explode
Funzione generatore con valori di tabella
Si applica a: Databricks SQL Databricks Runtime
Restituisce un set di righe annullando l'annidamento collection
di .
In Databricks SQL e Databricks Runtime 13.3 LTS e versioni successive questa funzione supporta la chiamata di parametri denominati.
Sintassi
explode(collection)
Argomenti
collection
: espressioneARRAY
oMAP
.
Valori restituiti
Set di righe composte dagli elementi della matrice o delle chiavi e dei valori della mappa.
La colonna prodotta da explode
una matrice è denominata col
.
Le colonne per una mappa vengono chiamate key
e value
.
Se collection
non viene NULL
generata alcuna riga.
Si applica a: Databricks Runtime 12.1 e versioni precedenti:
explode
può essere inserito nell'elencoSELECT
solo come radice di un'espressione o dopo una VISUALIZZAZIONE LATERALE. Quando si inserisce la funzione nell'elencoSELECT
non deve essere presente alcuna altra funzione generatore nello stessoSELECT
elenco o UNSUPPORTED_GENERATOR. MULTI_GENERATOR viene generato.Si applica a: Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive:
La chiamata dalla clausola LATERAL VIEW o dall'elenco
SELECT
è deprecata. Richiamareexplode
invece come table_reference.
Esempi
Si applica a: Databricks SQL Databricks Runtime 12.1 e versioni precedenti:
> SELECT explode(array(10, 20)) AS elem, 'Spark';
10 Spark
20 Spark
> SELECT explode(map(1, 'a', 2, 'b')) AS (num, val), 'Spark';
1 a Spark
2 b Spark
> SELECT explode(array(1, 2)), explode(array(3, 4));
Error: UNSUPPORTED_GENERATOR.MULTI_GENERATOR
Si applica a: Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 LTS e versioni successive:
> SELECT elem, 'Spark' FROM explode(array(10, 20)) AS t(elem);
10 Spark
20 Spark
> SELECT num, val, 'Spark' FROM explode(map(1, 'a', 2, 'b')) AS t(num, val);
1 a Spark
2 b Spark
> SELECT * FROM explode(array(1, 2)), explode(array(3, 4));
1 3
1 4
2 3
2 4
-- Using lateral correlation in Databricks 12.2 and above
> SELECT * FROM explode(array(1, 2)) AS t, LATERAL explode(array(3 * t.col, 4 * t.col));
1 3
1 4
2 6
2 8