Colunas geradas pelo Lago Delta

Delta Lake suporta colunas geradas que são um tipo especial de coluna cujos valores são gerados automaticamente com base em uma função especificada pelo usuário sobre outras colunas na tabela Delta. Quando você grava em uma tabela com colunas geradas e não fornece explicitamente valores para elas, o Delta Lake calcula automaticamente os valores. Por exemplo, você pode gerar automaticamente uma coluna de data (para particionar a tabela por data) a partir da coluna de carimbo de data/hora; Todas as gravações na tabela precisam apenas especificar os dados para a coluna de carimbo de data/hora. No entanto, se você fornecer explicitamente valores para eles, os valores devem satisfazer a restrição (<value> <=> <generation expression>) IS TRUE ou a gravação falhará com um erro.

Criar uma tabela com colunas geradas

O exemplo a seguir mostra como criar uma tabela com colunas geradas:

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

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

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()

As colunas geradas são armazenadas como se fossem colunas normais. Ou seja, ocupam armazenamento.

As seguintes restrições aplicam-se às colunas geradas:

• Uma expressão de geração pode usar quaisquer funções SQL no Spark que sempre retornam o mesmo resultado quando recebem os mesmos valores de argumento, exceto os seguintes tipos de funções:
  • Funções definidas pelo utilizador.
  • Funções de agregação.
  • Funções de janela.
  • Funções que retornam várias linhas.

O Delta Lake pode gerar filtros de partição para uma consulta sempre que uma coluna de partição é definida por uma das seguintes expressões:

• CAST(col AS DATE) e o tipo de col é TIMESTAMP.
• YEAR(col) e o tipo de col é TIMESTAMP.
• Duas colunas de partição definidas por YEAR(col), MONTH(col) e o tipo de col é TIMESTAMP.
• Três colunas de partição definidas por YEAR(col), MONTH(col), DAY(col) e o tipo de col é TIMESTAMP.
• Quatro colunas de partição definidas por YEAR(col), MONTH(col), DAY(col), HOUR(col) e o tipo de col é TIMESTAMP.
• SUBSTRING(col, pos, len)e o tipo de colSTRING
• DATE_FORMAT(col, format) e o tipo de col é TIMESTAMP.
  • Você só pode usar formatos de data com os seguintes padrões: yyyy-MM e yyyy-MM-dd-HH.
  • No Databricks Runtime 10.4 LTS e superior, você também pode usar o seguinte padrão: yyyy-MM-dd.

Se uma coluna de partição for definida por uma das expressões anteriores e uma consulta filtrar dados usando a coluna base subjacente de uma expressão de geração, o Delta Lake examinará a relação entre a coluna base e a coluna gerada e preencherá os filtros de partição com base na coluna de partição gerada, se possível. Por exemplo, dada a seguinte tabela:

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

Se você executar a seguinte consulta:

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

O Delta Lake gera automaticamente um filtro de partição para que a consulta anterior leia apenas os dados na partição date=2020-10-01 , mesmo que um filtro de partição não seja especificado.

Como outro exemplo, dada a seguinte tabela:

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)

Se você executar a seguinte consulta:

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

O Delta Lake gera automaticamente um filtro de partição para que a consulta anterior leia apenas os dados na partição year=2020/month=10/day=01 , mesmo que um filtro de partição não seja especificado.

Você pode usar uma cláusula EXPLAIN e verificar o plano fornecido para ver se o Delta Lake gera automaticamente filtros de partição.

Usar colunas de identidade no Delta Lake

As colunas de identidade Delta Lake são um tipo de coluna gerada que atribui valores exclusivos para cada registro inserido em uma tabela. O exemplo a seguir mostra a sintaxe básica para declarar uma coluna de identidade durante uma instrução create table:

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

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

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()

Para ver todas as opções de sintaxe SQL para criar tabelas com colunas de identidade, consulte CREATE TABLE [USING].

Opcionalmente, você pode especificar o seguinte:

• Um valor inicial.
• Um tamanho de passo, que pode ser positivo ou negativo.

O valor inicial e o tamanho da etapa são padronizados como 1. Não é possível especificar um tamanho de etapa de 0.

Os valores atribuídos pelas colunas de identidade são exclusivos e incrementados na direção da etapa especificada e em múltiplos do tamanho da etapa especificado, mas não é garantido que sejam contíguos. Por exemplo, com um valor inicial e um tamanho de 0 etapa de 2, todos os valores são números pares positivos, mas alguns números pares podem ser ignorados.

Ao usar a cláusula GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY, as operações de inserção podem especificar valores para a coluna de identidade. Modifique a cláusula a ser GENERATED ALWAYS AS IDENTITY para substituir a capacidade de definir valores manualmente.

As colunas de identidade suportam apenas o tipo e as BIGINT operações falham se o valor atribuído exceder o intervalo suportado pelo BIGINT.

Para saber mais sobre como sincronizar valores de coluna de identidade com dados, consulte ALTER TABLE ... Cláusula COLUMN.

CTAS e colunas de identidade

Não é possível definir esquema, restrições de coluna de identidade ou quaisquer outras especificações de tabela ao usar uma CREATE TABLE table_name AS SELECT instrução (CTAS).

Para criar uma nova tabela com uma coluna de identidade e preenchê-la com dados existentes, faça o seguinte:

1. Crie uma tabela com o esquema correto, incluindo a definição da coluna de identidade e outras propriedades da tabela.
2. Execute uma INSERT operação.

O exemplo a seguir usa a DEFAULT palavra-chave para definir a coluna de identidade. Se os dados inseridos na tabela incluírem valores válidos para a coluna de identidade, esses valores serão usados.

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;

Limitações da coluna Identidade

Existem as seguintes limitações ao trabalhar com colunas de identidade:

• Não há suporte para transações simultâneas em tabelas com colunas de identidade habilitadas.
• Não é possível particionar uma tabela por uma coluna de identidade.
• Não é possível usar ALTER TABLE para ADD, REPLACEou CHANGE uma coluna de identidade.
• Não é possível atualizar o valor de uma coluna de identidade para um registro existente.