Documentatie Experience Platform Gids voor Query Service

Array- en kaartgegevenstypen beheren met functies voor hogere volgorde

Last update: Wed Oct 29 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Onderwerpen:
Query's

Gemaakt voor:

Gebruiker
Ontwikkelaar

In deze handleiding leert u hoe functies met een hogere volgorde complexe gegevenstypen, zoals arrays en kaarten, kunnen verwerken. Deze functies verwijderen de noodzaak om de array te exploderen, een functie uit te voeren en het resultaat vervolgens te combineren. Hogere functies zijn vooral handig voor het analyseren of verwerken van tijdreeksen, gegevenssets en analyses, die vaak bestaan uit complexe geneste structuren, arrays, kaarten en verschillende gebruiksgevallen.

De volgende lijst met gebruiksgevallen bevat voorbeelden van functies voor array- en kaartmanipulatie in hogere volgorde.

Transformatie gebruiken om het totaal van de prijs met n aan te passen adjust-price-total

transform(array<T>, function<T, U>): array<U>

Het bovenstaande fragment past een functie toe op elk element van de array en retourneert een nieuwe array van getransformeerde elementen. Met name de functie transform neemt een array van type T en converteert elk element van type T naar type U. Vervolgens wordt een array van het type U geretourneerd. De daadwerkelijke types T en U hangen van het specifieke gebruik van de transformatiefunctie af.

transform(array<T>, function<T, Int, U>): array<U>

Deze arraytransformatiefunctie is vergelijkbaar met het vorige voorbeeld, maar er zijn twee argumenten voor de functie. Het tweede argument in deze functie ontvangt ook de index van het element in de array naast de transformatie.

Voorbeeld

In het onderstaande SQL-voorbeeld wordt dit geval geïllustreerd. De query haalt een beperkte set rijen op uit de opgegeven tabel, waarbij de array productListItems wordt getransformeerd door het kenmerk priceTotal van elk item met 73 te vermenigvuldigen. Het resultaat omvat de kolommen _id , productListItems en price_in_inr getransformeerd. De selectie is gebaseerd op een specifiek tijdstempelbereik.

SELECT _id,
       productListItems,
       Transform(productListItems, value -> value.priceTotal * 73) AS
       price_in_inr
FROM   geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE  timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
       AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT  10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

 productListItems | price_in_inr
|-------------------+----------------
(8376, NULL, NULL) | 611448.0
{(Burbank Hills Jeans, NULL, NULL), (Thermomax Steel, NULL, NULL), (Bruin Point Shearling Boots, NULL, NULL), (Uintas Pro Ski Gloves, NULL, NULL), (Timberline Survival Knife, NULL, NULL), (Thermomax Steel, NULL, NULL), (Timpanogos Scarf, NULL, NULL), (Lost Prospector Beanie, NULL, NULL), (Timpanogos Scarf, NULL, NULL), (Uintas Pro Ski Gloves, NULL, NULL)} | {0.0,0.0.0.0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.0}
(84763,NULL, NULL) | 6187699.0
(843765, NULL, NULL) | 6.1594845E7
(199684, NULL, NULL) | 1.4576932E7

(10 rows)

Het gebruik bestaat om te ontdekken of een product met een specifieke SKU bestaat confirm-product-exists

exists(array<T>, function<T, boolean>): boolean

In het bovenstaande fragment wordt de functie exists toegepast op elk element van de array en wordt een booleaanse waarde geretourneerd. De booleaanse waarde geeft aan of er een of meer elementen in de array zijn die aan een opgegeven voorwaarde voldoen. In dit geval wordt bevestigd of een product met een specifieke SKU bestaat.

Voorbeeld

In het onderstaande SQL-voorbeeld haalt de query productListItems op van de geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows -tabel en evalueert deze of een element met een SKU gelijk aan 123679 in de productListItems -array bestaat. Vervolgens worden de resultaten gefilterd op basis van een specifieke reeks tijdstempels en worden de uiteindelijke resultaten beperkt tot tien rijen.

SELECT productListItems
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE EXISTS( productListItems, value -> value.sku == 123679)
AND timestamp > to_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < to_timestamp('2017-11-02 00:00:00')limit 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems
|-----------------
{(123679, NULL,NULL)}
{(123679, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL), (150196, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL), (150196, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL), (150196, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL)}
{(123679, NULL, NULL)}
{(123679, NULL,NULL)}
{(123679,NULL, NULL)}

(10 rows)

Filter gebruiken om producten te zoeken waarbij de SKU > 100000 find-specific-products

filter(array<T>, function<T, boolean>): array<T>

Deze functie filtert een array met elementen op basis van een bepaalde voorwaarde die elk element als een booleaanse waarde evalueert. Vervolgens wordt een nieuwe array geretourneerd die alleen elementen bevat waar de voorwaarde een werkelijke waarde heeft geretourneerd.

