查询变体数据

重要

此功能目前以公共预览版提供。

本文介绍如何查询和转换存储为 VARIANT的半结构化数据。 Databricks Runtime 15.3 和更高版本中提供了 VARIANT 数据类型。

Databricks 建议对 JSON 字符串使用 VARIANT。对于当前使用 JSON 字符串且想要迁移的用户，请参阅变体与 JSON 字符串有何不同？。

如果你想查看查询使用 JSON 字符串存储的半结构化数据的示例，请参阅查询 JSON 字符串。

注意

VARIANT列不能用于聚类分析键、分区或 Z 顺序键。数据类型 VARIANT 无法用于比较、分组、排序和设置操作。如需完整的限制列表，请参阅限制。

创建一个包含变体列的表

若要创建变体列，请使用 parse_json 函数（SQL 或 Python）。

运行以下命令以创建一个表，其中的数据以 VARIANT 形式高度嵌套存储。（此页的其他示例使用此数据。

SQL

-- Create a table with a variant column
CREATE TABLE store_data AS
SELECT parse_json(
  '{
    "store":{
        "fruit": [
          {"weight":8,"type":"apple"},
          {"weight":9,"type":"pear"}
        ],
        "basket":[
          [1,2,{"b":"y","a":"x"}],
          [3,4],
          [5,6]
        ],
        "book":[
          {
            "author":"Nigel Rees",
            "title":"Sayings of the Century",
            "category":"reference",
            "price":8.95
          },
          {
            "author":"Herman Melville",
            "title":"Moby Dick",
            "category":"fiction",
            "price":8.99,
            "isbn":"0-553-21311-3"
          },
          {
            "author":"J. R. R. Tolkien",
            "title":"The Lord of the Rings",
            "category":"fiction",
            "reader":[
              {"age":25,"name":"bob"},
              {"age":26,"name":"jack"}
            ],
            "price":22.99,
            "isbn":"0-395-19395-8"
          }
        ],
        "bicycle":{
          "price":19.95,
          "color":"red"
        }
      },
      "owner":"amy",
      "zip code":"94025",
      "fb:testid":"1234"
  }'
) as raw

SELECT * FROM store_data

Python

# Create a table with a variant column
store_data='''
{
  "store":{
    "fruit":[
      {"weight":8,"type":"apple"},
      {"weight":9,"type":"pear"}
    ],
    "basket":[
      [1,2,{"b":"y","a":"x"}],
      [3,4],
      [5,6]
    ],
    "book":[
      {
        "author":"Nigel Rees",
        "title":"Sayings of the Century",
        "category":"reference",
        "price":8.95
      },
      {
        "author":"Herman Melville",
        "title":"Moby Dick",
        "category":"fiction",
        "price":8.99,
        "isbn":"0-553-21311-3"
      },
      {
        "author":"J. R. R. Tolkien",
        "title":"The Lord of the Rings",
        "category":"fiction",
        "reader":[
          {"age":25,"name":"bob"},
          {"age":26,"name":"jack"}
        ],
        "price":22.99,
        "isbn":"0-395-19395-8"
      }
    ],
    "bicycle":{
      "price":19.95,
      "color":"red"
    }
  },
  "owner":"amy",
  "zip code":"94025",
  "fb:testid":"1234"
}
'''

# Create a DataFrame
df = spark.createDataFrame([(store_data,)], ["json"])

# Convert to a variant
df_variant = df.select(parse_json(col("json")).alias("raw"))

# Alternatively, create the DataFrame directly
# df_variant = spark.range(1).select(parse_json(lit(store_data)))

df_variant.display()

# Write out as a table
df_variant.write.saveAsTable("store_data")

查询变体列中的字段

若要从变体列中提取字段，请使用 variant_get 函数（SQL 或 Python）指定提取路径中的 JSON 字段的名称。字段名称始终区分大小写。

SQL

-- Extract a top-level field
SELECT variant_get(store_data.raw, '$.owner') AS owner FROM store_data

还可以使用 SQL 语法查询变体列中的字段。请参阅 SQL 中 variant_get 的简写形式。

Python

# Extract a top-level field
df_variant.select(variant_get(col("raw"), "$.owner", "string")).display()

variant_get的 SQL 速记

用于查询 Azure Databricks 上的 JSON 字符串和其他复杂数据类型的 SQL 语法适用于 VARIANT 数据，其中包括：

使用 : 选择顶级字段。
使用 . 或 [<key>] 选择具有命名键的嵌套字段。
使用 [<index>] 从数组中选择值。

SELECT raw:owner FROM store_data

+-------+
| owner |
+-------+
| "amy" |
+-------+

-- Use backticks to escape special characters.
SELECT raw:`zip code`, raw:`fb:testid` FROM store_data

+----------+-----------+
| zip code | fb:testid |
+----------+-----------+
| "94025"  | "1234"    |
+----------+-----------+

