Funzione OBJECT_TRANSFORM - Amazon Redshift
SintassiArgomentiTipo restituitoNote per l'utilizzoEsempio

Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python a UDFs partire dal 1° novembre 2025. Se vuoi usare Python UDFs, crea la UDFs data precedente a quella data. Python esistente UDFs continuerà a funzionare normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog.

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Funzione OBJECT_TRANSFORM

Trasforma un oggetto SUPER.

Sintassi

OBJECT_TRANSFORM(
  input
  [KEEP path1, ...]
  [SET
    path1, value1,
    ...,  ...
  ]
)

Arguments (Argomenti)

input

Un'espressione che restituisce un oggetto di tipo SUPER.

KEEP

Tutti i valori path specificati in questa clausola vengono mantenuti e passati all'oggetto di output.

Questa clausola è facoltativa.

path1, path2, ...

Valori letterali di stringa costanti, nel formato di componenti del percorso tra virgolette doppie delimitate da punti. Ad esempio, '"a"."b"."c"' è un valore di percorso valido. Questo vale per il parametro path in entrambe le clausole KEEP e SET.

SET

Coppie di path e value per modificare un percorso esistente o aggiungerne uno nuovo e impostare il valore del percorso nell'oggetto di output.

Questa clausola è facoltativa.

value1, value2, ...

Espressioni che restituiscono valori di tipo SUPER. Tieni presente che i tipi numerico, testo e booleano restituiscono valori SUPER.

Tipo restituito

SUPER

Note per l'utilizzo

OBJECT_TRANSFORM restituisce un oggetto di tipo SUPER contenente i valori del percorso dell'input specificati in KEEP e le coppie di path e value specificate in SET.

Se sia KEEP che SET sono vuoti, OBJECT_TRANSFORM restituisce l'input.

Se l'input non è un oggetto di tipo SUPER, OBJECT_TRANSFORM restituisce l'input, indipendentemente dai valori KEEP o SET.

Esempio

L'esempio seguente trasforma un oggetto SUPER in un altro oggetto SUPER.

CREATE TABLE employees (
    col_person SUPER
);

INSERT INTO employees
VALUES
    (
        json_parse('
            {
                "name": {
                    "first": "John",
                    "last": "Doe"
                },
                "age": 25,
                "ssn": "111-22-3333",
                "company": "Company Inc.",
                "country": "U.S."
            }
        ')
    ),
    (
        json_parse('
            {
                "name": {
                    "first": "Jane",
                    "last": "Appleseed"
                },
                "age": 34,
                "ssn": "444-55-7777",
                "company": "Organization Org.",
                "country": "Ukraine"
            }
        ')
    )
;

SELECT
    OBJECT_TRANSFORM(
        col_person
        KEEP
            '"name"."first"',
            '"age"',
            '"company"',
            '"country"'
        SET
            '"name"."first"', UPPER(col_person.name.first::TEXT),
            '"age"', col_person.age + 5,
            '"company"', 'Amazon'
    ) AS col_person_transformed
FROM employees;
    
--This result is formatted for ease of reading.
                  col_person_transformed
-------------------------------------------------------------
{
    "name": {
        "first": "JOHN"
    },
    "age": 30,
    "company": "Amazon",
    "country": "U.S."
}
{
    "name": {
        "first": "JANE"
    },
    "age": 39,
    "company": "Amazon",
    "country": "Ukraine"
}