Databricks Runtime 中的 ANSI 合規性

發行項
03/01/2024

適用於： check marked yes Databricks Runtime

本文說明 Databricks Runtime 中的 ANSI 合規性。如需 Databricks SQL 中的 ANSI 模式，請參閱 ANSI_MODE。

Spark SQL 有兩個選項可支援符合 ANSI SQL 標準： spark.sql.ansi.enabled 和 spark.sql.storeAssignmentPolicy。

當設定為 true時spark.sql.ansi.enabled，Spark SQL 會使用 ANSI 相容的方言，而不是符合 Hive 規範。例如，如果 SQL 運算符/函式的輸入無效，Spark 會在運行時間擲回例外狀況，而不是傳回 Null 結果。某些 ANSI 方言功能可能不是直接從 ANSI SQL 標準，但其行為會與 ANSI SQL 的樣式一致。

此外，Spark SQL 有獨立的選項，可在數據表中儲存數據列時控制隱含轉換行為。轉換行為會定義為標準中的存放區指派規則。

當設定為 ANSI時spark.sql.storeAssignmentPolicy，Spark SQL 符合 ANSI 存放區指派規則。這是個別的組態，因為它的預設值是 ANSI，而預設會停用組態 spark.sql.ansi.enabled 。

下表摘要說明行為：

屬性名稱	預設	意義
`spark.sql.ansi.enabled`	false	若為 true，Spark 會嘗試符合 ANSI SQL 規格： * 如果在整數或十進位字段的任何作業中發生溢位，則會擲回運行時間例外狀況。 * 禁止使用 ANSI SQL 的保留關鍵字作為 SQL 剖析器中的識別碼。
`spark.sql.storeAssignmentPolicy`	ANSI	將值儲存至具有不同數據類型的數據行時，Spark 會執行類型轉換。類型強制規則有三個原則： `ANSI`、 `legacy`和 `strict`。 * `ANSI`：Spark 會根據 ANSI SQL 執行類型強制。實際上，行為大多與 PostgreSQL 相同。它不允許某些不合理的類型轉換，例如將字串轉換成 int 或 double 轉換為布爾值。 * `legacy`：只要Spark是有效的Cast，Spark就會允許類型強制轉換，這是非常鬆散的。例如，允許將字串轉換成 int 或 double 轉換為布爾值。這也是Spark 2.x 中唯一的行為，而且與Hive相容。 * `strict`：Spark 不允許在類型強制中發生任何可能的精確度遺失或數據截斷，例如，不允許將 double 轉換成 int 或 decimal 到 double。

下列小節會在啟用 ANSI 模式時，呈現算術運算、類型轉換和 SQL 剖析的行為變更。針對Spark SQL中的類型轉換，有三種類型，本文會逐一介紹它們：轉換、儲存指派和類型強制。

算術運算

在Spark SQL中，在數值類型上執行的算術運算預設不會檢查是否有溢位。這表示如果作業造成溢位，則結果與 Java 或 Scala 程式中對應的作業相同（例如，如果 2 個整數的總和高於可表示的最大值，則結果為負數）。另一方面，Spark SQL 會針對十進位溢位傳回 Null。當 spark.sql.ansi.enabled 設定為 true 且溢位發生在數值和間隔算術運算中時，它會在運行時間擲回算術例外狀況。

-- `spark.sql.ansi.enabled=true`
> SELECT 2147483647 + 1;
 error: integer overflow

-- `spark.sql.ansi.enabled=false`
> SELECT 2147483647 + 1;
  -2147483648

Cast

當設為 true時spark.sql.ansi.enabled，語法的CAST明確轉換會針對標準中定義的非法轉換模式擲回運行時間例外狀況，例如從字串轉換成整數。

CAST Spark ANSI 模式的子句遵循 ISO/IEC 9075-2：2011 資訊技術 - 資料庫語言 - SQL - 第 2 部分：Foundation （SQL/Foundation）的第 6.13 節「轉換規格」語法規則，但特別允許根據 ANSI 標準不允許下列直接類型轉換：

