管道操作

2025-10-20

适用于： 已勾选“是”的 Databricks SQL Databricks Runtime 16.2 及更高版本

使用链式操作处理上述查询的结果。

语法

{ SELECT clause |
  EXTEND { expression [ [ AS ] column_alias ] } [ , ...] |
  SET { column_name = expression } [, ...] |
  DROP column_name [, ...] |
  AS table_alias |
  WHERE clause |
  { LIMIT clause |
    OFFSET clause |
    LIMIT clause OFFSET clause } |
  aggregation |
  JOIN clause |
  ORDER BY clause |
  set_operator |
  TABLESAMPLE clause
  PIVOT clause
  UNPIVOT clause }

 aggregation
   AGGREGATE aggregate_expr [ [ AS ] column_alias ] [, ...]
   [ GROUP BY grouping_expr [AS column_alias ] ]

参数

SELECT 子句

收集要从查询返回的列，包括执行表达式和重复数据删除。

列列表不得包含聚合函数。为此，请使用 AGGREGATE 操作。
EXTEND

将新列追加到查询选择列表中。
- expression
  
  一个或多个值、运算符和 SQL 函数的组合，其计算结果为一个值。
  
  expression 可能包含对查询选择列表中列的引用，以及对这个 column_alias 子句中前面 EXTEND 的引用。
- column_alias
  
  命名表达式结果的可选列标识符。如果未提供 column_alias，Azure Databricks 会派生一个。
设置

使用新值替代查询选择列表中的现有列。

该操作按 SET 子句的出现顺序执行。任何表达式的结果都可以观察前面表达式更新的列。
- column_name
  
  要更新的列的名称。如果该列不存在，Azure Databricks 将引发 UNRESOLVED_COLUMN 错误。
- expression
  
  一个或多个值、运算符和 SQL 函数的组合，其计算结果为一个值。
DROP column_name [， ...]

从查询选择列表中删除列。

如果该列不存在，Azure Databricks 将引发 UNRESOLVED_COLUMN 错误。
AS table_alias

向查询结果分配名称。
哪里

根据提供的谓词筛选查询结果。
上限

限制查询可返回的最大行数。此子句通常遵循 ORDER BY 来生成确定性结果。
抵消

跳过查询返回的行数。此子句通常与 LIMIT 结合使用以对遍历结果集分页，并与 ORDER BY 结合使用以生成确定性的结果。

注释

使用 LIMIT 和 OFFSET 分页结果集时，将处理所有行，包括跳过的行。但是，结果集中只返回指定的行子集。对于资源密集型查询，不建议使用此方法分页。
集合体

根据提供的表达式和可选的分组表达式聚合查询的结果集。

此操作将生成一个结果集，其中分组列显示在聚合列之前。
- 汇总
  
  指定要聚合的表达式。
  - aggregate_expr
    
    包含一个或多个聚合函数的表达式。有关详细信息，请参阅 GROUP BY 。
- 分组依据
  
  指定对行进行分组所依据的表达式。如果未指定，则所有行都被视为单个组。
  - 分组表达式
    
    标识分组列的表达式。有关详细信息，请参阅 GROUP BY 。
    
    与泛型 GROUP BY 子句不同，整数数值标识查询中提供输入的列，而不是生成的结果集。
- column_alias
  
  命名表达式结果的可选列标识符。如果未提供 column_alias，Azure Databricks 会派生一个。
加入

使用联接合并两个或多个关系。有关详细信息，请参阅 JOIN 。
ORDER BY

对查询结果集的行进行排序。输出行在分区之间排序。此参数与 SORT BY、CLUSTER BY和 DISTRIBUTE BY 互斥，不能一起指定。
set_operator

使用 UNION、EXCEPT或 INTERSECT 运算符将查询与一个或多个子查询合并。
TABLESAMPLE

通过仅对行的一小部分进行采样来减小结果集的大小。
支点

用于数据透视。可以根据特定的列值获取聚合值。有关详细信息，请参阅 PIVOT 。
UNPIVOT

用于数据透视。可以将多个列组拆分为行。有关详细信息，请参阅 UNPIVOT 。

例子

-- This query
> FROM customer
  |> LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
     AND o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%'
  |> AGGREGATE COUNT(o_orderkey) c_count
     GROUP BY c_custkey
  |> AGGREGATE COUNT(*) AS custdist
     GROUP BY c_count
  |> ORDER BY custdist DESC, c_count DESC;

is equivalent to:

