explode_outer tabellvärdesgeneratorfunktion

  • Artikel

Gäller för:markerad ja Databricks SQL markerad ja Databricks Runtime

Returnerar en uppsättning rader genom att ta bort kapsling collection med hjälp av yttre semantik.

I Databricks SQL och Databricks Runtime 13.3 LTS och senare stöder den här funktionen namngivna parameteranrop.

Syntax

explode_outer(collection)

Argument

  • collection: Ett ARRAY eller-uttryck MAP .

Returer

En uppsättning rader som består av elementen i matrisen eller nycklarna och värdena för kartan. Kolumnen som skapas av explode_outer en matris heter col. Kolumnerna för en karta anropas key och value.

Om collection är NULL en enskild rad med NULLs för matrisen eller mappningsvärden skapas.

  • Gäller för:markerad ja Databricks Runtime 12.1 och tidigare:

    explode_outer kan endast placeras i SELECT listan som roten för ett uttryck eller efter en LATERAL VY. När du placerar funktionen i SELECT listan får det inte finnas någon annan generatorfunktion i samma SELECT lista eller UNSUPPORTED_GENERATOR. MULTI_GENERATOR höjs.

  • Gäller för:markerad ja Databricks SQL markerad ja Databricks Runtime 12.2 LTS och senare:

    Anrop från LATERAL VIEW-satsen eller så SELECT är listan inaktuell. Anropa explode_outer i stället som en table_reference.

Exempel

Gäller för:markerad ja Databricks Runtime 12.1 och tidigare:

> SELECT explode_outer(array(10, 20)) AS elem, 'Spark';
 10 Spark
 20 Spark

> SELECT explode_outer(collection => array(10, 20)) AS elem, 'Spark';
 10 Spark
 20 Spark

> SELECT explode_outer(map(1, 'a', 2, 'b')) AS (num, val), 'Spark';
 1   a   Spark
 2   b   Spark

> SELECT explode_outer(cast(NULL AS array<int>)), 'Spark';
 NULL   Spark

> SELECT explode_outer(array(1, 2)), explode_outer(array(3, 4));
  Error: UNSUPPORTED_GENERATOR.MULTI_GENERATOR

Gäller för:markerad ja Databricks SQL markerad ja Databricks Runtime 12.2 LTS och senare:

> SELECT elem, 'Spark' FROM explode_outer(array(10, 20)) AS t(elem);
 10 Spark
 20 Spark

> SELECT num, val, 'Spark' FROM explode_outer(map(1, 'a', 2, 'b')) AS t(num, val);
 1   a   Spark
 2   b   Spark

> SELECT * FROM explode_outer(array(1, 2)), explode_outer(array(3, 4));
 1   3
 1   4
 2   3
 2   4

> SELECT * FROM explode_outer(cast(NULL AS array<int>));
 NULL

-- Using lateral correlation in Databricks 12.2 and above
> SELECT * FROM explode_outer(array(1, 2)) AS t, LATERAL explode_outer(array(3 * t.col, 4 * t.col));
 1   3
 1   4
 2   6
 2   8