NumericType <=> BooleanType
StringType <=> BinaryType

下表提供表達式中 CAST 來源和目標數據類型的有效組合。 “Y” 表示組合在語法上有效且沒有限制，而 “N” 表示組合無效。

SourceTarget	數值	String	Date	時間戳記	間隔	布林值	二進位	陣列	地圖	結構
數值	Y	Y	N	N	N	Y	N	N	N	N
String	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y	N	N	N
Date	否	是	Y	Y	N	N	N	N	N	N
時間戳記	否	是	Y	Y	N	N	N	N	N	N
間隔	否	Y	N	N	Y	N	N	N	N	N
布林值	Y	Y	N	N	N	Y	N	N	N	N
二進位	是	N	N	N	N	N	Y	N	N	N
陣列	N	N	N	N	N	N	N	Y	N	N
地圖	N	N	N	N	N	N	N	N	Y	否
結構	N	N	N	N	N	N	N	N	N	是

-- Examples of explicit casting

-- `spark.sql.ansi.enabled=true`
> SELECT CAST('a' AS INT);
  ERROR: [CAST_INVALID_INPUT] The value 'a' of the type "STRING" cannot be cast to "INT" because it is malformed.

> SELECT CAST(2147483648L AS INT);
  ERROR: [CAST_OVERFLOW] The value 2147483648L of the type "BIGINT" cannot be cast to "INT" due to an overflow.

> SELECT CAST(DATE'2020-01-01' AS INT)
  ERROR: [DATATYPE_MISMATCH.CAST_WITH_FUNC_SUGGESTION] Cannot resolve "CAST(DATE '2020-01-01' AS INT)" due to data type mismatch: cannot cast "DATE" to "INT".

-- `spark.sql.ansi.enabled=false` (This is a default behavior)
> SELECT cast('a' AS INT);
  null

> SELECT CAST(2147483648L AS INT);
  -2147483648

> SELECT CAST(DATE'2020-01-01' AS INT);
  null

市集指派

設定 spark.sql.storeAssignmentPolicy 預設為 ANSI。使用此設定時，當來源值的數據類型不符合目標數據行類型時，Spark SQL 會自動將 ANSI CAST 子句新增至 INSERT 語句。在此原則下插入數據表期間，Spark 會檢查並拒絕無效的轉換，並擲回例外狀況以確保數據品質。這表示如果插入嘗試因類型不符而失敗，則不會造成任何部分寫入數據表的數據。

範例：

-- spark.sql.storeAssignmentPolicy=ANSI
> CREATE TABLE test(i INT);
> INSERT INTO test VALUES (2147483648L);
  ERROR: [CAST_OVERFLOW_IN_TABLE_INSERT] Fail to insert a value of "BIGINT" type into the "INT" type column `i` due to an overflow.

> INSERT INTO test VALUES ('a');
  ERROR: [CAST_INVALID_INPUT ERROR] The value 'a' of the type "STRING" cannot be cast to "INT" because it is malformed

這些範例顯示 Spark SQL 防止插入不相容的數據，進而維護數據完整性。

spark.sql.storeAssignmentPolicy當設定為 LEGACY時，Spark SQL 會還原為最多 Spark 2.x 的行為。在此模式中，它不使用 ANSI CAST，而是會套用舊版 CAST 作業。在此原則下，數據表插入期間無效的轉換會導致 NULL 值或插入不正確的值，而不是擲回例外狀況。範例：

-- spark.sql.storeAssignmentPolicy=LEGACY
> CREATE TABLE test(i INT);
> INSERT INTO test VALUES (2147483648L);
> INSERT INTO test VALUES ('a');
> SELECT * FROM test;

-- Results
--  -2147483648 (incorrect value due to overflow)
--  null (cannot cast 'a' to INT)

類型強制

類型升級和優先順序

當設定為 true時spark.sql.ansi.enabled，Spark SQL 會使用數個規則來管理數據類型之間的衝突解析方式。此衝突解決的核心是類型優先順序清單，其會定義指定的數據類型值是否可以隱含地升階為另一個數據類型。

資料類型	優先順序清單（從最窄到最寬）
Byte	位元組 - Short -> Int - Long ->> Decimal -> Float* -> Double>
Short	Short -> Int -> Long -> Decimal-> Float* -> Double
int	Int - Long ->> Decimal -> Float* -> Double
Long	Long - Decimal ->> Float* -> Double
Decimal	十進制 -> Float* -> Double
Float	Float -> Double
Double	雙重
Date	日期 -> 時間戳
時間戳記	時間戳記
String	String
Binary	Binary
Boolean	Boolean
間隔	間隔
地圖	地圖**
陣列	陣列**
結構	結構**

