clause IDENTIFIER

  • Article

S’applique à :coche marquée oui Databricks SQL coché oui Databricks Runtime 13.3 LTS et versions ultérieures

La clause IDENTIFIER interprète une chaîne constante comme suit :

  • Nom de table ou de vue
  • nom de fonction
  • nom de colonne
  • Nom du champ
  • nom de schéma

La clause active le paramétrage sécurisé par injection DE SQL des instructions SQL.

La clause IDENTIFIER est prise en charge pour les instructions suivantes :

  • Nom de table, de vue ou de fonction d’un objet CREATE, ALTER, DROP, UNDROP
  • Nom de table d’un MERGE, UPDATE, DELETE, INSERT, COPY INTO
  • Cible d’un SHOW ou DESCRIBE
  • UTILISATION d’un schéma
  • Invocation de la fonction
  • Colonne ou vue référencée dans une requête. Cela inclut les requêtes incorporées dans une instruction DDL ou DML.

Lors de l’utilisation de la clause d’identificateur, elle peut ne pas être incorporée dans un identificateur.

Syntaxe

IDENTIFIER ( strExpr )

Paramètres

Exemples

Scala

// Creation of a table using parameter marker.
spark.sql("CREATE TABLE IDENTIFIER(:mytab)(c1 INT)", args = Map("mytab" -> "tab1"))

// Altering a table with a fixed schema and a parameterized table name.
spark.sql("ALTER TABLE IDENTIFIER('default.' || :mytab) ADD COLUMN c2 INT)", args = Map("mytab" -> "tab1"))

// Dropping a table with separate schema and table parameters.
spark.sql("DROP TABLE IDENTIFIER(:myschema || '.' || :mytab)", args = Map("mySchema" -> "default", "mytab" -> "tab1"))

// A parameterized reference to a table in a query. The table name is qualified and uses back-ticks.
spark.sql("SELECT * FROM IDENTIFIER(:mytab)", args = Map("mytab" -> "`default`.`tab1`"))

// You cannot qualify the IDENTIFIER claue or use it as a qualifier itself.
spark.sql("SELECT * FROM myschema.IDENTIFIER(:mytab)", args = Map("mytab" -> "`tab1`"))

spark.sql("SELECT * FROM IDENTIFIER(:myschema).mytab", args = Map("mychema" -> "`default`"))

// A parameterized column reference
spark.sql("SELECT IDENTIFIER(:col) FROM VALUES(1) AS T(c1)", args = Map("col" -> "t.c1"))

// Passing in an aggregate function name as a parameter
spark.sql("SELECT IDENTIFIER(agg)(c1) FROM VALUES(1), (2) AS T(c1)", args = Map("agg" -> "max"))

SQL

-- Creation of a table using variable.
> DECLARE mytab = 'tab1';
> CREATE TABLE IDENTIFIER(mytab)(c1 INT);

-- Altering a table with a fixed schema and a parameterized table name.
> ALTER TABLE IDENTIFIER('default.' || mytab) ADD COLUMN c2 INT;

-- Inserting using a parameterized table name. The table name is qualified and uses back-ticks.
> SET VAR mytab = '`default`.`tab1`';
> INSERT INTO IDENTIFIER(mytab) VALUES(1, 2);

-- A parameterized reference to a table in a query.
> SELECT * FROM IDENTIFIER(mytab);
  1   2

-- Dropping a table with separate schema and table parameters.
> DECLARE myschema = 'default';
> SET VAR mytab = 'tab1';
> DROP TABLE IDENTIFIER(myschema || '.' || mytab);

 -- You cannot qualify the IDENTIFIER claue or use it as a qualifier itself.
> SELECT * FROM myschema.IDENTIFIER('tab');
Error: PARSE_SYNTAX_ERROR

> SELECT * FROM IDENTIFIER('default').mytab;
Error: PARSE_SYNTAX_ERROR

-- A parameterized column reference
> DECLARE col = 't.c1';
> SELECT IDENTIFIER(col) FROM VALUES(1) AS T(c1);
  1

-- Passing in an aggregate function name as a parameter
> DECLARE agg = 'max';
> SELECT IDENTIFIER(agg)(c1) FROM VALUES(1), (2) AS T(c1);
  2