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inline funzione generatore di valori di tabella

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Si applica a:segno di spunta sì Databricks SQL segno di spunta sì Databricks Runtime

Esplode un array di strutture in una tabella.

In Databricks SQL e Databricks Runtime 16.1 e versioni successive questa funzione supporta invocazione di parametri denominati.

Sintassi

inline(input)

Argomenti

  • input: espressione ARRAY<STRUCT> .

Valori restituiti

Set di righe composte dai campi degli elementi struct dell'array input. Le colonne generate da inline sono i nomi dei campi.

Se input non viene NULL generata alcuna riga.

  • Si applica a:segno di spunta sì Databricks Runtime 12.1 e versioni precedenti:

    inline può essere posizionato solo come radice di un'espressione nell'elenco SELECT o dopo un LATERAL VIEW. Quando si inserisce la funzione nell'elenco di SELECT, non deve essere presente alcuna altra funzione generatrice nello stesso elenco di SELECT, altrimenti viene generato l'errore UNSUPPORTED_GENERATOR.MULTI_GENERATOR.

  • Si applica a:segno di spunta sì Databricks SQL segno di spunta sì Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive:

    L'invocazione dalla clausola LATERAL VIEW o dall'elenco SELECT è deprecata. Richiamare inline invece come table_reference.

Esempi

Si applica a:segno di spunta sì Databricks Runtime 12.1 e versioni precedenti:

> 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

Si applica a:segno di spunta sì Databricks SQL segno di spunta sì Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive:

> 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