Delen via

inline generatorfunctie met tabelwaarde

  • Artikel

Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks SQL vinkje als ja aan Databricks Runtime

Explodeert een matrix met structs in een tabel.

Syntaxis

inline(expr)

Argumenten

  • expr: Een ARRAY<STRUCT> expressie.

Retouren

Een set rijen die bestaan uit de velden in de struct-elementen van de matrix expr. De kolommen die door inline de velden worden geproduceerd, zijn de namen van de velden.

Als expr er NULL geen rijen worden geproduceerd.

  • Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks Runtime 12.1 en eerder:

    inline kan alleen in de SELECT lijst worden geplaatst als hoofdmap van een expressie of na een LATERALE WEERGAVE. Wanneer u de functie in de SELECT lijst plaatst, mag er geen andere generatorfunctie in dezelfde SELECT lijst of UNSUPPORTED_GENERATOR zijn. MULTI_GENERATOR wordt opgevoed.

  • Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks SQL vinkje als ja aan Databricks Runtime 12.2 LTS en hoger:

    Aanroep vanuit de COMPONENT LATERAL VIEW of de SELECT lijst is afgeschaft. Roep in plaats daarvan inline aan als een table_reference.

Voorbeelden

Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks Runtime 12.1 en eerder:

> SELECT inline(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b'))), 'Spark SQL';
 1  a Spark SQL
 2  b Spark SQL

> SELECT inline(array(struct(1, 'a'), struct(1, 'b'))),
         inline(array(struct('c', 1.0), struct('d', 2.0))),
         'Spark SQL';
 1  a Spark SQL
 2  b Spark SQL
Error: UNSUPPORTED_GENERATOR.MULTI_GENERATOR

Van toepassing op: vinkje als ja aan Databricks SQL vinkje als ja aan Databricks Runtime 12.2 LTS en hoger:

> SELECT i.*, 'Spark SQL'
    FROM inline(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b'))) AS i;
 1  a Spark SQL
 2  b Spark SQL

> SELECT i1.*, i2.*, 'Spark SQL'
   FROM  inline(array(struct(1, 'a'), struct(1, 'b'))) AS i1,
         inline(array(struct('c', 1.0), struct('d', 2.0))) AS i2;
 1      a       c       1.0     Spark SQL
 1      b       c       1.0     Spark SQL
 1      a       d       2.0     Spark SQL
 1      b       d       2.0     Spark SQL