Delta Lake 生成的列

Delta Lake 支持生成的列，这些列是一种特殊类型的列，其值基于用户指定的函数在 Delta 表中的其他列上自动生成。 当写入具有生成的列的表且未显式为其提供值时，Delta Lake 会自动计算这些值。 例如，可以从时间戳列自动生成日期列（用于按日期对表进行分区）；对表进行的任何写入都只需为时间戳列指定数据。 但是，如果显式为这些表提供值，则这些值必须满足约束(<value> <=> <generation expression>) IS TRUE，否则写入将失败并出现错误。

创建包含生成的列的表

下面的示例介绍如何使用生成的列创建表：

SQL

CREATE TABLE default.people10m (
  id INT,
  firstName STRING,
  middleName STRING,
  lastName STRING,
  gender STRING,
  birthDate TIMESTAMP,
  dateOfBirth DATE GENERATED ALWAYS AS (CAST(birthDate AS DATE)),
  ssn STRING,
  salary INT
)

Python语言

DeltaTable.create(spark) \
  .tableName("default.people10m") \
  .addColumn("id", "INT") \
  .addColumn("firstName", "STRING") \
  .addColumn("middleName", "STRING") \
  .addColumn("lastName", "STRING", comment = "surname") \
  .addColumn("gender", "STRING") \
  .addColumn("birthDate", "TIMESTAMP") \
  .addColumn("dateOfBirth", DateType(), generatedAlwaysAs="CAST(birthDate AS DATE)") \
  .addColumn("ssn", "STRING") \
  .addColumn("salary", "INT") \
  .execute()

Scala(编程语言)

DeltaTable.create(spark)
  .tableName("default.people10m")
  .addColumn("id", "INT")
  .addColumn("firstName", "STRING")
  .addColumn("middleName", "STRING")
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder("lastName")
      .dataType("STRING")
      .comment("surname")
      .build())
  .addColumn("lastName", "STRING", comment = "surname")
  .addColumn("gender", "STRING")
  .addColumn("birthDate", "TIMESTAMP")
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder("dateOfBirth")
     .dataType(DateType)
     .generatedAlwaysAs("CAST(dateOfBirth AS DATE)")
     .build())
  .addColumn("ssn", "STRING")
  .addColumn("salary", "INT")
  .execute()

生成的列像普通列一样存储。 也就是说，它们会占用存储空间。

以下限制适用于生成的列：

• 生成表达式可以使用 Spark 中的任何 SQL 函数，这些函数在给定相同的参数值时始终返回相同的结果，但以下类型的函数除外：
  • 用户定义的函数。
  • 聚合函数。
  • 窗口函数。
  • 返回多行的函数。

每当以下表达式之一定义了分区列时，Delta Lake 就可为查询生成分区筛选器：

• CAST(col AS DATE)，col 的类型为 TIMESTAMP。
• YEAR(col)，col 的类型为 TIMESTAMP。
• YEAR(col), MONTH(col) 定义的两个分区列，col 的类型为 TIMESTAMP。
• YEAR(col), MONTH(col), DAY(col) 定义的三个分区列，col 的类型为 TIMESTAMP。
• YEAR(col), MONTH(col), DAY(col), HOUR(col) 定义的四个分区列，col 的类型为 TIMESTAMP。
• SUBSTRING(col, pos, len)，col 的类型为 STRING
• DATE_FORMAT(col, format)，col 的类型为 TIMESTAMP。
  • 只能使用以下模式的日期格式：yyyy-MM 和 yyyy-MM-dd-HH。
  • 在 Databricks Runtime 10.4 LTS 及更高版本中，还可以使用以下模式：yyyy-MM-dd。

如果上述表达式之一定义了分区列，并且查询使用生成表达式的基础列筛选数据，则 Delta Lake 会查找基础列和生成的列之间的关系，并在可能的情况下，基于生成的分区列填充分区筛选器。 例如，如果提供了以下表：

CREATE TABLE events(
eventId BIGINT,
data STRING,
eventType STRING,
eventTime TIMESTAMP,
eventDate date GENERATED ALWAYS AS (CAST(eventTime AS DATE))
)
PARTITIONED BY (eventType, eventDate)

然后运行以下查询：

SELECT * FROM events
WHERE eventTime >= "2020-10-01 00:00:00" <= "2020-10-01 12:00:00"

