Sorgu hızlandırma SQL dil başvurusu

Sorgu hızlandırma, blob içeriği üzerinden sorguları ifade etmek için ANSI SQL benzeri bir dili destekler. Sorgu hızlandırma SQL diyalekt, desteklenen veri türleri, işleçler vb. sınırlı bir kümeyle ANSI SQL'in bir alt kümesidir, ancak JSON gibi hiyerarşik yarı yapılandırılmış veri biçimleri üzerindeki sorguları desteklemek için ANSI SQL'de de genişler.

SELECT Söz Dizimi

Sorgu hızlandırma tarafından desteklenen tek SQL deyimi SELECT deyimidir. Bu örnek, ifadenin true döndürdüğü her satırı döndürür.

SELECT * FROM table [WHERE expression] [LIMIT limit]

CSV biçimli veriler için tablo olmalıdır BlobStorage. Bu, sorgunun REST çağrısında belirtilen bloba göre çalıştırılacağı anlamına gelir. JSON biçimli veriler için tablo bir "tablo tanımlayıcısı"dır. Bu makalenin Tablo Tanımlayıcıları bölümüne bakın.

Aşağıdaki örnekte, WHERE ifadesinin true döndürdüğü her satır için bu deyim, projeksiyon ifadelerinin her birini değerlendirerek yapılan yeni bir satır döndürür.

SELECT expression [, expression ...] FROM table [WHERE expression] [LIMIT limit]

SELECT ifadesinin bir parçası olarak bir veya daha fazla belirli sütun belirtebilirsiniz (örneğin, SELECT Title, Author, ISBN).

Aşağıdaki örnek, ifadenin true döndürdüğü satırların her biri üzerinde bir toplama hesaplaması (örneğin: belirli bir sütunun ortalama değeri) döndürür.

SELECT aggregate_expression FROM table [WHERE expression] [LIMIT limit]

Aşağıdaki örnek, CSV biçimli blobu bölmek için uygun uzaklıkları döndürür. Bu makalenin Sys.Split bölümüne bakın.

SELECT sys.split(split_size)FROM BlobStorage

Veri Türleri

CSV biçimli verilerden değerler okunurken, tüm değerler dize olarak okunur. Dize değerleri CAST ifadeleri kullanılarak diğer türlere dönüştürülebilir. Değerler bağlama bağlı olarak diğer türlere örtük olarak yayınlanabilir. Daha fazla bilgi için bkz . Veri türü önceliği (Transact-SQL).

İfadeler

Alanlara başvurma

JSON biçimli veriler veya üst bilgi satırına sahip CSV biçimli veriler için alanlara ada göre başvurulabilir. Alan adları tırnak içine alınmış veya tırnak içine alınmamış olabilir. Tırnak içine alınan alan adları çift tırnak karakteri ()" içine alınır, boşluk içerebilir ve büyük/küçük harfe duyarlıdır. Okunmamış alan adları büyük/küçük harfe duyarlı değildir ve özel karakter içeremez.

CSV biçimli verilerde, alanlara alt çizgi (_) karakteri ön ekli sıralı olarak da başvurulabilir. Örneğin, ilk alana olarak _1veya on birinci alana olarak _11başvurulabilir. Alanlara sıralı olarak başvurmak, üst bilgi satırı içermeyen CSV biçimli veriler için yararlıdır ve bu durumda belirli bir alana başvurmanın tek yolu sıralı olarak yapılır.

İşleçler

Aşağıdaki standart SQL işleçleri desteklenir:

Bir işlecin solundaki ve sağındaki veri türleri farklıysa, otomatik dönüştürme burada belirtilen kurallara göre gerçekleştirilir: Veri türü önceliği (Transact-SQL).

Sorgu hızlandırma SQL dili, bu makalede açıklanan veri türlerinin yalnızca çok küçük bir alt kümesini destekler. Bu makalenin Veri Türleri bölümüne bakın.

Çevirir

Sorgu hızlandırma SQL dili, buradaki kurallara göre CAST işlecini destekler: Veri türü dönüştürme (Veritabanı Altyapısı).

Sorgu hızlandırma SQL dili, bu makalede açıklanan veri türlerinin yalnızca küçük bir alt kümesini destekler. Bu makalenin Veri Türleri bölümüne bakın.

Dize işlevleri

Sorgu hızlandırma SQL dili aşağıdaki standart SQL dizesi işlevlerini destekler:

Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:

Tarih işlevleri

Aşağıdaki standart SQL tarih işlevleri desteklenir:

• DATE_ADD
• DATE_DIFF
• EXTRACT
• TO_STRING
• TO_TIMESTAMP

Şu anda , standart IS08601'in tüm tarih biçimleri dönüştürülür.

DATE_ADD işlevi

Sorgu hızlandırma SQL dili işlev için year, month, day, hour, minute, second işlevlerini DATE_ADD destekler.

Örnekler:

DATE_ADD(datepart, quantity, timestamp)
DATE_ADD('minute', 1, CAST('2017-01-02T03:04:05.006Z' AS TIMESTAMP)

DATE_DIFF işlevi

Sorgu hızlandırma SQL dili işlev için year, month, day, hour, minute, second işlevlerini DATE_DIFF destekler.

