Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch - Amazon OpenSearch Service
ComandosFunçõesRestrições gerais do SQLInsights do CloudWatch Logs

Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch

As tabelas de referência a seguir mostram os comandos SQL compatíveis com o OpenSearch Discover para consultar dados no Amazon S3, no Security Lake ou no CloudWatch Logs, e os comandos SQL compatíveis com o CloudWatch Logs Insights. A mesma sintaxe SQL é compatível com o CloudWatch Logs Insights e o OpenSearch Discover para consultar o CloudWatch Logs e é referenciada como CloudWatch Logs nas tabelas a seguir.

nota

O OpenSearch também é compatível com SQL para consulta de dados ingeridos no OpenSearch e armazenados em índices. Esse dialeto do SQL é diferente do SQL usado na consulta direta e é chamado de OpenSearch SQL em índices.

Comandos

nota

No exemplo de coluna de comandos, substitua <tableName/logGroup> conforme necessário, dependendo da fonte de dados que você for consultar.

  • Exemplo de comando: SELECT Body , Operation FROM <tableName/logGroup>

  • Se for consultar o Amazon S3 ou o Security Lake, use: SELECT Body , Operation FROM table_name

  • Se for consultar o CloudWatch Logs, use: SELECT Body , Operation FROM `LogGroupA`

Command Descrição CloudWatch Logs Amazon S3 Security Lake Exemplo de comando

Cláusula SELECT

Exibe os valores projetados.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    method,
    status 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Cláusula WHERE

Filtra eventos de log com base nos critérios de campo fornecidos.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    <tableName/logGroup>
WHERE 
    status = 100
Cláusula GROUP BY

Agrupa eventos de log com base na categoria e encontra a média com base nas estatísticas.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    method,
    status,
    COUNT(*) AS request_count,
    SUM(bytes) AS total_bytes 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
GROUP BY 
    method, 
    status
Cláusula HAVING

Filtra os resultados com base em condições de agrupamento.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    method,
    status,
    COUNT(*) AS request_count,
    SUM(bytes) AS total_bytes 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
GROUP BY 
    method,
    status
HAVING 
    COUNT(*) > 5
Cláusula ORDER BY

Ordena os resultados com base em campos da cláusula de classificação. É possível classificar em ordem crescente ou decrescente.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
ORDER BY 
    status DESC

Cláusula JOIN

( INNER | CROSS | LEFT OUTER )

Une os resultados de duas tabelas com base em campos comuns.

Compatível com (é necessário usar as palavras-chave Inner e Left Outer para união. Apenas uma operação JOIN é aceita em uma instrução SELECT)

 Compatível com (é necessário usar as palavras-chave Inner, Left Outer e Cross para unir) Compatível com (é necessário usar as palavras-chave Inner, Left Outer e Cross para unir) 
SELECT 
    A.Body,
    B.Timestamp
FROM 
    <tableNameA/logGroupA> AS A 
INNER JOIN 
    <tableNameB/logGroupB> AS B 
    ON A.`requestId` = B.`requestId`
Cláusula LIMIT

Restringe os resultados às primeiras N linhas.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
LIMIT 
    10
Cláusula CASE Avalia as condições e retorna um valor quando a primeira condição é atendida. compatível compatível compatível 
SELECT
    method,
    status,
    CASE
        WHEN status BETWEEN 100 AND 199 THEN 'Informational'
        WHEN status BETWEEN 200 AND 299 THEN 'Success'
        WHEN status BETWEEN 300 AND 399 THEN 'Redirection'
        WHEN status BETWEEN 400 AND 499 THEN 'Client Error'
        WHEN status BETWEEN 500 AND 599 THEN 'Server Error'
        ELSE 'Unknown Status'
    END AS status_category,
    CASE method
        WHEN 'GET' THEN 'Read Operation'
        WHEN 'POST' THEN 'Create Operation'
        WHEN 'PUT' THEN 'Update Operation'
        WHEN 'PATCH' THEN 'Partial Update Operation'
        WHEN 'DELETE' THEN 'Delete Operation'
        ELSE 'Other Operation'
    END AS operation_type,
    bytes,
    datetime
FROM <tableName/logGroup>
Expressão de tabela comum Cria um conjunto de resultados temporário nomeados em uma instrução SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ou MERGE. não compatível compatível compatível 
WITH RequestStats AS (
    SELECT 
        method,
        status,
        bytes,
        COUNT(*) AS request_count
    FROM 
        tableName
    GROUP BY 
        method,
        status,
        bytes
)
SELECT 
    method,
    status,
    bytes,
    request_count 
FROM 
    RequestStats 
WHERE 
    bytes > 1000
EXPLAIN Exibe o plano de execução de uma instrução SQL sem executá-la de fato. não compatível compatível compatível 
EXPLAIN
SELECT 
    k,
    SUM(v)
FROM 
    VALUES 
        (1, 2),
        (1, 3) AS t(k, v)
GROUP BY 
    k
Cláusula LATERAL SUBQUERY Permite que uma subconsulta na cláusula FROM referencie colunas de itens precedentes na mesma cláusula FROM. não compatível compatível compatível 
 SELECT 
    * 
FROM 
    tableName
LATERAL (
    SELECT 
        * 
    FROM 
        t2 
    WHERE 
        t1.c1 = t2.c1
)
Cláusula LATERAL VIEW Gera uma tabela virtual aplicando uma função geradora de tabela a cada linha de uma tabela básica. não compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    tableName
LATERAL VIEW 
    EXPLODE(ARRAY(30, 60)) tableName AS c_age
LATERAL VIEW 
    EXPLODE(ARRAY(40, 80)) AS d_age
Predicado LIKE Compara uma string com um padrão usando caracteres curinga. compatível compatível compatível 
 SELECT 
    method,
    status,
    request,
    host 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
WHERE 
    method LIKE 'D%'
OFFSET Especifica o número de linhas a serem ignoradas antes de começar a retornar as linhas da consulta. compatível quando usado em conjunto com uma cláusula LIMIT em uma consulta. Por exemplo:

  • Compatível com: SELECT * FROM Table LIMIT 100 OFFSET 10

  • Sem compatibilidade: SELECT * FROM Table OFFSET 10

 compatível compatível 
 SELECT 
    method,
    status,
    bytes,
    datetime 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
ORDER BY 
    datetime
OFFSET 
    10
Cláusula PIVOT Transforma linhas em colunas, girando os dados de um formato baseado em linhas para um formato baseado em colunas. não compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    (
        SELECT 
            method,
            status,
            bytes
        FROM 
            <tableName/logGroup>
    ) AS SourceTable 
PIVOT 
(
    SUM(bytes) 
    FOR method IN ('GET', 'POST', 'PATCH', 'PUT', 'DELETE')
) AS PivotTable
Configurar operadores Combina os resultados de duas ou mais instruções SELECT (por exemplo, UNION, INTERSECT, EXCEPT). compatível compatível compatível 
SELECT 
    method,
    status,
    bytes
FROM 
    <tableName/logGroup>
WHERE 
    status = '416'

UNION

SELECT 
    method,
    status,
    bytes
FROM 
    <tableName/logGroup>
WHERE 
    bytes > 20000
Cláusula SORT BY Especifica a ordem em que os resultados da consulta devem ser retornados. compatível compatível compatível 
SELECT 
    method,
    status,
    bytes
FROM 
    <tableName/logGroup>
SORT BY 
    bytes DESC
UNPIVOT Transforma colunas em linhas, girando dados de um formato baseado em colunas para um formato baseado em linhas. não compatível compatível compatível 
 SELECT 
    status,
    REPLACE(method, '_bytes', '') AS request_method,
    bytes,
    datetime 
FROM 
    PivotedData 
UNPIVOT 
(
    bytes 
    FOR method IN 
    (
        GET_bytes,
        POST_bytes,
        PATCH_bytes,
        PUT_bytes,
        DELETE_bytes
    )
) AS UnpivotedData

Funções

nota

No exemplo de coluna de comandos, substitua <tableName/logGroup> conforme necessário, dependendo da fonte de dados que você for consultar.

  • Exemplo de comando: SELECT Body , Operation FROM <tableName/logGroup>

  • Se for consultar o Amazon S3 ou o Security Lake, use: SELECT Body , Operation FROM table_name

  • Se for consultar o CloudWatch Logs, use: SELECT Body , Operation FROM `LogGroupA`

Gramática SQL disponível Descrição CloudWatch Logs Amazon S3 Security Lake Exemplo de comando
Funções de string

Funções integradas SQL que podem manipular e transformar dados em string e texto em consultas SQL. Por exemplo, converter maiúsculas e minúsculas, combinar strings, extrair partes e apagar texto.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    UPPER(method) AS upper_method,
    LOWER(host) AS lower_host 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Perfis de data e hora

Funções integradas para tratar e transformar dados de data e timestamp em consultas. Por exemplo, date_add, date_format, datediff e current_date.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    TO_TIMESTAMP(datetime) AS timestamp,
    TIMESTAMP_SECONDS(UNIX_TIMESTAMP(datetime)) AS from_seconds,
    UNIX_TIMESTAMP(datetime) AS to_unix,
    FROM_UTC_TIMESTAMP(datetime, 'PST') AS to_pst,
    TO_UTC_TIMESTAMP(datetime, 'EST') AS from_est 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções agregadas

Funções integradas que realizam cálculos em várias linhas para produzir um único valor resumido. Por exemplo: sum, count, avg, max e min.

 Compatível

compatível

 compatível 
SELECT 
    COUNT(*) AS total_records,
    COUNT(DISTINCT method) AS unique_methods,
    SUM(bytes) AS total_bytes,
    AVG(bytes) AS avg_bytes,
    MIN(bytes) AS min_bytes,
    MAX(bytes) AS max_bytes 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções condicionais

Funções integradas que realizam ações com base em condições especificadas ou que avaliam expressões condicionalmente. Por exemplo: CASE e IF.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    CASE 
        WHEN method = 'GET' AND bytes < 1000 THEN 'Small Read'
        WHEN method = 'POST' AND bytes > 10000 THEN 'Large Write'
        WHEN status >= 400 OR bytes = 0 THEN 'Problem'
        ELSE 'Normal'
    END AS request_type 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções JSON

Funções integradas para analisar, extrair, modificar e consultar dados formatados em JSON em consultas SQL (por exemplo, from_json, to_json, get_json_object, json_tuple), permitindo a manipulação de estruturas JSON em conjuntos de dados.

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    FROM_JSON(
        @message, 
        'STRUCT<
            host: STRING,
            user-identifier: STRING,
            datetime: STRING,
            method: STRING,
            status: INT,
            bytes: INT
        >'
    ) AS parsed_json 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções de array

Funções integradas para trabalhar com colunas do tipo array em consultas SQL, permitindo operações como acessar, modificar e analisar dados matriciais (por exemplo, size, explode, array_contains).

