Написання та Виконання SQL-Коду
Свайпніть щоб показати меню
SQL (Structured Query Language) — це стандартна мова для взаємодії з реляційними базами даних. У Databricks SQL використовується для запитів до таблиць у Lakehouse, створення візуалізацій та виконання аналізу даних у блокнотах.
Хоча Python є потужним інструментом для інженерії даних, SQL залишається найпопулярнішою мовою для аналізу даних. Databricks розглядає SQL як повноцінну мову. Навіть якщо мова за замовчуванням у вашому блокноті — Python, ви можете легко переключитися на SQL для швидкого перегляду даних або виконання складних об'єднань.
Використання SQL у SQL-блокноті
Якщо ви створили блокнот із SQL як мовою за замовчуванням, кожна нова клітинка автоматично буде SQL-клітинкою. Просто введіть свій запит — наприклад, SELECT * FROM table_name — і виконайте його. Результат відобразиться у зручному інтерактивному табличному форматі, де можна сортувати стовпці або шукати конкретні значення без написання додаткового коду.
"Магічна" команда: %sql
Якщо ви працюєте у Python-ноутбуці, немає потреби створювати окремий файл лише для виконання SQL-запиту. Databricks використовує "магічні команди" для миттєвого перемикання між мовами. Ввівши %sql на самому початку комірки, ви вказуєте кластеру ігнорувати Python і виконати цю конкретну комірку як SQL-код.
%sql
SELECT "Hello from the SQL engine" AS message
Запити до зразкових даних
У розділі 2 ми завантажили файл під назвою diamonds. Тепер ми можемо виконувати до нього запити безпосередньо. У SQL-комірці спробуйте наступний код:
SELECT
carat,
cut,
price
FROM
workspace.default.diamonds
LIMIT 10
Зверніть увагу на правила іменування: catalog.schema.table. Така тричастинна назва гарантує, що ви отримуєте правильні дані з Каталогу, який ми розглядали раніше.
Інтерактивні результати та візуалізації
Після виконання SQL-комірки Databricks надає інтерактивний набір результатів. Під таблицею результатів з’явиться значок "+" і напис "Visualization". Це дозволяє миттєво перетворити результати SQL на стовпчикові діаграми, лінійні графіки або кругові діаграми. На відміну від традиційних SQL-середовищ, де для перегляду діаграми потрібно експортувати дані в Excel, у Databricks ви можете створювати аналіз і візуалізацію в одному просторі.
Форматування SQL для зручності читання
SQL може стати важкочитабельною, коли запити ускладнюються. У Databricks є вбудований SQL Formatter. Його можна знайти на панелі інструментів комірки (зазвичай позначений маленькою іконкою "чарівної палички" або в меню "Edit"). Натискання цієї кнопки автоматично відформатує ключові слова та вирівняє стовпці, що полегшує перегляд коду вашими колегами у Workspace.
1. Якщо ви працюєте у Python-ноутбуці й хочете написати SQL-запит в одній комірці, яку «магічну команду» потрібно ввести на початку?
2. Який правильний спосіб посилання на таблицю в Databricks із використанням тричастинної конвенції іменування?
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Написання та Виконання SQL-Коду
SQL (Structured Query Language) — це стандартна мова для взаємодії з реляційними базами даних. У Databricks SQL використовується для запитів до таблиць у Lakehouse, створення візуалізацій та виконання аналізу даних у блокнотах.
Хоча Python є потужним інструментом для інженерії даних, SQL залишається найпопулярнішою мовою для аналізу даних. Databricks розглядає SQL як повноцінну мову. Навіть якщо мова за замовчуванням у вашому блокноті — Python, ви можете легко переключитися на SQL для швидкого перегляду даних або виконання складних об'єднань.
Використання SQL у SQL-блокноті
Якщо ви створили блокнот із SQL як мовою за замовчуванням, кожна нова клітинка автоматично буде SQL-клітинкою. Просто введіть свій запит — наприклад, SELECT * FROM table_name — і виконайте його. Результат відобразиться у зручному інтерактивному табличному форматі, де можна сортувати стовпці або шукати конкретні значення без написання додаткового коду.
"Магічна" команда: %sql
Якщо ви працюєте у Python-ноутбуці, немає потреби створювати окремий файл лише для виконання SQL-запиту. Databricks використовує "магічні команди" для миттєвого перемикання між мовами. Ввівши %sql на самому початку комірки, ви вказуєте кластеру ігнорувати Python і виконати цю конкретну комірку як SQL-код.
%sql
SELECT "Hello from the SQL engine" AS message
Запити до зразкових даних
У розділі 2 ми завантажили файл під назвою diamonds. Тепер ми можемо виконувати до нього запити безпосередньо. У SQL-комірці спробуйте наступний код:
SELECT
carat,
cut,
price
FROM
workspace.default.diamonds
LIMIT 10
Зверніть увагу на правила іменування: catalog.schema.table. Така тричастинна назва гарантує, що ви отримуєте правильні дані з Каталогу, який ми розглядали раніше.
Інтерактивні результати та візуалізації
Після виконання SQL-комірки Databricks надає інтерактивний набір результатів. Під таблицею результатів з’явиться значок "+" і напис "Visualization". Це дозволяє миттєво перетворити результати SQL на стовпчикові діаграми, лінійні графіки або кругові діаграми. На відміну від традиційних SQL-середовищ, де для перегляду діаграми потрібно експортувати дані в Excel, у Databricks ви можете створювати аналіз і візуалізацію в одному просторі.
Форматування SQL для зручності читання
SQL може стати важкочитабельною, коли запити ускладнюються. У Databricks є вбудований SQL Formatter. Його можна знайти на панелі інструментів комірки (зазвичай позначений маленькою іконкою "чарівної палички" або в меню "Edit"). Натискання цієї кнопки автоматично відформатує ключові слова та вирівняє стовпці, що полегшує перегляд коду вашими колегами у Workspace.
Дякуємо за ваш відгук!
