Sql запросы в c: что нужно знать программисту OTUS

23.06.2023 alexxlab

Содержание

ТОП-5 способов выполнения SQL-запрос в PySpark

Если вы знаете SQL, но еще не освоились с фреймворком Apache Spark, то вы можете выполнять запросы различными способами. В этой статье вы узнаете, как писать SQL-выражения в PySpark, какие способы выполнения запросов существуют, как конкатенировать строки, фильтровать данные и работать с датами.

Способы выполнения в SQL-запросов в Apache Spark

Выполнять SQL-запросы можно выполнять различным образом, но все они в итоге дают тот же результат. Причем только один из них является полноценным запросом, все остальные является вызов функции, принимающей SQL-выражение. Вот некоторые из них:

напрямую через spark.sql("QUERY");
выборка столбцов через метод select в связке с функцией expr из pyspark.sql.functions;
выборка столбцов через метод selectExpr;
добавление результата вычисления SQL-выражения к исходной таблице через метод withColumn;
фильтрация данных через методы where или filter в связке с функцией expr из pyspark. sql.functions;.

Допустим, имеется следующий DataFrame:

df = spark.createDataFrame([
    ('py',   'Anton', 'Moscow',  23),
    ('c',    'Anna',  'Omsk',    27),
    ('py',   'Andry', 'Moscow',  24),
    ('cpp',  'Alex',  'Moscow',  32),
    ('cpp',  'Boris', 'Omsk',    55),
    ('py',   'Vera',  'Moscow',  89), ],
    ['lang', 'name',  'city',   'salary'])

Тогда чтобы напрямую выполнить SQL-запрос (1-способ), нужно создать так называемое представление (view). Это делается для того чтобы Spark знал о созданной таблице. Представление создается вызовом метода, в который нужно передать желаемое имя таблицы:

df.createOrReplaceTempView("prog_info")

Теперь можно выполнять запросы, так же, как это делается при работе с базами данных:

spark.sql("select lang from prog_info").show()
"""
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+
"""

Этот способ наиболее универсален, поскольку не нужно знать о различных функциях, а просто нужно дать необходимый запрос.

Второй способ заключается в использовании метода select в связке с функцией expr. Она уже не требует создания представления. Однако она применяется к конкретному DataFrame, поэтому операторы SELECT FROM должны быть опущены. В этом случае следует говорить о SQL-выражении, ведь не является полным запросом. Например, вот так выглядит тот же самый запрос, что и выше, но только с использованием функции

expr:

# На самом деле именно для этого случая, `expr` может быть опушен,
# но далее вы увидите, что его обязательно нужно использовать
import pyspark.sql.functions as F
df.select(F.expr('lang')).show()
"""
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+
"""

Далее следуют метод selectExpr. Второй метод точно такой же, как и select

, но принимает на вход SQL-выражения, поэтому не нужно отдельно вызывать функцию expr.

df.selectExpr('lang').show()
# Или что то же самое:
df.select('lang').show()
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+

Различие заключается в том, что в select передаются именно столбцы, поэтому такая запись неправильная:

# Ошибка
selectExpr(df.lang).show()
# А вот так можно:
select(df.lang).show()

Самый последний способ использования SQL-выражений — это метод withColumn в связке с функцией expr. В отличие от предыдущих он добавляет к имеющейся таблице новый столбец, полученный на основе SQL-выражения. Его можно рассматривать как оператор SELECT * FROM.

Анализ данных с Apache Spark

Конечно, на примере операции выборки столбца всю силу SQL-выражений не показать, поэтому рассмотрим более интересные операции, включая фильтрацию данных, о которой мы еще не поговорили.

Конкатенация строк с использованием ||

Самый простой способ объединения нескольких строк в одну — это использование SQL-выражения со знаком ||. Такая операция называется конкатенация строк. Итак, чтобы конкатенировать строки используйте один из вышеперечисленных способов.

spark.sql('SELECT name || "_" || lang AS name_lang FROM lang_info').show()
df.select(F.expr('name || "_" || lang AS name_lang')).show()
df.selectExpr('name || "_" || lang AS name_lang').show()
"""
+---------+
|name_lang|
+---------+
| Anton_py|
|   Anna_c|
| Andry_py|
| Alex_cpp|
|Boris_cpp|
|  Vera_py|
+---------+
"""
# Возвращает всю таблицу
df.withColumn('name_lang', F.expr('name || "_" || lang')).show()
"""
+----+-----+------+------+---------+
|lang| name|  city|salary|name_lang|
+----+-----+------+------+---------+
|  py|Anton|Moscow|    23| Anton_py|
|   c| Anna|  Omsk|    27|   Anna_c|
|  py|Andry|Moscow|    24| Andry_py|
| cpp| Alex|Moscow|    32| Alex_cpp|
| cpp|Boris|  Omsk|    55|Boris_cpp|
|  py| Vera|Moscow|    89|  Vera_py|
+----+-----+------+------+---------+
"""

