Sdílet prostřednictvím


VYTVOŘENÍ TABULKY STREAMOVÁNÍ

Platí pro: zaškrtnutí označeného ano Databricks SQL

Vytvoří streamovací tabulku, tabulku Delta s dodatečnou podporou streamování nebo přírůstkového zpracování dat.

Streamované tabulky jsou podporovány pouze v rozdílových živých tabulkách a v Databricks SQL s katalogem Unity. Spuštěním tohoto příkazu na podporovaných výpočetních prostředcích Databricks Runtime se analyzuje pouze syntaxe. Viz Vývoj kódu kanálu pomocí SQL.

Syntaxe

{ CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE | CREATE STREAMING TABLE [ IF NOT EXISTS ] }
  table_name
  [ table_specification ]
  [ table_clauses ]
  [ AS query ]

table_specification
  ( { column_identifier column_type [column_properties] } [, ...]
    [ CONSTRAINT expectation_name EXPECT (expectation_expr)
      [ ON VIOLATION { FAIL UPDATE | DROP ROW } ] ] [, ...]
    [ , table_constraint ] [...] )

column_properties
  { NOT NULL |
    COMMENT column_comment |
    column_constraint |
    MASK clause } [ ... ]

table_clauses
  { PARTITIONED BY (col [, ...]) |
    COMMENT table_comment |
    TBLPROPERTIES clause |
    SCHEDULE [ REFRESH ] schedule_clause |
    WITH { ROW FILTER clause } } [...]

schedule_clause
  { EVERY number { HOUR | HOURS | DAY | DAYS | WEEK | WEEKS } |
  CRON cron_string [ AT TIME ZONE timezone_id ] }

Parametry

  • REFRESH

    Pokud je zadáno, aktualizuje tabulku nejnovějšími daty dostupnými ze zdrojů definovaných v dotazu. Pouze nová data, která přicházejí před zahájením dotazu, budou zpracována. Nová data, která se přidají do zdrojů během provádění příkazu, se ignorují až do další aktualizace. Operace aktualizace z příkazu CREATE OR REFRESH je plně deklarativní. Pokud příkaz aktualizace nezadá všechna metadata z původního příkazu pro vytvoření tabulky, odstraní se nezadaná metadata.

  • POKUD NEEXISTUJE

    Vytvoří tabulku streamování, pokud neexistuje. Pokud tabulka s tímto názvem již existuje, CREATE STREAMING TABLE příkaz se ignoruje.

    Můžete zadat nejvýše jednu z nebo IF NOT EXISTS OR REFRESH.

  • table_name

    Název tabulky, kterou chcete vytvořit. Název nesmí obsahovat dočasnou specifikaci ani specifikaci možností. Pokud název není kvalifikovaný, vytvoří se tabulka v aktuálním schématu.

  • table_specification

    Tato volitelná klauzule definuje seznam sloupců, jejich typů, vlastností, popisů a omezení sloupců.

    Pokud nedefinujete sloupce ve schématu tabulky, je nutné zadat AS query.

    • column_identifier

      Jedinečný název sloupce

      • column_type

        Určuje datový typ sloupce.

      • NOT NULL

        Pokud je zadaný sloupec nepřijme NULL hodnoty.

      • COLUMN_COMMENT KOMENTÁŘE

        Řetězcový literál, který popisuje sloupec.

      • column_constraint

        Důležité

        Tato funkce je ve verzi Public Preview.

        Přidá omezení primárního klíče nebo cizího klíče do sloupce v tabulce streamování. Omezení nejsou podporována pro tabulky v hive_metastore katalogu.

      • Klauzule MASK

        Důležité

        Tato funkce je ve verzi Public Preview.

        Přidá funkci masky sloupce pro anonymizaci citlivých dat. Všechny následné dotazy z tohoto sloupce obdrží výsledek vyhodnocení této funkce místo původní hodnoty sloupce. To může být užitečné pro jemně odstupňované účely řízení přístupu, ve kterých může funkce zkontrolovat členství v identitě nebo skupině vyvolání uživatele a rozhodnout se, jestli se má hodnota redigovat.