略過最不常見的類型解析浮點數，以避免遺失精確度。

** 對於複雜類型，優先順序規則會以遞歸方式套用至其元件元素。

特殊規則適用於 String 類型和不具類型的 NULL。 NULL 可以升階為任何其他類型，而 String 可以升級為任何簡單的數據類型。

這是以導向樹狀結構表示的優先順序清單圖形描述： Graphical representation of precedence rules

最不常見的類型解析

一組型別中最不常見的類型是可從優先順序清單觸達的最窄型別，由一組型別的所有元素。

最不常見的類型解析是用來：

決定是否可以使用較窄型別的自變數來叫用預期型別參數的函式。
衍生函式的自變數類型，這些函式預期有多個參數的共用自變數類型，例如聯合、最小或最大。
衍生運算子的操作數類型，例如算術運算或比較。
衍生案例表達式等表達式的結果類型。
衍生數位和對應建構函式的專案、索引鍵或實值型別。

如果最不常見的類型解析為 FLOAT，則會套用特殊規則。使用 float 類型值時，如果任何類型是 INT、BIGINT 或 DECIMAL，則最不常見的類型會推送至 DOUBLE，以避免可能遺失數位。

-- The coalesce function accepts any set of argument types as long as they share a least common type.
-- The result type is the least common type of the arguments.
> SET spark.sql.ansi.enabled=true;

> SELECT typeof(coalesce(1Y, 1L, NULL));
BIGINT

> SELECT typeof(coalesce(1, DATE'2020-01-01'));
Error: Incompatible types [INT, DATE]

> SELECT typeof(coalesce(ARRAY(1Y), ARRAY(1L)));
ARRAY<BIGINT>

> SELECT typeof(coalesce(1, 1F));
DOUBLE

> SELECT typeof(coalesce(1L, 1F));
DOUBLE

> SELECT (typeof(coalesce(1BD, 1F)));
DOUBLE

-- The substring function expects arguments of type INT for the start and length parameters.
> SELECT substring('hello', 1Y, 2);
he

> SELECT substring('hello', '1', 2);
he

> SELECT substring('hello', 1L, 2);
Error: Argument 2 requires an INT type.

> SELECT substring('hello', str, 2) FROM VALUES(CAST('1' AS STRING)) AS T(str);
Error: Argument 2 requires an INT type.

SQL 函式

某些 SQL 函式的行為在 ANSI 模式下可能不同（spark.sql.ansi.enabled=true）。

size：此函式會針對 ANSI 模式下的 Null 輸入傳回 null。
element_at:
- 如果使用無效的索引，則此函式會 ArrayIndexOutOfBoundsException 擲回。
- 如果對應中沒有索引鍵，則此函式會 NoSuchElementException 擲回。
elt：如果使用無效的索引，此函式會 ArrayIndexOutOfBoundsException 擲回。
make_date：如果結果日期無效，此函式會失敗，但例外狀況。
make_timestamp：如果結果時間戳無效，此函式會失敗，併發生例外狀況。
make_interval：如果結果間隔無效，此函式會失敗，並出現例外狀況。
next_day：如果輸入不是有效的星期幾，則此函式會 IllegalArgumentException 擲回。
parse_url：如果輸入字串不是有效的 URL，此函式會 IllegalArgumentException 擲回。
to_date：如果無法剖析輸入字串，或模式字串無效，則此函式會失敗併發生例外狀況。
to_timestamp：如果無法剖析輸入字串，或模式字串無效，則此函式會失敗併發生例外狀況。
to_unix_timestamp：如果無法剖析輸入字串，或模式字串無效，則此函式會失敗併發生例外狀況。
unix_timestamp：如果無法剖析輸入字串，或模式字串無效，則此函式會失敗併發生例外狀況。

SQL 運算子

某些 SQL 運算子的行為在 ANSI 模式下可能不同（spark.sql.ansi.enabled=true）。

array_col[index]：如果使用無效的索引，這個運算符會 ArrayIndexOutOfBoundsException 擲回。
map_col[key]：如果對應中沒有索引鍵，這個運算子會 NoSuchElementException 擲回。
CAST(string_col AS TIMESTAMP)：如果無法剖析輸入字串，這個運算符就會失敗，併發生例外狀況。
CAST(string_col AS DATE)：如果無法剖析輸入字串，這個運算符就會失敗，併發生例外狀況。

