Databricks SQL 및 Databricks Runtime에 대한 SQL 명령 참조입니다.
Lakeflow Spark 선언적 파이프라인에서 SQL을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 파이프라인 SQL 언어 참조를 참조하세요.
Note
Azure 중국 지역에서는 Databricks SQL Serverless를 사용할 수 없습니다. Azure Government 지역에서는 Databricks SQL을 사용할 수 없습니다.
일반 참조
이 일반 참조는 다음과 같이 데이터 형식, 함수, 식별자, 리터럴 및 의미 체계를 설명합니다.
- "적용 대상" 레이블
- 구문 다이어그램을 읽는 방법
- SQL 문에 주석을 추가하는 방법
- 구성 매개 변수
- 데이터 형식 및 리터럴
- Functions
- SQL 데이터 형식 규칙
- 날짜/시간 패턴
- H3 지리 공간적 함수
- ST 지리 공간적 함수
- 람다 함수
- 창 함수
- Identifiers
- Names
- IDENTIFIER 절
- NULL 의미 체계
- Expressions
- 매개 변수 표식
- Variables
- 이름 확인
- JSON 경로 식
- Collation
- Partitions
- Databricks 런타임의 ANSI 규정 준수
- Apache Hive 호환성
- Principals
- Unity 카탈로그의 권한 및 보안이 가능한 개체
- Hive 메타스토어의 권한 및 보안 개체
- Unity 카탈로그 메타데이터 새로 고침
- 외부 위치
- 외부 테이블
- Credentials
- Volumes
- SQL 스크립팅
- 델타 공유
- 페더레이션 쿼리(레이크하우스 페더레이션)
- 정보 스키마
- 예약어
DDL 문장
데이터 정의 문을 사용하여 데이터베이스에서 데이터베이스 개체의 구조를 만들거나 수정합니다.
- ALTER CATALOG
- ALTER CONNECTION
- ALTER CREDENTIAL
- ALTER DATABASE
- 위치 변경
- ALTER MATERIALIZED VIEW
- ALTER PROVIDER
- ALTER RECIPIENT
- ALTER STREAMING TABLE
- ALTER TABLE
- ALTER SCHEMA
- ALTER SHARE
- ALTER VIEW
- ALTER VOLUME
- COMMENT ON
- BLOOMFILTER 인덱스 만들기
- CREATE CATALOG
- CREATE CONNECTION
- CREATE DATABASE
- CREATE FUNCTION(SQL)
- CREATE FUNCTION(외부)
- 위치 생성
- CREATE MATERIALIZED VIEW
- 프로시저 작성
- CREATE RECIPIENT
- CREATE SCHEMA
- CREATE SERVER
- CREATE SHARE
- CREATE STREAMING TABLE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE VOLUME
- DECLARE VARIABLE
- 블룸필터 인덱스 삭제
- DROP CATALOG
- DROP CONNECTION
- DROP DATABASE
- DROP CREDENTIAL
- DROP FUNCTION
- 드롭 위치
- DROP PROCEDURE (프로시저 삭제)
- DROP PROVIDER
- DROP RECIPIENT
- DROP SCHEMA
- DROP SHARE
- DROP TABLE
- DROP VARIABLE
- DROP VIEW
- DROP VOLUME
- MSCK REPAIR TABLE
- REFRESH FOREIGN(CATALOG, SCHEMA또는 TABLE)
- REFRESH(MATERIALIZED VIEW 또는 STREAMING TABLE)
- SET 태그
- SYNC
- TRUNCATE TABLE
- UNDROP TABLE
- 미설정 태그
DML 명령문
데이터 조작 문을 사용하여 Delta Lake 테이블에서 데이터를 추가, 변경 또는 삭제합니다.
- COPY INTO
- DELETE FROM
- INSERT 안으로
- INSERT OVERWRITE DIRECTORY
- INSERT OVERWRITE DIRECTORY Hive 형식 사용하여
- LOAD DATA
- MERGE INTO
- UPDATE
데이터 검색 및 실행 문장
쿼리를 사용하여 지정된 절에 따라 하나 이상의 테이블에서 행을 검색합니다. 지원되는 절에 대한 전체 구문과 간략한 설명은 쿼리 문서에 설명되어 있습니다.
