文档Experience Platform查询服务指南

查询服务中的SQL语法

Last update: Thu Oct 10 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

创建对象：

  • 用户
  • 开发人员

您可以在Adobe Experience Platform查询服务中为SELECT语句和其他有限命令使用标准ANSI SQL。 本文档介绍Query Service支持的SQL语法。

选择查询 select-queries

以下语法定义了Query Service支持的SELECT查询：

[ 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 ]

下面的选项卡部分提供了FROM、GROUP和WITH关键字的可用选项。

`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 )

以下小节提供了可在查询中使用的附加子句的详细信息，前提是它们遵循上述格式。

SNAPSHOT子句

此子句可用于基于快照ID增量读取表中的数据。 快照ID是由Long-type数字表示的检查点标记，每次将数据写入到快照ID时，该数字都会应用于数据湖表。 SNAPSHOT子句将其自身附加到它旁边使用的表关系上。

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

示例

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;

下表说明了SNAPSHOT子句中每个语法选项的含义。

语法
含义
SINCE start_snapshot_id
从指定的快照ID （排除）开始读取数据。
AS OF end_snapshot_id
以指定的快照ID（包括）读取数据。
BETWEEN start_snapshot_id AND end_snapshot_id
读取指定的开始快照ID和结束快照ID之间的数据。 它不包括start_snapshot_id且包括end_snapshot_id。
BETWEEN HEAD AND start_snapshot_id
将数据从开头（第一个快照之前）读取到指定的启动快照ID（包括）。 请注意，这仅返回start_snapshot_id中的行。
BETWEEN end_snapshot_id AND TAIL
从指定的end-snapshot_id之后将数据读取到数据集结尾（不包括快照ID）。 这意味着，如果end_snapshot_id是数据集中的最后一个快照，则查询将返回零行，因为除了最后一个快照之外，没有任何快照。
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
从table_to_be_queried中读取从指定的快照ID开始的数据，并将其与来自table_to_be_joined的数据联接，因为它位于your_chosen_snapshot_id。 该连接基于来自要连接的两个表的ID列的匹配ID。

SNAPSHOT子句与表或表别名一起使用，但不能在子查询或视图的顶部。 SNAPSHOT子句适用于对表应用SELECT查询的任何位置。

此外，还可以使用HEAD和TAIL作为快照子句的特殊偏移值。 使用HEAD是指第一个快照之前的偏移量，而TAIL是指最后一个快照之后的偏移量。

NOTE
如果在两个快照ID之间进行查询，如果启动快照已过期且设置了可选的回退行为标志(resolve_fallback_snapshot_on_failure)，则可能会出现以下两种情况：
  • 如果设置了可选的回退行为标志，查询服务会选择最早可用的快照，将其设置为开始快照，并返回最早可用快照与指定结束快照之间的数据。 此数据是​ 包含最早可用快照的。

WHERE子句

默认情况下，SELECT查询上的WHERE子句生成的匹配项区分大小写。 如果您希望匹配项不区分大小写，则可以使用关键字ILIKE而不是LIKE。

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

下表解释了LIKE和ILIKE子句的逻辑：

子句
操作员
WHERE condition LIKE pattern
~~
WHERE condition NOT LIKE pattern
!~~
WHERE condition ILIKE pattern
~~*
WHERE condition NOT ILIKE pattern
!~~*

示例

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

此查询返回名称以“A”或“a”开头的客户。

加入

使用联接的SELECT查询具有以下语法：

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和EXCEPT

UNION、INTERSECT和EXCEPT子句用于组合或排除两个或多个表中的类似行：

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

创建表作为选择 create-table-as-select

以下语法定义了CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)查询：

CREATE TABLE table_name [ WITH (schema='target_schema_title', rowvalidation='false', label='PROFILE') ] AS (select_query)
参数
描述
schema
XDM架构的标题。 仅当您希望为CTAS查询创建的新数据集使用现有XDM架构时，才使用此子句。
rowvalidation
（可选）指定用户是否希望对新创建的数据集摄取的每个新批次进行行级验证。 默认值为 true。
label
当您使用CTAS查询创建数据集时，使用此值为profile的标签将您的数据集标记为已为配置文件启用。 这意味着您的数据集会在创建时自动标记为用户档案。 有关使用label的详细信息，请参阅派生属性扩展文档。
select_query
SELECT语句。 SELECT查询的语法可在SELECT查询节中找到。