      • CONSTRAINT expectation_name EXPECT (expectation_expr) [ PŘI PORUŠENÍ { FAIL UPDATE | DROP ROW } ]

        Přidá do tabulky očekávání kvality dat. Tato očekávání kvality dat je možné sledovat v průběhu času a přistupovat k němu prostřednictvím protokolu událostí streamované tabulky. Očekávání FAIL UPDATE způsobí selhání zpracování při vytváření tabulky i při aktualizaci tabulky. Očekávání DROP ROW způsobí, že se celý řádek zahodí, pokud se očekávání nesplní.

        expectation_expr mohou se skládat z literálů, identifikátorů sloupců v tabulce a deterministické předdefinované funkce nebo operátory SQL s výjimkou:

        Nesmí obsahovat ani expr poddotaz.

      • table_constraint

        Důležité

        Tato funkce je ve verzi Public Preview.

        Přidá do tabulky streamování omezení informačního primárního klíče nebo informačního cizího klíče. Pro tabulky v hive_metastore katalogu nejsou podporována klíčová omezení.

  • table_clauses

    Volitelně můžete zadat dělení, komentáře, uživatelem definované vlastnosti a plán aktualizace nové tabulky. Každou dílčí klauzuli lze zadat pouze jednou.

    • DĚLENÉ PODLE

      Volitelný seznam sloupců tabulky, podle kterých chcete tabulku rozdělit.

    • TABLE_COMMENT KOMENTÁŘE

      Literál STRING , který popisuje tabulku.

    • TBLPROPERTIES

      Volitelně nastaví jednu nebo více uživatelem definovaných vlastností.

      Pomocí tohoto nastavení můžete určit kanál modulu runtime Delta Live Tables použitý ke spuštění tohoto příkazu. Nastavte hodnotu pipelines.channel vlastnosti na "PREVIEW" hodnotu nebo "CURRENT". Výchozí hodnota je "CURRENT". Další informace o kanálech Delta Live Tables naleznete v tématu Kanály modulu runtime Delta Live Tables.

    • SCHEDULE [ REFRESH ] schedule_clause

      • EVERY number { HOUR | HOURS | DAY | DAYS | WEEK | WEEKS }

        Důležité

        Tato funkce je ve verzi Public Preview.

        Pokud chcete naplánovat aktualizaci, která se pravidelně provádí, použijte EVERY syntaxi. Pokud EVERY je zadaná syntaxe, je streamovaná tabulka nebo materializované zobrazení pravidelně aktualizována v zadaném intervalu na základě zadané hodnoty, například HOUR, , HOURS, DAYDAYS, WEEKnebo WEEKS. Následující tabulka uvádí přijaté celočíselné hodnoty pro number.

        Časová jednotka Celočíselná hodnota
        HOUR or HOURS 1 <= H <= 72
        DAY or DAYS 1 <= D <= 31
        WEEK or WEEKS 1 <= W <= 8

        Poznámka:

        Jednotné a množné číslo zahrnuté časové jednotky jsou sémanticky ekvivalentní.

      • CRON cron_string [ AT TIME ZONE timezone_id ]

        Naplánování aktualizace pomocí hodnoty quartz cron . Jsou přijímány platné time_zone_values . AT TIME ZONE LOCAL není podporováno.

        Pokud AT TIME ZONE chybí, použije se časové pásmo relace. Pokud AT TIME ZONE chybí a časové pásmo relace není nastavené, vyvolá se chyba. SCHEDULE je sémanticky ekvivalentní SCHEDULE REFRESH.

      Plán lze zadat jako součást CREATE příkazu. Pomocí příkazu ALTER STREAMING TABLE nebo spuštěním CREATE OR REFRESH příkazu s SCHEDULE klauzulí můžete po vytvoření změnit plán tabulky streamování.

    • KLAUZULE WITH ROW FILTER

      Důležité

      Tato funkce je ve verzi Public Preview.

      Přidá do tabulky funkci filtru řádků. Všechny následné dotazy z této tabulky obdrží podmnožinu řádků, ve kterých se funkce vyhodnotí jako logická hodnota PRAVDA. To může být užitečné pro jemně odstupňované účely řízení přístupu, kdy může funkce zkontrolovat členství v identitě nebo skupině vyvolání uživatele a rozhodnout se, jestli se mají určité řádky filtrovat.