Voorbeeld

Met de onderstaande query wordt de kolom productListItems geselecteerd, wordt een filter toegepast om alleen elementen met een SKU groter dan 100000 op te nemen en wordt de resultaatset beperkt tot rijen binnen een specifiek tijdstempelbereik. De gefilterde array wordt vervolgens als _filter in de uitvoer gealiased.

SELECT productListItems,
    Filter(productListItems, value -> value.sku > 100000) AS _filter
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems | _filter
|-----------------+---------
(123679, NULL, NULL) (123679, NULL, NULL)
(1346, NULL, NULL) |
(98347, NULL, NULL) |
(176015, NULL, NULL) | (176015, NULL, NULL)

(10 rows)

Samenvoegen gebruiken om de SKU's van alle items in de productlijst die aan een specifieke id zijn gekoppeld, op te tellen en het resulterende totaal te verdubbelen sum-specific-skus-and-double-the-resulting-total

aggregate(array<T>, A, function<A, T, A>[, function<A, R>]): R

Deze statistische bewerking past een binaire operator toe op een begintoestand en alle elementen in de array. Het vermindert ook veelvoudige waarden tot één enkele staat. Na deze reductie wordt de uiteindelijke status omgezet in het uiteindelijke resultaat met behulp van een afwerkingsfunctie. De afwerkingsfunctie neemt de laatste status verkregen na het toepassen van de binaire operator op alle arrayelementen en doet er iets mee om het eindresultaat te produceren.

Voorbeeld

In dit queryvoorbeeld wordt de maximale SKU-waarde berekend uit de array productListItems binnen het opgegeven tijdstempelbereik en wordt het resultaat verdubbeld. De uitvoer bevat de oorspronkelijke productListItems -array en de berekende max_value .

SELECT productListItems,
aggregate(productListItems, 0, (acc, value) ->
case
WHEN (
value.sku > acc) THEN cast(value.sku AS int)
ELSE cast(acc AS int)
END, acc -> acc * 2) AS max_value
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > to_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < to_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT 50;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems | max_value
|-----------------+---------
(123679, NULL, NULL) | 247358
(1346,NULL, NULL) | 2692
(98347, NULL, NULL) | 196694
(176015, NULL, NULL) | 352030

(10 rows)

ZIP_with gebruiken om een volgnummer toe te wijzen aan alle items in de productlijst assign-a-sequence-number

zip_with(array<T>, array<U>, function<T, U, R>): array<R>

Dit fragment combineert de elementen van twee arrays tot één nieuwe array. De bewerking wordt onafhankelijk uitgevoerd op elk element van de array en genereert waardeparen. Als één array korter is, worden null-waarden toegevoegd om overeen te komen met de lengte van de langere array. Dit gebeurt voordat de functie wordt toegepast.

Voorbeeld

De volgende query gebruikt de functie zip_with om paren waarden te maken van twee arrays. Dit gebeurt door de SKU-waarden van de array productListItems toe te voegen aan een reeks gehele getallen, die is gegenereerd met de functie Sequence . Het resultaat wordt samen met de oorspronkelijke kolom productListItems geselecteerd en is beperkt op basis van een tijdstempelbereik.

SELECT productListItems,
zip_with(Sequence(1,5), Transform(productListItems, p -> p.sku), (x,y) -> struct(x, y)) AS zip_with
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > to_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < to_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
limit 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems     | zip_with
|---------------------+---------
                     | {(1,NULL), (2,NULL), (3,NULL),(4,NULL), (5,NULL)}
(123679, NULL, NULL) | {(1,123679), (2,NULL), (3,NULL), (4,NULL), (5,NULL)}
                     | {(1,NULL), (2,NULL),(3,NULL),(4,NULL), (5,NULL)}
                     | {(1,NULL), (2,NULL), (3, NULL),(4,NULL), (5,NULL)}
(1346,NULL, NULL)    | {(1,1346), (2,NULL),(3,NULL),(4,NULL), (5,NULL)}
                     | {(1,NULL), (2,NULL), (3,NULL),(4,NULL), (5,NULL)}
(98347, NULL, NULL)  | {(1,98347), (2,NULL), (3,NULL), (4,NULL), (5,NULL)}
                     | {(1,NULL), (2,NULL), (3,NULL), (4,NULL), (5,NULL)}
(176015, NULL, NULL) | {(1,176015),(2,NULL), (3,NULL), (4,NULL), (5,NULL)}
                     | {(1,NULL), (2,NULL), (3,NULL), (4,NULL), (5,NULL)}