示例

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
SELECT语句必须具有聚合函数的别名，如COUNT、SUM、MIN等。 此外，SELECT语句可以带有或不带有括号()。 您可以提供SNAPSHOT子句以将增量增量增量增量读入目标表。

插入到

INSERT INTO命令的定义如下：

INSERT INTO table_name select_query
参数
描述
table_name
要插入查询的表的名称。
select_query
SELECT语句。 SELECT查询的语法可在SELECT查询节中找到。

示例

NOTE
以下是一个精心设计的示例，仅供参考。
INSERT INTO Customers SELECT SupplierName, City, Country FROM OnlineCustomers;

INSERT INTO Customers AS (SELECT * from OnlineCustomers SNAPSHOT AS OF 345)
INFO
请​ 不 ​将SELECT语句括在圆括号()中。 此外，SELECT语句结果的架构必须符合INSERT INTO语句中定义的表的架构。 您可以提供SNAPSHOT子句以将增量增量增量增量读入目标表。

在根级别未找到实际XDM架构中的大多数字段，并且SQL不允许使用点表示法。 要使用嵌套字段获得逼真的结果，您必须映射INSERT INTO路径中的每个字段。

要INSERT INTO嵌套路径，请使用以下语法：

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]

示例

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

删除表

DROP TABLE命令删除现有的表，如果它不是外部表，则从文件系统中删除与该表关联的目录。 如果该表不存在，则会发生异常。

DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name
参数
描述
IF EXISTS
如果指定此项，则在表​ 不 ​存在时不会引发异常。

创建数据库

CREATE DATABASE命令创建Azure Data Lake Storage (ADLS)数据库。

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name

删除数据库

DROP DATABASE命令从实例中删除数据库。

DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name
参数
描述
IF EXISTS
如果指定此项，则在数据库​ 不 ​存在时不会引发异常。

删除架构

DROP SCHEMA命令删除现有架构。

DROP SCHEMA [IF EXISTS] db_name.schema_name [ RESTRICT | CASCADE]
参数
描述
IF EXISTS
如果指定此参数且架构​ 不 ​存在，则不会引发异常。
RESTRICT
模式的默认值。 如果指定，则仅当架构​ 不 ​包含任何表时才会丢弃。
CASCADE
如果指定，将删除该架构以及该架构中存在的所有表。

创建视图 create-view

SQL视图是基于SQL语句的结果集的虚拟表。 使用CREATE VIEW语句创建视图并为其命名。 然后，您可以使用该名称来引用回查询的结果。 这使得重复使用复杂的查询更加容易。

以下语法为数据集定义了CREATE VIEW查询。 此数据集可以是ADLS或加速存储数据集。

CREATE VIEW view_name AS select_query
参数
描述
view_name
要创建的视图的名称。
select_query
SELECT语句。 SELECT查询的语法可在SELECT查询节中找到。

示例

CREATE VIEW V1 AS SELECT color, type FROM Inventory

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

以下语法定义了在数据库和架构的上下文中创建视图的CREATE VIEW查询。

示例

CREATE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query
CREATE OR REPLACE VIEW db_name.schema_name.view_name AS select_query
参数
描述
db_name
数据库的名称。
schema_name
架构的名称。
view_name
要创建的视图的名称。
select_query
SELECT语句。 SELECT查询的语法可在SELECT查询节中找到。

示例

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

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

显示视图

以下查询显示视图列表。

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)

放置视图

以下语法定义了DROP VIEW查询：

DROP VIEW [IF EXISTS] view_name
参数
描述
IF EXISTS
如果指定此项，则当视图​ 不 ​存在时，不会引发异常。
view_name
要删除的视图的名称。