ANSI 模式的實用函式

當 ANSI 模式開啟時，它會擲回無效作業的例外狀況。您可以使用下列 SQL 函式來隱藏這類例外狀況。

try_cast：與 CAST相同，不同之處在於它會傳 NULL 回結果，而不是在運行時間錯誤時擲回例外狀況。
try_add：與 add 運算符 +相同，不同之處在於它會傳 NULL 回結果，而不是在整數值溢位上擲回例外狀況。
try_divide：與除法運算符 /相同，不同之處在於它會傳 NULL 回結果，而不是在除法 0 上擲回例外狀況。

SQL 關鍵詞

當為 true 時 spark.sql.ansi.enabled ，Spark SQL 會使用 ANSI 模式剖析器。在此模式中，Spark SQL 有兩種關鍵詞：

保留關鍵詞：保留且不能做為數據表、檢視表、數據行、函式、別名等標識碼的關鍵詞。
非保留關鍵詞：只有特定內容中具有特殊意義的關鍵詞，而且可作為其他內容中的標識符。例如， EXPLAIN SELECT ... 是命令，但EXPLAIN可以做為其他地方的標識碼。

停用 ANSI 模式時，Spark SQL 有兩種關鍵詞：

非保留關鍵詞：啟用 ANSI 模式時的相同定義。
Strict-non-reserved 關鍵詞：非保留關鍵詞的嚴格版本，不能當做數據表別名使用。

spark.sql.ansi.enabled默認為 false。

以下是Spark SQL 中所有關鍵詞的清單。

關鍵字	Spark SQL ANSI 模式	Spark SQL 預設模式	SQL-2016
ADD	非保留	非保留	非保留
AFTER	非保留	非保留	非保留
ALL	保留	非保留	保留
ALTER	非保留	非保留	保留
總是	非保留	非保留	非保留
ANALYZE	非保留	非保留	非保留
且	保留	非保留	保留
反	非保留	strict-non-reserved	非保留
ANY	保留	非保留	保留
檔案	非保留	非保留	非保留
ARRAY	非保留	非保留	保留
AS	保留	非保留	保留
ASC	非保留	非保留	非保留
AT	非保留	非保留	保留
AUTHORIZATION	保留	非保留	保留
BETWEEN	非保留	非保留	保留
BOTH	保留	非保留	保留
桶	非保留	非保留	非保留
桶	非保留	非保留	非保留
BY	非保留	非保留	保留
CACHE	非保留	非保留	非保留
CASCADE	非保留	非保留	非保留
CASE	保留	非保留	保留
CAST	保留	非保留	保留
變更	非保留	非保留	非保留
CHECK	保留	非保留	保留
CLEAR	非保留	非保留	非保留
集群	非保留	非保留	非保留
CLUSTERED	非保留	非保留	非保留
CODEGEN	非保留	非保留	非保留
COLLATE	保留	非保留	保留
COLLECTION	非保留	非保留	非保留
COLUMN	保留	非保留	保留
COLUMNS	非保留	非保留	非保留
COMMENT	非保留	非保留	非保留
COMMIT	非保留	非保留	保留
緊湊	非保留	非保留	非保留
COMPACTIONS	非保留	非保留	非保留
COMPUTE	非保留	非保留	非保留
CONCATENATE	非保留	非保留	非保留
CONSTRAINT	保留	非保留	保留
成本	非保留	非保留	非保留
CREATE	保留	非保留	保留
CROSS	保留	strict-non-reserved	保留
CUBE	非保留	非保留	保留
CURRENT	非保留	非保留	保留
CURRENT_DATE	保留	非保留	保留
CURRENT_TIME	保留	非保留	保留
CURRENT_TIMESTAMP	保留	非保留	保留
CURRENT_USER	保留	非保留	保留
資料	非保留	非保留	非保留
DATABASE	非保留	非保留	非保留
資料庫	非保留	非保留	非保留
DAY	非保留	非保留	非保留
DBPROPERTIES	非保留	非保留	非保留
定義	非保留	非保留	非保留
DELETE	非保留	非保留	保留
分隔	非保留	非保留	非保留
DESC	非保留	非保留	非保留
DESCRIBE	非保留	非保留	保留
DFS	非保留	非保留	非保留
目錄	非保留	非保留	非保留
目錄	非保留	非保留	非保留
DISTINCT	保留	非保留	保留
分發	非保留	非保留	非保留
Div	非保留	非保留	不是關鍵詞
DROP	非保留	非保留	保留