Фильтрация данных в PySpark

Для фильтрации существуют методы filter и where (это синонимы, они делают то же самое). Фильтрация данных может быть выражена двумя способами: в виде SQL-выражения или так, как это делается в библиотеке Pandas. Например, найдем те записи, которые содержат одинаковые значения.

# В виде SQL-выражения
df.filter('salary > 30 AND city like "Moscow"').show()
# Как в Pandas:
df.filter((df.salary > 30) & (df.city == 'Moscow')).show()
"""
+----+----+------+------+
|lang|name|  city|salary|
+----+----+------+------+
| cpp|Alex|Moscow|    32|
|  py|Vera|Moscow|    89|
+----+----+------+------+
"""

При использовании Pandas-стиля выражения заключается в скобки; если требуется произвести логические операции между ними, то ставится знак & (AND, побитовое И) или | (OR, побитовое ИЛИ). В нашем примере мы использовали знак И. Также стоит отметить, что его использование ограничено использованием имен с латинскими буквами и цифрами (как например, обратиться к имени столбца, содержащий пробел).

Также можно использовать обычный SQL-запрос в spark.sql.

spark.sql('SELECT * FROM lang_info WHERE salary > 30 AND city like "Moscow"')

Использование CASE WHEN в PySpark

В PySpark эквивалентом оператор CASE WHEN является использование функций when().otherwise(). Он необходим для выбора того или иного результата в зависимости от выполнения условия. Аналогичный оператор можно встретить в Python, который состоит if\elif\eles. Синтаксис у оператора `CASE WHEN в SQL такой:

CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    WHEN conditionN THEN resultN
    ELSE result
END;

Допустим из неполных названий языков мы хотим получить полные. В этом случае можно поступить таким образом:

sql = """
CASE
    WHEN (lang LIKE 'c') OR (lang LIKE 'cpp') THEN 'C/C++'
    WHEN (lang LIKE 'py') THEN 'Python'
    ELSE 'unknown'
END"""

df. withColumn('FullLang', F.expr(sql)).show()
"""
+----+-----+------+------+--------+
|lang| name|  city|salary|FullLang|
+----+-----+------+------+--------+
|  py|Anton|Moscow|    23|  Python|
|   c| Anna|  Omsk|    27|   C/C++|
|  py|Andry|Moscow|    24|  Python|
| cpp| Alex|Moscow|    32|   C/C++|
| cpp|Boris|  Omsk|    55|   C/C++|
|  py| Vera|Moscow|    89|  Python|
+----+-----+------+------+--------+
"""

Опять же мы могли бы вызвать select, но получили бы только один столбец, также в этом случае следует добавить оператор AS или метод alias, иначе название столбца будет состоять из всего оператора CASE WHEN. Например, так:

df.select(F.expr(sql).alias('FullLang')).show()
"""
+--------+
|FullLang|
+--------+
|  Python|
|   C/C++|
|  Python|
|   C/C++|
|   C/C++|
|  Python|
+--------+
"""

Либо, как уже говорили, и вовсе сделать с помощью функций when-otherwise. Советуем при этом соблюдать структурные отступы для читабельности кода:

case_when = (
    F.when(F.expr('lang LIKE "c" OR lang LIKE "cpp"'), 'C/C++')
     .when(F.expr('lang LIKE "py"'), 'Python')
     .otherwise('uknown')
) 
df.withColumn('FullLang', case_when)

Работаем с датой и временем

Одними только числовыми и строковыми не отделаешься, иногда приходится работать с датами и временем. Для них тоже имеются различные функции, похожие на те, которые встречаются в SQL. Например, вот так можно найти разницу между датами в днях в Spark:

df2 = spark.createDataFrame([
    ('2020-01-01', '2022-10-25'),
    ('2021-05-12', '2022-05-12'),],
    ['before', 'after'])
df2.withColumn('diff', F.expr('DATEDIFF(after, before)')).show()
"""
+----------+----------+----+
|    before|     after|diff|
+----------+----------+----+
|2020-01-01|2022-10-25|1028|
|2021-05-12|2022-05-12| 365|
+----------+----------+----+
"""

Заметим, что мы могли бы не писать так, как это делается в SQL, а могли бы использовать функции из pyspark. sql.functions. Более того, это хороший способ узнать, есть ли такая-то функция, заглянув в документацию. Однако полностью полагаться на документацию не стоит, так как есть еще незадокументированные функции, которые нет в языке SQL, но могут в некоторых случаях пригодится(например, stack — обратная операция функции pivot, см. [5]).

