissez l’option resolve_fallback_snapshot_on_failure sur true pour remplacer un instantané avec un ID d’instantané précédent.

SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;

La ligne de code suivante remplace l’@from_snapshot_id par l’snapshot_id disponible en premier à partir des métadonnées.

$$ 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
$$;

Organisation des ressources de données

Il est important d’organiser logiquement vos ressources de données dans le lac de données Adobe Experience Platform au fur et à mesure de leur croissance. Query Service étend les constructions SQL qui vous permettent de regrouper logiquement les ressources de données dans un environnement de test. Cette méthode d’organisation permet le partage de ressources de données entre les schémas sans avoir à les déplacer physiquement.

Les constructions SQL suivantes utilisant la syntaxe SQL standard sont prises en charge pour que vous puissiez organiser vos données de manière logique.

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;

Pour obtenir une explication plus détaillée des bonnes pratiques de Query Service, consultez le guide Organisation logique des ressources de données .

Le tableau existe

La commande SQL table_exists permet de confirmer si une table existe actuellement dans le système. La commande renvoie une valeur booléenne : true si la table existe et false si la table n'existe pas.

En validant l'existence d'une table avant d'exécuter les instructions, la fonction table_exists simplifie le processus d'écriture d'un bloc anonyme pour couvrir à la fois les cas d'utilisation CREATE et INSERT INTO.

La syntaxe suivante définit la commande table_exists :

$$
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 $$;

Intégré inline

La fonction inline sépare les éléments d’un tableau de structs et génère les valeurs dans un tableau. Il ne peut être placé que dans la liste SELECT ou dans un LATERAL VIEW.

La fonction inline ne peut pas être placée dans une liste sélectionnée avec d’autres fonctions de générateur.

Par défaut, les colonnes générées sont nommées "col1", "col2", etc. Si l’expression est NULL, aucune ligne n’est générée.

TIP
Les noms de colonne peuvent être renommés à l’aide de la commande RENAME.

Exemple

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

L’exemple renvoie les éléments suivants :

1  a Spark SQL
2  b Spark SQL

Ce deuxième exemple illustre plus en détail le concept et l’application de la fonction inline. Le modèle de données de l’exemple est illustré dans l’image ci-dessous.

Schéma pour productListItems.

Exemple

select inline(productListItems) from source_dataset limit 10;

Les valeurs provenant de source_dataset sont utilisées pour remplir la table cible.

SKU
_experience
quantity
priceTotal
product-id-1
("("("(A,pass,B,NULL)")")")
5
10,5
product-id-5
("("("(A, pass, B,NULL)")")")
product-id-2
("("("(AF, C, D, NULL)")"))")
6
40
product-id-4
("("("(BM, pass, NA,NULL)")")")
3
12

Spark commandes SQL

La sous-section ci-dessous couvre les commandes Spark SQL prises en charge par Query Service.

SET

La commande SET définit une propriété et renvoie la valeur d’une propriété existante ou répertorie toutes les propriétés existantes. Si une valeur est fournie pour une clé de propriété existante, l’ancienne valeur est remplacée.

SET property_key = property_value
Paramètres
Description
property_key
Nom de la propriété que vous souhaitez répertorier ou modifier.
property_value
La valeur sous laquelle vous souhaitez que la propriété soit définie.

Pour renvoyer la valeur de n’importe quel paramètre, utilisez SET [property key] sans property_value.

PostgreSQL commandes

Les sous-sections ci-dessous couvrent les commandes PostgreSQL prises en charge par Query Service.

ANALYSER LE TABLEAU analyze-table

La commande ANALYZE TABLE effectue une analyse de distribution et des calculs statistiques pour la ou les tables nommées. L’utilisation de ANALYZE TABLE varie selon que les jeux de données sont stockés sur le magasin accéléré ou le lac de données. Consultez leurs sections respectives pour plus d’informations sur son utilisation.

