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Parametermarker

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Parametermarkierungen sind benannte oder nicht benannte typbehaftete Platzhaltervariablen zum Bereitstellen von Werten aus der API, die die SQL-Anweisung aufruft.

Die Verwendung von Parametermarkierungen schützt Ihren Code vor Angriffen durch Einschleusung von SQL-Befehlen, da er die bereitgestellten Werte eindeutig von den SQL-Anweisungen trennt.

Sie können benannte und nicht benannte Parametermarkierungen nicht in derselben SQL-Anweisung kombinieren.

Sie dürfen nicht in DDL-Anweisungen auf Parametermarkierungen verweisen, z. B. in generierten Spalten oder DEFAULT-Definitionen, Ansichten oder SQL-Funktionen.

Ausnahmen bilden Verweise auf Parametermarkierungen in der IDENTIFIER-Klausel, die in bestimmten DDL-Anweisungen zum Parametrisieren von Tabellen- oder Spaltennamen verwendet werden können. Weitere Informationen finden Sie unter IDENTIFIER-Klausel.

Parametermarkierungen können folgendermaßen bereitgestellt werden:

Benannte Parametermarkierungen

Gilt für: Databricks Runtime check marked yes 12.1 und höher

Benannte Parametermarkierungen sind typbehaftete Platzhaltervariablen. Die API, die die SQL-Anweisung aufruft, muss mithilfe von Name-Wert-Paaren jeder Parametermarkierung einem Wert zuordnen.

Syntax

 :parameter_name

Parameter

  • named_parameter_name

    Ein Verweis auf eine angegebene Parametermarkierung in Form eines nicht qualifizierten Bezeichners.

Hinweise

Sie können mehrmals innerhalb derselben SQL-Anweisung auf dieselbe Parametermarkierung verweisen. Wenn kein Wert an die Parametermarkierung gebunden wurde, wird der Fehler UNBOUND_SQL_PARAMETER ausgelöst. Sie müssen nicht auf alle angegebenen Parametermarkierungen verweisen.

Die obligatorische vorangehende : (Doppelpunkt) unterscheidet den Namespace der benannten Parametermarkierungen von denen von Spaltennamen und SQL-Parametern.

Beispiele

Im folgenden Beispiel werden zwei Parametermarkierungen definiert:

  • later: ein INTERVAL HOUR mit dem Wert 3.
  • x: ein DOUBLE mit dem Wert 15,0

x wird mehrmals referenziert, während later einmal referenziert wird.

SQL

> DECLARE stmtStr = 'SELECT current_timestamp() + :later, :x * :x AS square';
> EXECUTE IMMEDIATE stmtStr USING INTERVAL '3' HOURS AS later, 15.0 AS x;
  2024-01-19 16:17:16.692303  225.00

Scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark named parameter marker example")
  .getOrCreate()

val argMap = Map("later" -> java.time.Duration.ofHours(3), "x" -> 15.0)
spark.sql(
  sqlText = "SELECT current_timestamp() + :later, :x * :x AS square",
  args = argMap).show()
// +----------------------------------------+------+
// |current_timestamp() + INTERVAL '03' HOUR|square|
// +----------------------------------------+------+
// |                    2023-02-27 17:48:...|225.00|
// +----------------------------------------+------+

Java

import org.apache.spark.sql.*;
import static java.util.Map.entry;

SparkSession spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Java Spark named parameter marker example")
  .getOrCreate();

Map<String, String> argMap = Map.ofEntries(
  entry("later", java.time.Duration.ofHours(3)),
  entry("x", 15.0)
);

spark.sql(
  sqlText = "SELECT current_timestamp() + :later, :x * :x AS square",
  args = argMap).show();
// +----------------------------------------+------+
// |current_timestamp() + INTERVAL '03' HOUR|square|
// +----------------------------------------+------+
// |                    2023-02-27 17:48:...|225.00|
// +----------------------------------------+------+

Python

spark.sql("SELECT :x * :y * :z AS volume", args = { "x" : 3, "y" : 4, "z"  : 5 }).show()
// +------+
// |volume|
// +------+
// |    60|
// +------+

Nicht bekannte Parametermarkierungen

Gilt für: Databricks Runtime check marked yes 13.3 und höher

Nicht benannte Parametermarkierungen sind typbehaftete Platzhaltervariablen. Die API, die die SQL-Anweisung aufruft, muss mithilfe eines Arrays von Argumenten jede Parametermarkierung einem Wert in der Reihenfolge des Auftretens zuzuordnen.

Syntax

 ?

Parameter

  • ?: ein Verweis auf eine angegebene Parametermarkierung in Form eines Fragezeichens.

Hinweise

Jedes Auftreten einer nicht benannten Parametermarkierung verwendet einen von der API bereitgestellten Wert, der die SQL-Anweisung in der entsprechenden Reihenfolge aufruft. Wenn kein Wert an die Parametermarkierung gebunden wurde, wird der Fehler UNBOUND_SQL_PARAMETER ausgelöst. Sie müssen nicht alle bereitgestellten Werte verwenden.

Beispiele

Im folgenden Beispiel werden drei Parametermarkierungen definiert:

  • Ein INTERVAL HOUR mit dem Wert 3.
  • Zwei DOUBLE jeweils mit dem Wert 15,0.

Da die Parameter nicht benannt sind, wird jeder bereitgestellte Wert von höchstens einem Parameter verwendet.

SQL

> DECLARE stmtStr = 'SELECT current_timestamp() + ?, ? * ? AS square';
> EXECUTE IMMEDIATE stmtStr USING INTERVAL '3' HOURS, 15.0, 15.0;
  2024-01-19 16:17:16.692303  225.00

Scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark unnamed parameter marker example")
  .getOrCreate()

val argArr = Array(java.time.Duration.ofHours(3), 15.0, 15.0)

spark.sql(
  sqlText = "SELECT current_timestamp() + ?, ? * ? AS square", args = argArr).show()
// +----------------------------------------+------+
// |current_timestamp() + INTERVAL '03' HOUR|square|
// +----------------------------------------+------+
// |                    2023-02-27 17:48:...|225.00|
// +----------------------------------------+------+

Java

import org.apache.spark.sql.*;

SparkSession spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Java Spark unnamed parameter marker example")
  .getOrCreate();

Object[] argArr = new Object[] { java.time.Duration.ofHours(3), 15.0, 15.0 }

spark.sql(
  sqlText = "SELECT current_timestamp() + ?, ? * ? AS square",
  args = argArr).show();
// +----------------------------------------+------+
// |current_timestamp() + INTERVAL '03' HOUR|square|
// +----------------------------------------+------+
// |                    2023-02-27 17:48:...|225.00|
// +----------------------------------------+------+

Python

spark.sql("SELECT ? * ? * ? AS volume", args = { 3, 4, 5 }).show()
// +------+
// |volume|
// +------+
// |    60|
// +------+