如果字段名称包含句点 (.)，则必须使用方括号 ([ ]) 对其进行转义。例如，以下查询选择一个名为 zip.code 的字段：

SELECT raw:['zip.code'] FROM store_data

提取变体嵌套字段

若要从变体列中提取嵌套字段，请使用点表示法或括号指定它们。字段名称始终区分大小写。

SQL

-- Use dot notation
SELECT raw:store.bicycle FROM store_data

-- Use brackets
SELECT raw:store['bicycle'] FROM store_data

如果找不到路径，则结果是类型 NULL 为 VARIANT。

Python

# Use dot notation
df_variant.select(variant_get(col("raw"), "$.store.bicycle", "string")).display()

# Use brackets
df_variant.select(variant_get(col("raw"), "$.store['bicycle']", "string")).display()

如果找不到路径，则结果是类型 null 为 VariantVal。

+-----------------+
| bicycle         |
+-----------------+
| {               |
| "color":"red",  |
| "price":19.95   |
| }               |
+-----------------+

从变体数组中提取值

若要从数组中提取元素，请使用括号编制索引。索引从 0 开始。

SQL

-- Index elements
SELECT raw:store.fruit[0], raw:store.fruit[1] FROM store_data

Python

# Index elements
df_variant.select((variant_get(col("raw"), "$.store.fruit[0]", "string")),(variant_get(col("raw"), "$.store.fruit[1]", "string"))).display()

+-------------------+------------------+
| fruit             | fruit            |
+-------------------+------------------+
| {                 | {                |
|   "type":"apple", |   "type":"pear", |
|   "weight":8      |   "weight":9     |
| }                 | }                |
+-------------------+------------------+

如果找不到路径，或者如果数组索引超出边界，则结果为 null。

在 Python 中使用变体

可以将变体从 Spark 数据帧提取为 Python 中的VariantVal，然后使用toPython 和toJson 方法单独处理它们。

# toPython
data = [
    ('{"name": "Alice", "age": 25}',),
    ('["person", "electronic"]',),
    ('1',)
]

df_person = spark.createDataFrame(data, ["json"])

# Collect variants into a VariantVal
variants = df_person.select(parse_json(col("json")).alias("v")).collect()

输出 VariantVal 为 JSON 字符串：

print(variants[0].v.toJson())

{"age":25,"name":"Alice"}

将 a VariantVal 转换为 Python 对象：

# First element is a dictionary
print(variants[0].v.toPython()["age"])

# Second element is a List
print(variants[1].v.toPython()[1])

electronic

# Third element is an Integer
print(variants[2].v.toPython())

还可以使用VariantVal函数构造VariantVal.parseJson。

# parseJson to construct VariantVal's in Python
from pyspark.sql.types import VariantVal

variant = VariantVal.parseJson('{"a": 1}')

将变体打印为 JSON 字符串：

print(variant.toJson())

{"a":1}

将变体转换为 Python 对象并输出值：

print(variant.toPython()["a"])

返回变体的架构

若要返回变体的架构，请使用 schema_of_variant 函数（SQL 或 Python）。

SQL

-- Return the schema of the variant
SELECT schema_of_variant(raw) FROM store_data;

Python

# Return the schema of the variant
df_variant.select(schema_of_variant(col("raw"))).display()

若要返回组中所有变体的组合架构，请使用 schema_of_variant_agg 函数（SQL 或 Python）。

以下示例返回该架构，然后返回示例数据 json_data的组合架构。

SQL

CREATE OR REPLACE TEMP VIEW json_data AS
SELECT '{"name": "Alice", "age": 25}' AS json UNION ALL
SELECT '{"id": 101, "department": "HR"}' UNION ALL
SELECT '{"product": "Laptop", "price": 1200.50, "in_stock": true}';

-- Return the schema
SELECT schema_of_variant(parse_json(json)) FROM json_data;

Python


json_data = [
    ('{"name": "Alice", "age": 25}',),
    ('{"id": 101, "department": "HR"}',),
    ('{"product": "Laptop", "price": 1200.50, "in_stock": true}',)
]

df_item = spark.createDataFrame(json_data, ["json"])

# Return the schema
df_item.select(parse_json(col("json")).alias("v")).select(schema_of_variant(col("v"))).display()

+-----------------------------------------------------------------+
| schema_of_variant(v)                                            |
+-----------------------------------------------------------------+
| OBJECT<age: BIGINT, name: STRING>                               |
| OBJECT<department: STRING, id: BIGINT>                          |
| OBJECT<in_stock: BOOLEAN, price: DECIMAL(5,1), product: STRING> |
+-----------------------------------------------------------------+

SQL

-- Return the combined schema
SELECT schema_of_variant_agg(parse_json(json)) FROM json_data;

Python

# Return the combined schema
df.select(parse_json(col("json")).alias("v")).select(schema_of_variant_agg(col("v"))).display()

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| schema_of_variant(v)                                                                                                       |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| OBJECT<age: BIGINT, department: STRING, id: BIGINT, in_stock: BOOLEAN, name: STRING, price: DECIMAL(5,1), product: STRING> |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

