MAGYARÁZATA

A következőre vonatkozik: Databricks SQL Databricks Runtime

Megadja egy bemeneti utasítás logikai vagy fizikai terveit. Alapértelmezés szerint ez a záradék csak a fizikai tervről nyújt információt.

Szintaxis

EXPLAIN [ EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED ] statement

Paraméterek

• KITERJESZTETT

  Elemzi a logikai tervet, elemzi a logikai tervet, optimalizálja a logikai tervet és a fizikai tervet. Az elemzési logikai terv egy megoldatlan terv, amely a lekérdezésből származik. Az elemzett logikai tervek átalakítják az unresolvedAttribute és a unresolvedRelation függvényt teljesen beírt objektumokká. Az optimalizált logikai terv optimalizálási szabályokon keresztül alakul át, ami a fizikai tervet eredményezi.

• CODEGEN

  Létrehoz egy kódot az utasításhoz, ha van ilyen, és egy fizikai tervet.

• KÖLTSÉG

  Ha a tervcsomópont statisztikái elérhetők, létrehoz egy logikai tervet és a statisztikákat.

• FORMÁZOTT

  Két szakaszt hoz létre: egy fizikai terv körvonalát és a csomópont részleteit.

• nyilatkozat

  Egy magyarázandó SQL-utasítás.

Példák

-- Default Output
> EXPLAIN select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;

+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==
 *(2) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[sum(cast(v#34 as bigint))])
 +- Exchange hashpartitioning(k#33, 200), true, [id=#59]
    +- *(1) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[partial_sum(cast(v#34 as bigint))])
       +- *(1) LocalTableScan [k#33, v#34]
|
+----------------------------------------------------

-- Using Extended

> EXPLAIN EXTENDED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;

+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Parsed Logical Plan ==
 'Aggregate ['k], ['k, unresolvedalias('sum('v), None)]
 +- 'SubqueryAlias `t`
    +- 'UnresolvedInlineTable [k, v], [List(1, 2), List(1, 3)]

 == Analyzed Logical Plan ==
 k: int, sum(v): bigint
 Aggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]
 +- SubqueryAlias `t`
    +- LocalRelation [k#47, v#48]

 == Optimized Logical Plan ==
 Aggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]
 +- LocalRelation [k#47, v#48]

 == Physical Plan ==
 *(2) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum(v)#50L])
+- Exchange hashpartitioning(k#47, 200), true, [id=#79]
   +- *(1) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[partial_sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum#52L])
    +- *(1) LocalTableScan [k#47, v#48]
|
+----------------------------------------------------+

-- Using Formatted

> EXPLAIN FORMATTED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;

+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==
 * HashAggregate (4)
 +- Exchange (3)
    +- * HashAggregate (2)
       +- * LocalTableScan (1)

 (1) LocalTableScan [codegen id : 1]
 Output: [k#19, v#20]

 (2) HashAggregate [codegen id : 1]
 Input: [k#19, v#20]

 (3) Exchange
 Input: [k#19, sum#24L]

 (4) HashAggregate [codegen id : 2]
 Input: [k#19, sum#24L]
|
+----------------------------------------------------+