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    scores,
    size(scores) AS length,
    array_contains(scores, 90) AS has_90 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções de janela Funções integradas que realizam cálculos em um conjunto específico de linhas relacionadas à linha atual (janela), permitindo operações como classificação, totalização e médias móveis (por exemplo, ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) compatível

compatível		 compatível 
 SELECT 
    field1,
    field2,
    RANK() OVER (ORDER BY field2 DESC) AS field2Rank 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções de conversão

Funções integradas para converter dados de um tipo para outro em consultas SQL, permitindo transformações de tipos de dados e conversões de formato (por exemplo, CAST, TO_DATE, TO_TIMESTAMP, BINARY)

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    CAST('123' AS INT) AS converted_number,
    CAST(123 AS STRING) AS converted_string 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções de predicado

Funções integradas que avaliam condições e retornam valores booleanos (verdadeiro/falso) com base em critérios ou padrões especificados (por exemplo, IN, LIKE, BETWEEN, IS NULL, EXISTS)

 compatível compatível compatível 
SELECT 
    * 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
WHERE 
    id BETWEEN 50000 AND 75000
Funções de mapa Aplica uma função específica a cada elemento de um conjunto, transformando os dados em um novo conjunto de valores. não compatível compatível compatível 
SELECT 
    MAP_FILTER(
        MAP(
            'method', method,
            'status', CAST(status AS STRING),
            'bytes', CAST(bytes AS STRING)
        ),
        (k, v) -> k IN ('method', 'status') AND v != 'null'
    ) AS filtered_map 
FROM 
    <tableName/logGroup> 
WHERE 
    status = 100
Funções matemáticas Executa operações matemáticas em dados numéricos, como calcular médias, somas ou valores trigonométricos. compatível compatível compatível 
SELECT 
    bytes,
    bytes + 1000 AS added,
    bytes - 1000 AS subtracted,
    bytes * 2 AS doubled,
    bytes / 1024 AS kilobytes,
    bytes % 1000 AS remainder 
FROM 
    <tableName/logGroup>
Funções de vários grupos de logs

Permite que os usuários especifiquem vários grupos de logs em uma instrução SQL SELECT

 compatível Não aplicável Não aplicável 
SELECT 
    lg1.Column1,
    lg1.Column2 
FROM 
    `logGroups(logGroupIdentifier: ['LogGroup1', 'LogGroup2'])` AS lg1 
WHERE 
    lg1.Column3 = "Success"
Funções geradoras Cria um objeto iterador que gera uma sequência de valores, permitindo o uso eficiente da memória em grandes conjuntos de dados. não compatível compatível compatível 
SELECT 
    explode(array(10, 20))

Restrições gerais do SQL

As restrições a seguir se aplicam ao usar o OpenSearch SQL com o CloudWatch Logs, o Amazon S3 e o Security Lake.

  1. Você pode usar apenas um único JOIN em uma instrução SELECT.

  2. Somente um nível de sub-consultas aninhadas é suportado.

  3. Consultas com várias instruções separadas por ponto e vírgula não são compatíveis.

  4. Consultas contendo nomes de campo idênticos, que diferem somente em maiúsculas ou minúsculas (como campo1 e CAMPO1). não são compatíveis.

    Por exemplo, as seguintes consultas não são compatíveis:

    Select AWSAccountId, awsaccountid from LogGroup

    No entanto, a seguinte consulta é compatível porque o nome do campo (@logStream) é idêntico em ambos os grupos de logs:

    Select a.`@logStream`, b.`@logStream` from Table A INNER Join Table B on a.id = b.id

  5. Funções e expressões devem operar em nomes de campo e fazer parte de uma instrução SELECT com um grupo de logs especificado na cláusula FROM.

    Por exemplo, esta consulta não é compatível:

    SELECT cos(10) FROM LogGroup

    Esta consulta é compatível:

    SELECT cos(field1) FROM LogGroup

Informações adicionais para usuários do CloudWatch Logs Insights usando o OpenSearch SQL

O CloudWatch Logs é compatível com consultas OpenSearch SQL no console, na API e na CLI do Logs Insights. Ele é compatível com a maioria dos comandos, incluindo SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOINS e consultas aninhadas, além de funções JSON, matemáticas, string e condicionais. Porém, o CloudWatch Logs é compatível somente com operações de leitura, portanto, não permite instruções DDL ou DML. Consulte as tabelas das seções anteriores para obter uma lista completa dos comandos e funções compatíveis.

Funções de vários grupos de logs

O CloudWatch Logs Insights é compatível com a capacidade de consultar vários grupos de logs. Para lidar com esse caso de uso no SQL, você pode usar o comando logGroups. Esse comando é específico para consultas de dados no CloudWatch Logs Insights que envolvem um ou mais grupos de log. Use essa sintaxe para consultar vários grupos de logs especificando-os no comando, em vez de escrever uma consulta para cada grupo de logs e combiná-los com um comando UNION.

Sintaxe:

`logGroups(
    logGroupIdentifier: ['LogGroup1','LogGroup2', ...'LogGroupn']
)

Nessa sintaxe, é possível especificar até 50 grupos de logs no parâmetro logGroupIndentifier. Para referenciar grupos de logs em uma conta de monitoramento, use ARNs em vez de nomes de LogGroup.

Consulta de exemplo:

SELECT LG1.Column1, LG1.Column2 from `logGroups(
    logGroupIdentifier: ['LogGroup1', 'LogGroup2']
)` as LG1 
WHERE LG1.Column1 = 'ABC'

A seguinte sintaxe a seguir envolvendo vários grupos de logs após a instrução FROM NÃO é compatível ao consultar o CloudWatch Logs:

SELECT Column1, Column2 FROM 'LogGroup1', 'LogGroup2', ...'LogGroupn' 
WHERE Column1 = 'ABC'

Restrições

Ao usar comandos SQL ou PPL, coloque certos campos entre acentos graves para consultá-los. Acentos graves são obrigatórios em campos com caracteres especiais (não alfabéticos e não numéricos). Por exemplo, coloque @message, Operation.Export, e Test::Field entre acentos graves. Não é necessário colocar entre acentos graves campos com nomes puramente alfabéticos.

Exemplo de consulta com campos simples:

SELECT SessionToken, Operation, StartTime  FROM `LogGroup-A`
LIMIT 1000;

Mesma consulta com acentos graves acrescentados:

SELECT `SessionToken`, `Operation`, `StartTime`  FROM `LogGroup-A`
LIMIT 1000;

Para ver outras restrições gerais que não são específicas do CloudWatch Logs, consulte Restrições gerais do SQL.

Exemplos de consultas e cotas

nota

O seguinte se aplica tanto aos usuários do CloudWatch Logs Insights quanto aos usuários do OpenSearch que consultam dados no CloudWatch.

Para ver exemplos de consultas SQL que você pode usar no CloudWatch Logs, consulte Exemplos de consulta e consultas salvas no console do Amazon CloudWatch Logs Insights.

Para obter informações sobre os limites que se aplicam ao consultar o CloudWatch Logs no OpenSearch Service, consulte Votas do CloudWatch Logs no Guia do usuário do Amazon CloudWatch Logs. Os limites envolvem o número de grupos de logs do CloudWatch que você pode consultar, o máximo de consultas simultâneas que pode executar, o tempo máximo de execução da consulta e o número máximo de linhas retornadas nos resultados. Os limites são os mesmos, independentemente da linguagem usada para consultar o CloudWatch Logs (isto é, OpenSearch PPL, SQL e Logs Insights).