Еще больше подробностей об SQL-операциях в PySpark вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Анализ данных с Apache Spark
Машинное обучение в Apache Spark
Графовые алгоритмы в Apache Spark

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

expr
select
selectExpr
withColumn
Как развернуть таблицу

Получение данных из таблицы c помощью SQL запроса

1. Введение
- 1.1 Синтаксис SQL запроса
- 1.2 Получение данных из таблицы
- 1.3 Вызов функции
- 1.4 Конкатенация строк
- 1.5 Арифметические операции
- 1.6 Исключение дубликатов
2. Отсечение строк и сортировка
- 2.1 Выражение WHERE
- 2.2 Логические операторы
- 2.3 Порядок условий
- 2.4 Операции сравнения
- 2.5 BETWEEN
- 2.6 IN
- 2.7 Поиск по шаблону
- 2.8 Обработка NULL значений
- 2.9 Сортировка
- 2.10 Ограничение количества строк LIMIT
- 2.11 Пропуск первых строк результата
3. Соединения
- 3.1 Соединение двух таблиц
- 3.2 Псевдонимы таблиц
- 3.3 Добавляем WHERE
- 3.4 Несколько условий соединения
- 3.5 Использование таблицы несколько раз
- 3.6 Типы соединения
- 3. 7 RIGHT JOIN
- 3.8 FULL JOIN
- 3.9 Декартово произведение
- 3.10 Синтаксис через WHERE
4. Агрегатные функции
- 4.1 Агрегатные функции
- 4.2 NULL значения в агрегатных функциях
- 4.3 Количество уникальных значений
- 4.4 Отсутствие строк
- 4.5 GROUP BY
- 4.6 Дополнительные столбцы в списке выборки с GROUP BY
- 4.7 GROUP BY и WHERE
- 4.8 GROUP BY по нескольким выражениям
- 4.9 NULL значения в GROUP BY
- 4.10 HAVING
- 4.11 ROLLUP
- 4.12 CUBE
- 4.13 GROUPING SETS
5. Операции над множествами
- 5.1 Доступные операции над множествами
- 5.2 Из какого запроса строка?
- 5.3 Пересечение строк
- 5.4 Исключение строк
- 5.5 Дубликаты строк
- 5.6 Совпадение типов данных столбцов
- 5. 7 Сортировка
- 5.8 Несколько операций
6. Подзапросы
- 6.1 Подзапрос одиночной строки
- 6.2 Коррелированный подзапрос
- 6.3 Подзапрос вернул более одной строки
- 6.4 Подзапрос не вернул строк
- 6.5 Попадание в список значений
- 6.6 Отсутствие в списке значений
- 6.7 NULL значения в NOT IN
- 6.8 Проверка существования строки
- 6.9 Проверка отсутствия строки
7. Строковые функции
- 7.1 CONCAT — конкатенация строк
- 7.2 Преобразование регистра букв
- 7.3 LENGTH — определение длины строки
- 7.4 Извлечение подстроки
- 7.5 POSITION — поиск подстроки
- 7.6 Дополнение до определенной длины
- 7.7 TRIM — удаление символов с начала и конца строки
- 7.8 REPLACE — замена подстроки
- 7.9 TRANSLATE — замена набора символов
8. !)
8.5 Получение числа из строки
8.6 ROUND — округление числа
8.7 TRUNC — усечение числа
8.8 CEIL — следующее целое число
8.9 FLOOR — предыдущее целое число
8.10 GREATEST — определение большего числа
8.11 LEAST — определение меньшего числа
8.12 ABS — модуль числа
8.13 TO_CHAR — форматирование числа

9. Рекурсивные подзапросы

9.1 Подзапрос во фразе FROM
9.2 Введение в WITH
9.3 Несколько подзапросов в WITH
9.4 Простейший рекурсивный запрос
9.5 Рекурсивный запрос посложнее
9.6 Строим иерархию объектов
9.7 Путь до элемента
9.8 Сортировка (плохая)
9.9 Сортировка (надежная)
9.10 Форматирование иерархии
9.11 Нумерация вложенных списков
9.12 Листовые строки CONNECT_BY_ISLEAF