示例

DROP VIEW v1
DROP VIEW IF EXISTS v1

匿名块 anonymous-block

匿名块由两部分组成：可执行部分和异常处理部分。 在匿名块中，可执行部分是必需的。 但是，“例外处理”部分是可选的。

以下示例说明如何创建包含一个或多个要一起执行的语句的块：

$$BEGIN
  statementList
[EXCEPTION exceptionHandler]
$$END

exceptionHandler:
      WHEN OTHER
      THEN statementList

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

以下是使用匿名块的示例。

$$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;

匿名块中的条件语句 conditional-anonymous-block-statements

当条件被评估为TRUE时，IF-THEN-ELSE控制结构允许有条件地执行语句列表。 此控制结构仅适用于匿名块。 如果此结构用作独立命令，则会导致语法错误（“匿名块外部的命令无效”）。

下面的代码段演示了匿名块中IF-THEN-ELSE条件语句的正确格式。

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

示例

以下示例执行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$$;

此结构可与raise_error();一起使用以返回自定义错误消息。 下面所示的代码块使用“自定义错误消息”终止匿名块。

示例

$$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$$;

嵌套IF语句

匿名块中支持嵌套的IF语句。

示例

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

 END$$;

异常块

匿名块中支持异常块。

示例

$$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$$;

自动转换为JSON auto-to-json

查询服务支持可选会话级别设置，以便从JSON字符串形式的交互式SELECT查询返回顶级复杂字段。 auto_to_json设置允许将复杂字段中的数据作为JSON返回，然后使用标准库解析为JSON对象。

在执行包含复杂字段的SELECT查询之前，将功能标志auto_to_json设置为true。

set auto_to_json=true;

在设置auto_to_json标记之前

下表提供了应用auto_to_json设置之前的示例查询结果。 这两种方案都使用同一个SELECT查询（如下所示），该查询用于定向具有复杂字段的表。

SELECT * FROM TABLE_WITH_COMPLEX_FIELDS LIMIT 2;

结果如下：

                _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)

设置auto_to_json标志后

下表显示了auto_to_json设置与结果数据集在结果中的差异。 这两种方案都使用了相同的SELECT查询。

                _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"}} |
 31892EE15DE00000-401B92664FF48AE8 | 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":"31892EE100007BF3-215FE00000000001","namespace":{"code":"AAID"},"primary":true}}} | {"browserDetails":{"acceptLanguage":"en-US","cookiesEnabled":false,"javaEnabled":false,"javaScriptEnabled":true,"javaScriptVersion":"1.5","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":768,"viewportWidth":556},"domain":"ntt.net","ipV4":"219.165.108.145"} | {"AAID":[{"id":"31892EE100007BF3-215FE00000000001","primary":true}]} | {"geo":{"_schema":{"latitude":34.989999999999995,"longitude":138.42},"city":"shizuoka","countryCode":"JP","dmaID":392005,"postalCode":"420-0812","stateProvince":"22"},"localTimezoneOffset":-240} | {"dataCenterLocation":"UT1"} | {"webPageDetails":{"isHomePage":false,"name":"Home - JJEsquire","pageViews":{"value":1.0}},"webReferrer":{"type":"typed_bookmarked"}}                                        |
(2 rows)

解决故障时的回退快照 resolve-fallback-snapshot-on-failure

resolve_fallback_snapshot_on_failure选项用于解决快照ID过期的问题。

将resolve_fallback_snapshot_on_failure选项设置为true以使用以前的快照ID覆盖快照。

SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;

以下代码行使用元数据中最早可用的snapshot_id覆盖@from_snapshot_id。

$$ 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
$$;

数据资产组织

随着数据资产的增长，在Adobe Experience Platform数据湖中对它们进行逻辑组织非常重要。 查询服务扩展了SQL构造，使您能够按逻辑对沙盒中的数据资产进行分组。 这种组织方法允许在架构之间共享数据资产，而无需在物理上移动它们。

您可以使用标准SQL语法支持以下SQL结构，以便从逻辑上组织数据。

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;

有关查询服务最佳实践的更详细说明，请参阅数据资产的逻辑组织指南。

表存在

table_exists SQL命令用于确认系统中当前是否存在表。 如果表​ 确实存在，则命令返回布尔值： true；如果表确实存在​ 确实不存在，则返回false。