Comandos SQL

Funções de string

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
ascii(str) Retorna o valor numérico do primeiro caractere de str.
base64(bin) Converte o argumento de um binário bin em uma string de base 64.
bit_length(expr) Retorna o comprimento em bits dos dados de string ou o número de bits de dados binários.
btrim(str) Remove os caracteres de espaço antes e depois de str.
btrim(str, trimStr) Remove os caracteres trimStr antes e depois de str.
char(expr) Retorna o caractere ASCII com o binário equivalente a. expr Se n for maior do que 256, o resultado será equivalente a chr(n % 256)
char_length(expr) Retorna o comprimento em caracteres dos dados de string ou o número de bits de dados binários. O comprimento dos dados de string inclui os espaços no fim. O comprimento dos dados binários inclui os zeros binários.
character_length(expr) Retorna o comprimento em caracteres dos dados de string ou o número de bits de dados binários. O comprimento dos dados de string inclui os espaços no fim. O comprimento dos dados binários inclui os zeros binários.
chr(expr) Retorna o caractere ASCII com o binário equivalente a. expr Se n for maior do que 256, o resultado será equivalente a chr(n % 256)
concat_ws(sep[, str | array(str)]+) Retorna a concatenação das strings separadas por sep, ignorando os valores nulos.
contains(left, right) Retorna um booleano. O valor será Verdadeiro se direita estiver dentro de esquerda. Retornará NULL se uma das expressões de entrada for NULL. Caso contrário, retorna Falso. Tanto esquerda quanto direita devem ser do tipo STRING ou BINARY.
decode(bin, charset) Decodifica o primeiro argumento usando o conjunto de caracteres do segundo argumento.
decode(expr, search, result [, search, result ] ... [, default]) Compara expr a cada valor de pesquisa em ordem. Se expr for igual a um valor de pesquisa, decode retornará o resultado correspondente. Se nenhuma correspondência for encontrada, retornará o padrão. Se o padrão for omitido, retornará nulo.
elt(n, input1, input2, ...) Retorna a enésima entrada, por exemplo, retorna input2 quando n é 2.
encode(str, charset) Codifica o primeiro argumento usando o conjunto de caracteres do segundo argumento.
endswith(left, right) Retorna um booleano. O valor será verdadeiro se esquerda terminar com direita. Retornará NULL se uma das expressões de entrada for NULL. Caso contrário, retorna Falso. Tanto esquerda quanto direita devem ser do tipo STRING ou BINARY.
find_in_set(str, str_array) Retorna o índice (na base 1) da string fornecida (str) na lista delimitada por vírgula (str_array). Retornará 0, se a string não foi encontrada ou se a string fornecida (str) contiver uma vírgula.
format_number(expr1, expr2) Formata o número expr1 como "#, ###, ###.##", arredondado para expr2 casas decimais. Se expr2 for 0, o resultado não terá ponto decimal ou parte fracionária. expr2 também aceitam um formato especificado pelo usuário. Deve funcionar como o FORMAT do MySQL.
format_string(strfmt, obj, ...) Retorna uma string formatada a partir das strings com formato printf-style.
initcap(str) Retorna str com a primeira letra de cada palavra em maiúscula. Todas as outras letras são em minúsculas. As palavras são delimitadas por espaço em branco.
instr(str, substr) Retorna o índice (na base 1) da primeira ocorrência de substr em str.
lcase(str) Retorna str com todos os caracteres convertidos em minúsculas.
left(str, len) Retorna os caracteres len (len pode ser do tipo string) mais à esquerda da string str; se len for menor ou igual a 0, o resultado será uma string vazia.
len(expr) Retorna o comprimento em caracteres dos dados de string ou o número de bits de dados binários. O comprimento dos dados de string inclui os espaços no fim. O comprimento dos dados binários inclui os zeros binários.
length(expr) Retorna o comprimento em caracteres dos dados de string ou o número de bits de dados binários. O comprimento dos dados de string inclui os espaços no fim. O comprimento dos dados binários inclui os zeros binários.
levenshtein(str1, str2[, threshold]) Retorna a distância de Levenshtein entre as duas strings fornecidas. Se o limite for definido e a distância for maior que ele, retornará -1.
locate(substr, str[, pos]) Retorna a posição da primeira ocorrência de substr em str depois da posição pos. O pos fornecido e o valor retornado são na base 1.
lower(str) Retorna str com todos os caracteres convertidos em minúsculas.
lpad(str, len[, pad]) Retorna str, preenchido à esquerda com pad até um comprimento de len. Se str tiver mais que len, o valor retornado será encurtado para len caracteres ou bytes. Se pad não for especificado, str será preenchido à esquerda com caracteres de espaço se for uma string de caracteres e com zeros se for uma sequência de bytes.
ltrim(str) Remove os caracteres de espaço antes de str.
luhn_check(str ) Verifica se uma string e dígitos é válida de acordo com o algoritmo de Luhn. Essa função de soma de verificação é amplamente aplicada em números de cartão de crédito e números de identificação governamental para distinguir números válidos de números com erros de digitação e incorretos.
mask(input[, upperChar, lowerChar, digitChar, otherChar]) mascara o valor de string fornecido. A função substitui caracteres por "X" ou "x" e números por "n". Isso pode ser útil para criar copiar tabelas com informações sensíveis removidas.
octet_length(expr) Retorna o comprimento em bytes dos dados de string ou o número de bits de dados binários.
overlay(input, replace, pos[, len]) Substitui input por replace que começa em pos e tem o comprimento len.
position(substr, str[, pos]) Retorna a posição da primeira ocorrência de substr em str depois da posição pos. O pos fornecido e o valor retornado são na base 1.
printf(strfmt, obj, ...) Retorna uma string formatada a partir das strings com formato printf-style.
regexp_count(str, regexp) Retorna quantas vezes que o padrão de expressão regular regexp ocorre na string str.
regexp_extract (str, regexp [, idx]) Extrai a primeira string na str que corresponde à expressão regexp e ao índice do grupo regex.
regexp_extract_all(str, regexp[, idx]) Extrai todas as strings na str que correspondem à expressão regexp e ao índice do grupo regex.
regexp_instr(str, regexp) Pesquisa uma string para uma expressão regular e retorna um inteiro que indica a posição inicial da string correspondente. As posições são baseadas em 1, não em 0. Se nenhuma correspondência for encontrada, retornará 0.
regexp_replace(str, regexp, rep[, position]) Substitui todas as substrings str que correspondem a regexp por rep.
regexp_substr(str, regexp) Retorna a substring que corresponde à expressão regular regexp na string str. Se a expressão regular não for encontrada, o resultado será nulo.
repeat(str, n) Retorna a string que repete o valor da string fornecido n vezes.
replace(str, search[, replace]) Substitui todas as ocorrências de search por replace.
right(str, len) Retorna os caracteres len (len pode ser do tipo string) mais à direita da string str; se len for menor ou igual a 0, o resultado será uma string vazia.
rpad(str, len[, pad]) Retorna str, preenchido à direita com pad até um comprimento de len. Se str tiver mais que len, o valor retornado será encurtado para len caracteres. Se pad não for especificado, str será preenchido à direita com caracteres de espaço se for uma string de caracteres e com zeros se for uma string binária.
rtrim(str) Remove os caracteres de espaço depois de str.
sentences(str[, lang, country]) Divide str em uma matriz de palavras.
soundex(str) Retorna o código Soundex da string.
space(n) Retorna uma string que consiste em n espaços.
split(str, regex, limit) Divide str em torno de ocorrências que coincidem com regex e retorna uma matriz com um comprimento máximo de limit
split_part(str, delimiter, partNum) Divide str por delimitador e retorna a parte da divisão solicitada (com base 1). Se alguma entrada for nula, retornará nulo. Se partNum estiver fora do intervalo de partes divididas, retornará uma string vazia. Se partNum for 0, gerará erro. Se partNum for negativo, as partes serão contadas de trás para a frente a partir do fim da string. Se delimiter for uma string vazia, str não será dividida.
startswith(left, right) Retorna um booleano. O valor será verdadeiro se esquerda começar com a direita. Retornará NULL se uma das expressões de entrada for NULL. Caso contrário, retorna Falso. Tanto esquerda quanto direita devem ser do tipo STRING ou BINARY.
substr(str, pos[, len]) Retorna a substring de str que começa em pos e tem comprimento de len, ou a fatia da matriz de bytes que começa em pos e tem o comprimento de len.
substr(str FROM pos[ FOR len]]) Retorna a substring de str que começa em pos e tem comprimento de len, ou a fatia da matriz de bytes que começa em pos e tem o comprimento de len.
substring(str, pos[, len]) Retorna a substring de str que começa em pos e tem comprimento de len, ou a fatia da matriz de bytes que começa em pos e tem o comprimento de len.
substring(str FROM pos[ FOR len]]) Retorna a substring de str que começa em pos e tem comprimento de len, ou a fatia da matriz de bytes que começa em pos e tem o comprimento de len.
substring_index(str, delim, count) Retorna a substring de str antes de count ocorrências do delimitador delim. Se count for positivo, tudo à esquerda do delimitador final (contado a partir da esquerda) será retornado. Se count for negativo, tudo à esquerda do delimitador final (contado a partir da esquerda) será retornado. A função substring_index executa uma correspondência com distinção entre maiúsculas e minúsculas ao pesquisar delim.
to_binary(str[, fmt]) Converte a entrada str em um valor binário com base no fmt dado. fmt pode ser uma string literal sem distinção entre maiúsculas e minúsculas de "hex", "utf-8", "utf8" ou "base64". Por padrão, o formato binário para conversão será "hex" se fmt for omitido. A função retornará NULL se pelo menos um dos parâmetros de entrada for NULL.
to_char(numberExpr, formatExpr) Converte numberExpr em uma string baseada em formatExpr. Gerará uma exceção se houver falha na conversão. O formato pode consistir nos seguintes caracteres, sem distinção entre maiúsculas e minúsculas: "0" ou "9": especifica um dígito esperado entre 0 e 9. Uma sequência de 0 ou 9 na string de formato corresponde a uma sequência de dígitos no valor da entrada, gerando uma string de resultado com o mesmo comprimento da sequência correspondente na string de formato. A string do resultado será preenchida à esquerda com zeros se a string 0/9 incluir mais dígitos do que a parte correspondente do valor decimal, começar com 0 e vier antes do ponto decimal. Caso contrário, será preenchida com espaços. "." ou "D": especifica a posição do ponto decimal (opcional, permitido apenas uma vez). "," ou "G": especifica a posição do separador de agrupamento (milhares) (,). Deve haver um 0 ou 9 à esquerda e à direita de cada separador de agrupamento. "
to_number(expr, fmt) Converte a string "expr" em um número com base no formato de string "fmt". Gerará uma exceção se houver falha na conversão. O formato pode consistir nos seguintes caracteres, sem distinção entre maiúsculas e minúsculas: "0" ou "9": especifica um dígito esperado entre 0 e 9. Uma sequência de 0 ou 9 na string de formato corresponde a uma sequência de dígitos na string de entrada. Se a sequência 0/9 começar com 0 e vier antes do ponto decimal, ela só poderá corresponder a uma sequência de dígitos do mesmo tamanho. Caso contrário, se a sequência começar com 9 ou vier depois do ponto decimal, ela poderá corresponder a uma sequência de dígitos do mesmo tamanho ou menor. "." ou "D": especifica a posição do ponto decimal (opcional, permitido apenas uma vez). "," ou "G": especifica a posição do separador de agrupamento (milhares) (,). Deve haver um 0 ou 9 à esquerda e à direita de cada separador de agrupamento. "expr" deve corresponder ao separador de agrupamento relevante para o tamanho do número. "
to_varchar(numberExpr, formatExpr) Converte numberExpr em uma string baseada em formatExpr. Gerará uma exceção se houver falha na conversão. O formato pode consistir nos seguintes caracteres, sem distinção entre maiúsculas e minúsculas: "0" ou "9": especifica um dígito esperado entre 0 e 9. Uma sequência de 0 ou 9 na string de formato corresponde a uma sequência de dígitos no valor da entrada, gerando uma string de resultado com o mesmo comprimento da sequência correspondente na string de formato. A string do resultado será preenchida à esquerda com zeros se a string 0/9 incluir mais dígitos do que a parte correspondente do valor decimal, começar com 0 e vier antes do ponto decimal. Caso contrário, será preenchida com espaços. "." ou "D": especifica a posição do ponto decimal (opcional, permitido apenas uma vez). "," ou "G": especifica a posição do separador de agrupamento (milhares) (,). Deve haver um 0 ou 9 à esquerda e à direita de cada separador de agrupamento. "
translate(input, from, to) Traduz a string input substituindo os caracteres encontrados na string from pelos caracteres correspondentes da string to.
trim(str) Remove os caracteres de espaço antes e depois de str.
trim(BOTH FROM str) Remove os caracteres de espaço antes e depois de str.
trim(LEADING FROM str) Remove os caracteres de espaço antes de str.
trim(TRAILING FROM str) Remove os caracteres de espaço depois de str.
trim(trimStr FROM str) Remove os caracteres trimStr antes e depois de str.
trim(BOTH trimStr FROM str) Remove os caracteres trimStr antes e depois de str.
trim(LEADING trimStr FROM str) Remove os caracteres trimStr iniciais de str.
trim(TRAILING trimStr FROM str) Remove os caracteres trimStr depois de str.
try_to_binary(str[, fmt]) Essa é uma versão especial de to_binary que realiza a mesma operação, mas retorna um valor NULL em vez de gerar um erro quando a conversão não pode ser executada.
try_to_number(expr, fmt) Converte a string "expr" em um número com base no formato de string fmt. Retornará NULL se a string "expr" não corresponder ao formato esperado. O formato segue a mesma semântica que a função to_number.
ucase(str) Retorna str com todos os caracteres convertidos em maiúsculas.
unbase64(str) Converte o argumento de uma string de base 64 str em um binário.
upper(str) Retorna str com todos os caracteres convertidos em maiúsculas.