  • Dotaz AS

    Tato klauzule naplní tabulku pomocí dat z query. Tento dotaz musí být streamovaným dotazem. Toho lze dosáhnout přidáním klíčového STREAM slova do libovolného vztahu, který chcete zpracovat přírůstkově. Když zadáte a query a společně table_specification , schéma tabulky zadané v table_specification musí obsahovat všechny sloupce vrácené adresou query, jinak se zobrazí chyba. Všechny sloupce zadané v table_specification vrácené hodnotě, které nejsou vráceny query null při dotazech.

Rozdíly mezi streamovanými tabulkami a jinými tabulkami

Streamované tabulky jsou stavové tabulky navržené tak, aby zpracovávaly každý řádek pouze jednou při zpracování rostoucí datové sady. Vzhledem k tomu, že většina datových sad v průběhu času roste, jsou streamované tabulky vhodné pro většinu úloh příjmu dat. Tabulky streamování jsou optimální pro kanály, které vyžadují aktuálnost dat a nízkou latenci. Streamované tabulky můžou být také užitečné pro masivní transformace škálování, protože výsledky se dají postupně vypočítat při příchodu nových dat, přičemž výsledky budou aktuální, aniž by bylo nutné plně překompilovat všechna zdrojová data s každou aktualizací. Streamované tabulky jsou navržené pro zdroje dat, které jsou jen pro připojení.

Streamované tabulky přijímají další příkazy, například REFRESH, které zpracovávají nejnovější data dostupná ve zdrojích poskytovaných v dotazu. Změny zadaného dotazu se projeví jenom na nových datech voláním REFRESHdříve nezpracovaných dat. Pokud chcete změny použít i u existujících dat, musíte REFRESH TABLE <table_name> FULL provést provedení příkazu FULL REFRESH. Úplné aktualizace znovu zpracovávají všechna data dostupná ve zdroji s nejnovější definicí. Nedoporučuje se volat úplné aktualizace zdrojů, které nezachovají celou historii dat nebo mají krátké doby uchovávání, například Kafka, protože úplná aktualizace zkracuje stávající data. Pokud už data nejsou ve zdroji dostupná, možná nebudete moct obnovit stará data.

Filtry řádků a masky sloupců

Důležité

Tato funkce je ve verzi Public Preview.

Filtry řádků umožňují zadat funkci, která se použije jako filtr při každém načtení řádků v tabulce. Tyto filtry zajišťují, aby následné dotazy vracely pouze řádky, pro které se predikát filtru vyhodnotí jako true.

Masky sloupců umožňují maskovat hodnoty sloupce pokaždé, když tabulka načte řádky. Všechny budoucí dotazy týkající se tohoto sloupce obdrží výsledek vyhodnocení funkce nad sloupcem a nahrazení původní hodnoty sloupce.

Další informace o tom, jak používat filtry řádků a masky sloupců, najdete v tématu Filtrování citlivých dat tabulky pomocí filtrů řádků a mask sloupců.

Správa filtrů řádků a masek sloupců

Filtry řádků a masky sloupců u streamovaných tabulek by měly být přidány, aktualizovány nebo vynechány příkazem CREATE OR REFRESH .

Chování

  • Refresh as Definer: Když CREATE OR REFRESH příkazy aktualizují REFRESH streamovací tabulku, spustí se funkce filtru řádků s právy definovatele (jako vlastník tabulky). To znamená, že aktualizace tabulky používá kontext zabezpečení uživatele, který vytvořil streamovací tabulku.
  • Dotaz: Zatímco většina filtrů běží s právy defineru, funkce, které kontrolují kontext uživatele (například CURRENT_USER a IS_MEMBER) jsou výjimky. Tyto funkce se spouští jako invoker. Tento přístup vynucuje zabezpečení dat a řízení přístupu specifické pro uživatele na základě kontextu aktuálního uživatele.

Pozorovatelnost

Pomocí funkce DESCRIBE EXTENDED, INFORMATION_SCHEMAnebo Průzkumníka katalogu můžete prozkoumat existující filtry řádků a masky sloupců, které platí pro danou streamovací tabulku. Tato funkce umožňuje uživatelům auditovat a kontrolovat přístup k datům a míry ochrany u streamovaných tabulek.

