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. (點符號) 運算子

  • 發行項

適用于：核取標示為是 Databricks SQL 檢查標示為是 Databricks Runtime

fieldIdentifier傳回 中的 STRUCT 值，或 中的 MAP 值 keyIdentifier 。

語法

structExpr . fieldIdentifier

mapExpr . keyIdentifier

參數

  • structExprSTRUCT：運算式。
  • fieldIdentifier：內 structExpr 欄位的識別碼。
  • mapExprMAP：具有 型 STRING 別索引鍵的運算式。
  • keyIdentifier：符合 中 mapExpr 索引鍵值的識別碼。

返回

符合 的 fieldIdentifier 型別，或 值的型 mapExpr 別。

名稱解析的優先順序高於這個運算子的解析。 也就是說，假設有一系列以點分隔 的識別碼 ，Azure Databricks 會解析最長的限定名稱。 如果解析的名稱是 MAP 或 STRUCT Azure Databricks，將會使用點符號運算子解譯其餘識別碼。

搭配 使用 STRUCT 時，Azure Databricks 會在編譯 語句時驗證 結構中是否存在 fieldIdentifier 。

搭配 MAP 使用 時，沒有符合 keyIdentifier 的索引鍵，Azure Databricks 會傳回 Null。 若要傳回 NULL ，請改用 try_element_at 函式。

警告

在 Databricks Runtime 中，如果spark.sql.ansi.enabled為 false ，則如果找不到相符的 mapExpr 索引鍵，則結果為 NULL 。

例子

-- Names take precedence over the dot sign operator
> CREATE SCHEMA a;
> CREATE TABLE a.a(a struct<a INT, b STRING>);
> INSERT INTO a.a VALUES (named_struct('a', 5, 'b', 'Spark'));

-- Column `a` in table `a`
> SELECT a.a FROM a.a;
  {"a":5,"b":"Spark"}

-- Field `b` in column `a`
> SELECT a.b FROM a.a;
  Spark

-- Column `a` in table `a.a`
> SELECT a.a.a FROM a.a;
  {"a":5,"b":"Spark"}

-- Field `a` in column `a` in table `a.a`
> SELECT a.a.a.a FROM a.a;
  5

-- Resolving a map value:
> SELECT map('three', 3).three;
 3

-- Resolving a map value using the [ ] notation:
> SELECT map('three', 3)['three']
 3

-- Resolving a map value using back quotes:
> SELECT map('서울시', 'Seoul').`서울시`;
  Seoul

-- Cannot resolve a non existing key
> SELECT map('three', 3).four;
  NULL