通过在运行语句之前验证表是否存在，table_exists功能简化了编写匿名块以涵盖CREATE和INSERT INTO用例的过程。

以下语法定义table_exists命令：

$$
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 $$;

排队 inline

inline函数将结构数组的元素分隔并生成表中的值。 它只能放在SELECT列表或LATERAL VIEW中。

inline函数​ 不能放在存在其他生成器函数的选择列表中。

默认情况下，生成的列将命名为“col1”、“col2”等。 如果表达式为NULL，则不会生成任何行。

TIP
可以使用RENAME命令重命名列名。

示例

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

此示例返回以下内容：

1  a Spark SQL
2  b Spark SQL

第二个示例进一步演示了inline函数的概念和应用。 下图说明了示例的数据模型。

productListItems的架构图。

示例

select inline(productListItems) from source_dataset limit 10;

从source_dataset中获取的值用于填充目标表。

SKU
体验(_E)
数量
priceTotal
product-id-1
(“(”(“(A，pass，B，NULL)”)“)”)
5
10.5
product-id-5
(“(”(“（A，通过， B，NULL）”)”)“)
product-id-2
(“(”(“(AF， C， D，NULL)”)“)”)
6
40
product-id-4
(“(”(“(BM，pass， NA，NULL)”)”)”)
3
12

设置

SET命令设置属性，并返回现有属性的值或列出所有现有属性。 如果为现有的属性键提供了值，则会覆盖旧值。

SET property_key = property_value
参数
描述
property_key
要列出或更改的属性的名称。
property_value
您希望属性设置为的值。

要返回任何设置的值，请使用不带property_value的SET [property key]。

PostgreSQL命令

以下子部分介绍了查询服务支持的PostgreSQL命令。

分析表 analyze-table

ANALYZE TABLE命令对命名表执行分布分析和统计计算。 根据数据集是存储在加速存储还是数据湖中，ANALYZE TABLE的使用会有所不同。 有关其使用的更多信息，请参阅各自的部分。

加速存储的计算统计信息 compute-statistics-accelerated-store

ANALYZE TABLE命令计算加速存储上表的统计信息。 统计信息是在加速存储上给定表的已执行CTAS或ITAS查询中计算的。

示例

ANALYZE TABLE <original_table_name>

以下是使用ANALYZE TABLE命令后可用的统计计算列表：-

计算值
描述
field
表中列的名称。
data-type
每列可接受的数据类型。
count
包含此字段的非null值的行数。
distinct-count
此字段的唯一值或非重复值的数量。
missing
此字段具有null值的行数。
max
分析表中的最大值。
min
分析表的最小值。
mean
分析表的平均值。
stdev
分析表的标准偏差。

计算数据湖上的统计信息 compute-statistics-data-lake

您现在可以使用COMPUTE STATISTICS SQL命令计算Azure Data Lake Storage (ADLS)数据集的列级统计信息。 计算整个数据集、数据集子集、所有列或列子集的列统计信息。

COMPUTE STATISTICS扩展ANALYZE TABLE命令。 但是，加速存储表上不支持COMPUTE STATISTICS、FILTERCONTEXT和FOR COLUMNS命令。 当前，只有ADLS表支持ANALYZE TABLE命令的这些扩展。

示例

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);

FILTER CONTEXT命令根据提供的筛选条件计算数据集子集的统计信息。 FOR COLUMNS命令将目标定位到特定列以供分析。

NOTE
生成的Statistics ID和统计信息只对每个会话有效，不能跨不同的PSQL会话访问。

限制：
  • 数组或映射数据类型不支持生成统计信息
  • 计算统计信息是​ 而不是 ​跨会话持久保留。
  • skip_stats_for_complex_datatypes
SET skip_stats_for_complex_datatypes = false

控制台输出如下所示。

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

然后，可以通过引用Statistics ID直接查询计算统计信息。 使用Statistics ID或下面示例语句中所示的别名来完整查看输出。 要了解有关此功能的更多信息，请参阅别名文档。

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

使用SHOW STATISTICS命令显示会话中生成的所有临时统计数据的元数据。 此命令可帮助您优化统计分析的范围。

SHOW STATISTICS;