Exemplos

-- ascii
SELECT ascii('222');
+----------+
|ascii(222)|
+----------+
|        50|
+----------+
SELECT ascii(2);
+--------+
|ascii(2)|
+--------+
|      50|
+--------+
-- base64
SELECT base64('Feathers');
+-----------------+
|base64(Feathers)|
+-----------------+
|     RmVhdGhlcnM=|
+-----------------+
SELECT base64(x'537061726b2053514c');
+-----------------------------+
|base64(X'537061726B2053514C')|
+-----------------------------+
|                 U3BhcmsgU1FM|
+-----------------------------+
-- bit_length
SELECT bit_length('Feathers');
+---------------------+
|bit_length(Feathers)|
+---------------------+
|                   64|
+---------------------+
SELECT bit_length(x'537061726b2053514c');
+---------------------------------+
|bit_length(X'537061726B2053514C')|
+---------------------------------+
|                               72|
+---------------------------------+
-- btrim
SELECT btrim('    Feathers   ');
+----------------------+
|btrim(    Feathers   )|
+----------------------+
|              Feathers|
+----------------------+
SELECT btrim(encode('    Feathers   ', 'utf-8'));
+-------------------------------------+
|btrim(encode(    Feathers   , utf-8))|
+-------------------------------------+
|                             Feathers|
+-------------------------------------+
SELECT btrim('Feathers', 'Fe');
+---------------------+
|btrim(Alphabet, Al)|
+---------------------+
|               athers|
+---------------------+
SELECT btrim(encode('Feathers', 'utf-8'), encode('Al', 'utf-8'));
+---------------------------------------------------+
|btrim(encode(Feathers, utf-8), encode(Al, utf-8))|
+---------------------------------------------------+
|                                             athers|
+---------------------------------------------------+
-- char
SELECT char(65);
+--------+
|char(65)|
+--------+
|       A|
+--------+
-- char_length
SELECT char_length('Feathers ');
+-----------------------+
|char_length(Feathers )|
+-----------------------+
|                     9 |
+-----------------------+
SELECT char_length(x'537061726b2053514c');
+----------------------------------+
|char_length(X'537061726B2053514C')|
+----------------------------------+
|                                 9|
+----------------------------------+
SELECT CHAR_LENGTH('Feathers ');
+-----------------------+
|char_length(Feathers )|
+-----------------------+
|                     9|
+-----------------------+
SELECT CHARACTER_LENGTH('Feathers ');
+----------------------------+
|character_length(Feathers )|
+----------------------------+
|                          9|
+----------------------------+
-- character_length
SELECT character_length('Feathers ');
+----------------------------+
|character_length(Feathers )|
+----------------------------+
|                          9|
+----------------------------+
SELECT character_length(x'537061726b2053514c');
+---------------------------------------+
|character_length(X'537061726B2053514C')|
+---------------------------------------+
|                                      9|
+---------------------------------------+
SELECT CHAR_LENGTH('Feathers ');
+-----------------------+
|char_length(Feathers )|
+-----------------------+
|                     9|
+-----------------------+
SELECT CHARACTER_LENGTH('Feathers ');
+----------------------------+
|character_length(Feathers )|
+----------------------------+
|                          9|
+----------------------------+
-- chr
SELECT chr(65);
+-------+
|chr(65)|
+-------+
|      A|
+-------+
-- concat_ws
SELECT concat_ws(' ', 'Fea', 'thers');
+------------------------+
|concat_ws( , Fea, thers)|
+------------------------+
|               Feathers|
+------------------------+
SELECT concat_ws('s');
+------------+
|concat_ws(s)|
+------------+
|            |
+------------+
SELECT concat_ws('/', 'foo', null, 'bar');
+----------------------------+
|concat_ws(/, foo, NULL, bar)|
+----------------------------+
|                     foo/bar|
+----------------------------+
SELECT concat_ws(null, 'Fea', 'thers');
+---------------------------+
|concat_ws(NULL, Fea, thers)|
+---------------------------+
|                       NULL|
+---------------------------+
-- contains
SELECT contains('Feathers', 'Fea');
+--------------------------+
|contains(Feathers, Fea)|
+--------------------------+
|                      true|
+--------------------------+
SELECT contains('Feathers', 'SQL');
+--------------------------+
|contains(Feathers, SQL)|
+--------------------------+
|                     false|
+--------------------------+
SELECT contains('Feathers', null);
+-------------------------+
|contains(Feathers, NULL)|
+-------------------------+
|                     NULL|
+-------------------------+
SELECT contains(x'537061726b2053514c', x'537061726b');
+----------------------------------------------+
|contains(X'537061726B2053514C', X'537061726B')|
+----------------------------------------------+
|                                          true|
+----------------------------------------------+
-- decode
SELECT decode(encode('abc', 'utf-8'), 'utf-8');
+---------------------------------+
|decode(encode(abc, utf-8), utf-8)|
+---------------------------------+
|                              abc|
+---------------------------------+
SELECT decode(2, 1, 'Southlake', 2, 'San Francisco', 3, 'New Jersey', 4, 'Seattle', 'Non domestic');
+----------------------------------------------------------------------------------+
|decode(2, 1, Southlake, 2, San Francisco, 3, New Jersey, 4, Seattle, Non domestic)|
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                     San Francisco|
+----------------------------------------------------------------------------------+
SELECT decode(6, 1, 'Southlake', 2, 'San Francisco', 3, 'New Jersey', 4, 'Seattle', 'Non domestic');
+----------------------------------------------------------------------------------+
|decode(6, 1, Southlake, 2, San Francisco, 3, New Jersey, 4, Seattle, Non domestic)|
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                      Non domestic|
+----------------------------------------------------------------------------------+
SELECT decode(6, 1, 'Southlake', 2, 'San Francisco', 3, 'New Jersey', 4, 'Seattle');
+--------------------------------------------------------------------+
|decode(6, 1, Southlake, 2, San Francisco, 3, New Jersey, 4, Seattle)|
+--------------------------------------------------------------------+
|                                                                NULL|
+--------------------------------------------------------------------+
SELECT decode(null, 6, 'Fea', NULL, 'thers', 4, 'rock');
+-------------------------------------------+
|decode(NULL, 6, Fea, NULL, thers, 4, rock)|
+-------------------------------------------+
|                                      thers|
+-------------------------------------------+
-- elt
SELECT elt(1, 'scala', 'java');
+-------------------+
|elt(1, scala, java)|
+-------------------+
|              scala|
+-------------------+
SELECT elt(2, 'a', 1);
+------------+
|elt(2, a, 1)|
+------------+
|           1|
+------------+
-- encode
SELECT encode('abc', 'utf-8');
+------------------+
|encode(abc, utf-8)|
+------------------+
|        [61 62 63]|
+------------------+
-- endswith
SELECT endswith('Feathers', 'ers');
+------------------------+
|endswith(Feathers, ers)|
+------------------------+
|                    true|
+------------------------+
SELECT endswith('Feathers', 'SQL');
+--------------------------+
|endswith(Feathers, SQL)|
+--------------------------+
|                     false|
+--------------------------+
SELECT endswith('Feathers', null);
+-------------------------+
|endswith(Feathers, NULL)|
+-------------------------+
|                     NULL|
+-------------------------+
SELECT endswith(x'537061726b2053514c', x'537061726b');
+----------------------------------------------+
|endswith(X'537061726B2053514C', X'537061726B')|
+----------------------------------------------+
|                                         false|
+----------------------------------------------+
SELECT endswith(x'537061726b2053514c', x'53514c');
+------------------------------------------+
|endswith(X'537061726B2053514C', X'53514C')|
+------------------------------------------+
|                                      true|
+------------------------------------------+
-- find_in_set
SELECT find_in_set('ab','abc,b,ab,c,def');
+-------------------------------+
|find_in_set(ab, abc,b,ab,c,def)|
+-------------------------------+
|                              3|
+-------------------------------+
-- format_number
SELECT format_number(12332.123456, 4);
+------------------------------+
|format_number(12332.123456, 4)|
+------------------------------+
|                   12,332.1235|
+------------------------------+
SELECT format_number(12332.123456, '##################.###');
+---------------------------------------------------+
|format_number(12332.123456, ##################.###)|
+---------------------------------------------------+
|                                          12332.123|
+---------------------------------------------------+
-- format_string
SELECT format_string("Hello World %d %s", 100, "days");
+-------------------------------------------+
|format_string(Hello World %d %s, 100, days)|
+-------------------------------------------+
|                       Hello World 100 days|
+-------------------------------------------+
-- initcap
SELECT initcap('Feathers');
+------------------+
|initcap(Feathers)|
+------------------+
|         Feathers|
+------------------+
-- instr
SELECT instr('Feathers', 'ers');
+--------------------+
|instr(Feathers, ers)|
+--------------------+
|                   6|
+--------------------+
-- lcase
SELECT lcase('Feathers');
+---------------+
|lcase(Feathers)|
+---------------+
|       feathers|
+---------------+
-- left
SELECT left('Feathers', 3);
+------------------+
|left(Feathers, 3)|
+------------------+
|               Fea|
+------------------+
SELECT left(encode('Feathers', 'utf-8'), 3);
+---------------------------------+
|left(encode(Feathers, utf-8), 3)|
+---------------------------------+
|                       [RmVh]|
+---------------------------------+
-- len
SELECT len('Feathers ');
+---------------+
|len(Feathers )|
+---------------+
|             9|
+---------------+
SELECT len(x'537061726b2053514c');
+--------------------------+
|len(X'537061726B2053514C')|
+--------------------------+
|                         9|
+--------------------------+
SELECT CHAR_LENGTH('Feathers ');
+-----------------------+
|char_length(Feathers )|
+-----------------------+
|                     9|
+-----------------------+
SELECT CHARACTER_LENGTH('Feathers ');
+----------------------------+
|character_length(Feathers )|
+----------------------------+
|                          9|
+----------------------------+
-- length
SELECT length('Feathers ');
+------------------+
|length(Feathers )|
+------------------+
|                9|
+------------------+
SELECT length(x'537061726b2053514c');
+-----------------------------+
|length(X'537061726B2053514C')|
+-----------------------------+
|                            9|
+-----------------------------+
SELECT CHAR_LENGTH('Feathers ');
+-----------------------+
|char_length(Feathers )|
+-----------------------+
|                     9|
+-----------------------+
SELECT CHARACTER_LENGTH('Feathers ');
+----------------------------+
|character_length(Feathers )|
+----------------------------+
|                          9|
+----------------------------+
-- levenshtein
SELECT levenshtein('kitten', 'sitting');
+----------------------------+
|levenshtein(kitten, sitting)|
+----------------------------+
|                           3|
+----------------------------+
SELECT levenshtein('kitten', 'sitting', 2);
+-------------------------------+
|levenshtein(kitten, sitting, 2)|
+-------------------------------+
|                             -1|
+-------------------------------+
-- locate
SELECT locate('bar', 'foobarbar');
+-------------------------+
|locate(bar, foobarbar, 1)|
+-------------------------+
|                        4|
+-------------------------+
SELECT locate('bar', 'foobarbar', 5);
+-------------------------+
|locate(bar, foobarbar, 5)|
+-------------------------+
|                        7|
+-------------------------+
SELECT POSITION('bar' IN 'foobarbar');
+-------------------------+
|locate(bar, foobarbar, 1)|
+-------------------------+
|                        4|
+-------------------------+
-- lower
SELECT lower('Feathers');
+---------------+
|lower(Feathers)|
+---------------+
|       feathers|
+---------------+
-- lpad
SELECT lpad('hi', 5, '??');
+---------------+
|lpad(hi, 5, ??)|
+---------------+
|          ???hi|
+---------------+
SELECT lpad('hi', 1, '??');
+---------------+
|lpad(hi, 1, ??)|
+---------------+
|              h|
+---------------+
SELECT lpad('hi', 5);
+--------------+
|lpad(hi, 5,  )|
+--------------+
|            hi|
+--------------+
SELECT hex(lpad(unhex('aabb'), 5));
+--------------------------------+
|hex(lpad(unhex(aabb), 5, X'00'))|
+--------------------------------+
|                      000000AABB|
+--------------------------------+
SELECT hex(lpad(unhex('aabb'), 5, unhex('1122')));
+--------------------------------------+
|hex(lpad(unhex(aabb), 5, unhex(1122)))|
+--------------------------------------+
|                            112211AABB|
+--------------------------------------+
-- ltrim
SELECT ltrim('    Feathers   ');
+----------------------+
|ltrim(    Feathers   )|
+----------------------+
|           Feathers   |
+----------------------+
-- luhn_check
SELECT luhn_check('8112189876');
+----------------------+
|luhn_check(8112189876)|
+----------------------+
|                  true|
+----------------------+
SELECT luhn_check('79927398713');
+-----------------------+
|luhn_check(79927398713)|
+-----------------------+
|                   true|
+-----------------------+
SELECT luhn_check('79927398714');
+-----------------------+
|luhn_check(79927398714)|
+-----------------------+
|                  false|
+-----------------------+
-- mask
SELECT mask('abcd-EFGH-8765-4321');
+----------------------------------------+
|mask(abcd-EFGH-8765-4321, X, x, n, NULL)|
+----------------------------------------+
|                     xxxx-XXXX-nnnn-nnnn|
+----------------------------------------+
SELECT mask('abcd-EFGH-8765-4321', 'Q');
+----------------------------------------+
|mask(abcd-EFGH-8765-4321, Q, x, n, NULL)|
+----------------------------------------+
|                     xxxx-QQQQ-nnnn-nnnn|
+----------------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', 'Q', 'q');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, Q, q, n, NULL)|
+--------------------------------+
|                     QqQQnnn-@$#|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, X, x, n, NULL)|
+--------------------------------+
|                     XxXXnnn-@$#|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', 'Q');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, Q, x, n, NULL)|
+--------------------------------+
|                     QxQQnnn-@$#|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', 'Q', 'q');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, Q, q, n, NULL)|
+--------------------------------+
|                     QqQQnnn-@$#|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', 'Q', 'q', 'd');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, Q, q, d, NULL)|
+--------------------------------+
|                     QqQQddd-@$#|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', 'Q', 'q', 'd', 'o');
+-----------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, Q, q, d, o)|
+-----------------------------+
|                  QqQQdddoooo|
+-----------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', NULL, 'q', 'd', 'o');
+--------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, NULL, q, d, o)|
+--------------------------------+
|                     AqCDdddoooo|
+--------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', NULL, NULL, 'd', 'o');
+-----------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, NULL, NULL, d, o)|
+-----------------------------------+
|                        AbCDdddoooo|
+-----------------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', NULL, NULL, NULL, 'o');
+--------------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, NULL, NULL, NULL, o)|
+--------------------------------------+
|                           AbCD123oooo|
+--------------------------------------+
SELECT mask(NULL, NULL, NULL, NULL, 'o');
+-------------------------------+
|mask(NULL, NULL, NULL, NULL, o)|
+-------------------------------+
|                           NULL|