> SELECT c_count, COUNT(*) AS custdist
  FROM
    (SELECT c_custkey, COUNT(o_orderkey) c_count
     FROM customer
     LEFT OUTER JOIN orders ON c_custkey = o_custkey
       AND o_comment NOT LIKE '%unusual%packages%' GROUP BY c_custkey
    ) AS c_orders
  GROUP BY c_count
  ORDER BY custdist DESC, c_count DESC;

-- Using the SELECT clause following a FROM clause
> CREATE TABLE t AS VALUES (0), (1) AS t(col);

> FROM t
  |> SELECT col * 2 AS result;
 result
 ------
      0
      2

-- Adding columns to the result set
> VALUES (0), (1) tab(col)
  |> EXTEND col * 2 AS result;
 col result
 --- ------
   0      0
   1      2

-- Replacing an expression
> VALUES (0), (1) tab(col)
  |> SET col = col * 2;
 col
 ---
   0
   2

-- Removing a column from the result set
> VALUES (0, 1) tab(col1, col2)
  |> DROP col1;
 col2
 ----
    1

-- Using a table alias
> VALUES (0, 1) tab(col1, col2)
  |> AS new_tab
  |> SELECT col1 + col2 FROM new_tab;
  col1 + col2
            1

-- Filtering the result set
> VALUES (0), (1) tab(col)
  |> WHERE col = 1;
 col
 ---
   1

-- Using LIMIT to truncate the result
> VALUES (0), (0) tab(col)
  |> LIMIT 1;
 col
 ---
   0

-- Full-table aggregation
> VALUES (0), (1) tab(col)
  |> AGGREGATE COUNT(col) AS count;
 count
 -----
     2

-- Aggregation with grouping
> VALUES (0, 1), (0, 2) tab(col1, col2)
  |> AGGREGATE COUNT(col2) AS count GROUP BY col1;
 col1 count
 ---- -----
    0     2

-- Using JOINs
> SELECT 0 AS a, 1 AS b
  |> AS lhs
  |> JOIN VALUES (0, 2) rhs(a, b) ON (lhs.a = rhs.a);
   a   b   c   d
 --- --- --- ---
   0   1   0   2

> VALUES ('apples', 3), ('bananas', 4) t(item, sales)
  |> AS produce_sales
  |> LEFT JOIN
       (SELECT "apples" AS item, 123 AS id) AS produce_data
       USING (item)
  |> SELECT produce_sales.item, sales, id;
   item      sales   id
  --------- ------- ------
  apples    3       123
  bananas   4       NULL

-- Using ORDER BY
> VALUES (0), (1) tab(col)
  |> ORDER BY col DESC;
 col
 ---
   1
   0

> VALUES (0), (1) tab(a, b)
  |> UNION ALL VALUES (2), (3) tab(c, d);
   a    b
 --- ----
   0    1
   2    3

-- Sampling the result set
> VALUES (0), (0), (0), (0) tab(col)
  |> TABLESAMPLE (1 ROWS);
 col
 ---
   0

> VALUES (0), (0) tab(col)
  |> TABLESAMPLE (100 PERCENT);
 col
 ---
   0
   0

-- Pivoting a query
> VALUES
    ("dotNET", 2012, 10000),
    ("Java", 2012, 20000),
    ("dotNET", 2012, 5000),
    ("dotNET", 2013, 48000),
    ("Java", 2013, 30000)
    AS courseSales(course, year, earnings)
  |> PIVOT (
       SUM(earnings)
       FOR COURSE IN ('dotNET', 'Java')
    )
 year dotNET   Java
 ---- ------ ------
 2012  15000  20000
 2013  48000  30000

-- Using UNPIVOT
> VALUES
    ("dotNET", 2012, 10000),
    ("Java", 2012, 20000),
    ("dotNET", 2012, 5000),
    ("dotNET", 2013, 48000),
    ("Java", 2013, 30000)
  AS courseSales(course, year, earnings)
  |> UNPIVOT (
    earningsYear FOR `year` IN (`2012`, `2013`, `2014`)
   course   year earnings
 -------- ------ --------
     Java   2012    20000
     Java   2013    30000
   dotNET   2012    15000
   dotNET   2013    48000
   dotNET   2014    22500

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