CALCULER LES STATISTIQUES sur le magasin accéléré compute-statistics-accelerated-store

La commande ANALYZE TABLE calcule les statistiques pour une table sur le magasin accéléré. Les statistiques sont calculées sur les requêtes CTAS ou ITAS exécutées pour un tableau donné de la boutique accélérée.

Exemple

ANALYZE TABLE <original_table_name>

Voici une liste de calculs statistiques disponibles après l’utilisation de la commande ANALYZE TABLE : -

Valeurs calculées
Description
field
Nom de la colonne d’un tableau.
data-type
Type de données acceptable pour chaque colonne.
count
Nombre de lignes contenant une valeur non nulle pour ce champ.
distinct-count
Nombre de valeurs uniques ou distinctes pour ce champ.
missing
Nombre de lignes dont la valeur de ce champ est nulle.
max
Valeur maximale du tableau analysé.
min
Valeur minimale du tableau analysé.
mean
Valeur moyenne du tableau analysé.
stdev
Écart type du tableau analysé.

CALCULER LES STATISTIQUES sur le lac de données compute-statistics-data-lake

Vous pouvez désormais calculer des statistiques au niveau des colonnes sur les jeux de données Azure Data Lake Storage (ADLS) avec la commande SQL COMPUTE STATISTICS. Calculez les statistiques des colonnes sur l’ensemble du jeu de données, un sous-ensemble d’un jeu de données, toutes les colonnes ou un sous-ensemble de colonnes.

COMPUTE STATISTICS étend la commande ANALYZE TABLE. Toutefois, les commandes COMPUTE STATISTICS, FILTERCONTEXT et FOR COLUMNS ne sont pas prises en charge sur les tables de magasin accélérées. Actuellement, ces extensions pour la commande ANALYZE TABLE ne sont prises en charge que pour les tables ADLS.

Exemple

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);

La commande FILTER CONTEXT calcule les statistiques sur un sous-ensemble du jeu de données en fonction de la condition de filtrage fournie. La commande FOR COLUMNS cible des colonnes spécifiques à des fins d’analyse.

NOTE
Les Statistics ID et les statistiques générées ne sont valides que pour chaque session et ne sont pas accessibles dans différentes sessions PSQL.

Limites :
  • La génération de statistiques n’est pas prise en charge pour les types de données de tableau ou de mappage.
  • Les statistiques calculées sont et non conservées entre les sessions.
  • skip_stats_for_complex_datatypes
SET skip_stats_for_complex_datatypes = false

La sortie de la console s’affiche comme illustré ci-dessous.

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

Vous pouvez ensuite interroger les statistiques calculées directement en référençant le Statistics ID. Utilisez le Statistics ID ou le nom d’alias comme illustré dans l’exemple d’instruction ci-dessous pour afficher la sortie complète. Pour en savoir plus sur cette fonctionnalité, consultez la documentation sur le nom d’alias.

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

Utilisez la commande SHOW STATISTICS pour afficher les métadonnées pour toutes les statistiques temporaires générées dans la session. Vous pouvez ainsi affiner la portée de votre analyse statistique.

SHOW STATISTICS;

Vous trouverez ci-dessous un exemple de sortie de STATISTICS AFFICHAGE .

      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

Pour plus d’informations, consultez la documentation sur les statistiques des jeux de données .

TABLESAMPLE tablesample

Adobe Experience Platform Query Service fournit des jeux de données d’exemple dans le cadre de ses fonctionnalités approximatives de traitement des requêtes.

Il est préférable d’utiliser des exemples de jeux de données lorsque vous n’avez pas besoin d’une réponse exacte pour une opération d’agrégat sur un jeu de données. Pour exécuter des requêtes exploratoires plus efficaces sur des jeux de données volumineux en émettant une requête approximative pour renvoyer une réponse approximative, utilisez la fonction TABLESAMPLE.

Des exemples de jeux de données sont créés avec des exemples aléatoires uniformes de jeux de données Azure Data Lake Storage (ADLS) existants, en utilisant seulement un pourcentage d’enregistrements de l’original. L’exemple de fonctionnalité de jeu de données étend la commande ANALYZE TABLE avec les commandes SQL TABLESAMPLE et SAMPLERATE.

