Dotazování v Data Intelligence Platform

Úvod do Databricks SQL

Kevin Barlow

Data Manager

Motivace

Diagram Lakehouse – transformace

Motivace

Diagram Lakehouse – analýza

Základy SQL dotazů

Vychází z ANSI SQL
Společné vzory a funkce s jinými SQL dialekty
- Syntaxe SELECT ... FROM ...
- Vestavěné a vlastní funkce
- Dotazování tabulek v Unity Catalog nebo jiných databázích

SELECT
    id,
    name,
    product,
    store_id,
    sales,
    unit_price,
FROM
    sales_data
WHERE
    sales > 10 AND
    product IN ('widget', 'thingy')

Běžné funkce

Funkce Databricks SQL zrcadlí nejběžnější operace v SQL, Pythonu a Sparku
- ROUND() a FORMAT_NUMBER()
- CONCAT(), LEFT() a RIGHT()
- DATE(), DATE_ADD() a DATE_DIFF()
- CASE, IF() a ISNULL()
- FROM_CSV() a FROM_JSON()
Vytvoření vlastní uživatelsky definované funkce (UDF)

SELECT
    id,
    initcap(name) as name,
    right(product, 10) as productSKU,
    store_id,
    int(sales) as numSales,
    round(unit_price, 2) as unit_price
FROM
    sales_data
WHERE
    sales > 10 AND
    product IN ('widget', 'thingy')

Vizualizace

Vizuální reprezentace výsledků dotazů
Podpora nejběžnějších typů vizualizací
- Sloupcové a spojnicové grafy
- Prstencové grafy
- Mapové vizualizace
- Kontingenční tabulky

Skládaný sloupcový graf

Spojnicový graf

Pojďme procvičovat!

Úvod do Databricks SQL