Zapytania w Data Intelligence Platform

Wprowadzenie do Databricks SQL

Kevin Barlow

Data Manager

Motywacja

Diagram Lakehouse – transformacja

Motywacja

Diagram Lakehouse – analiza

Podstawy zapytań SQL

Oparty na ANSI SQL
Wspólne wzorce i funkcje z innymi dialektami SQL
- Składnia SELECT ... FROM ...
- Funkcje wbudowane i niestandardowe
- Zapytania do tabel w Unity Catalog lub innych systemach baz danych

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

Typowe funkcje

Funkcje Databricks SQL odzwierciedlają typowe operacje w SQL, Pythonie i Spark
- ROUND() i FORMAT_NUMBER()
- CONCAT(), LEFT() i RIGHT()
- DATE(), DATE_ADD() i DATE_DIFF()
- CASE, IF() i ISNULL()
- FROM_CSV() i FROM_JSON()
Tworzenie niestandardowej funkcji 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')

Wizualizacje

Wizualne reprezentacje wyników zapytań
Obsługa najpopularniejszych typów wizualizacji
- Wykresy słupkowe i liniowe
- Wykresy pierścieniowe
- Wizualizacje map
- Tabele przestawne

Skumulowany wykres słupkowy

Wykres liniowy

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do Databricks SQL