+-------------------------------+
SELECT mask(NULL);
+-------------------------+
|mask(NULL, X, x, n, NULL)|
+-------------------------+
|                     NULL|
+-------------------------+
SELECT mask('AbCD123-@$#', NULL, NULL, NULL, NULL);
+-----------------------------------------+
|mask(AbCD123-@$#, NULL, NULL, NULL, NULL)|
+-----------------------------------------+
|                              AbCD123-@$#|
+-----------------------------------------+
-- octet_length
SELECT octet_length('Feathers');
+-----------------------+
|octet_length(Feathers)|
+-----------------------+
|                      8|
+-----------------------+
SELECT octet_length(x'537061726b2053514c');
+-----------------------------------+
|octet_length(X'537061726B2053514C')|
+-----------------------------------+
|                                  9|
+-----------------------------------+
-- overlay
SELECT overlay('Feathers' PLACING '_' FROM 6);
+----------------------------+
|overlay(Feathers, _, 6, -1)|
+----------------------------+
|                   Feathe_ers|
+----------------------------+
SELECT overlay('Feathers' PLACING 'ures' FROM 5);
+-------------------------------+
|overlay(Feathers, ures, 5, -1)|
+-------------------------------+
|                     Features  |
+-------------------------------+
-- position
SELECT position('bar', 'foobarbar');
+---------------------------+
|position(bar, foobarbar, 1)|
+---------------------------+
|                          4|
+---------------------------+
SELECT position('bar', 'foobarbar', 5);
+---------------------------+
|position(bar, foobarbar, 5)|
+---------------------------+
|                          7|
+---------------------------+
SELECT POSITION('bar' IN 'foobarbar');
+-------------------------+
|locate(bar, foobarbar, 1)|
+-------------------------+
|                        4|
+-------------------------+
-- printf
SELECT printf("Hello World %d %s", 100, "days");
+------------------------------------+
|printf(Hello World %d %s, 100, days)|
+------------------------------------+
|                Hello World 100 days|
+------------------------------------+
-- regexp_count
SELECT regexp_count('Steven Jones and Stephen Smith are the best players', 'Ste(v|ph)en');
+------------------------------------------------------------------------------+
|regexp_count(Steven Jones and Stephen Smith are the best players, Ste(v|ph)en)|
+------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                             2|
+------------------------------------------------------------------------------+
SELECT regexp_count('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', '[a-z]{3}');
+--------------------------------------------------+
|regexp_count(abcdefghijklmnopqrstuvwxyz, [a-z]{3})|
+--------------------------------------------------+
|                                                 8|
+--------------------------------------------------+
-- regexp_extract
SELECT regexp_extract('100-200', '(\\d+)-(\\d+)', 1);
+---------------------------------------+
|regexp_extract(100-200, (\d+)-(\d+), 1)|
+---------------------------------------+
|                                    100|
+---------------------------------------+
-- regexp_extract_all
SELECT regexp_extract_all('100-200, 300-400', '(\\d+)-(\\d+)', 1);
+----------------------------------------------------+
|regexp_extract_all(100-200, 300-400, (\d+)-(\d+), 1)|
+----------------------------------------------------+
|                                          [100, 300]|
+----------------------------------------------------+
-- regexp_instr
SELECT regexp_instr('user@opensearch.org', '@[^.]*');
+----------------------------------------------+
|regexp_instr(user@opensearch.org, @[^.]*, 0)|
+----------------------------------------------+
|                                             5|
+----------------------------------------------+
-- regexp_replace
SELECT regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num');
+--------------------------------------+
|regexp_replace(100-200, (\d+), num, 1)|
+--------------------------------------+
|                               num-num|
+--------------------------------------+
-- regexp_substr
SELECT regexp_substr('Steven Jones and Stephen Smith are the best players', 'Ste(v|ph)en');
+-------------------------------------------------------------------------------+
|regexp_substr(Steven Jones and Stephen Smith are the best players, Ste(v|ph)en)|
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                         Steven|
+-------------------------------------------------------------------------------+
SELECT regexp_substr('Steven Jones and Stephen Smith are the best players', 'Jeck');
+------------------------------------------------------------------------+
|regexp_substr(Steven Jones and Stephen Smith are the best players, Jeck)|
+------------------------------------------------------------------------+
|                                                                    NULL|
+------------------------------------------------------------------------+
-- repeat
SELECT repeat('123', 2);
+--------------+
|repeat(123, 2)|
+--------------+
|        123123|
+--------------+
-- replace
SELECT replace('ABCabc', 'abc', 'DEF');
+-------------------------+
|replace(ABCabc, abc, DEF)|
+-------------------------+
|                   ABCDEF|
+-------------------------+
-- right
SELECT right('Feathers', 3);
+-------------------+
|right(Feathers, 3)|
+-------------------+
|                ers|
+-------------------+
-- rpad
SELECT rpad('hi', 5, '??');
+---------------+
|rpad(hi, 5, ??)|
+---------------+
|          hi???|
+---------------+
SELECT rpad('hi', 1, '??');
+---------------+
|rpad(hi, 1, ??)|
+---------------+
|              h|
+---------------+
SELECT rpad('hi', 5);
+--------------+
|rpad(hi, 5,  )|
+--------------+
|         hi   |
+--------------+
SELECT hex(rpad(unhex('aabb'), 5));
+--------------------------------+
|hex(rpad(unhex(aabb), 5, X'00'))|
+--------------------------------+
|                      AABB000000|
+--------------------------------+
SELECT hex(rpad(unhex('aabb'), 5, unhex('1122')));
+--------------------------------------+
|hex(rpad(unhex(aabb), 5, unhex(1122)))|
+--------------------------------------+
|                            AABB112211|
+--------------------------------------+
-- rtrim
SELECT rtrim('    Feathers   ');
+----------------------+
|rtrim(    Feathers   )|
+----------------------+
|              Feathers|
+----------------------+
-- sentences
SELECT sentences('Hi there! Good morning.');
+--------------------------------------+
|sentences(Hi there! Good morning., , )|
+--------------------------------------+
|                  [[Hi, there], [Go...|
+--------------------------------------+
-- soundex
SELECT soundex('Miller');
+---------------+
|soundex(Miller)|
+---------------+
|           M460|
+---------------+
-- space
SELECT concat(space(2), '1');
+-------------------+
|concat(space(2), 1)|
+-------------------+
|                  1|
+-------------------+
-- split
SELECT split('oneAtwoBthreeC', '[ABC]');
+--------------------------------+
|split(oneAtwoBthreeC, [ABC], -1)|
+--------------------------------+
|             [one, two, three, ]|
+--------------------------------+
SELECT split('oneAtwoBthreeC', '[ABC]', -1);
+--------------------------------+
|split(oneAtwoBthreeC, [ABC], -1)|
+--------------------------------+
|             [one, two, three, ]|
+--------------------------------+
SELECT split('oneAtwoBthreeC', '[ABC]', 2);
+-------------------------------+
|split(oneAtwoBthreeC, [ABC], 2)|
+-------------------------------+
|              [one, twoBthreeC]|
+-------------------------------+
-- split_part
SELECT split_part('11.12.13', '.', 3);
+--------------------------+
|split_part(11.12.13, ., 3)|
+--------------------------+
|                        13|
+--------------------------+
-- startswith
SELECT startswith('Feathers', 'Fea');
+----------------------------+
|startswith(Feathers, Fea)|
+----------------------------+
|                        true|
+----------------------------+
SELECT startswith('Feathers', 'SQL');
+--------------------------+
|startswith(Feathers, SQL)|
+--------------------------+
|                     false|
+--------------------------+
SELECT startswith('Feathers', null);
+---------------------------+
|startswith(Feathers, NULL)|
+---------------------------+
|                       NULL|
+---------------------------+
SELECT startswith(x'537061726b2053514c', x'537061726b');
+------------------------------------------------+
|startswith(X'537061726B2053514C', X'537061726B')|
+------------------------------------------------+
|                                            true|
+------------------------------------------------+
SELECT startswith(x'537061726b2053514c', x'53514c');
+--------------------------------------------+
|startswith(X'537061726B2053514C', X'53514C')|
+--------------------------------------------+
|                                       false|
+--------------------------------------------+
-- substr
SELECT substr('Feathers', 5);
+--------------------------------+
|substr(Feathers, 5, 2147483647)|
+--------------------------------+
|                           hers |
+--------------------------------+
SELECT substr('Feathers', -3);
+---------------------------------+
|substr(Feathers, -3, 2147483647)|
+---------------------------------+
|                              ers|
+---------------------------------+
SELECT substr('Feathers', 5, 1);
+-----------------------+
|substr(Feathers, 5, 1)|
+-----------------------+
|                      h|
+-----------------------+
SELECT substr('Feathers' FROM 5);
+-----------------------------------+
|substring(Feathers, 5, 2147483647)|
+-----------------------------------+
|                              hers |
+-----------------------------------+
SELECT substr('Feathers' FROM -3);
+------------------------------------+
|substring(Feathers, -3, 2147483647)|
+------------------------------------+
|                                 ers|
+------------------------------------+
SELECT substr('Feathers' FROM 5 FOR 1);
+--------------------------+
|substring(Feathers, 5, 1)|
+--------------------------+
|                         h|
+--------------------------+
-- substring
SELECT substring('Feathers', 5);
+-----------------------------------+
|substring(Feathers, 5, 2147483647)|
+-----------------------------------+
|                              hers |
+-----------------------------------+
SELECT substring('Feathers', -3);
+------------------------------------+
|substring(Feathers, -3, 2147483647)|
+------------------------------------+
|                                 ers|
+------------------------------------+
SELECT substring('Feathers', 5, 1);
+--------------------------+
|substring(Feathers, 5, 1)|
+--------------------------+
|                         h|
+--------------------------+
SELECT substring('Feathers' FROM 5);
+-----------------------------------+
|substring(Feathers, 5, 2147483647)|
+-----------------------------------+
|                              hers |
+-----------------------------------+
SELECT substring('Feathers' FROM -3);
+------------------------------------+
|substring(Feathers, -3, 2147483647)|
+------------------------------------+
|                                 ers|
+------------------------------------+
SELECT substring('Feathers' FROM 5 FOR 1);
+--------------------------+
|substring(Feathers, 5, 1)|
+--------------------------+
|                         h|
+--------------------------+
-- substring_index
SELECT substring_index('www.apache.org', '.', 2);
+-------------------------------------+
|substring_index(www.apache.org, ., 2)|
+-------------------------------------+
|                           www.apache|
+-------------------------------------+
-- to_binary
SELECT to_binary('abc', 'utf-8');
+---------------------+
|to_binary(abc, utf-8)|
+---------------------+
|           [61 62 63]|
+---------------------+
-- to_char
SELECT to_char(454, '999');
+-----------------+
|to_char(454, 999)|
+-----------------+
|              454|
+-----------------+
SELECT to_char(454.00, '000D00');
+-----------------------+
|to_char(454.00, 000D00)|
+-----------------------+
|                 454.00|
+-----------------------+
SELECT to_char(12454, '99G999');
+----------------------+
|to_char(12454, 99G999)|
+----------------------+
|                12,454|
+----------------------+
SELECT to_char(78.12, '$99.99');
+----------------------+
|to_char(78.12, $99.99)|
+----------------------+
|                $78.12|
+----------------------+
SELECT to_char(-12454.8, '99G999D9S');
+----------------------------+
|to_char(-12454.8, 99G999D9S)|
+----------------------------+
|                   12,454.8-|
+----------------------------+
-- to_number
SELECT to_number('454', '999');
+-------------------+
|to_number(454, 999)|
+-------------------+
|                454|
+-------------------+
SELECT to_number('454.00', '000.00');
+-------------------------+
|to_number(454.00, 000.00)|
+-------------------------+
|                   454.00|
+-------------------------+
SELECT to_number('12,454', '99,999');
+-------------------------+
|to_number(12,454, 99,999)|
+-------------------------+
|                    12454|
+-------------------------+
SELECT to_number('$78.12', '$99.99');
+-------------------------+
|to_number($78.12, $99.99)|
+-------------------------+
|                    78.12|
+-------------------------+
SELECT to_number('12,454.8-', '99,999.9S');
+-------------------------------+
|to_number(12,454.8-, 99,999.9S)|
+-------------------------------+
|                       -12454.8|
+-------------------------------+
-- to_varchar
SELECT to_varchar(454, '999');
+-----------------+
|to_char(454, 999)|
+-----------------+
|              454|
+-----------------+
SELECT to_varchar(454.00, '000D00');
+-----------------------+
|to_char(454.00, 000D00)|
+-----------------------+
|                 454.00|
+-----------------------+
SELECT to_varchar(12454, '99G999');
+----------------------+
|to_char(12454, 99G999)|
+----------------------+
|                12,454|
+----------------------+
SELECT to_varchar(78.12, '$99.99');
+----------------------+
|to_char(78.12, $99.99)|
+----------------------+
|                $78.12|
+----------------------+
SELECT to_varchar(-12454.8, '99G999D9S');
+----------------------------+
|to_char(-12454.8, 99G999D9S)|
+----------------------------+
|                   12,454.8-|
+----------------------------+
-- translate
SELECT translate('AaBbCc', 'abc', '123');
+---------------------------+
|translate(AaBbCc, abc, 123)|
+---------------------------+
|                     A1B2C3|
+---------------------------+
-- try_to_binary
SELECT try_to_binary('abc', 'utf-8');
+-------------------------+
|try_to_binary(abc, utf-8)|
+-------------------------+
|               [61 62 63]|
+-------------------------+
select try_to_binary('a!', 'base64');
+-------------------------+
|try_to_binary(a!, base64)|
+-------------------------+
|                     NULL|
+-------------------------+
select try_to_binary('abc', 'invalidFormat');
+---------------------------------+
|try_to_binary(abc, invalidFormat)|
+---------------------------------+
|                             NULL|
+---------------------------------+
-- try_to_number
SELECT try_to_number('454', '999');
+-----------------------+
|try_to_number(454, 999)|
+-----------------------+
|                    454|
+-----------------------+
SELECT try_to_number('454.00', '000.00');
+-----------------------------+
|try_to_number(454.00, 000.00)|
+-----------------------------+
|                       454.00|
+-----------------------------+
SELECT try_to_number('12,454', '99,999');
+-----------------------------+
|try_to_number(12,454, 99,999)|
+-----------------------------+
|                        12454|
+-----------------------------+
SELECT try_to_number('$78.12', '$99.99');
+-----------------------------+
|try_to_number($78.12, $99.99)|
+-----------------------------+
|                        78.12|
+-----------------------------+
SELECT try_to_number('12,454.8-', '99,999.9S');
+-----------------------------------+
|try_to_number(12,454.8-, 99,999.9S)|
+-----------------------------------+
|                           -12454.8|
+-----------------------------------+
-- ucase
SELECT ucase('Feathers');
+---------------+
|ucase(Feathers)|
+---------------+
|       FEATHERS|
+---------------+
-- unbase64
SELECT unbase64('U3BhcmsgU1FM');
+----------------------+
|unbase64(U3BhcmsgU1FM)|
+----------------------+
|  [53 70 61 72 6B 2...|
+----------------------+
-- upper
SELECT upper('Feathers');
+---------------+
|upper(Feathers)|
+---------------+
|       FEATHERS|
+---------------+

