Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir: Databricks SQL
Databricks Runtime
Tablo bir satır kümesinden oluşur ve her satır bir sütun kümesi içerir.
Sütun bir veri türüyle ilişkilendirilir ve bir varlığın belirli bir özniteliğini temsil eder (örneğin, age
adlı person
bir varlığın sütunudur). Bazen, satıra özgü bir sütunun değeri, satır ortaya çıktığında bilinmez.
içinde SQL
, bu tür değerler olarak NULL
temsil edilir. Bu bölümde çeşitli işleçlerde, ifadelerde ve diğer NULL
yapılarda işlenen değerlerin SQL
semantiği ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
Aşağıda, adlı person
bir tablonun şema düzeni ve verileri gösterilmektedir. Veriler sütundaki NULL
değerleri içerir age
ve bu tablo aşağıdaki bölümlerdeki çeşitli örneklerde kullanılır.
Id Name Age
--- -------- ----
100 Joe 30
200 Marry NULL
300 Mike 18
400 Fred 50
500 Albert NULL
600 Michelle 30
700 Dan 50
Karşılaştırma işleçleri
Azure Databricks , , >
>=
=
ve <
gibi <=
standart karşılaştırma işleçlerini destekler.
Bu işleçlerin sonucu, işlenenlerden biri veya her ikisi de bilinmiyorsa NULL
veya NULL
. Eşitlik için NULL
değerlerini karşılaştırmak amacıyla, Azure Databricks null güvenli eşitlik operatörü (<=>
) sağlar. Bu operatör, işlenenlerden biri NULL
olduğunda False
değerini ve her iki işlenen de NULL
olduğunda True
değerini döndürür. Aşağıdaki tabloda, karşılaştırma işleçlerinin bir veya her iki işlenenin tanımsız olması durumundaki davranışı gösterilmektedir:
Sol İşlenen | Sağ Operand | > |
>= |
= |
< |
<= |
<=> |
---|---|---|---|---|---|---|---|
NULL | Tüm değerler | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Yanlış |
Tüm değerler | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Yanlış |
NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Doğru |
Örnekler
-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operand is `NULL`.
> SELECT 5 > null AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
> SELECT null = null AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
-- Null-safe equal operator return `False` when one of the operand is `NULL`
> SELECT 5 <=> null AS expression_output;
expression_output
-----------------
false
-- Null-safe equal operator return `True` when one of the operand is `NULL`
> SELECT NULL <=> NULL;
expression_output
-----------------
true
-----------------
Mantıksal işleçler
Azure Databricks, AND
ve OR
gibi NOT
standart mantıksal işleçleri destekler.
Bu işleçler Boolean
ifadelerini bağımsız değişken olarak alır ve bir Boolean
değer döndürür.
Aşağıdaki tablolarda, işlenenlerden biri veya her ikisi NULL
olduğunda mantıksal operatörlerin davranışı gösterilmektedir.
Sol İşlenen | Sağ Operant | VEYA | VE |
---|---|---|---|
Doğru | NULL | Doğru | NULL |
Yanlış | NULL | NULL | Yanlış |
NULL | Doğru | Doğru | NULL |
NULL | Yanlış | NULL | Yanlış |
NULL | NULL | NULL | NULL |
Işlenen | Değil |
---|---|
NULL | NULL |
Örnekler
-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operands is `NULL`.
> SELECT (true OR null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
true
-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
> SELECT (null OR false) AS expression_output
expression_output
-----------------
null
-- Null-safe equal operator returns `False` when one of the operands is `NULL`
> SELECT NOT(null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
İfadeler
Karşılaştırma işleçleri ve mantıksal işleçler Azure Databricks'te ifade olarak değerlendirilir. Azure Databricks, genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilen diğer ifade biçimlerini de destekler:
- Null toleranssız ifadeler
- Değer operatörleri üzerinde işlem yapabilen
NULL
ifadeler- Bu ifadelerin sonucu ifadenin kendisine bağlıdır.
Null toleranslı ifadeler
İfadenin bir veya daha fazla bağımsız değişkeni NULL
olduğunda ve ifadelerin çoğu bu kategoriye girdiğinde, null toleranssız ifadeler NULL
döndürmektedir.
