Compartilhar via

inline Função geradora com valor de tabela

  • Artigo

Aplica-se a: marca de seleção positiva SQL do Databricks marca de seleção positiva Runtime do Databricks

Explode uma matriz de estruturas em uma tabela.

Sintaxe

inline(expr)

Argumentos

  • expr: uma expressão ARRAY<STRUCT>.

Retornos

Um conjunto de linhas composto pelos campos nos elementos struct da matriz expr. As colunas produzidas por inline são os nomes dos campos.

Se expr for NULL, nenhuma linha será produzida.

  • Aplica-se a: verificação marcada como sim Databricks Runtime 12.1 e versões anteriores:

    inline só pode ser colocado na lista SELECT como a raiz de uma expressão ou seguindo uma EXIBIÇÃO LATERAL. Ao colocar a função na lista SELECT, não deve haver nenhuma outra função de gerador na mesma lista SELECT ou um UNSUPPORTED_GENERATOR. MULTI_GENERATOR será gerado.

  • Aplica-se a: verificação marcada como simSQL do Databricks verificação marcada como sim Databricks Runtime 12.2 LTS e superior:

    A invocação a partir da cláusula EXIBIÇÃO LATERAL ou da lista SELECT foi preterida. Em vez disso, invoque inline como uma table_reference.

Exemplos

Aplica-se a: verificação marcada como sim Databricks Runtime 12.1 e versões anteriores:

> 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

Aplica-se a: verificação marcada como sim Databricks SQL verificação marcada como sim Databricks Runtime 12.2 LTS e versões posteriores:

> 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