(10 rows)

Map_from_entries gebruiken om een opeenvolgingsaantal aan elk punt in de productlijst toe te wijzen en het definitieve resultaat als kaart te verkrijgen assign-a-sequence-number-return-result-as-map

map_from_entries(array<struct<K, V>>): map<K, V>

Dit fragment zet een array van sleutelwaardeparen om in een kaart. Het is nuttig wanneer het behandelen van zeer belangrijk-waardepaargegevens die van een meer georganiseerde en efficiënte structuur zouden kunnen profiteren.

Voorbeeld

De volgende vraag leidt tot paren van waarden van een opeenvolging en de productListItems serie, zet deze paren in een kaart gebruikend map_from_entries om, en selecteert dan de originele productListItems kolom samen met de pas gemaakte map_from_entries kolom. Het resultaat wordt gefilterd en beperkt op basis van het opgegeven tijdstempelbereik.

SELECT productListItems,      map_from_entries(zip_with(Sequence(1,Size(productListItems)), productListItems, (x,y) -> struct(x, y))) AS map_from_entries
FROM   geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE  timestamp > to_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND    timestamp < to_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems     | map_from_entries
|---------------------+------------------
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679,NULL,NULL)"]
(1346, NULL, NULL)   | [1 -> "(1346, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(176015, NULL, NULL) | [1 -> "(176015, NULL, NULL)"]
(92763, NULL, NULL)  | [1 -> "(92763, NULL, NULL)"]
(48576, NULL, NULL)  | [1 -> "(48576, NULL, NULL)"]
(135778, NULL, NULL) | [1 -> "(135778, NULL, NULL)"]
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(167753, NULL, NULL) | [1 -> "(167753, NULL, NULL)"]

(10 rows)

Map_form_arrays gebruiken om reeksnummers toe te wijzen aan items in de productlijst en het resultaat als een kaart te retourneren assign-sequence-numbers-to-items-return-the-result-as-a-map

map_form_arrays(array<K>, array<V>): map<K, V>

De functie map_form_arrays maakt een kaart met behulp van gekoppelde waarden uit twee arrays.

IMPORTANT

De toetsen mogen geen null-elementen bevatten.

Voorbeeld

In de onderstaande SQL-code wordt een kaart gemaakt waar de sleutels volgnummers zijn die met de functie Sequence zijn gegenereerd en de waarden elementen van de array productListItems zijn. De query selecteert de kolom productListItems en gebruikt de functie Map_from_arrays om de map te maken op basis van de gegenereerde reeks getallen en de elementen van de array. Het resultaat is beperkt tot tien rijen en gefilterd op basis van een tijdstempelbereik.

SELECT productListItems,
       Map_from_arrays(Sequence(1, Size(productListItems)), productListItems) AS
       map_from_arrays
FROM   geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE  Size(productListItems) > 0
       AND timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
       AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT  10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems     | map_from_entries
|---------------------+------------------
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679,NULL,NULL)"]
(1346, NULL, NULL)   | [1 -> "(1346, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(176015, NULL, NULL) | [1 -> "(176015, NULL, NULL)"]
(92763, NULL, NULL)  | [1 -> "(92763, NULL, NULL)"]
(48576, NULL, NULL)  | [1 -> "(48576, NULL, NULL)"]
(135778, NULL, NULL) | [1 -> "(135778, NULL, NULL)"]
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(167753, NULL, NULL) | [1 -> "(167753, NULL, NULL)"]

(10 rows)

Map_concat gebruiken om twee maps samen te voegen tot één kaart concatenate-two-maps-into-as-single-map

map_concat(map<K, V>, ...): map<K, V>

De functie map_concat in het bovenstaande fragment neemt meerdere maps als argumenten en retourneert een nieuwe map waarin alle sleutel-waardeparen van de invoermaps worden gecombineerd. De functie voegt meerdere toewijzingen samen tot één kaart en de resulterende kaart bevat alle sleutel-waardeparen van de invoertoewijzingen.