Örnekler
> SELECT concat('John', null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
> SELECT positive(null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
> SELECT to_date(null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
Null değere sahip operatörleri işleyebilen ifadeler
Bu ifade sınıfı, değerleri işlemek NULL
için tasarlanmıştır. İfadelerin sonucu ifadenin kendisine bağlıdır. Örneğin, işlev ifadesi isnull
null girişte bir true
döndürür ve null olmayan girişte bir false
döndürür; oysa işlev coalesce
kendi işlem listesinde ilk NULL
olmayan değeri döndürür. Ancak, coalesce
, tüm işlenenleri NULL
olduğunda NULL
döndürür. Aşağıda bu kategorideki ifadelerin eksik bir listesi yer almaktadır.
- COALESCE
- NULLIF
- IFNULL
- NVL
- NVL2
- ISNAN
- NANVL
- ISNULL
- ISNOTNULL
- ATLEASTNNONNULLS
- IN
Örnekler
> SELECT isnull(null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
true
-- Returns the first occurrence of non `NULL` value.
> SELECT coalesce(null, null, 3, null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
3
-- Returns `NULL` as all its operands are `NULL`.
> SELECT coalesce(null, null, null, null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
null
> SELECT isnan(null) AS expression_output;
expression_output
-----------------
false
Yerleşik toplama ifadeleri
Toplama işlevleri, bir dizi giriş satırı işleyerek tek bir sonucu hesaplar. Değerlerin toplama işlevleri tarafından nasıl NULL
işleneceğini gösteren kurallar aşağıdadır.
-
NULL
değerler tüm toplama işlevleri tarafından işlenirken göz ardı edilir.- Bu kuralın tek istisnası COUNT(*) işlevidir.
- Bazı toplama işlevleri, tüm giriş değerleri
NULL
olduğunda veya giriş veri kümesi boş olduğunda döndürürNULL
. Bu işlevlerin listesi şunlardır:MAX
MIN
SUM
AVG
EVERY
ANY
SOME
Örnekler
-- `count(*)` does not skip `NULL` values.
> SELECT count(*) FROM person;
count(1)
--------
7
-- `NULL` values in column `age` are skipped from processing.
> SELECT count(age) FROM person;
count(age)
----------
5
-- `count(*)` on an empty input set returns 0. This is unlike the other
-- aggregate functions, such as `max`, which return `NULL`.
> SELECT count(*) FROM person where 1 = 0;
count(1)
--------
0
-- `NULL` values are excluded from computation of maximum value.
> SELECT max(age) FROM person;
max(age)
--------
50
-- `max` returns `NULL` on an empty input set.
> SELECT max(age) FROM person where 1 = 0;
max(age)
--------
null
Koşul ifadeleri WHERE
, HAVING
ve JOIN
yan tümcelerinde
WHERE
, HAVING
işleçler satırları kullanıcı tarafından belirtilen koşula göre filtreler.
Bir JOIN
işleç, birleştirme koşuluna göre iki tablodaki satırları birleştirmek için kullanılır.
Üç işleç için de koşul ifadesi, bir boole ifadesidir ve True
, False
veya Unknown (NULL)
döndürebilir. Sonuç True
olduğunda "memnun" olurlar.
Örnekler
-- Persons whose age is unknown (`NULL`) are filtered out from the result set.
> SELECT * FROM person WHERE age > 0;
name age
-------- ---
Michelle 30
Fred 50
Mike 18
Dan 50
Joe 30
-- `IS NULL` expression is used in disjunction to select the persons
-- with unknown (`NULL`) records.
> SELECT * FROM person WHERE age > 0 OR age IS NULL;
name age
-------- ----
Albert null
Michelle 30
Fred 50
Mike 18
Dan 50
Marry null
Joe 30
-- Person with unknown(`NULL`) ages are skipped from processing.
> SELECT * FROM person GROUP BY age HAVING max(age) > 18;
age count(1)
--- --------
50 2
30 2
-- A self join case with a join condition `p1.age = p2.age AND p1.name = p2.name`.