Dans l’exemple ci-dessous, la première ligne montre comment calculer un échantillon de 5 % du tableau. La deuxième ligne montre comment calculer un échantillon de 5 % à partir d’une vue filtrée des données du tableau.

Exemple

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

Pour plus d’informations, consultez la documentation sur les exemples de jeux de données .

BEGIN

La commande BEGIN, ou la commande BEGIN WORK ou BEGIN TRANSACTION, lance un bloc de transaction. Toutes les instructions saisies après la commande de début sont exécutées dans une seule transaction jusqu’à ce qu’une commande de COMMIT ou ROLLBACK explicite soit donnée. Cette commande est identique à START TRANSACTION.

BEGIN
BEGIN WORK
BEGIN TRANSACTION

CLOSE

La commande CLOSE libère les ressources associées à un curseur ouvert. Une fois le curseur fermé, aucune opération n’est autorisée sur celui-ci. Un curseur doit être fermé lorsqu’il n’est plus nécessaire.

CLOSE name
CLOSE ALL

Si CLOSE name est utilisé, name représente le nom d’un curseur ouvert qui doit être fermé. Si CLOSE ALL est utilisé, tous les curseurs ouverts sont fermés.

DEALLOCATE

Pour désaffecter une instruction SQL préparée précédemment, utilisez la commande DEALLOCATE . Si vous n’avez pas explicitement désaffecté une instruction préparée, elle est désaffectée à la fin de la session. Vous trouverez plus d’informations sur les instructions préparées dans la section Commande PREPARE .

DEALLOCATE name
DEALLOCATE ALL

Si DEALLOCATE name est utilisé, name représente le nom de l’instruction préparée qui doit être désaffectée. Si DEALLOCATE ALL est utilisé, toutes les instructions préparées sont désaffectées.

DECLARE

La commande DECLARE permet à un utilisateur de créer un curseur qui peut être utilisé pour récupérer un petit nombre de lignes à partir d’une requête plus grande. Une fois le curseur créé, les lignes sont récupérées à l’aide de FETCH.

DECLARE name CURSOR FOR query
Paramètres
Description
name
Le nom du curseur à créer.
query
Une commande SELECT ou VALUES qui fournit les lignes à renvoyer par le curseur.

EXECUTE

La commande EXECUTE est utilisée pour exécuter une instruction préparée au préalable. Comme les instructions préparées n’existent que pendant une session, l’instruction préparée doit avoir été créée par une instruction PREPARE exécutée plus tôt dans la session en cours. Vous trouverez plus d’informations sur l’utilisation des instructions préparées dans la section PREPARE command .

Si l’instruction PREPARE qui a créé l’instruction spécifie certains paramètres, un ensemble compatible de paramètres doit être transmis à l’instruction EXECUTE. Si ces paramètres ne sont pas transmis, une erreur s’affiche.

EXECUTE name [ ( parameter ) ]
Paramètres
Description
name
Nom de l’instruction préparée à exécuter.
parameter
La valeur réelle d’un paramètre de l’instruction préparée. Il doit s’agir d’une expression donnant une valeur compatible avec le type de données de ce paramètre, tel que déterminé lors de la création de l’instruction préparée. S’il existe plusieurs paramètres pour l’instruction préparée, ils sont séparés par des virgules.

EXPLAIN

La commande EXPLAIN affiche le plan d’exécution de l’instruction fournie. Le plan d’exécution indique comment les tables référencées par l’instruction seront analysées. Si plusieurs tableaux sont référencés, il indique les algorithmes de jointure utilisés pour rassembler les lignes requises de chaque tableau d’entrée.

EXPLAIN statement

Pour définir le format de la réponse, utilisez le mot-clé FORMAT avec la commande EXPLAIN.