ELSE	保留	非保留	保留
END	保留	非保留	保留
ESCAPE	保留	非保留	保留
逃脫	非保留	非保留	非保留
EXCEPT	保留	strict-non-reserved	保留
交換	非保留	非保留	非保留
EXISTS	非保留	非保留	保留
EXPLAIN	非保留	非保留	非保留
出口	非保留	非保留	非保留
延伸	非保留	非保留	非保留
EXTERNAL	非保留	非保留	保留
EXTRACT	非保留	非保留	保留
FALSE	保留	非保留	保留
FETCH	保留	非保留	保留
欄位	非保留	非保留	非保留
FILTER	保留	非保留	保留
FILEFORMAT	非保留	非保留	非保留
FIRST	非保留	非保留	非保留
FN	非保留	非保留	非保留
以下	非保留	非保留	非保留
FOR	保留	非保留	保留
FOREIGN	保留	非保留	保留
FORMAT	非保留	非保留	非保留
格式化	非保留	非保留	非保留
FROM	保留	非保留	保留
FULL	保留	strict-non-reserved	保留
FUNCTION	非保留	非保留	保留
函式	非保留	非保留	非保留
GENERATED	非保留	非保留	非保留
GLOBAL	非保留	非保留	保留
GRANT	保留	非保留	保留
撥款	非保留	非保留	非保留
GROUP	保留	非保留	保留
GROUPING	非保留	非保留	保留
HAVING	保留	非保留	保留
HOUR	非保留	非保留	非保留
IF	非保留	非保留	不是關鍵詞
IGNORE	非保留	非保留	非保留
匯入	非保留	非保留	非保留
IN	保留	非保留	保留
INDEX	非保留	非保留	非保留
指標	非保留	非保留	非保留
INNER	保留	strict-non-reserved	保留
INPATH	非保留	非保留	非保留
INPUTFORMAT	非保留	非保留	非保留
INSERT	非保留	非保留	保留
INTERSECT	保留	strict-non-reserved	保留
INTERVAL	非保留	非保留	保留
INTO	保留	非保留	保留
IS	保留	非保留	保留
專案	非保留	非保留	非保留
JOIN	保留	strict-non-reserved	保留
KEY	非保留	非保留	非保留
金鑰	非保留	非保留	非保留
LAST	非保留	非保留	非保留
LATERAL	保留	strict-non-reserved	保留
懶惰	非保留	非保留	非保留
LEADING	保留	非保留	保留
LEFT	保留	strict-non-reserved	保留
LIKE	非保留	非保留	保留
ILIKE	非保留	非保留	非保留
LIMIT	非保留	非保留	非保留
線	非保留	非保留	非保留
清單	非保留	非保留	非保留
LOAD	非保留	非保留	非保留
LOCAL	非保留	非保留	保留
LOCATION	非保留	非保留	非保留
LOCK	非保留	非保留	非保留
鎖	非保留	非保留	非保留
LOGICAL	非保留	非保留	非保留
MACRO	非保留	非保留	非保留
MAP	非保留	非保留	非保留
匹配	非保留	非保留	非保留
MERGE	非保留	非保留	非保留
MINUTE	非保留	非保留	非保留
減去	非保留	strict-non-reserved	非保留
MONTH	非保留	非保留	非保留
MSCK	非保留	非保留	非保留
命名空間	非保留	非保留	非保留
命名空間	非保留	非保留	非保留
NATURAL	保留	strict-non-reserved	保留
否	非保留	非保留	保留
NOT	保留	非保留	保留
NULL	保留	非保留	保留
NULLS	非保留	非保留	非保留
OF	非保留	非保留	保留
ON	保留	strict-non-reserved	保留
ONLY	保留	非保留	保留
OPTION	非保留	非保留	非保留
OPTIONS	非保留	非保留	非保留
OR	保留	非保留	保留
ORDER	保留	非保留	保留
OUT	非保留	非保留	保留
OUTER	保留	非保留	保留
OUTPUTFORMAT	非保留	非保留	非保留
OVER	非保留	非保留	非保留
OVERLAPS	保留	非保留	保留
OVERLAY	非保留	非保留	非保留
覆蓋	非保留	非保留	非保留
PARTITION	非保留	非保留	保留
PARTITIONED	非保留	非保留	非保留
磁碟分割	非保留	非保留	非保留
PERCENT	非保留	非保留	非保留