관련 SQL 문과 SELECTVALUES 이 섹션에도 포함되어 있습니다.
SELECT FROM WHERE스타일의 표준 SQL 쿼리 외에도 Azure Databricks는 SQL을 같은 일련의 연결된 작업으로 구성하는 FROM |> WHERE |> SELECT 지원합니다.
또한 Databricks SQL은 EXPLAIN 문을 사용하여 생성된 논리 및 물리적 계획에서 쿼리를 검사하는 기능을 제공합니다.
Delta Lake 문
Delta Lake SQL 문을 사용하여 Delta Lake 형식으로 저장된 테이블을 관리합니다.
- CACHE SELECT
- CONVERT TO DELTA
- DESCRIBE HISTORY
- FSCK REPAIR TABLE
- GENERATE
- OPTIMIZE
- REORG TABLE
- RESTORE
- VACUUM
Delta Lake 문 사용에 대한 자세한 내용은 Azure Databricks의 Delta Lake란?을 참조하세요.
SQL 스크립팅 명령문
SQL 스크립팅을 사용하여 SQL에서 절차 논리를 실행합니다.
- CASE 문
- BEGIN END 복합문
- FOR 문
- GET 진단 문
- IF THEN ELSE 문장
- ITERATE 문
- LEAVE 문
- LOOP 문
- REPEAT 문
- RESIGNAL 문
- SIGNAL 문
- WHILE 문
보조 명령문
보조 문을 사용하여 통계를 수집하고, 캐싱을 관리하고, 메타데이터를 탐색하고, 구성을 설정하고, 리소스를 관리합니다.
분석 구문
Apache Spark Cache 명령문
적용 대상:
Databricks 런타임
설명 문장 작성
- DESCRIBE CATALOG
- DESCRIBE CONNECTION
- DESCRIBE CREDENTIAL
- DESCRIBE DATABASE
- DESCRIBE FUNCTION
- 위치 설명
- 절차 설명
- DESCRIBE PROVIDER
- DESCRIBE QUERY
- DESCRIBE RECIPIENT
- DESCRIBE SCHEMA
- DESCRIBE SHARE
- DESCRIBE TABLE
- DESCRIBE VOLUME
문장 표시
- LIST
- SHOW ALL IN SHARE
- SHOW CATALOGS
- SHOW COLUMNS
- SHOW CONNECTIONS
- SHOW CREATE TABLE
- SHOW CREDENTIALS
- SHOW DATABASES
- SHOW FUNCTIONS
- SHOW GROUPS
- 위치 표시
- SHOW PARTITIONS
- 프로시저 표시
- SHOW PROVIDERS
- SHOW RECIPIENTS
- SHOW SCHEMAS
- SHOW SHARES
- SHOW SHARES IN PROVIDER
- 표시 TABLE
- SHOW TABLES
- SHOW TABLES DROPPED
- SHOW TBLPROPERTIES
- SHOW USERS
- SHOW VIEWS
- SHOW VOLUMES
구성, 변수 관리 및 기타 구문
- CALL
- EXECUTE IMMEDIATE
- RESET
- SET
- SET RECIPIENT
- SET TIMEZONE
- SET VARIABLE
- USE CATALOG
- USE DATABASE
- USE SCHEMA
리소스 관리
적용 대상: Databricks 런타임
적용 대상: Databricks SQL Connector
보안 선언
보안 SQL 문을 사용하여 데이터에 대한 액세스를 관리합니다.
- ALTER GROUP
- CREATE GROUP
- DENY
- DROP GROUP
- GRANT
- GRANT 공유
- 복구 권한
- REVOKE
- REVOKE 공유
- SHOW GRANTS
- SHOW GRANTS ON SHARE
- SHOW GRANTS TO RECIPIENT
이러한 문을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Hive 메타스토어 권한 및 보안 개체(레거시)를 참조하세요.