SQL-Sprachreferenz für Pipeline

Dieser Abschnitt enthält Details zur SQL-Programmierschnittstelle von Lakeflow Spark Declarative Pipelines.

• Konzeptionelle Informationen und eine Übersicht über die Verwendung von Lakeflow Spark Declarative Pipelines SQL finden Sie unter Develop Lakeflow Spark Declarative Pipelines code with SQL.
• Informationen zur Python-API finden Sie in der Python-Sprachreferenz "Lakeflow Spark Declarative Pipelines Python".
• Weitere Informationen zu SQL in Databricks finden Sie in der SQL-Sprachreferenz.

Sie können python-benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Ihren SQL-Abfragen verwenden, aber Sie müssen diese UDFs in Python-Dateien definieren, bevor Sie sie in SQL-Quelldateien aufrufen. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Skalarfunktionen: Python.

SQL-Anweisungen

Verwenden Sie diese Anweisungen, um mit Pipelines in SQL zu arbeiten.

• AUTO CDC INTO
• CREATE FLOW
• CREATE MATERIALIZED VIEW
• CREATE STREAMING TABLE
• TEMPORÄRE ANSICHT ERSTELLEN
• CREATE VIEW

Sie können auch die folgenden Anweisungen verwenden, um mit Pipelines zu arbeiten, aber sie müssen aus Databricks SQL ausgeführt werden, nicht aus einer Pipeline. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit der Datenaufbewahrung unter Verwendung von Databricks SQL und Verwendung von ALTER-Anweisungen mit Pipeline-Datasets.

• ALTER STREAMING TABLE
• ALTER MATERIALIZED VIEW
• EXPLAIN CREATE MATERIALIZED VIEW