下面显示了SHOW STATISTICS的输出示例。

      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

有关详细信息，请参阅数据集统计信息文档。

表示例 tablesample

Adobe Experience Platform查询服务提供了示例数据集，作为其近似查询处理功能的一部分。

当不需要对数据集进行聚合操作的确切答案时，最好使用数据集示例。 若要通过发出近似查询以返回近似答案来对大型数据集执行更有效的探索性查询，请使用TABLESAMPLE功能。

使用来自现有Azure Data Lake Storage (ADLS)数据集的统一随机样本创建样本数据集，仅使用来自原始数据集的记录百分比。 数据集示例功能使用TABLESAMPLE和SAMPLERATE SQL命令扩展ANALYZE TABLE命令。

在下面的示例中，第一行演示如何计算表格的5%样本。 第二行演示如何从表中数据的过滤视图中计算5%的样本。

示例

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

有关详细信息，请参阅数据集示例文档。

开始

BEGIN命令，或者BEGIN WORK或BEGIN TRANSACTION命令启动事务块。 在给出显式的COMMIT或ROLLBACK命令之前，在开始命令之后输入的任何语句都将在单个事务中执行。 此命令与START TRANSACTION相同。

BEGIN
BEGIN WORK
BEGIN TRANSACTION

关闭

CLOSE命令释放与打开游标关联的资源。 游标关闭后，不允许对其执行任何后续操作。 当不再需要游标时，应将其关闭。

CLOSE name
CLOSE ALL

如果使用CLOSE name，则name表示必须关闭的打开游标的名称。 如果使用CLOSE ALL，则将关闭所有打开的游标。

取消分配

要取消分配以前准备的SQL语句，请使用DEALLOCATE命令。 如果未显式取消分配预准备语句，则该语句将在会话结束时取消分配。 有关预准备语句的详细信息，请参阅PREPARE命令部分。

DEALLOCATE name
DEALLOCATE ALL

如果使用DEALLOCATE name，则name表示必须取消分配的准备语句的名称。 如果使用DEALLOCATE ALL，则会取消分配所有准备语句。

声明

DECLARE命令允许用户创建游标，该游标可用于从较大的查询中检索少量行。 创建游标后，将使用FETCH从中获取行。

DECLARE name CURSOR FOR query
参数
描述
name
要创建的游标的名称。
query
提供游标要返回的行的SELECT或VALUES命令。

执行

EXECUTE命令用于执行以前准备的语句。 由于预准备语句仅存在于会话期间，因此预准备语句必须由在当前会话中较早执行的PREPARE语句创建。 有关使用预准备语句的详细信息，请参阅PREPARE命令部分。

如果创建该语句的PREPARE语句指定了某些参数，则必须将一组兼容的参数传递到EXECUTE语句。 如果未传入这些参数，则会引发错误。

EXECUTE name [ ( parameter ) ]
参数
描述
name
要执行的预准备语句的名称。
parameter
准备语句的参数实际值。 这必须是生成与此参数的数据类型兼容的值的表达式，该值在创建预准备语句时确定。 如果预准备语句有多个参数，则用逗号分隔。

说明

EXPLAIN命令显示所提供语句的执行计划。 执行计划显示了如何扫描语句引用的表。 如果引用了多个表，它会显示使用哪些联接算法将每个输入表中的所需行组合在一起。

EXPLAIN statement

要定义响应的格式，请使用FORMAT关键字和EXPLAIN命令。

EXPLAIN FORMAT { TEXT | JSON } statement
参数
描述
FORMAT
使用FORMAT命令指定输出格式。 可用选项为TEXT或JSON。 非文本输出包含的信息与文本输出格式相同，但程序更容易解析。 此参数默认为TEXT。
statement
要查看其执行计划的任何SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、VALUES、EXECUTE、DECLARE、CREATE TABLE AS或CREATE MATERIALIZED VIEW AS语句。
IMPORTANT
使用EXPLAIN关键字运行时，SELECT语句可能返回的任何输出都将被丢弃。 这一声明的其他副作用照常发生。