Voorbeeld

In de onderstaande SQL-code wordt een kaart gemaakt waaraan elk item in productListItems is gekoppeld met een volgnummer. Deze wordt vervolgens samengevoegd met een andere kaart waar toetsen in een bepaald bereik van reeksen worden gegenereerd.

SELECT productListItems,
      map_concat(
         map_from_entries(zip_with(Sequence(1,Size(productListItems)), productListItems, (x,y) -> struct(x, y))),
         map_from_arrays(sequence(size(productListItems) + 1, size(productListItems) + size(productListItems)), productListItems) )
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE size(productListItems) > 0
AND timestamp > to_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < to_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
limit 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems     | map_from_entries
|---------------------+------------------
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679,NULL,NULL)",2 -> "(123679, NULL, NULL)"]
(1346, NULL, NULL)   | [1 -> "(1346, NULL, NULL)",2 -> "(1346, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)",2 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(176015, NULL, NULL) | [1 -> "(176015, NULL, NULL)",2 -> "(176015, NULL, NULL)"]
(92763, NULL, NULL)  | [1 -> "(92763, NULL, NULL)",2 -> "(92763, NULL, NULL)"]
(48576, NULL, NULL)  | [1 -> "(48576, NULL, NULL)",2 -> "(48576, NULL, NULL)"]
(135778, NULL, NULL) | [1 -> "(135778, NULL, NULL)",2 -> "(135778, NULL, NULL)"]
(123679, NULL, NULL) | [1 -> "(123679, NULL, NULL)",2 -> "(123679, NULL, NULL)"]
(98347, NULL, NULL)  | [1 -> "(98347, NULL, NULL)",2 -> "(98347, NULL, NULL)"]
(167753, NULL, NULL) | [1 -> "(167753, NULL, NULL)",2 -> "(167753, NULL, NULL)"]

(10 rows)

Element_at gebruiken om een waarde op te halen die overeenkomt met 'AID' in de identiteitslijst voor verdere berekeningen retrieve-a-corresponding-value

element_at(array<T>, Int): T / element_at(map<K, V>, K): V

Voor arrays retourneert het fragment het element bij een opgegeven (op 1 gebaseerde) index of de waarde die aan een sleutel in een kaart is gekoppeld. Als de index < 0 is, heeft deze toegang tot elementen van de laatste naar de eerste en retourneert deze null als de index de lengte van de array overschrijdt.

Voor kaarten, keert het of een waarde voor de bepaalde sleutel terug of ongeldig als de sleutel niet in de kaart bevat is.

Voorbeeld

De query selecteert de identitymap kolom in de tabel geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows en extraheert de waarde die aan de sleutel AAID voor elke rij is gekoppeld. De resultaten zijn beperkt tot rijen die binnen het opgegeven tijdstempelbereik vallen, en de query beperkt de uitvoer tot tien rijen.

SELECT identitymap,
              Element_at(identitymap, 'AAID')
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

                                                                  identitymap                                            |  element_at(identitymap, AAID)
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------------------
[AAID -> "(3617FBB942466D79-5433F727AD6A0AD, false)",ECID -> "(67383754798169392543508586197135045866,true)"]            | (3617FBB942466D79-5433F727AD6A0AD, false)
[AAID -> "[AAID -> "(533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)",ECID -> "(91989370462250197735311833131353001213,true)"] | (533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)
[AAID -> "(22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)",ECID -> "(57699241367342030964647681192998909474,true)"]            | (22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)
[AAID -> "(6A60527B9D66CCB9-29638A632B45E9, false)",ECID -> "(50117234882064422833184021414056250576,true)"]             | (6A60527B9D66CCB9-29638A632B45E9, false)
[AAID -> "(64FB4DC317E21B59-2A23602D234647E7, false)",ECID -> "(79785479785408621882908938960039330887,true)"]           | (64FB4DC317E21B59-2A23602D234647E7, false)
[AAID -> "(2E70E8CF6DB1DE86-270E55BBBA58B9C1, false)",ECID -> "(80073674009951685326146914344189474476,true)"]           | (2E70E8CF6DB1DE86-270E55BBBA58B9C1, false)
[AAID -> "(22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)",ECID -> "(57699241367342030964647681192998909474,true)"]            | (22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)
[AAID -> "(1CFB3297C3146F2F-28D6902A610BA3B1, false)",ECID -> "(88251082790399360979074868101758236669,true)"]           | (1CFB3297C3146F2F-28D6902A610BA3B1, false)
[AAID -> "(533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)",ECID -> "(91989370462250197735311833131353001213,true)"]           | (533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)
(10 rows)

Kardinaliteit gebruiken om het aantal identiteiten in het identiteitsoverzicht te vinden find-the-number-of-identities-in-the-identity-map

cardinality(array<T>): Int / cardinality(map<K, V>): Int

Dit fragment retourneert de grootte van een bepaalde array of kaart en biedt een alias. De waarde retourneert -1 als de waarde null is.

