Clausola IDENTIFIER

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Si applica a:segno di spunta sì Databricks SQL segno di spunta sì Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive

La clausola IDENTIFIER interpreta una stringa costante come:

  • nome tabella o vista
  • nome di funzione
  • nome colonna
  • nome campo
  • nome schema

La clausola abilita la parametrizzazione sicura di SQL injection delle istruzioni SQL.

La clausola IDENTIFIER è supportata per le istruzioni seguenti:

  • Tabella, vista o nome della funzione di un'istruzione CREATE, ALTER, DROP, UNDROP
  • Nome della tabella di un'istruzione MERGE, UPDATE, DELETE, IN edizione Standard RT, COPY INTO
  • Destinazione di uno SHOW o DESCRIBE
  • U edizione Standard di uno schema
  • Chiamata di una funzione
  • Colonna o vista a cui viene fatto riferimento in una query. Sono incluse le query incorporate in un'istruzione DDL o DML.

Quando si usa la clausola dell'identificatore, potrebbe non essere incorporata all'interno di un identificatore.

Sintassi

IDENTIFIER ( strExpr )

Parametri

  • strExpr: espressione costante STRING che include in genere uno o più marcatori di parametro.

Esempi

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