示例

以下示例显示了对具有单个integer列和10000行的表进行简单查询的计划：

EXPLAIN SELECT * FROM foo;

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

FETCH

FETCH命令使用以前创建的游标检索行。

FETCH num_of_rows [ IN | FROM ] cursor_name
参数
描述
num_of_rows
要提取的行数。
cursor_name
从中检索信息的游标的名称。

准备 prepare

使用PREPARE命令可以创建预准备语句。 预准备语句是服务器端对象，可用于对类似的SQL语句进行模板化。

预准备语句可以接受参数，这些参数是在执行语句时替换到该语句中的值。 在使用预准备语句时，参数由位置引用，使用$1、$2等。

或者，您可以指定参数数据类型的列表。 如果未列出参数的数据类型，则可以从上下文推断该类型。

PREPARE name [ ( data_type [, ...] ) ] AS SELECT
参数
描述
name
预准备语句的名称。
data_type
预准备语句参数的数据类型。 如果未列出参数的数据类型，则可以从上下文推断该类型。 如果必须添加多个数据类型，则可以将其添加到以逗号分隔的列表中。

回滚

ROLLBACK命令撤消当前事务并放弃该事务进行的所有更新。

ROLLBACK
ROLLBACK WORK

选择范围

SELECT INTO命令创建一个新表，并用查询计算的数据填充该表。 数据不会返回到客户端，因为它使用的是普通SELECT命令。 新表的列具有与SELECT命令的输出列关联的名称和数据类型。

[ 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 ] [...] ]

有关标准SELECT查询参数的详细信息，请参阅SELECT查询节。 此部分仅列出SELECT INTO命令独有的参数。

参数
描述
TEMPORARY或TEMP
可选参数。 如果指定了参数，则创建的表为临时表。
UNLOGGED
可选参数。 如果指定了参数，则创建的表是未记录的表。 有关未记录表的详细信息可在PostgreSQL 文档中找到。
new_table
要创建的表的名称。

示例

以下查询创建新的表films_recent，其中仅包含表films中的最近条目：

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

显示

SHOW命令显示运行时参数的当前设置。 可以使用SET语句、通过编辑postgresql.conf配置文件来设置这些变量、通过PGOPTIONS环境变量（在使用libpq或基于libpq的应用程序时）或通过命令行标志（在启动Postgres服务器时）来设置这些变量。

SHOW name
SHOW ALL
参数
描述
name
您希望了解其信息的运行时参数的名称。 运行时参数的可能值包括以下值：
SERVER_VERSION：此参数显示服务器的版本号。
SERVER_ENCODING：此参数显示服务器端字符集编码。
LC_COLLATE：此参数显示用于归类（文本排序）的数据库区域设置。
LC_CTYPE：此参数显示数据库的字符分类区域设置。
IS_SUPERUSER：此参数显示当前角色是否具有超级用户权限。
ALL
显示所有配置参数的值及其说明。

示例

以下查询显示参数DateStyle的当前设置。

SHOW DateStyle;

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

复制

COPY命令将任何SELECT查询的输出复制到指定位置。 用户必须具有此位置的访问权限，此命令才能成功。

COPY query
    TO '%scratch_space%/folder_location'
    [  WITH FORMAT 'format_name']
参数
描述
query
要复制的查询。
format_name
您希望在其中复制查询的格式。 format_name可以是parquet、csv或json之一。 默认情况下，值为parquet。
NOTE
完整的输出路径为adl://<ADLS_URI>/users/<USER_ID>/acp_foundation_queryService/folder_location/<QUERY_ID>

更改表 alter-table

使用ALTER TABLE命令可以添加或删除主键或外键约束，并向表中添加列。

添加或删除约束

以下SQL查询显示了向表添加或删除约束的示例。 可使用逗号分隔值将主键和外键约束添加到多个列中。 您可以通过传递两个或多个列名称值来创建组合键，如下面的示例所示。

定义主键或复合键

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

根据一个或多个键定义表之间的关系

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 )

定义标识列

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

ALTER TABLE table_name ADD CONSTRAINT IDENTITY ( column_name ) NAMESPACE namespace