Voorbeeld

Met de onderstaande query wordt de kolom identitymap opgehaald en de functie Cardinality berekent het aantal elementen in elke kaart in de identitymap . De resultaten zijn beperkt tot tien rijen en worden gefilterd op basis van een opgegeven tijdstempelbereik.

SELECT identitymap,
       Cardinality(identitymap)
FROM   geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT  10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

                                                                  identitymap                                            |  size(identitymap)
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------------------
[AAID -> "(3617FBB942466D79-5433F727AD6A0AD, false)",ECID -> "(67383754798169392543508586197135045866,true)"]            |      2
[AAID -> "[AAID -> "(533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)",ECID -> "(91989370462250197735311833131353001213,true)"] |      2
[AAID -> "(22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)",ECID -> "(57699241367342030964647681192998909474,true)"]            |      2
[AAID -> "(6A60527B9D66CCB9-29638A632B45E9, false)",ECID -> "(50117234882064422833184021414056250576,true)"]             |      2
[AAID -> "(64FB4DC317E21B59-2A23602D234647E7, false)",ECID -> "(79785479785408621882908938960039330887,true)"]           |      2
[AAID -> "(2E70E8CF6DB1DE86-270E55BBBA58B9C1, false)",ECID -> "(80073674009951685326146914344189474476,true)"]           |      2
[AAID -> "(22E195F8A8ECCC6A-A39615C93B72A9F, false)",ECID -> "(57699241367342030964647681192998909474,true)"]            |      2
[AAID -> "(1CFB3297C3146F2F-28D6902A610BA3B1, false)",ECID -> "(88251082790399360979074868101758236669,true)"]           |      2
[AAID -> "(533F56A682C059B1-396437F68879F61D, false)",ECID -> "(91989370462250197735311833131353001213,true)"]           |      2
(10 rows)

Gebruik array_different om de verschillende elementen in productListItems te zoeken find-distinct-elements

array_distinct(array<T>): array<T>

Het bovenstaande fragment verwijdert dubbele waarden uit de opgegeven array.

Voorbeeld

Met de onderstaande query wordt de kolom productListItems geselecteerd, worden dubbele items uit de arrays verwijderd en wordt de uitvoer beperkt tot tien rijen op basis van een opgegeven tijdstempelbereik.

SELECT productListItems,
              Array_distinct(productListItems)
FROM geometrixxx_999_xdm_pqs_1batch_10k_rows
WHERE timestamp > To_timestamp('2017-11-01 00:00:00')
AND timestamp < To_timestamp('2017-11-02 00:00:00')
LIMIT 10;

Resultaat

De resultaten voor deze SQL zouden vergelijkbaar zijn met die hieronder worden weergegeven.

productListItems     | array_distinct(productListItems)
|---------------------+---------------------------------
                     |
(123679, NULL, NULL) | (123679, NULL, NULL)
                     |
                     |
(1346,NULL, NULL)    | (1346,NULL, NULL)
                     |
(98347, NULL, NULL)  | (98347, NULL, NULL)
                     |
(176015, NULL, NULL) | (176015, NULL, NULL)
                     |

(10 rows)

Aanvullende functies met een hogere volgorde additional-higher-order-functions

De volgende voorbeelden van hoger-ordefuncties worden verklaard als deel van terugwinnen gelijkaardig archiefgebruiksgeval. Een voorbeeld en uitleg van het gebruik van elke functie worden gegeven in de desbetreffende sectie van dat document.

Het transform functievoorbeeld behandelt de verdeling van een productlijst.

Het filter functievoorbeeld toont een verfijnde en nauwkeurige extractie van relevante informatie van tekstgegevens aan.

De reduce functie verstrekt een manier om cumulatieve waarden of aggregaten af te leiden, die in diverse analytische en planningsprocessen kunnen centraal zijn.

recommendation-more-help

ccf2b369-4031-483f-af63-a93b5ae5e3fb