EXPLAIN FORMAT { TEXT | JSON } statement
Paramètres
Description
FORMAT
Utilisez la commande FORMAT pour spécifier le format de sortie. Les options disponibles sont TEXT ou JSON. Les sorties autres que text contiennent les mêmes informations que le format de sortie text, mais les programmes pourront plus facilement les analyser. Ce paramètre est défini par défaut sur TEXT.
statement
Toute instruction SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, VALUES, EXECUTE, DECLARE, CREATE TABLE AS ou CREATE MATERIALIZED VIEW AS, dont vous souhaitez afficher le plan d’exécution.
IMPORTANT
Toute sortie qu’une instruction SELECT peut renvoyer est ignorée lors de l’exécution avec le mot-clé EXPLAIN. D'autres effets secondaires de l'instruction se produisent comme d'habitude.

Exemple

L’exemple suivant montre le plan d’une requête simple sur une table avec une seule colonne integer et 10 000 lignes :

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

FETCH

La commande FETCH récupère les lignes à l’aide d’un curseur créé précédemment.

FETCH num_of_rows [ IN | FROM ] cursor_name
Paramètres
Description
num_of_rows
Nombre de lignes à récupérer.
cursor_name
Le nom du curseur à partir duquel vous récupérez des informations.

PREPARE prepare

La commande PREPARE vous permet de créer une instruction préparée. Une instruction préparée est un objet côté serveur qui peut être utilisé pour modéliser des instructions SQL similaires.

Les instructions préparées peuvent prendre des paramètres, qui sont des valeurs qui sont substituées dans l’instruction lors de son exécution. Les paramètres sont référencés par position, à l’aide de $1, $2, etc., lors de l’utilisation d’instructions préparées.

Vous pouvez éventuellement spécifier une liste de types de données de paramètre. Si le type de données d’un paramètre n’est pas répertorié, le type peut être déduit du contexte.

PREPARE name [ ( data_type [, ...] ) ] AS SELECT
Paramètres
Description
name
Nom de l’instruction préparée.
data_type
Types de données des paramètres de l’instruction préparée. Si le type de données d’un paramètre n’est pas répertorié, le type peut être déduit du contexte. Si vous devez ajouter plusieurs types de données, vous pouvez les ajouter dans une liste séparée par des virgules.

ROLLBACK

La commande ROLLBACK annule la transaction en cours et ignore toutes les mises à jour effectuées par la transaction.

ROLLBACK
ROLLBACK WORK

SELECT INTO

La commande SELECT INTO crée une table et la remplit avec des données calculées par une requête. Les données ne sont pas renvoyées au client, comme c’est le cas avec une commande SELECT normale. Les noms et les types de données des colonnes de la nouvelle table sont associés aux colonnes de sortie de la commande SELECT.

[ 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 ] [...] ]

Vous trouverez plus d’informations sur les paramètres de requête SELECT standard dans la section de requête SELECT. Cette section répertorie uniquement les paramètres qui sont exclusifs à la commande SELECT INTO.

Paramètres
Description
TEMPORARY ou TEMP.
Paramètre facultatif. Si le paramètre est spécifié, la table créée est une table temporaire.
UNLOGGED
Paramètre facultatif. Si le paramètre est spécifié, la table créée est une table non enregistrée. Vous trouverez plus d’informations sur les tables non enregistrées dans la PostgreSQL documentation.
new_table
Nom de la table à créer.

Exemple

La requête suivante crée une nouvelle table films_recent composée uniquement des entrées récentes de la table films :

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

SHOW

La commande SHOW affiche le paramètre actuel des paramètres d’exécution. Ces variables peuvent être définies à l’aide de l’instruction SET, en modifiant le fichier de configuration postgresql.conf, par l’intermédiaire de la variable d’environnement PGOPTIONS (lors de l’utilisation de libpq ou d’une application basée sur libpq) ou par des indicateurs de ligne de commande lors du démarrage du serveur Postgres.

