Partycje

Dotyczy: Databricks SQL Databricks Runtime

Uwaga / Notatka

W zarządzanych tabelach Apache Iceberg, Unity Catalog obsługuje tylko klastrowanie płynne i interpretuje partycje określone w klauzuli PARTITION BY jako klucze klastrowania dla klastrowania płynnego.

Databricks zaleca wykorzystanie liquid clustering dla wszystkich nowych tabel Delta oraz zarządzanych tabel Iceberg. Zobacz Tabele zarządzane przez katalog Unity w usłudze Azure Databricks dla Delta Lake i Apache Iceberg oraz Użyj klastrowania płynnego dla tabel.

Partycja składa się z podzbioru wierszy w tabeli, które mają taką samą wartość dla wstępnie zdefiniowanego podzbioru kolumn określanych jako kolumny partycjonowania. Użycie partycji może przyspieszyć wykonywanie zapytań względem tabeli, a także manipulowanie danymi.

Aby użyć partycji, należy zdefiniować zestaw kolumn partycjonowania podczas tworzenia tabeli, uwzględniając klauzulę PARTITIONED BY.

Podczas wstawiania lub manipulowania wierszami w tabeli usługa Azure Databricks automatycznie wysyła wiersze do odpowiednich partycji.

Możesz również określić partycję bezpośrednio przy użyciu klauzuli PARTITION.

Ta składnia jest również dostępna dla tabel, które nie używają formatu Delta Lake, aby szybko DROP, ADD lub RENAME partycjonować przy użyciu instrukcji ALTER TABLE.

PARTYCJONOWANE PRZEZ

Klauzula PARTITIONED BY określiła listę kolumn, w których jest partycjonowana nowa tabela.

Składnia

PARTITIONED BY ( { partition_column [ column_type ] } [, ...] )

Parametry

• partition_column

  Identyfikator może odwoływać się do column_identifier w tabeli. Jeśli określisz więcej niż jedną kolumnę, nie może istnieć duplikaty. Jeśli odwołujesz się do wszystkich kolumn w tabeli column_specification , zostanie zgłoszony błąd.

• typ_kolumny

  Chyba że element partition_column odwołuje się do elementu column_identifier w tabeli column_specification, column_type definiuje typ danych obiektu partition_column.

  Nie wszystkie typy danych obsługiwane przez usługę Databricks SQL są obsługiwane przez wszystkie źródła danych.

Uwagi

Jeśli nie zdefiniujesz kolumn partycjonowania tabeli Delta Lake, kolumny określone w specyfikacji kolumny, które się do nich odnoszą, zawsze są przenoszone na koniec tabeli.

PARTITION

Klauzula PARTITION służy do identyfikowania partycji, którą należy odpytać lub nią manipulować.

Partycja jest identyfikowana przez nazewnictwo wszystkich kolumn i kojarzenie każdej z nich z wartością. Nie trzeba ich określać w określonej kolejności.

Jeśli nie dodasz nowej partycji do istniejącej tabeli, możesz pominąć kolumny lub wartości, aby wskazać, że operacja ma zastosowanie do wszystkich pasujących partycji pasujących pasujących do podzestawu kolumn.

PARTITION ( { partition_column  [ = partition_value | LIKE pattern ] } [ , ... ] )

Parametry

• partition_column

  Kolumna określona jako kolumna partycji tabeli. Nie można dwukrotnie określić tej samej kolumny.

• = partition_value

  Literał typu danych pasujący do typu kolumny partycji. Jeśli pominięto wartość partycji, specyfikacja będzie zgodna ze wszystkimi wartościami dla tej kolumny partycji.

• LIKE pattern

  Ten formularz jest dozwolony tylko w ALTER SHARE ADD TABLE.

  Dopasowuje reprezentację ciągu partition_column do pattern. pattern musi być literałem ciągu, jak w LIKE.

Przykłady

-- Use the PARTTIONED BY clause in a table definition
> CREATE TABLE student(university STRING,
                       major      STRING,
                       name       STRING)
         PARTITIONED BY(university, major)

> CREATE TABLE professor(name STRING)
         PARTITIONED BY(university STRING,
                        department STRING);

-- Use the PARTITION specification to INSERT into a table
> INSERT INTO student
         PARTITION(university= 'TU Kaiserslautern') (major, name)
         SELECT major, name FROM freshmen;

-- Use the partition specification to add and drop a partition
> CREATE TABLE log(date DATE, id INT, event STRING)
     USING CSV
     PARTITIONED BY (date);

> ALTER TABLE log ADD PARTITION(date = DATE'2021-09-10');

> ALTER TABLE log DROP PARTITION(date = DATE'2021-09-10');

-- Drop all partitions from the named university, independent of the major.
> ALTER TABLE student DROP PARTITION(university = 'TU Kaiserslautern');