Perfis de data e hora

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
add_months(start_date, num_months) Retorna a data que é num_months depois de start_date.
convert_timezone([sourceTz, ]targetTz, sourceTs) Converte o timestamp sem fuso horário sourceTs do fuso horário sourceTz para o fuso horário targetTz.
curdate() Retorna a data atual no início da avaliação da consulta. Todas as chamadas de curdate na mesma consulta retornam o mesmo valor.
current_date() Retorna a data atual no início da avaliação da consulta. Todas as chamadas de current_date na mesma consulta retornam o mesmo valor.
current_date Retorna a data atual no início da avaliação da consulta.
current_timestamp() Retorna o timestamp atual no início da avaliação da consulta. Todas as chamadas de current_timestamp na mesma consulta retornam o mesmo valor.
current_timestamp Retorna o timestamp atual no início da avaliação da consulta.
current_timezone() Retorna o fuso horário local da sessão atual.
date_add(start_date, num_days) Retorna a data que é num_days depois de start_date.
date_diff(endDate, startDate) Retorna o número de dias de startDate a endDate.
date_format(timestamp, fmt) Converte timestamp em um valor de string no formato especificado pelo formato de data fmt.
date_from_unix_date(days) Cria uma data a partir do número de dias desde 1/01/1970.
date_part(field, source) Extrai uma parte da origem de date/timestamp ou intervalo.
date_sub(start_date, num_days) Retorna a data que é num_days antes de start_date.
date_trunc(fmt, ts) Retorna o timestamp ts truncado para a unidade especificada pelo modelo de formato fmt.
dateadd(start_date, num_days) Retorna a data que é num_days depois de start_date.
datediff(endDate, startDate) Retorna o número de dias de startDate a endDate.
datepart(field, source) Extrai uma parte da origem de date/timestamp ou intervalo.
day(date) Retorna o dia do mês do date/timestamp.
dayofmonth(date) Retorna o dia do mês do date/timestamp.
dayofweek(date) Retorna o dia da semana para date/timestamp (1 = domingo, 2 = segunda-feira,..., 7 = sábado).
dayofyear(date) Retorna o dia do ano do date/timestamp.
extract(field FROM source) Extrai uma parte da origem de date/timestamp ou intervalo.
from_unixtime(unix_time[, fmt]) Retorna unix_time no fmt especificado.
from_utc_timestamp(timestamp, timezone) Com um timestamp como "2017-07-14 02:40:00.0 ", é interpretado como uma hora em UTC e processa essa hora como um timestamp no fuso horário fornecido. Por exemplo, "GMT+1" produziria "2017-07-14 03:40:00.0".
hour(timestamp) Retorna o componente de hora da string/timestamp.
last_day(date) Retorna o último dia do mês ao qual a data pertence.
localtimestamp() Retorna o timestamp atual sem o fuso horário no início da avaliação da consulta. Todas as chamadas de localtimestamp na mesma consulta retornam o mesmo valor.
localtimestamp Retorna a data/hora atual no fuso horário da sessão no início da avaliação da consulta.
make_date(year, month, day) Cria a data a partir dos campos de ano, mês e dia.
make_dt_interval([days[, hours[, mins[, secs]]]]) Gera a duração de DaytimeIntervalType a partir de dias, horas, minutos e segundos.
make_interval([years[, months[, weeks[, days[, hours[, mins[, secs]]]]]]]) Gera o intervalo a partir de anos, menos, semanas, dias, horas minutos e segundos.
make_timestamp(year, month, day, hour, min, sec[, timezone]) Cria um timestamp a partir dos campos de ano, mês, dia, hora, minuto, segundo e fuso horário.
make_timestamp_ltz(year, month, day, hour, min, sec[, timezone]) Cria o timestamp atual com o fuso horário local a partir dos campos de ano, mês, dia, hora, minuto, segundo e fuso horário.
make_timestamp_ntz(year, month, day, hour, min, sec) Cria a data/hora local a partir dos campos de ano, mês, dia, hora, minuto, segundo.
make_ym_interval([years[, months]]) Gera um intervalo ano-mês a partir de anos, meses.
minute(timestamp) Retorna o componente de minuto da string/timestamp.
month(date) Retorna o componente de mês da date/timestamp.
months_between(timestamp1, timestamp2[, roundOff]) Se timestamp1 for posterior a timestamp2, o resultado será positivo. Se timestamp1 e timestamp2 forem no mesmo dia do mês, ou se ambos forem o último dia do mês, a hora do dia será ignorada. Caso contrário, a diferença será calculada com base em 31 dias por mês e arredondada para 8 dígitos, a menos que roundOff=false.
next_day(start_date, day_of_week) Retorna a primeira data posterior a start_date e nomeada como indicado. A função retornará NULL se pelo menos um dos parâmetros de entrada for NULL.
now() Retorna o timestamp atual no início da avaliação da consulta.
quarter(date) Retorna o trimestre do ano para a data, no intervalo de 1 a 4.
second(timestamp) Retorna o componente de segundo da string/timestamp.
session_window(time_column, gap_duration) Gera uma janela de sessão com um timestamp especificando a coluna e a duração do intervalo. Consulte "Types of time windows" no documento Structured Streaming guide para obter explicações e exemplos detalhados.
timestamp_micros(microseconds) Cria um timestamp a partir do número de microssegundos desde a UTC epoch.
timestamp_millis(milliseconds) Cria um timestamp a partir do número de milissegundos desde a UTC epoch.
timestamp_seconds(seconds) Cria um timestamp a partir do número de segundos (pode ser fracionário) desde UTC epoch.
to_date(date_str[, fmt]) Analisa a expressão date_str com a expressão fmt para uma data. Retorna nulo com entrada inválida. Por padrão, segue as regras de conversão em data, se fmt for omitido.
to_timestamp(timestamp_str[, fmt]) Analisa a expressão timestamp_str com a expressão fmt para um timestamp. Retorna nulo com entrada inválida. Por padrão, seguirá as regras de conversão em timestamp, se fmt for omitido.
to_timestamp_ltz(timestamp_str[, fmt]) Analisa a expressão timestamp_str com a expressão fmt para um timestamp com o fuso horário local. Retorna nulo com entrada inválida. Por padrão, seguirá as regras de conversão em timestamp, se fmt for omitido.
to_timestamp_ntz(timestamp_str[, fmt]) Analisa a expressão timestamp_str com a expressão fmt para um timestamp sem fuso horário local. Retorna nulo com entrada inválida. Por padrão, seguirá as regras de conversão em timestamp, se fmt for omitido.
to_unix_timestamp(timeExp[, fmt]) Retorna o timestamp UNIX da hora fornecida.
to_utc_timestamp(timestamp, timezone) Fornecido um timestamp como "2017-07-14 02:40:00.0 ", interpreta-o como uma hora em UTC e processa essa hora como um timestamp em UTC. Por exemplo, "GMT+1" produziria "2017-07-14 01:40:00.0".
trunc(date, fmt) Retorna date com a parte de hora do dia truncada para a unidade especificada pelo modelo de formato fmt.
try_to_timestamp(timestamp_str[, fmt]) Analisa a expressão timestamp_str com a expressão fmt para um timestamp.
unix_date(date) Retorna o número de dias desde 1/01/1970.
unix_micros(timestamp) Retorna o número de microssegundos desde 1/01/1970 00:00:00 UTC.
unix_millis(timestamp) Retorna o número de milissegundos desde 1/01/1970 00:00:00 UTC. Trunca níveis mais altos de precisão.
unix_seconds(timestamp) Retorna o número de segundos desde 1/01/1970 00:00:00 UTC. Trunca níveis mais altos de precisão.
unix_timestamp([timeExp[, fmt]]) Retorna o timestamp UNIX da hora atual ou da hora especificada.
weekday(date) Retorna o dia da semana para date/timestamp (0 = segunda-feira, 1 = terça-feira,..., 6 = domingo).
weekofyear(date) Retorna a semana do ano da data fornecida. Considera-se que uma semana começa na segunda-feira e a semana 1 é a primeira semana com mais de 3 dias.
window(time_column, window_duration[, slide_duration[, start_time]]) Fornecido um timestamp, agrupa linhas em uma ou mais janelas de tempo. O início da janela é inclusivo, mas o fim da janelas é exclusivo, por exemplo, 12:05 está na janela [12:05,12:10), mas não em [12:00,12:05). As janelas são compatíveis com uma precisão de microssegundos. Janelas da ordem de meses não são compatíveis. Consulte "Window Operations on Event Time" no documento Structured Streaming guide para obter explicações e exemplos detalhados.
window_time(window_column) Extrai o valor de hora da coluna de janelas de hora/sessão, que pode ser usado como valor de hora do evento da janela. A hora extraída é (window.end - 1), o que reflete o fato de que as janelas de agregação têm um limite superior exclusivo - [start, end). Consulte "Window Operations on Event Time" no documento Structured Streaming guide para obter explicações e exemplos detalhados.
year(date) Retorna o componente de ano da date/timestamp.