平展变体对象和数组

variant_explode表值生成器函数（SQL 或 Python）可用于平展变体数组和对象。

SQL

由于 variant_explode 是生成器函数，因此可将其用作 FROM 子句的一部分，而不是在 SELECT 列表中使用，如以下示例所示：

SELECT key, value
  FROM store_data,
  LATERAL variant_explode(store_data.raw);

SELECT pos, value
  FROM store_data,
  LATERAL variant_explode(store_data.raw:store.basket[0]);

Python

使用表值函数（TVF）数据帧 API 将变体扩展到多个行：

spark.tvf.variant_explode(parse_json(lit(store_data))).display()

# To explode a nested field, first create a DataFrame with just the field
df_store_col = df_variant.select(variant_get(col("raw"), "$.store", "variant").alias("store"))

# Perform the explode with a lateral join and the outer function to return the new exploded DataFrame
df_store_exploded_lj = df_store_col.lateralJoin(spark.tvf.variant_explode(col("store").outer()))
df_store_exploded = df_store_exploded_lj.drop("store")
df_store_exploded.display()

变体类型转换规则

你可以使用 VARIANT 类型存储数组和标量。尝试将变体类型强制转换为其他类型时，普通强制转换规则适用于单个值和字段，并使用以下附加规则。

注意

variant_get 和 try_variant_get 采用类型参数并遵循这些强制转换规则。

源类型	行为
`VOID`	结果是类型 `NULL` 为 `VARIANT`。
`ARRAY<elementType>`	`elementType` 必须是可强制转换为 `VARIANT` 的类型。

当使用 schema_of_variant 或 schema_of_variant_agg 推断类型时，如果存在无法解决的冲突类型，函数会回退到 VARIANT 类型而不是 STRING 类型。

SQL

使用 try_variant_get 函数（SQL）转换：

-- price is returned as a double, not a string
SELECT try_variant_get(raw, '$.store.bicycle.price', 'double') as price FROM store_data

+------------------+
| price            |
+------------------+
| 19.95            |
+------------------+

还可以使用 :: 或 cast 将值转换为支持的数据类型：

-- cast into more complex types
SELECT cast(raw:store.bicycle AS STRUCT<price DOUBLE, color STRING>) bicycle FROM store_data;
-- `::` also supported
SELECT raw:store.bicycle::STRUCT<price DOUBLE, color STRING> bicycle FROM store_data;

+------------------+
| bicycle          |
+------------------+
| {                |
|   "price":19.95, |
|   "color":"red"  |
| }                |
+------------------+

Python

使用 try_variant_get 函数（Python）转换：

# price is returned as a double, not a string
df_variant.select(try_variant_get(col("raw"), "$.store.bicycle.price", "double").alias("price"))

+------------------+
| price            |
+------------------+
| 19.95            |
+------------------+

此外，还可使用 try_variant_get 函数（SQL 或 Python）来处理强制转换失败：

SQL

SELECT try_variant_get(
  parse_json('{"a" : "c", "b" : 2}'),
  '$.a',
  'boolean'
)

Python

spark.range(1).select(parse_json(lit('{"a" : "c", "b" : 2}')).alias("v")).select(try_variant_get(col('v'), '$.a', 'boolean')).display()

变体 null 规则

使用 is_variant_null 函数（SQL 或 Python）确定变量值是否为 null 变量。

SQL

变体可以包含两种类型的 null：

NULLSQL ：SQL NULL 表示值缺失。这些是与处理结构化数据时相同的 NULL。
NULL变体：变体 NULL 表示变体显式包含 NULL 值。这些与 SQL NULL 不同，因为 NULL 值存储在数据中。

SELECT
  is_variant_null(parse_json(NULL)) AS sql_null,
  is_variant_null(parse_json('null')) AS variant_null,
  is_variant_null(parse_json('{ "field_a": null }'):field_a) AS variant_null_value,
  is_variant_null(parse_json('{ "field_a": null }'):missing) AS missing_sql_value_null

+--------+------------+------------------+----------------------+
|sql_null|variant_null|variant_null_value|missing_sql_value_null|
+--------+------------+------------------+----------------------+
|   false|        true|              true|                 false|
+--------+------------+------------------+----------------------+

Python

data = [
    ('null',),
    (None,),
    ('{"field_a" : 1, "field_b" : 2}',)
]

df = spark.createDataFrame(data, ["null_data"])
df.select(parse_json(col("null_data")).alias("v")).select(is_variant_null(col("v"))).display()

+------------------+
|is_variant_null(v)|
+------------------+
|              true|
+------------------+
|             false|
+------------------+
|             false|
+------------------+

Last updated on 2025-12-16

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查询变体数据

创建一个包含变体列的表

SQL

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查询变体列中的字段

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提取变体嵌套字段

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从变体数组中提取值

SQL

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在 Python 中使用变体

返回变体的架构

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平展变体对象和数组

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变体类型转换规则

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