-- The persons with unknown age (`NULL`) are filtered out by the join operator.
> SELECT * FROM person p1, person p2
WHERE p1.age = p2.age
AND p1.name = p2.name;
name age name age
-------- --- -------- ---
Michelle 30 Michelle 30
Fred 50 Fred 50
Mike 18 Mike 18
Dan 50 Dan 50
Joe 30 Joe 30
-- The age column from both legs of join are compared using null-safe equal which
-- is why the persons with unknown age (`NULL`) are qualified by the join.
> SELECT * FROM person p1, person p2
WHERE p1.age <=> p2.age
AND p1.name = p2.name;
name age name age
-------- ---- -------- ----
Albert null Albert null
Michelle 30 Michelle 30
Fred 50 Fred 50
Mike 18 Mike 18
Dan 50 Dan 50
Marry null Marry null
Joe 30 Joe 30
Toplama işleçleri (GROUP BY
, DISTINCT
)
Karşılaştırma işleçlerinde açıklandığı gibi iki NULL
değer eşit değildir. Ancak, gruplama ve farklı şekilde işleme amacıyla, NULL data
özelliğine sahip iki veya daha fazla değer aynı kova içinde gruplandırılır. Bu davranış SQL standardına ve diğer kurumsal veritabanı yönetim sistemlerine uygundur.
Örnekler
-- `NULL` values are put in one bucket in `GROUP BY` processing.
> SELECT age, count(*) FROM person GROUP BY age;
age count(1)
---- --------
null 2
50 2
30 2
18 1
-- All `NULL` ages are considered one distinct value in `DISTINCT` processing.
> SELECT DISTINCT age FROM person;
age
----
null
50
30
18
Sıralama operatörü (ORDER BY
yan tümcesi)
Azure Databricks, ORDER BY
klozunda null sıralama belirtimini destekler. Azure Databricks, null sıralama belirtimine bağlı olarak tüm ORDER BY
değerlerini başa veya sona yerleştirerek NULL
koşulunu işler. Varsayılan olarak, tüm NULL
değerler ilk başta yerleştirilir.
Örnekler
-- `NULL` values are shown at first and other values
-- are sorted in ascending way.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age;
age name
---- --------
null Marry
null Albert
18 Mike
30 Michelle
30 Joe
50 Fred
50 Dan
-- Column values other than `NULL` are sorted in ascending
-- way and `NULL` values are shown at the last.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age NULLS LAST;
age name
---- --------
18 Mike
30 Michelle
30 Joe
50 Dan
50 Fred
null Marry
null Albert
-- Columns other than `NULL` values are sorted in descending
-- and `NULL` values are shown at the last.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age DESC NULLS LAST;
age name
---- --------
50 Fred
50 Dan
30 Michelle
30 Joe
18 Mike
null Marry
null Albert
İşleçleri ayarlama (UNION
, INTERSECT
, EXCEPT
)
NULL
değerler, ayarlanan işlemler bağlamında eşitlik için null güvenli bir şekilde karşılaştırılır. Bu, satırları karşılaştırırken iki NULL
değerin normal EqualTo
(=
) işlecinden farklı olarak eşit kabul edildiği anlamına gelir.
Örnekler
> CREATE VIEW unknown_age AS SELECT * FROM person WHERE age IS NULL;
-- Only common rows between two legs of `INTERSECT` are in the
-- result set. The comparison between columns of the row are done
-- in a null-safe manner.
> SELECT name, age FROM person
INTERSECT
SELECT name, age from unknown_age;
name age
------ ----
Albert null
Marry null
-- `NULL` values from two legs of the `EXCEPT` are not in output.
-- This basically shows that the comparison happens in a null-safe manner.
> SELECT age, name FROM person
EXCEPT
SELECT age FROM unknown_age;
age name
--- --------
30 Joe
50 Fred
30 Michelle
18 Mike
50 Dan
-- Performs `UNION` operation between two sets of data.
-- The comparison between columns of the row ae done in
-- null-safe manner.