Exemplos

-- add_months
SELECT add_months('2016-08-31', 1);
+-------------------------+
|add_months(2016-08-31, 1)|
+-------------------------+
|               2016-09-30|
+-------------------------+
-- convert_timezone
SELECT convert_timezone('Europe/Brussels', 'America/Los_Angeles', timestamp_ntz'2021-12-06 00:00:00');
+-------------------------------------------------------------------------------------------+
|convert_timezone(Europe/Brussels, America/Los_Angeles, TIMESTAMP_NTZ '2021-12-06 00:00:00')|
+-------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                        2021-12-05 15:00:00|
+-------------------------------------------------------------------------------------------+
SELECT convert_timezone('Europe/Brussels', timestamp_ntz'2021-12-05 15:00:00');
+------------------------------------------------------------------------------------------+
|convert_timezone(current_timezone(), Europe/Brussels, TIMESTAMP_NTZ '2021-12-05 15:00:00')|
+------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                       2021-12-05 07:00:00|
+------------------------------------------------------------------------------------------+
-- curdate
SELECT curdate();
+--------------+
|current_date()|
+--------------+
|    2024-02-24|
+--------------+
-- current_date
SELECT current_date();
+--------------+
|current_date()|
+--------------+
|    2024-02-24|
+--------------+
SELECT current_date;
+--------------+
|current_date()|
+--------------+
|    2024-02-24|
+--------------+
-- current_timestamp
SELECT current_timestamp();
+--------------------+
| current_timestamp()|
+--------------------+
|2024-02-24 16:36:...|
+--------------------+
SELECT current_timestamp;
+--------------------+
| current_timestamp()|
+--------------------+
|2024-02-24 16:36:...|
+--------------------+
-- current_timezone
SELECT current_timezone();
+------------------+
|current_timezone()|
+------------------+
|        Asia/Seoul|
+------------------+
-- date_add
SELECT date_add('2016-07-30', 1);
+-----------------------+
|date_add(2016-07-30, 1)|
+-----------------------+
|             2016-07-31|
+-----------------------+
-- date_diff
SELECT date_diff('2009-07-31', '2009-07-30');
+---------------------------------+
|date_diff(2009-07-31, 2009-07-30)|
+---------------------------------+
|                                1|
+---------------------------------+
SELECT date_diff('2009-07-30', '2009-07-31');
+---------------------------------+
|date_diff(2009-07-30, 2009-07-31)|
+---------------------------------+
|                               -1|
+---------------------------------+
-- date_format
SELECT date_format('2016-04-08', 'y');
+--------------------------+
|date_format(2016-04-08, y)|
+--------------------------+
|                      2016|
+--------------------------+
-- date_from_unix_date
SELECT date_from_unix_date(1);
+----------------------+
|date_from_unix_date(1)|
+----------------------+
|            1970-01-02|
+----------------------+
-- date_part
SELECT date_part('YEAR', TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456');
+-------------------------------------------------------+
|date_part(YEAR, TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+-------------------------------------------------------+
|                                                   2019|
+-------------------------------------------------------+
SELECT date_part('week', timestamp'2019-08-12 01:00:00.123456');
+-------------------------------------------------------+
|date_part(week, TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+-------------------------------------------------------+
|                                                     33|
+-------------------------------------------------------+
SELECT date_part('doy', DATE'2019-08-12');
+---------------------------------+
|date_part(doy, DATE '2019-08-12')|
+---------------------------------+
|                              224|
+---------------------------------+
SELECT date_part('SECONDS', timestamp'2019-10-01 00:00:01.000001');
+----------------------------------------------------------+
|date_part(SECONDS, TIMESTAMP '2019-10-01 00:00:01.000001')|
+----------------------------------------------------------+
|                                                  1.000001|
+----------------------------------------------------------+
SELECT date_part('days', interval 5 days 3 hours 7 minutes);
+-------------------------------------------------+
|date_part(days, INTERVAL '5 03:07' DAY TO MINUTE)|
+-------------------------------------------------+
|                                                5|
+-------------------------------------------------+
SELECT date_part('seconds', interval 5 hours 30 seconds 1 milliseconds 1 microseconds);
+-------------------------------------------------------------+
|date_part(seconds, INTERVAL '05:00:30.001001' HOUR TO SECOND)|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                    30.001001|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT date_part('MONTH', INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH);
+--------------------------------------------------+
|date_part(MONTH, INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH)|
+--------------------------------------------------+
|                                                11|
+--------------------------------------------------+
SELECT date_part('MINUTE', INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND);
+---------------------------------------------------------------+
|date_part(MINUTE, INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND)|
+---------------------------------------------------------------+
|                                                             55|
+---------------------------------------------------------------+
-- date_sub
SELECT date_sub('2016-07-30', 1);
+-----------------------+
|date_sub(2016-07-30, 1)|
+-----------------------+
|             2016-07-29|
+-----------------------+
-- date_trunc
SELECT date_trunc('YEAR', '2015-03-05T09:32:05.359');
+-----------------------------------------+
|date_trunc(YEAR, 2015-03-05T09:32:05.359)|
+-----------------------------------------+
|                      2015-01-01 00:00:00|
+-----------------------------------------+
SELECT date_trunc('MM', '2015-03-05T09:32:05.359');
+---------------------------------------+
|date_trunc(MM, 2015-03-05T09:32:05.359)|
+---------------------------------------+
|                    2015-03-01 00:00:00|
+---------------------------------------+
SELECT date_trunc('DD', '2015-03-05T09:32:05.359');
+---------------------------------------+
|date_trunc(DD, 2015-03-05T09:32:05.359)|
+---------------------------------------+
|                    2015-03-05 00:00:00|
+---------------------------------------+
SELECT date_trunc('HOUR', '2015-03-05T09:32:05.359');
+-----------------------------------------+
|date_trunc(HOUR, 2015-03-05T09:32:05.359)|
+-----------------------------------------+
|                      2015-03-05 09:00:00|
+-----------------------------------------+
SELECT date_trunc('MILLISECOND', '2015-03-05T09:32:05.123456');
+---------------------------------------------------+
|date_trunc(MILLISECOND, 2015-03-05T09:32:05.123456)|
+---------------------------------------------------+
|                               2015-03-05 09:32:...|
+---------------------------------------------------+
-- dateadd
SELECT dateadd('2016-07-30', 1);
+-----------------------+
|date_add(2016-07-30, 1)|
+-----------------------+
|             2016-07-31|
+-----------------------+
-- datediff
SELECT datediff('2009-07-31', '2009-07-30');
+--------------------------------+
|datediff(2009-07-31, 2009-07-30)|
+--------------------------------+
|                               1|
+--------------------------------+
SELECT datediff('2009-07-30', '2009-07-31');
+--------------------------------+
|datediff(2009-07-30, 2009-07-31)|
+--------------------------------+
|                              -1|
+--------------------------------+
-- datepart
SELECT datepart('YEAR', TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456');
+----------------------------------------------------------+
|datepart(YEAR FROM TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+----------------------------------------------------------+
|                                                      2019|
+----------------------------------------------------------+
SELECT datepart('week', timestamp'2019-08-12 01:00:00.123456');
+----------------------------------------------------------+
|datepart(week FROM TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+----------------------------------------------------------+
|                                                        33|
+----------------------------------------------------------+
SELECT datepart('doy', DATE'2019-08-12');
+------------------------------------+
|datepart(doy FROM DATE '2019-08-12')|
+------------------------------------+
|                                 224|
+------------------------------------+
SELECT datepart('SECONDS', timestamp'2019-10-01 00:00:01.000001');
+-------------------------------------------------------------+
|datepart(SECONDS FROM TIMESTAMP '2019-10-01 00:00:01.000001')|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                     1.000001|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT datepart('days', interval 5 days 3 hours 7 minutes);
+----------------------------------------------------+
|datepart(days FROM INTERVAL '5 03:07' DAY TO MINUTE)|
+----------------------------------------------------+
|                                                   5|
+----------------------------------------------------+
SELECT datepart('seconds', interval 5 hours 30 seconds 1 milliseconds 1 microseconds);
+----------------------------------------------------------------+
|datepart(seconds FROM INTERVAL '05:00:30.001001' HOUR TO SECOND)|
+----------------------------------------------------------------+
|                                                       30.001001|
+----------------------------------------------------------------+
SELECT datepart('MONTH', INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH);
+-----------------------------------------------------+
|datepart(MONTH FROM INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH)|
+-----------------------------------------------------+
|                                                   11|
+-----------------------------------------------------+
SELECT datepart('MINUTE', INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND);
+------------------------------------------------------------------+
|datepart(MINUTE FROM INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND)|
+------------------------------------------------------------------+
|                                                                55|
+------------------------------------------------------------------+
-- day
SELECT day('2009-07-30');
+---------------+
|day(2009-07-30)|
+---------------+
|             30|
+---------------+
-- dayofmonth
SELECT dayofmonth('2009-07-30');
+----------------------+
|dayofmonth(2009-07-30)|
+----------------------+
|                    30|
+----------------------+
-- dayofweek
SELECT dayofweek('2009-07-30');
+---------------------+
|dayofweek(2009-07-30)|
+---------------------+
|                    5|
+---------------------+
-- dayofyear
SELECT dayofyear('2016-04-09');
+---------------------+
|dayofyear(2016-04-09)|
+---------------------+
|                  100|
+---------------------+
-- extract
SELECT extract(YEAR FROM TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456');
+---------------------------------------------------------+
|extract(YEAR FROM TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+---------------------------------------------------------+
|                                                     2019|
+---------------------------------------------------------+
SELECT extract(week FROM timestamp'2019-08-12 01:00:00.123456');
+---------------------------------------------------------+
|extract(week FROM TIMESTAMP '2019-08-12 01:00:00.123456')|
+---------------------------------------------------------+
|                                                       33|
+---------------------------------------------------------+
SELECT extract(doy FROM DATE'2019-08-12');
+-----------------------------------+
|extract(doy FROM DATE '2019-08-12')|
+-----------------------------------+
|                                224|
+-----------------------------------+