10. Оконные функции

10.1 Получение номера строки
10.2 Номер строки в рамках группы
10.3 Составляем рейтинг — RANK
10.4 Несколько человек на место — DENSE_RANK
10.5 Разделение на группы — NTILE
10.6 Агрегатные оконные функции
10.7 Обработка NULL значений
10.8 Нарастающий итог SUM + ORDER BY
10.9 Неуникальные значения в нарастающем итоге SUM + ORDER BY
10.10 Собираем строки через разделитель — STRING_AGG
10.11 WITHIN GROUP

Оглавление
Введение

Наступила пора сделать что-нибудь полезное, например получить все данные из таблицы. Для получения всех данных из таблицы с названием table1 достаточно выполнить запрос:

SELECT *
  FROM table1

Из какой таблицы выбирать данные указывается после ключевого слова FROM. О необходимости выбора всех полей из таблицы говорит *.

Зачастую нужно получить не все столбцы таблицы, а какую-то их часть. Чтобы выбрать определенные столбцы, нужно перечислить их через запятую после ключевого слова SELECT. Например, чтобы получить столбцы col1, col2 и col3 из таблицы table1, нужно написать следующий запрос:

SELECT col1, col2, col3
  FROM table1

Столбцам в запросе можно назначить псевдоним (по сути переименовать столбец). Это необходимо делать как минимум при выполнении в списке выборки операций над столбцами таблицы, конкатенации строк, вызове функции и т.д.

Для назначение столбцу псевдонима, следует после выражения написать ключевое слово AS и за ним новое название, например:

SELECT 1 AS one, 'Бим' AS dog_name

Слово AS является необязательным и его можно опустить. Вышеуказанный пример можно переписать в следующей форме:

SELECT 1 one, 'Бим' dog_name

Псевдонимы как и все идентификаторы и ключевые слова SQL должны начинаться с буквы (a-z) или подчёркивания (_). Последующими символами могут быть буквы, цифры (0-9), знаки доллара ($) или подчёркивания.

Псевдонимы без кавычек воспринимаются системой без учёта регистра. Таким образом dog_name, DOG_NAME, Dog_Name являются идентичными.

Если заключить псевдоним в двойные кавычки, то он становится регистрочувствительным и может состоять из произвольной последовательности символов, например «имя собаки», «1», «dogName».

Максимальная длина псевдонима равна 63 символам, хотя ее можно изменить в настройках сервера.

Практическое задание
Выбор всех полей из таблицы
Практическое задание
Выбор списка полей
Практическое задание
Псевдонимы столбцов

1.1 Синтаксис SQL запроса

1.3 Вызов функции

Сделано ребятами из Сибири

sql-запрос, что такое «C» в этом запросе

спросил 4 года 10 месяцев назад

Изменено 4 года, 10 месяцев назад

Просмотрено 3к раз

 выбрать
    C. CMPNAME,
    C. МИНИМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ,
    К.ПРЖИД,
    C.ALLOTDATE
от
(
    выбирать
        min(A.bidvalue) как MINBIDVALUE,
        А.пржид,
        П.аллотдата,
        A.cmpname
    от
        выделено А,
        проекты П
    где
        A.prjid = P.projectid
    группа по
        prjid
) С

что ‘C’ (я знаю, что он используется как псевдоним, но для него не объявлено имя таблицы). ->здесь A начинает использоваться в качестве псевдонима для выделенного n P начинает использоваться для проекта.

C — псевдоним для результатов подзапроса (выберите min(A.bidvalue) как ….). Этот подзапрос создаст набор результатов, который ведет себя как таблица на протяжении всего запроса. Чтобы сослаться на этот набор результатов и его столбцы, ему был присвоен псевдоним «C», и все C.stuff являются столбцами из подзапроса.

Это подзапрос. Подзапросы являются анонимными, поэтому им должен быть присвоен псевдоним с использованием ключевого слова AS . SQL позволяет опустить ключевое слово AS .

В этом конкретном запросе подзапрос не добавляет никакой пользы: внутренний подзапрос можно использовать сразу после перестановки столбцов в соответствии с внешним запросом.

«C» — псевдоним для «набора результатов» подзапроса, определенного

 выбрать
    min(A.bidvalue) как MINBIDVALUE,
    А.пржид,
    П.аллотдата,
    A.cmpname
от
    выделено А,
    проекты П
где
    A.prjid = P.projectid
группа по
    prjid

Подзапрос

 выбрать
        min(A.bidvalue) как MINBIDVALUE,
        А.пржид,
        П.аллотдата,
        A.cmpname
    от
        выделено А,
        проекты П
    где
        A.prjid = P.projectid
    группа по
        prjid

имеет псевдоним «C».