删除约束/关系/标识

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 )
参数
描述
table_name
正在编辑的表的名称。
column_name
要向其添加约束的列的名称。
referenced_table_name
外键引用的表的名称。
primary_column_name
外键引用的列的名称。
NOTE
表架构应该是唯一的，并且不在多个表之间共享。 此外，对于主键、主标识和标识约束，命名空间是必需的。

添加或删除主标识和辅助标识

要添加或删除主标识表和辅助标识表列的约束，请使用ALTER TABLE命令。

以下示例通过添加约束来添加主标识和辅助标识。

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

也可以通过删除约束来删除身份，如下面的示例所示。

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

有关更多详细信息，请参阅有关在临时数据集中设置标识的文档。

添加列

以下SQL查询显示了向表添加列的示例。

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
支持的数据类型

下表列出了用于向Azure SQL中具有Postgres SQL、XDM和Accelerated Database Recovery (ADR)的表添加列的接受数据类型。

—
PSQL客户端
XDM
ADR
描述
1
bigint
int8
bigint
一种数值数据类型，用于存储从 — 9,223,372,036,854,775,807到9,223,372,036,854,775,807之间的大整数，以8字节为单位。
2
integer
int4
integer
用于存储 — 2,147,483,648到2,147,483,647 （以4字节为单位）的整数的数字数据类型。
3
smallint
int2
smallint
用于存储–32,768到215-1 32,767之间的整数（以2字节为单位）的数字数据类型。
4
tinyint
int1
tinyint
用于存储0到255之间的整数（以1字节为单位）的数字数据类型。
5
varchar(len)
string
varchar(len)
可变大小的字符数据类型。 当列数据项的大小差别很大时，最好使用varchar。
6
double
float8
double precision
FLOAT8和FLOAT是DOUBLE PRECISION的有效同义词。 double precision是浮点数据类型。 浮点值以8字节为单位存储。
7
double precision
float8
double precision
FLOAT8是double precision的有效同义词。double precision是浮点数据类型。 浮点值以8字节为单位存储。
8
date
date
date
date数据类型是4字节存储的日历日期值，没有任何时间戳信息。 有效日期的范围为01-01-0001到12-31-9999。
9
datetime
datetime
datetime
一种数据类型，用于存储以日历日期和时间表示的时间瞬间。 datetime包含限定符：年、月、日、小时、秒和分数。 datetime声明可以包括在该序列中连接这些时间单位的任何子集，或者甚至只包括单个时间单位。
10
char(len)
string
char(len)
char(len)关键字用于指示该项为固定长度字符。

添加架构

以下SQL查询显示了向数据库/模式添加表的示例。

ALTER TABLE table_name ADD SCHEMA database_name.schema_name
NOTE
无法将ADLS表和视图添加到DWH数据库/架构中。

删除架构

以下SQL查询显示了从数据库/模式中删除表的示例。

ALTER TABLE table_name REMOVE SCHEMA database_name.schema_name
NOTE
无法从物理链接的DWH数据库/架构中删除DWH表和视图。

参数

参数
描述
table_name
正在编辑的表的名称。
column_name
要添加列的名称。
data_type
要添加列的数据类型。 支持的数据类型包括：bigint、char、string、date、datetime、double、double precision、integer、smallint、tinyint、varchar。

显示主键

SHOW PRIMARY KEYS命令列出给定数据库的所有主键约束。

SHOW PRIMARY KEYS

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

显示外键

SHOW FOREIGN KEYS命令列出了给定数据库的所有外键约束。

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"

显示数据组

SHOW DATAGROUPS命令返回所有关联数据库的表。 对于每个数据库，该表都包括方案、组类型、子类型、子名称和子ID。

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

显示表的数据组

SHOW DATAGROUPS FOR 'table_name'命令返回包含参数作为其子项的所有关联数据库的表。 对于每个数据库，该表都包括方案、组类型、子类型、子名称和子ID。

SHOW DATAGROUPS FOR 'table_name'

参数

  • table_name：要为其查找关联数据库的表的名称。
   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
recommendation-more-help
ccf2b369-4031-483f-af63-a93b5ae5e3fb