DATE_DIFF(datepart, timestamp, timestamp)
DATE_DIFF('hour','2018-11-09T00:00+05:30','2018-11-09T01:00:23-08:00') 

EXTRACT işlevi

İşlev için desteklenen tarih bölümü dışında EXTRACT için DATE_ADD sorgu hızlandırma SQL dili tarih bölümü olarak timezone_hour ve timezone_minute destekler.

Örnekler:

EXTRACT(datepart FROM timestampstring)
EXTRACT(YEAR FROM '2010-01-01T')

TO_STRING işlevi

Örnekler:

TO_STRING(TimeStamp , format)
TO_STRING(CAST('1969-07-20T20:18Z' AS TIMESTAMP),  'MMMM d, y')

Bu tabloda işlevin çıkış biçimini TO_STRING belirtmek için kullanabileceğiniz dizeler açıklanmaktadır.

TO_TIMESTAMP işlevi

Yalnızca IS08601 biçimleri desteklenir.

Örnekler:

TO_TIMESTAMP(string)
TO_TIMESTAMP('2007T')

Toplama İfadeleri

SELECT deyimi bir veya daha fazla yansıtma ifadesi veya tek bir toplama ifadesi içerebilir. Aşağıdaki toplama ifadeleri desteklenir:

EKSİK

işleci IS MISSING , sorgu hızlandırma SQL dilinin desteklediği standart olmayan tek dildir. JSON verileri için, belirli bir giriş kaydında bir alan eksikse ifade alanı IS MISSING true Boole değerini değerlendirir.

Tablo Tanımlayıcıları

CSV verileri için tablo adı her zaman BlobStorageşeklindedir. Örnek:

SELECT * FROM BlobStorage

JSON verileri için ek seçenekler sağlanır:

SELECT * FROM BlobStorage[*].path

Bu, JSON verilerinin alt kümeleri üzerinde sorgular yapılmasına olanak tanır.

JSON sorguları için FROM yan tümcesinin bir bölümündeki yoldan bahsedebilirsiniz. Bu yollar, JSON verilerinin alt kümesini ayrıştırmaya yardımcı olur. Bu yollar JSON Dizisi ve Nesne değerlerine başvurabilir.

Şimdi bunu daha ayrıntılı olarak anlamak için bir örnek alalım.

Bu bizim örnek verilerimizdir:

{
  "id": 1,
  "name": "mouse",
  "price": 12.5,
  "tags": [
    "wireless",
    "accessory"
  ],
  "dimensions": {
    "length": 3,
    "width": 2,
    "height": 2
  },
  "weight": 0.2,
  "warehouses": [
    {
      "latitude": 41.8,
      "longitude": -87.6
    }
  ]
}

Yukarıdaki verilerden yalnızca warehouses JSON nesnesiyle ilgilenebilirsiniz. warehouses nesnesi bir JSON dizi türüdür, bu nedenle FROM yan tümcesinde bundan bahsedebilirsiniz. Örnek sorgunuz şuna benzer olabilir.

SELECT latitude FROM BlobStorage[*].warehouses[*]

Sorgu tüm alanları alır ancak yalnızca enlemi seçer.

Yalnızca dimensions JSON nesne değerine erişmek istiyorsanız, sorgunuzda bu nesneye başvurmayı kullanabilirsiniz. Örnek:

SELECT length FROM BlobStorage[*].dimensions

Bu, nesnenin dimensions üyelerine erişiminizi de sınırlar. JSON alanlarının diğer üyelerine ve JSON nesnelerinin iç değerlerine erişmek istiyorsanız, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bir sorgu kullanabilirsiniz:

SELECT weight,warehouses[0].longitude,id,tags[1] FROM BlobStorage[*]

Sys.Split

Bu, SELECT deyiminin yalnızca CSV biçimli veriler için kullanılabilen özel bir biçimidir.

SELECT sys.split(split_size) FROM BlobStorage

CSV veri kayıtlarını toplu olarak indirip işlemek istediğiniz durumlarda bu deyimi kullanın. Bu şekilde, tüm kayıtları tek seferde indirmek zorunda kalmadan kayıtları paralel olarak işleyebilirsiniz. Bu deyim CSV dosyasındaki kayıtları döndürmez. Bunun yerine, toplu iş boyutlarından oluşan bir koleksiyon döndürür. Daha sonra her toplu iş boyutunu kullanarak bir grup veri kaydı alabilirsiniz.

Her toplu işlemin içermesini istediğiniz bayt sayısını belirtmek için split_size parametresini kullanın. Örneğin, bir kerede yalnızca 10 MB veri işlemek istiyorsanız, deyiminiz şöyle görünür: SELECT sys.split(10485760)FROM BlobStorage çünkü 10 MB 10.485.760 bayta eşittir. Her toplu işlem, bu 10 MB'a sığabilecek kadar çok kayıt içerir.

Çoğu durumda, her toplu işlemin boyutu belirttiğiniz sayıdan biraz daha yüksek olur. Bunun nedeni toplu işlemde kısmi kayıt bulunamamasıdır. Bir toplu işteki son kayıt eşiğinizin sonundan önce başlarsa, toplu iş tam kaydı içerebilmesi için daha büyük olur. Son toplu işlemi boyutu büyük olasılıkla belirttiğiniz boyuttan daha küçük olacaktır.

Ayrıca bkz.

• Sorgu hızlandırmayı Azure Data Lake Storage
• Azure Data Lake Storage sorgu hızlandırmayı kullanarak verileri filtreleme