共用方式為

SELECT （子選）

適用於：核取記號為「是」Databricks SQL 核取記號為「是」Databricks Runtime

由一個或多個 數據表參考組成結果集。 SELECT 子句可以是查詢的一部分，其中也包含通用數據表運算式 （CTE）、集合作業和各種其他子句。

語法

  SELECT clause
  FROM table_reference [, ...]
  [ LATERAL VIEW clause ]
  [ WHERE clause ]
  [ GROUP BY clause ]
  [ HAVING clause]
  [ QUALIFY clause ]

named_expression
   expression [ column_alias ]

star_clause
   [ { table_name | view_name } . ] * [ except_clause ]

except_clause
   EXCEPT ( { column_name | field_name } [, ...] )

參數

  • SELECT 子句

    收集要從子查詢中返回的欄位，包括執行運算式、聚合和去除重複。

  • table_reference

    的輸入 SELECT來源。 這個輸入參考可以在參考之前使用 STREAM 關鍵詞，轉換成串流參考。

    如果是table_reference度量視圖，則子句中FROM不得有其他表格參照。

  • LATERAL VIEW

    與產生器函式搭配使用，例如 EXPLODE，其會產生包含一或多個數據列的虛擬數據表。 LATERAL VIEW 會將數據列套用至每個原始輸出數據列。

    在 Databricks SQL 中，從 Databricks Runtime 12.2 開始，這個子句已被取代。 您應該將資料表值產生器函數作為 資料表參考進行呼叫。

  • WHERE

    根據提供的述詞篩選 子句的結果 FROM 。

  • GROUP BY

    用來分組數據列的表達式。 這與聚合函數搭配使用（MIN、MAX、COUNT、SUM、AVG）來根據每個群組中的群組表達式和匯總值來分組數據列。 FILTER當子句附加至聚合函數時，只會將相符的數據列傳遞至該函式。

  • HAVING

    篩選所產生之數據列的 GROUP BY 述詞。 子 HAVING 句是用來在群組執行之後篩選數據列。 如果您指定 HAVING 不含 GROUP BY，則表示 GROUP BY 沒有群組表達式的 （全域匯總）。

  • QUALIFY

    用來篩選視窗函式結果的謂詞。 若要使用 QUALIFY，至少必須有一個 視窗函式 出現在 SELECT 清單中或 QUALIFY 子句中。

在 Delta 資料表上選取

除了標準 SELECT 選項之外，Delta 數據表還支援本節中所述的時間移動選項。 如需詳細資訊，請參閱 使用 Delta Lake 資料表歷程記錄。

AS OF 語法

table_identifier TIMESTAMP AS OF timestamp_expression

table_identifier VERSION AS OF version
  • timestamp_expression 可以是下列任一項：
    • '2018-10-18T22:15:12.013Z'，也就是可以轉換成時間戳的字串
    • cast('2018-10-18 13:36:32 CEST' as timestamp)
    • '2018-10-18'，也就是日期字串
    • current_timestamp() - interval 12 hours
    • date_sub(current_date(), 1)
    • 任何其他可轉換成時間戳的表達式
  • version 是一個長值，可從的 DESCRIBE HISTORY table_spec輸出取得。

兩timestamp_expression者version都不能是子查詢。

範例

> SELECT * FROM events TIMESTAMP AS OF '2018-10-18T22:15:12.013Z'

> SELECT * FROM events VERSION AS OF 123

@ 語法

@使用語法來指定時間戳或版本。 時間戳的格式必須為 yyyyMMddHHmmssSSS 。 您可以在 之後 @ 指定版本，方法是在 版本前面加上 v 。 例如，若要查詢資料表 123的版本 events，請指定 events@v123。

範例

> SELECT * FROM events@20190101000000000

> SELECT * FROM events@v123

範例

-- select all referencable columns from all tables
> SELECT * FROM VALUES(1, 2) AS t1(c1, c2), VALUES(3, 4) AS t2(c3, c4);
  1   2   3   4

-- select all referencable columns from one table
> SELECT t2.* FROM VALUES(1, 2) AS t1(c1, c2), VALUES(3, 4) AS t2(c3, c4);
  3   4

-- select all referencable columns from all tables except t2.c4
> SELECT * EXCEPT(c4) FROM VALUES(1, 2) AS t1(c1, c2), VALUES(3, 4) AS t2(c3, c4);
  1   2   3

-- select all referencable columns from a table, except a nested field.
> SELECT * EXCEPT(c2.b) FROM VALUES(1, named_struct('a', 2, 'b', 3)) AS t(c1, c2);
  1  { "a" : 2 }

-- Removing all fields results in an empty struct
> SELECT * EXCEPT(c2.b, c2.a) FROM VALUES(1, named_struct('a', 2, 'b', 3)) AS t(c1, c2);
  1  { }

-- Overlapping names result in an error
> SELECT * EXCEPT(c2, c2.a) FROM VALUES(1, named_struct('a', 2, 'b', 3)) AS t(c1, c2);
  Error: EXCEPT_OVERLAPPING_COLUMNS
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