SHOW name
SHOW ALL
Paramètres
Description
name
Nom du paramètre d’exécution dont vous souhaitez obtenir des informations. Les valeurs possibles du paramètre d’exécution incluent les valeurs suivantes :
SERVER_VERSION : ce paramètre affiche le numéro de version du serveur.
SERVER_ENCODING : ce paramètre affiche le codage du jeu de caractères côté serveur.
LC_COLLATE : ce paramètre affiche le paramètre régional de la base de données pour le classement (ordre de texte).
LC_CTYPE : ce paramètre affiche le paramètre régional de la base de données pour la classification des caractères.
IS_SUPERUSER : ce paramètre indique si le rôle actuel possède des privilèges de super-utilisateur.
ALL
Affichez les valeurs de tous les paramètres de configuration avec des descriptions.

Exemple

La requête suivante affiche la configuration actuelle du paramètre DateStyle.

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

COPY

La commande COPY duplique la sortie de toute requête SELECT vers un emplacement spécifié. L’utilisateur doit avoir accès à cet emplacement pour que cette commande réussisse.

COPY query
    TO '%scratch_space%/folder_location'
    [  WITH FORMAT 'format_name']
Paramètres
Description
query
La requête que vous souhaitez copier.
format_name
Format dans lequel vous souhaitez copier la requête. format_name peut être l'un des parquet, csv ou json. Par défaut, la valeur est parquet.
NOTE
Le chemin de sortie complet est adl://<ADLS_URI>/users/<USER_ID>/acp_foundation_queryService/folder_location/<QUERY_ID>

ALTER TABLE alter-table

La commande ALTER TABLE permet d'ajouter ou de déposer des contraintes de clé primaire ou étrangère et d'ajouter des colonnes dans la table.

AJOUTER OU DÉPOSER UNE CONTRAINTE

Les requêtes SQL suivantes montrent des exemples d’ajout ou de suppression de contraintes dans un tableau. Les contraintes de clé de Principal et de clé étrangère peuvent être ajoutées à plusieurs colonnes avec des valeurs séparées par des virgules. Vous pouvez créer des clés composites en transmettant au moins deux valeurs de nom de colonne, comme illustré dans les exemples ci-dessous.

Définition de clés primaires ou composites

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

Définir une relation entre des tables basées sur une ou plusieurs clés

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 )

Définition d’une colonne d’identité

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

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT IDENTITY ( column_name ) NAMESPACE namespace

Déposer une contrainte/relation/identité

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 )
Paramètres
Description
table_name
Nom de la table que vous modifiez.
column_name
Nom de la colonne à laquelle vous ajoutez une contrainte.
referenced_table_name
Nom de la table référencée par la clé étrangère.
primary_column_name
Nom de la colonne référencée par la clé étrangère.
NOTE
Le schéma de la table doit être unique et ne pas être partagé entre plusieurs tables. En outre, l’espace de noms est obligatoire pour les contraintes de clé primaire, d’identité principale et d’identité.

Ajout ou suppression d’identités primaires et secondaires

Pour ajouter ou supprimer des contraintes pour les colonnes de table d’identités primaire et secondaire, utilisez la commande ALTER TABLE.

Les exemples suivants ajoutent une identité principale et une identité secondaire en ajoutant des contraintes.

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

Les identités peuvent également être supprimées en supprimant des contraintes, comme illustré dans l’exemple ci-dessous.

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

Pour plus d’informations, consultez le document sur la définition des identités dans des jeux de données ad hoc.

AJOUTER UNE COLONNE

Les requêtes SQL suivantes présentent des exemples d’ajout de colonnes à un tableau.

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
Types de données pris en charge

Le tableau suivant répertorie les types de données acceptés pour l’ajout de colonnes à un tableau avec Postgres SQL, XDM et l’ Accelerated Database Recovery (MARC) dans Azure SQL.