> SELECT name, age FROM person
UNION
SELECT name, age FROM unknown_age;
name age
-------- ----
Albert null
Joe 30
Michelle 30
Marry null
Fred 50
Mike 18
Dan 50
EXISTS
ve NOT EXISTS
alt sorgular
Azure Databricks'te EXISTS
ve NOT EXISTS
ifadelere bir WHERE
yan tümce içinde izin verilir.
Bunlar, ya TRUE
ya da FALSE
döndüren Boole ifadeleridir. Başka bir deyişle, EXISTS
üyelik koşuludur ve başvurduğu alt sorgu bir veya daha fazla satır döndürdüğünde döndürür TRUE
. Benzer şekilde, NOT EXISTS üyelik dışı bir koşuldur ve alt sorgudan hiçbir satır veya sıfır satır döndürülmediğinde TRUE
döndürür.
Bu iki ifade, alt sorgunun sonucunda NULL bulunmasından etkilenmez. Bunlar normalde daha hızlıdır çünkü boş değer farkındalığı için özel hükümler olmadan yarı birleşimlere ve anti-yarı birleşimlere dönüştürülebilirler.
Örnekler
-- Even if subquery produces rows with `NULL` values, the `EXISTS` expression
-- evaluates to `TRUE` as the subquery produces 1 row.
> SELECT * FROM person WHERE EXISTS (SELECT null);
name age
-------- ----
Albert null
Michelle 30
Fred 50
Mike 18
Dan 50
Marry null
Joe 30
-- `NOT EXISTS` expression returns `FALSE`. It returns `TRUE` only when
-- subquery produces no rows. In this case, it returns 1 row.
> SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT null);
name age
---- ---
-- `NOT EXISTS` expression returns `TRUE`.
> SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 WHERE 1 = 0);
name age
-------- ----
Albert null
Michelle 30
Fred 50
Mike 18
Dan 50
Marry null
Joe 30
IN
ve NOT IN
alt sorgular
Azure Databricks'te, bir sorgunun WHERE
tümcesi içinde IN
ve NOT IN
ifadelerine izin verilir. İfadenin EXISTS
aksine, IN
ifade bir TRUE
veya FALSE
UNKNOWN (NULL)
değeri döndürebilir. Kavramsal olarak ifade IN
, ayrık işleç (OR
) ile ayrılmış bir eşitlik koşulu kümesine sematik olarak eşdeğerdir.
Örneğin, c1 IN (1, 2, 3) ile eşdeğerdir (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3)
.
NULL
değerlerinin işlenmesi söz konusu olduğunda, semantik, karşılaştırma işleçlerindeki (NULL
) ve mantıksal işleçlerdeki (=
) değer işlemeden (OR
) çıkarılabilir.
Özetlemek gerekirse, bir IN
ifadenin sonucunu hesaplamaya yönelik kurallar aşağıdadır.
-
TRUE
, söz konusu NULL olmayan değer listede bulunduğunda döndürülür -
FALSE
null olmayan değer listede bulunamadığında ve listede NULL değerleri bulunmadığında döndürülür -
UNKNOWN
değeri,NULL
olduğunda veya NULL olmayan değer listede bulunamadığında ve listede en az birNULL
değer bulunduğunda döndürülür.
NOT IN
liste NULL
içerdiğinde, giriş değerinden bağımsız olarak her zaman BİLİNMEYEN döndürür.
Bunun nedeni, IN
değer NULL
listesinin içinde değilse UNKNOWN
döndürmesi ve NOT UNKNOWN
değerinin tekrar UNKNOWN
olmasıdır.
Örnekler
-- The subquery has only `NULL` value in its result set. Therefore,
-- the result of `IN` predicate is UNKNOWN.
> SELECT * FROM person WHERE age IN (SELECT null);
name age
---- ---
-- The subquery has `NULL` value in the result set as well as a valid
-- value `50`. Rows with age = 50 are returned.
> SELECT * FROM person
WHERE age IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
name age
---- ---
Fred 50
Dan 50
-- Since subquery has `NULL` value in the result set, the `NOT IN`
-- predicate would return UNKNOWN. Hence, no rows are
-- qualified for this query.
> SELECT * FROM person
WHERE age NOT IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
name age
---- ---