则 Delta Lake 会自动生成一个分区筛选器，这样，即使未指定分区筛选器，上述查询也只会读取分区 date=2020-10-01 中的数据。

另举一例，如果提供了以下表：

CREATE TABLE events(
eventId BIGINT,
data STRING,
eventType STRING,
eventTime TIMESTAMP,
year INT GENERATED ALWAYS AS (YEAR(eventTime)),
month INT GENERATED ALWAYS AS (MONTH(eventTime)),
day INT GENERATED ALWAYS AS (DAY(eventTime))
)
PARTITIONED BY (eventType, year, month, day)

然后运行以下查询：

SELECT * FROM events
WHERE eventTime >= "2020-10-01 00:00:00" <= "2020-10-01 12:00:00"

则 Delta Lake 会自动生成一个分区筛选器，这样，即使未指定分区筛选器，上述查询也只会读取分区 year=2020/month=10/day=01 中的数据。

可以使用 EXPLAIN 子句并检查提供的计划，以查看 Delta Lake 是否自动生成任何分区筛选器。

在 Delta Lake 中使用标识列

Delta Lake 标识列是一种生成的列，将为插入到表中的每条记录分配唯一值。 以下示例演示了在 create table 语句期间声明标识列的基本语法：

SQL

CREATE TABLE table_name (
  id_col1 BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
  id_col2 BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH -1 INCREMENT BY 1),
  id_col3 BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
  id_col4 BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (START WITH -1 INCREMENT BY 1)
 )

Python语言

from delta.tables import DeltaTable, IdentityGenerator
from pyspark.sql.types import LongType

DeltaTable.create()
  .tableName("table_name")
  .addColumn("id_col1", dataType=LongType(), generatedAlwaysAs=IdentityGenerator())
  .addColumn("id_col2", dataType=LongType(), generatedAlwaysAs=IdentityGenerator(start=-1, step=1))
  .addColumn("id_col3", dataType=LongType(), generatedByDefaultAs=IdentityGenerator())
  .addColumn("id_col4", dataType=LongType(), generatedByDefaultAs=IdentityGenerator(start=-1, step=1))
  .execute()

Scala(编程语言)

import io.delta.tables.DeltaTable
import org.apache.spark.sql.types.LongType

DeltaTable.create(spark)
  .tableName("table_name")
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder(spark, "id_col1")
      .dataType(LongType)
      .generatedAlwaysAsIdentity().build())
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder(spark, "id_col2")
      .dataType(LongType)
      .generatedAlwaysAsIdentity(start = -1L, step = 1L).build())
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder(spark, "id_col3")
      .dataType(LongType)
      .generatedByDefaultAsIdentity().build())
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder(spark, "id_col4")
      .dataType(LongType)
      .generatedByDefaultAsIdentity(start = -1L, step = 1L).build())
  .execute()

若要查看用于创建包含标识列的表的所有 SQL 语法选项，请参阅 CREATE TABLE [USING]。

可以选择指定以下内容：

• 起始值。
• 步长，可以是正值或负值。

起始值和步长默认为 1。 不能指定步长 0。

标识列分配的值是唯一的，朝指定步长的方向按指定步长大小的倍数递增，但不保证是连续的。 例如，如果起始值为 0，步长为 2，则所有值都是正偶数，但有些偶数可能会被跳过。

使用子句 GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY 时，插入操作可以为标识列指定值。 将该子句修改为 GENERATED ALWAYS AS IDENTITY，以替代手动设置值的功能。

标识列仅支持 BIGINT 类型，如果分配的值超过 BIGINT 支持的范围，则操作将会失败。

若要了解如何将标识列值与数据同步，请参阅 ALTER TABLE … COLUMN 子句。

CTAS 和标识列

在使用 CREATE TABLE table_name AS SELECT (CTAS) 语句时，不能定义架构、标识列约束或任何其他表规范。

要使用标识列创建新表并使用现有数据填充该表，请执行以下操作：

1. 创建具有正确架构的表，包括标识列定义和他其表属性。

2. 运行 INSERT 操作。

以下示例使用 DEFAULT 关键字来定义标识列。 如果插入到表中的数据包括标识列的有效值，则使用这些值。

CREATE OR REPLACE TABLE new_table (
  id BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (START WITH 5),
  event_date DATE,
  some_value BIGINT
);

-- Inserts records including existing IDs
INSERT INTO new_table
SELECT id, event_date, some_value FROM old_table;

-- Insert records and generate new IDs
INSERT INTO new_table
SELECT event_date, some_value FROM new_records;

标识列限制

使用标识列时存在以下限制：

• 启用了标识列的表不支持并发事务。
• 不能按标识列对表进行分区。
• 不能使用 ALTER TABLE 来 ADD、REPLACE 或 CHANGE 标识列。
• 不能更新现有记录的标识列的值。