Databricks SQL 支援大量的函式。 您可以將SHOW FUNCTIONS與describe 函數一起使用,以快速尋找函數並了解如何使用它。 子 LIKE 句是選擇性的,可確保與其他系統相容。 語法 複製 SHOW [ function_kind ] FUNCTIONS [ { FROM | IN } schema_name ] [ [ LIKE ] { function_name | regex_pattern } ] ...
SQL 和 Python 使用者定義函式 (UDF) 是您可以自行定義的函式,可以傳回純量值或結果集。如需詳細資訊,請參閱 CREATE FUNCTION (SQL, Python)。外部使用者定義函式UDF 可讓您在系統內建函式不足以執行所需的工作時定義自己的函式。若要使用 UDF,請先定義函式,然後使用 Spark 註冊函式,最後呼叫已註冊的函...
适用于: Databricks SQL Databricks Runtime 通过取消嵌套 collection 返回行集。 在Databricks SQL 和 Databricks Runtime 13.3 LTS 及更高版本中,此函数支持命名参数调用。 语法 复制 explode(collection) 参数 collection:ARRAY 或MAP 表达式。 返回 由数组的元素或者映射的键和值组成的行集。由数组的 e...
SQL language reference SQL reference overview "Applies to" label How to read a syntax diagram How to add comments to SQL statements Configuration parameters Data types Data type rules Datetime patterns H3 geospatial functions Expression Parameter Marker Variables JSON path expressions Partitions ANSI compl...
https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameStatFunctions.scala#L420 there is no such restriction on the method I am using: https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/PairRDDFunctions.scala#L287...
Learn 发现 产品文档 开发语言 主题 登录 Azure 产品 体系结构 开发 了解Azure 故障排除 资源 门户免费帐户 此主题的部分內容可能由机器或 AI 翻译。 消除警报 资源 Photon 加速更新 使用Python 开发管道代码 使用SQL 开发管道代码 在Genie 空间中使用基准 ...
date_part函数是 SQL 标准extract函数的同义词。 例如,date_part('year', CURRENT_DATE)等效于extract(YEAR FROM CURRENT_DATE) 示例 SQL复制 >SELECTdate_part('YEAR',TIMESTAMP'2019-08-12 01:00:00.123456'); 2019 >SELECTdate_part('Week',TIMESTAMP'2019-08-12 01:00:00.123456'); 33 >SELECTdate_...
Databricks SQL Databricks Runtime 返回从组的值计算出的总和值。 语法 复制 sum ( [ALL | DISTINCT] expr ) [FILTER ( WHERE cond ) ] 还可以使用子句将此函数作为OVER调用。 参数 expr:一个计算结果为数字或间隔的表达式。 cond:一个可选的布尔表达式,可筛选用于聚合的行。
Databricks SQL Databricks Runtime 根据窗口分区中的行顺序,为每一行分配唯一的顺序编号(从 1 开始)。 语法 row_number() 参数 该函数不接受任何参数。 返回 INTEGER。 该窗口函数的OVER子句必须包含ORDER BY 子句。 与rank和dense_rank不同,row_number打破平局。
Applies to: Databricks SQL Databricks Runtime This article presents links to and descriptions of built-in operators and functions for strings and binary types, numeric scalars, aggregations, windows, arrays, maps, dates and timestamps, casting, CSV data, JSON data, XPath manipulation, and...