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Изучение SQL: Учебник по SQL для начинающих

КОДИРОВАНИЕ
PRO
СКИДКА 36%

Попробуйте SQL на практике с Programiz PRO

Получите скидку сейчас

Указатель страниц

Введение
SQL ВЫБРАТЬ (I)
SQL ВЫБРАТЬ (II)
SQL СОЕДИНЕНИЕ
База данных SQL
Вставка и удаление SQL
Ограничения SQL
Дополнительные темы SQL
О SQL
Зачем изучать SQL?
Как выучить SQL?

Введение

Введение в SQL

SQL SELECT (I)

SQL SELECT и SELECT WHERE
SQL И, ИЛИ и НЕ
SQL ВЫБЕРИТЕ ОТЛИЧНЫЙ
SQL ВЫБРАТЬ КАК
SQL LIMIT, TOP и FETCH FIRST
Оператор SQL IN
Оператор SQL МЕЖДУ
SQL IS NULL, а НЕ NULL
SQL МИН() и МАКС()
СЧЕТЧИК SQL()
SQL SUM() и AVG()

SQL SELECT (II)

SQL ORDER BY
SQL ГРУППА ПО
SQL КАК
Подстановочные знаки SQL
ОБЪЕДИНЕНИЕ SQL
Подзапрос SQL
SQL ЛЮБОЙ и ВСЕ
СЛУЧАЙ SQL
SQL, ИМЕЮЩИЙ
SQL СУЩЕСТВУЕТ

SQL СОЕДИНЯЕТ

SQL СОЕДИНЯЕТ
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ SQL
SQL ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ
SQL ПРАВОЕ СОЕДИНЕНИЕ
SQL ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ

База данных SQL и таблица

Создание базы данных SQL
Создание таблицы SQL
База данных SQL Drop
Таблица удаления SQL
Изменить таблицу SQL
База данных резервного копирования SQL

Вставка, обновление и удаление SQL

Вставка SQL в
Обновление SQL
Выбор SQL в
Выбор SQL для вставки
SQL Удаление и усечение строк

Ограничения SQL

Ограничения SQL
Ограничение SQL Not Null
Уникальные ограничения SQL
Первичный ключ SQL
Внешний ключ SQL
Проверка SQL
SQL по умолчанию
Создание индекса SQL

Дополнительные темы SQL

Типы данных SQL
Дата и время SQL
Операторы SQL
Комментарии SQL
Представления SQL
Хранимые процедуры SQL
SQL-инъекция

Что такое SQL?

SQL — это стандартизированный язык программирования, который используется для взаимодействия с системами баз данных.

SQL используется для

создания баз данных
создавать таблицы в базе данных
прочитать данные из таблицы
вставить данные в таблицу
обновить данные в таблице
удалить данные из таблицы
удалить таблицы базы данных
удалить базы данных
предоставлять и отзывать разрешения
резервное копирование и восстановление баз данных
и многие другие операции с базой данных

Зачем изучать SQL?

SQL используется для связи с популярными системами реляционных баз данных. Он используется в таких системах данных, как MySQL, PostgreSQL, Oracle и многих других.
Знание SQL предпочтительно для ответственных должностей, таких как инженер-программист , бизнес-аналитик , специалист по данным и т. д.

Как выучить SQL?

Учебник по SQL от Programiz — Мы предоставляем пошаговые руководства вместе с предложениями, операторами, функциями и примерами.

Sql запросы в c: что нужно знать программисту OTUS

ТОП-5 способов выполнения SQL-запрос в PySpark

Способы выполнения в SQL-запросов в Apache Spark

Анализ данных с Apache Spark

Конкатенация строк с использованием ||

Фильтрация данных в PySpark

Использование CASE WHEN в PySpark

Работаем с датой и временем

Получение данных из таблицы c помощью SQL запроса

sql-запрос, что такое «C» в этом запросе

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Опубликовать как гость

Опубликовать как гость

Изучение SQL: Учебник по SQL для начинающих

Указатель страниц

Введение

SQL SELECT (I)

SQL SELECT (II)

SQL СОЕДИНЯЕТ

База данных SQL и таблица

Вставка, обновление и удаление SQL

Ограничения SQL

Дополнительные темы SQL

Что такое SQL?

Зачем изучать SQL?

Как выучить SQL?

Добавить комментарий Отменить ответ