共用方式為

SQL 運算式

  • 發行項

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

表達式是一種公式，會使用函數或運算符，根據常值或 columns、欄位或變數的參考來計算結果。

語法

{ literal |
  named_parameter_marker |
  unnamed_parameter_marker |
  column_reference |
  field_reference |
  parameter_reference |
  CAST expression |
  CASE expression |
  COLLATE expression |
  expr operator expr |
  operator expr |
  expr [ expr ] |
  function_invocation |
  ( expr ) |
  ( expr, expr [, ... ] ) |
  scalar_subquery }

scalar_subquery
  ( query )

中的 expr [ expr ] 括弧是實際的方括弧，但不表示選擇性語法。

Parameters

  • literal

    數據類型中所述 之型別的常值。

  • named_parameter_marker

    提交 SQL 語句之 API 所提供值的具名和具型別佔位符。

  • unnamed_parameter_marker

    提交 SQL 語句之 API 提供之值的未命名和具型別佔位元。

  • column_reference

    table 或 column 別名中 column 的參考。

  • field_reference

    STRUCT 型別中欄位的參考。

  • parameter_reference

    從中參考 SQL 使用者定義函式的參數，以及函式主體。 參考可能會使用參數的不限定名稱，或 qualify 具有函式名稱的名稱。 Parameters 構成解析標識符的最外層範圍。

  • CAST 表達式

    將自變數轉換成不同類型的表達式。

  • CASE 表達式

    允許條件式評估的表達式。

  • COLLATE 運算式

    將明確的排序方式附加到字符串運算的運算式中。

  • expr

    與 結合 operator的表達式本身，或是函式的自變數。

  • 運算子

    一元或二元運算符。

  • expr [ expr ]

    數位專案或對應索引鍵的參考。

  • function_invocation

    內建或使用者定義函式的調用。

    如需詳細資訊，請參閱function_invocation。

  • （expr）

    覆寫運算符優先順序的 強制執行優先順序。

  • （expr， expr [， ... ] ）

    struct建立兩個或多個字段的 。 這個表示法與結構函式同義。

  • scalar_subquery：

    • （ 查詢 ）

      必須根據查詢傳回一個單一的 column 並且最多只能有一行的表達式。

每個 函式和運算符的頁面 描述其 parameters 預期的數據類型。 Azure Databricks 會使用 SQL 數據類型規則，對預期的類型執行隱含轉換。 如果提供的自變數運算符或函式無效，Azure Databricks 就會引發錯誤。

如需名稱解析的詳細資訊，請參閱 Column、欄位、參數和變數解析。

常數表達式

表達式，僅以不含自變數的常值或決定性函式為基礎。 Azure Databricks 可以執行運算式，並使用生成的常數 where，在通常需要字面值的情況下。

布林運算式

結果型別為的 BOOLEAN表達式。 布爾表達式有時 也稱為條件 或 述詞。

純量子查詢

表單 ( query )的表達式。 查詢必須傳回一個 table，其中包含一個 column 並且最多有一行。

如果查詢沒有傳回任何資料列，則結果為 NULL。 如果查詢傳回一個以上的數據列，Azure Databricks 會傳回錯誤。 否則，結果是查詢所傳回的值。

簡單表達式

不包含 query的表達式，例如純量子查詢或 EXISTS 述詞。

範例

> SELECT 1;
  1

> SELECT (SELECT 1) + 1;
  2

> SELECT 1 + 1;
  2

> SELECT 2 * (1 + 2);
  6

> SELECT 2 * 1 + 2;
  4

> SELECT substr('Spark', 1, 2);
  Sp

> SELECT c1 + c2 FROM VALUES(1, 2) AS t(c1, c2);
  3

> SELECT a[1] FROM VALUES(array(10, 20)) AS T(a);
  20

> SELECT true;
  true

> SELECT (c1, (c2, c3)) FROM VALUES(1, 2, 3) AS T(c1, c2, c3);
  {"c1":1,"col2":{"c2":2,"c3":3}}