Omezení

  • Nejnovější data můžou získat jenom vlastníci tabulek, kteří můžou aktualizovat streamované tabulky.

  • ALTER TABLE příkazy jsou u streamovaných tabulek zakázány. Definice a vlastnosti tabulky by měly být změněny pomocí CREATE OR REFRESH příkazu ALTER STREAMING TABLE .

  • Dotazy na časovou cestu se nepodporují.

  • Vývoj schématu tabulky pomocí příkazů DML, jako je INSERT INTO, a MERGE není podporován.

  • U streamovaných tabulek se nepodporují následující příkazy:

    • CREATE TABLE ... CLONE <streaming_table>
    • COPY INTO
    • ANALYZE TABLE
    • RESTORE
    • TRUNCATE
    • GENERATE MANIFEST
    • [CREATE OR] REPLACE TABLE
  • Rozdílové sdílení se nepodporuje.

  • Přejmenování tabulky nebo změna vlastníka se nepodporuje.

  • Omezení tabulek, jako PRIMARY KEY jsou a FOREIGN KEY nejsou podporována.

  • Vygenerované sloupce, sloupce identit a výchozí sloupce se nepodporují.

Příklady

-- Creates a streaming table that processes files stored in the given external location with
-- schema inference and evolution.
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE raw_data
  AS SELECT * FROM STREAM read_files('abfss://container@storageAccount.dfs.core.windows.net/base/path');

-- Creates a streaming table that processes files with a known schema.
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE csv_data (
    id int,
    ts timestamp,
    event string
  )
  AS SELECT *
  FROM STREAM read_files(
      's3://bucket/path',
      format => 'csv',
      schema => 'id int, ts timestamp, event string');

-- Creates a streaming table with schema evolution and data quality expectations.
-- The table creation or refresh fails if the data doesn't satisfy the expectation.
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE avro_data (
    CONSTRAINT date_parsing (to_date(dt) >= '2000-01-01') ON VIOLATION FAIL UPDATE
  )
  AS SELECT *
  FROM STREAM read_files('gs://my-bucket/avroData');

-- Stores the data from Kafka in an append-only streaming table.
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE firehose_raw
  COMMENT 'Stores the raw data from Kafka'
  TBLPROPERTIES ('delta.appendOnly' = 'true')
  AS SELECT
    value raw_data,
    offset,
    timestamp,
    timestampType
  FROM STREAM read_kafka(bootstrapServers => 'ips', subscribe => 'topic_name');

-- Sets the runtime channel to "PREVIEW"
> CREATE STREAMING TABLE st_preview
  TBLPROPERTIES(pipelines.channel = "PREVIEW")
  AS SELECT * FROM RANGE(10)

-- Read data from another streaming table scheduled to run every hour.
> CREATE STREAMING TABLE firehose_bronze
  SCHEDULE CRON '0 0 * * * ? *'
  AS SELECT
    from_json(raw_data, 'schema_string') data,
    * EXCEPT (raw_data)
  FROM STREAM firehose_raw;

-- Creates a streaming table with a column constraint
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE csv_data (
    id int PRIMARY KEY,
    ts timestamp,
    event string
  )
  AS SELECT *
  FROM STREAM read_files(
      's3://bucket/path',
      format => 'csv',
      schema => 'id int, ts timestamp, event string');

-- Creates a streaming table with a table constraint
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE csv_data (
    id int,
    ts timestamp,
    event string,
    CONSTRAINT pk_id PRIMARY KEY (id)
  )
  AS SELECT *
  FROM STREAM read_files(
      's3://bucket/path',
      format => 'csv',
      schema => 'id int, ts timestamp, event string');

-- Creates a streaming table with a row filter and a column mask
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE masked_csv_data (
    id int,
    name string,
    region string,
    ssn string MASK catalog.schema.ssn_mask_fn
  )
  WITH ROW FILTER catalog.schema.us_filter_fn ON (region)
  AS SELECT *
  FROM STREAM read_files('s3://bucket/path/sensitive_data')