PIVOT	非保留	非保留	非保留
放置	非保留	非保留	非保留
POSITION	非保留	非保留	保留
前	非保留	非保留	非保留
PRIMARY	保留	非保留	保留
校長	非保留	非保留	非保留
屬性	非保留	非保留	非保留
PURGE	非保留	非保留	非保留
資格	保留	非保留	保留
QUERY	非保留	非保留	非保留
RANGE	非保留	非保留	保留
收件者	非保留	非保留	非保留
收件者	非保留	非保留	非保留
RECORDREADER	非保留	非保留	非保留
RECORDWRITER	非保留	非保留	非保留
恢復	非保留	非保留	非保留
REDUCE	非保留	非保留	非保留
REFERENCES	保留	非保留	保留
REFRESH	非保留	非保留	非保留
Regexp	非保留	非保留	不是關鍵詞
移除	非保留	非保留	非保留
RENAME	非保留	非保留	非保留
REPAIR	非保留	非保留	非保留
REPLACE	非保留	非保留	非保留
RESET	非保留	非保留	非保留
尊重	非保留	非保留	非保留
RESTRICT	非保留	非保留	非保留
REVOKE	非保留	非保留	保留
RIGHT	保留	strict-non-reserved	保留
RLIKE	非保留	非保留	非保留
ROLE	非保留	非保留	非保留
角色	非保留	非保留	非保留
ROLLBACK	非保留	非保留	保留
ROLLUP	非保留	非保留	保留
ROW	非保留	非保留	保留
ROWS	非保留	非保留	保留
SCHEMA	非保留	非保留	非保留
結構描述	非保留	非保留	不是關鍵詞
SECOND	非保留	非保留	非保留
SELECT	保留	非保留	保留
半	非保留	strict-non-reserved	非保留
分開	非保留	非保留	非保留
SERDE	非保留	非保留	非保留
SERDEPROPERTIES	非保留	非保留	非保留
SESSION_USER	保留	非保留	保留
SET	非保留	非保留	保留
SETS	非保留	非保留	非保留
SHARE	非保留	非保留	非保留
共用	非保留	非保留	非保留
顯示	非保留	非保留	非保留
扭曲	非保留	非保留	非保留
SOME	保留	非保留	保留
排序	非保留	非保留	非保留
排序	非保留	非保留	非保留
START	非保留	非保留	保留
STATISTICS	非保留	非保留	非保留
存儲	非保留	非保留	非保留
分層	非保留	非保留	非保留
STRUCT	非保留	非保留	非保留
SUBSTR	非保留	非保留	非保留
SUBSTRING	非保留	非保留	非保留
同步	非保留	非保留	非保留
TABLE	保留	非保留	保留
TABLES	非保留	非保留	非保留
TABLESAMPLE	非保留	非保留	保留
TBLPROPERTIES	非保留	非保留	非保留
臨時	非保留	非保留	不是關鍵詞
TEMPORARY	非保留	非保留	非保留
終止	非保留	非保留	非保留
THEN	保留	非保留	保留
TIME	保留	非保留	保留
收件人	保留	非保留	保留
觸摸	非保留	非保留	非保留
TRAILING	保留	非保留	保留
TRANSACTION	非保留	非保留	非保留
交易	非保留	非保留	非保留
TRANSFORM	非保留	非保留	非保留
TRIM	非保留	非保留	非保留
TRUE	非保留	非保留	保留
TRUNCATE	非保留	非保留	保留
TRY_CAST	非保留	非保留	非保留
TYPE	非保留	非保留	非保留
UNARCHIVE	非保留	非保留	非保留
無限	非保留	非保留	非保留
UNCACHE	非保留	非保留	非保留
UNION	保留	strict-non-reserved	保留
UNIQUE	保留	非保留	保留
UNKNOWN	保留	非保留	保留
UNLOCK	非保留	非保留	非保留
UNSET	非保留	非保留	非保留
UPDATE	非保留	非保留	保留
USE	非保留	非保留	非保留
USER	保留	非保留	保留
USING	保留	strict-non-reserved	保留
VALUES	非保留	非保留	保留
VIEW	非保留	非保留	非保留
VIEWS	非保留	非保留	非保留
WHEN	保留	非保留	保留
WHERE	保留	非保留	保留
WINDOW	非保留	非保留	保留
WITH	保留	非保留	保留
YEAR	非保留	非保留	非保留
ZONE	非保留	非保留	非保留