Client PSQL
XDM
MARC
Description
1
bigint
int8
bigint
Type de données numérique utilisé pour stocker des entiers volumineux allant de -9 223 372 036 854 775 807 à 9 223 372 036 854 775 807 en 8 octets.
2
integer
int4
integer
Type de données numérique utilisé pour stocker des entiers compris entre -2 147 483 648 et 2 147 483 647 en 4 octets.
3
smallint
int2
smallint
Type de données numérique utilisé pour stocker des entiers compris entre -32 768 et 215-1 32 767 en 2 octets.
4
tinyint
int1
tinyint
Type de données numérique utilisé pour stocker des entiers compris entre 0 et 255 sur 1 octet.
5
varchar(len)
string
varchar(len)
Type de données de caractère de taille variable. varchar est préférable lorsque les tailles des entrées de données de colonne varient considérablement.
6
double
float8
double precision
FLOAT8 et FLOAT sont des synonymes valides de DOUBLE PRECISION. double precision est un type de données à virgule flottante. Les valeurs à virgule flottante sont stockées dans 8 octets.
7
double precision
float8
double precision
FLOAT8 est un synonyme valide de double precision.double precision est un type de données à virgule flottante. Les valeurs à virgule flottante sont stockées dans 8 octets.
8
date
date
date
Les types de données date sont des valeurs de date de calendrier stockées sur 4 octets sans informations d’horodatage. La plage de dates valides va de 01-01-0001 à 12-31-9999.
9
datetime
datetime
datetime
Type de données utilisé pour stocker un instant dans le temps exprimé sous la forme d’une date et d’une heure calendaires. datetime comprend les qualificateurs de : année, mois, jour, heure, seconde et fraction. Une déclaration datetime peut inclure n’importe quel sous-ensemble de ces unités temporelles jointes dans cette séquence, ou même ne comporter qu’une seule unité temporelle.
10
char(len)
string
char(len)
Le mot-clé char(len) est utilisé pour indiquer que l’élément est un caractère de longueur fixe.

AJOUT D’UN SCHÉMA

La requête SQL suivante montre un exemple d'ajout d'une table à une base de données/un schéma.

ALTER TABLE table_name ADD SCHEMA database_name.schema_name
NOTE
Il n’est pas possible d’ajouter des tableaux et des vues ADLS aux bases de données/schémas DWH.

SUPPRESSION DU SCHÉMA

La requête SQL suivante illustre un exemple de suppression d’une table d’une base de données/d’un schéma.

ALTER TABLE table_name REMOVE SCHEMA database_name.schema_name
NOTE
Les tables et vues DWH ne peuvent pas être supprimées des bases de données/schémas DWH liés physiquement.

Paramètres

Paramètres
Description
table_name
Nom de la table que vous modifiez.
column_name
Nom de la colonne à ajouter.
data_type
Type de données de la colonne à ajouter. Les types de données pris en charge sont les suivants : bigint, char, chaîne, date, datetime, double, double précision, entier, petit, minuscule, varchar.

AFFICHER LES CLÉS DE PRINCIPAL

La commande SHOW PRIMARY KEYS répertorie toutes les contraintes de clé primaire pour la base de données donnée.

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

AFFICHER LES CLÉS ÉTRANGÈRES

La commande SHOW FOREIGN KEYS répertorie toutes les contraintes de clé étrangère pour la base de données donnée.

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"

AFFICHER LES GROUPES DE DONNÉES

La commande SHOW DATAGROUPS renvoie une table de toutes les bases de données associées. Pour chaque base de données, le tableau comprend le schéma, le type de groupe, le type enfant, le nom de l’enfant et l’ID enfant.

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

AFFICHER LES GROUPES DE DONNÉES POUR LE tableau

La commande SHOW DATAGROUPS FOR 'table_name' renvoie une table de toutes les bases de données associées qui contiennent le paramètre comme son enfant. Pour chaque base de données, le tableau comprend le schéma, le type de groupe, le type enfant, le nom de l’enfant et l’ID enfant.

SHOW DATAGROUPS FOR 'table_name'

Paramètres

  • table_name : nom de la table pour laquelle vous souhaitez trouver des bases de données associées.
   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
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