SELECT extract(SECONDS FROM timestamp'2019-10-01 00:00:01.000001');
+------------------------------------------------------------+
|extract(SECONDS FROM TIMESTAMP '2019-10-01 00:00:01.000001')|
+------------------------------------------------------------+
|                                                    1.000001|
+------------------------------------------------------------+
SELECT extract(days FROM interval 5 days 3 hours 7 minutes);
+---------------------------------------------------+
|extract(days FROM INTERVAL '5 03:07' DAY TO MINUTE)|
+---------------------------------------------------+
|                                                  5|
+---------------------------------------------------+
SELECT extract(seconds FROM interval 5 hours 30 seconds 1 milliseconds 1 microseconds);
+---------------------------------------------------------------+
|extract(seconds FROM INTERVAL '05:00:30.001001' HOUR TO SECOND)|
+---------------------------------------------------------------+
|                                                      30.001001|
+---------------------------------------------------------------+
SELECT extract(MONTH FROM INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH);
+----------------------------------------------------+
|extract(MONTH FROM INTERVAL '2021-11' YEAR TO MONTH)|
+----------------------------------------------------+
|                                                  11|
+----------------------------------------------------+
SELECT extract(MINUTE FROM INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND);
+-----------------------------------------------------------------+
|extract(MINUTE FROM INTERVAL '123 23:55:59.002001' DAY TO SECOND)|
+-----------------------------------------------------------------+
|                                                               55|
+-----------------------------------------------------------------+
-- from_unixtime
SELECT from_unixtime(0, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
+-------------------------------------+
|from_unixtime(0, yyyy-MM-dd HH:mm:ss)|
+-------------------------------------+
|                  1970-01-01 09:00:00|
+-------------------------------------+
SELECT from_unixtime(0);
+-------------------------------------+
|from_unixtime(0, yyyy-MM-dd HH:mm:ss)|
+-------------------------------------+
|                  1970-01-01 09:00:00|
+-------------------------------------+
-- from_utc_timestamp
SELECT from_utc_timestamp('2016-08-31', 'Asia/Seoul');
+------------------------------------------+
|from_utc_timestamp(2016-08-31, Asia/Seoul)|
+------------------------------------------+
|                       2016-08-31 09:00:00|
+------------------------------------------+
-- hour
SELECT hour('2009-07-30 12:58:59');
+-------------------------+
|hour(2009-07-30 12:58:59)|
+-------------------------+
|                       12|
+-------------------------+
-- last_day
SELECT last_day('2009-01-12');
+--------------------+
|last_day(2009-01-12)|
+--------------------+
|          2009-01-31|
+--------------------+
-- localtimestamp
SELECT localtimestamp();
+--------------------+
|    localtimestamp()|
+--------------------+
|2024-02-24 16:36:...|
+--------------------+
-- make_date
SELECT make_date(2013, 7, 15);
+----------------------+
|make_date(2013, 7, 15)|
+----------------------+
|            2013-07-15|
+----------------------+
SELECT make_date(2019, 7, NULL);
+------------------------+
|make_date(2019, 7, NULL)|
+------------------------+
|                    NULL|
+------------------------+
-- make_dt_interval
SELECT make_dt_interval(1, 12, 30, 01.001001);
+-------------------------------------+
|make_dt_interval(1, 12, 30, 1.001001)|
+-------------------------------------+
|                 INTERVAL '1 12:30...|
+-------------------------------------+
SELECT make_dt_interval(2);
+-----------------------------------+
|make_dt_interval(2, 0, 0, 0.000000)|
+-----------------------------------+
|               INTERVAL '2 00:00...|
+-----------------------------------+
SELECT make_dt_interval(100, null, 3);
+----------------------------------------+
|make_dt_interval(100, NULL, 3, 0.000000)|
+----------------------------------------+
|                                    NULL|
+----------------------------------------+
-- make_interval
SELECT make_interval(100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001);
+----------------------------------------------+
|make_interval(100, 11, 1, 1, 12, 30, 1.001001)|
+----------------------------------------------+
|                          100 years 11 mont...|
+----------------------------------------------+
SELECT make_interval(100, null, 3);
+----------------------------------------------+
|make_interval(100, NULL, 3, 0, 0, 0, 0.000000)|
+----------------------------------------------+
|                                          NULL|
+----------------------------------------------+
SELECT make_interval(0, 1, 0, 1, 0, 0, 100.000001);
+-------------------------------------------+
|make_interval(0, 1, 0, 1, 0, 0, 100.000001)|
+-------------------------------------------+
|                       1 months 1 days 1...|
+-------------------------------------------+
-- make_timestamp
SELECT make_timestamp(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887);
+-------------------------------------------+
|make_timestamp(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887)|
+-------------------------------------------+
|                       2014-12-28 06:30:...|
+-------------------------------------------+
SELECT make_timestamp(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, 'CET');
+------------------------------------------------+
|make_timestamp(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, CET)|
+------------------------------------------------+
|                            2014-12-28 14:30:...|
+------------------------------------------------+
SELECT make_timestamp(2019, 6, 30, 23, 59, 60);
+---------------------------------------+
|make_timestamp(2019, 6, 30, 23, 59, 60)|
+---------------------------------------+
|                    2019-07-01 00:00:00|
+---------------------------------------+
SELECT make_timestamp(2019, 6, 30, 23, 59, 1);
+--------------------------------------+
|make_timestamp(2019, 6, 30, 23, 59, 1)|
+--------------------------------------+
|                   2019-06-30 23:59:01|
+--------------------------------------+
SELECT make_timestamp(null, 7, 22, 15, 30, 0);
+--------------------------------------+
|make_timestamp(NULL, 7, 22, 15, 30, 0)|
+--------------------------------------+
|                                  NULL|
+--------------------------------------+
-- make_timestamp_ltz
SELECT make_timestamp_ltz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887);
+-----------------------------------------------+
|make_timestamp_ltz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887)|
+-----------------------------------------------+
|                           2014-12-28 06:30:...|
+-----------------------------------------------+
SELECT make_timestamp_ltz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, 'CET');
+----------------------------------------------------+
|make_timestamp_ltz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, CET)|
+----------------------------------------------------+
|                                2014-12-28 14:30:...|
+----------------------------------------------------+
SELECT make_timestamp_ltz(2019, 6, 30, 23, 59, 60);
+-------------------------------------------+
|make_timestamp_ltz(2019, 6, 30, 23, 59, 60)|
+-------------------------------------------+
|                        2019-07-01 00:00:00|
+-------------------------------------------+
SELECT make_timestamp_ltz(null, 7, 22, 15, 30, 0);
+------------------------------------------+
|make_timestamp_ltz(NULL, 7, 22, 15, 30, 0)|
+------------------------------------------+
|                                      NULL|
+------------------------------------------+
-- make_timestamp_ntz
SELECT make_timestamp_ntz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887);
+-----------------------------------------------+
|make_timestamp_ntz(2014, 12, 28, 6, 30, 45.887)|
+-----------------------------------------------+
|                           2014-12-28 06:30:...|
+-----------------------------------------------+
SELECT make_timestamp_ntz(2019, 6, 30, 23, 59, 60);
+-------------------------------------------+
|make_timestamp_ntz(2019, 6, 30, 23, 59, 60)|
+-------------------------------------------+
|                        2019-07-01 00:00:00|
+-------------------------------------------+
SELECT make_timestamp_ntz(null, 7, 22, 15, 30, 0);
+------------------------------------------+
|make_timestamp_ntz(NULL, 7, 22, 15, 30, 0)|
+------------------------------------------+
|                                      NULL|
+------------------------------------------+
-- make_ym_interval
SELECT make_ym_interval(1, 2);
+----------------------+
|make_ym_interval(1, 2)|
+----------------------+
|  INTERVAL '1-2' YE...|
+----------------------+
SELECT make_ym_interval(1, 0);
+----------------------+
|make_ym_interval(1, 0)|
+----------------------+
|  INTERVAL '1-0' YE...|
+----------------------+
SELECT make_ym_interval(-1, 1);
+-----------------------+
|make_ym_interval(-1, 1)|
+-----------------------+
|   INTERVAL '-0-11' ...|
+-----------------------+
SELECT make_ym_interval(2);
+----------------------+
|make_ym_interval(2, 0)|
+----------------------+
|  INTERVAL '2-0' YE...|
+----------------------+
-- minute
SELECT minute('2009-07-30 12:58:59');
+---------------------------+
|minute(2009-07-30 12:58:59)|
+---------------------------+
|                         58|
+---------------------------+
-- month
SELECT month('2016-07-30');
+-----------------+
|month(2016-07-30)|
+-----------------+
|                7|
+-----------------+
-- months_between
SELECT months_between('1997-02-28 10:30:00', '1996-10-30');
+-----------------------------------------------------+
|months_between(1997-02-28 10:30:00, 1996-10-30, true)|
+-----------------------------------------------------+
|                                           3.94959677|
+-----------------------------------------------------+
SELECT months_between('1997-02-28 10:30:00', '1996-10-30', false);
+------------------------------------------------------+
|months_between(1997-02-28 10:30:00, 1996-10-30, false)|
+------------------------------------------------------+
|                                    3.9495967741935485|
+------------------------------------------------------+
-- next_day
SELECT next_day('2015-01-14', 'TU');
+------------------------+
|next_day(2015-01-14, TU)|
+------------------------+
|              2015-01-20|
+------------------------+
-- now
SELECT now();
+--------------------+
|               now()|
+--------------------+
|2024-02-24 16:36:...|
+--------------------+
-- quarter
SELECT quarter('2016-08-31');
+-------------------+
|quarter(2016-08-31)|
+-------------------+
|                  3|
+-------------------+
-- second
SELECT second('2009-07-30 12:58:59');
+---------------------------+
|second(2009-07-30 12:58:59)|
+---------------------------+
|                         59|
+---------------------------+
-- session_window
SELECT a, session_window.start, session_window.end, count(*) as cnt FROM VALUES ('A1', '2021-01-01 00:00:00'), ('A1', '2021-01-01 00:04:30'), ('A1', '2021-01-01 00:10:00'), ('A2', '2021-01-01 00:01:00') AS tab(a, b) GROUP by a, session_window(b, '5 minutes') ORDER BY a, start;
+---+-------------------+-------------------+---+
|  a|              start|                end|cnt|
+---+-------------------+-------------------+---+
| A1|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:09:30|  2|
| A1|2021-01-01 00:10:00|2021-01-01 00:15:00|  1|
| A2|2021-01-01 00:01:00|2021-01-01 00:06:00|  1|
+---+-------------------+-------------------+---+
SELECT a, session_window.start, session_window.end, count(*) as cnt FROM VALUES ('A1', '2021-01-01 00:00:00'), ('A1', '2021-01-01 00:04:30'), ('A1', '2021-01-01 00:10:00'), ('A2', '2021-01-01 00:01:00'), ('A2', '2021-01-01 00:04:30') AS tab(a, b) GROUP by a, session_window(b, CASE WHEN a = 'A1' THEN '5 minutes' WHEN a = 'A2' THEN '1 minute' ELSE '10 minutes' END) ORDER BY a, start;
+---+-------------------+-------------------+---+
|  a|              start|                end|cnt|
+---+-------------------+-------------------+---+
| A1|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:09:30|  2|
| A1|2021-01-01 00:10:00|2021-01-01 00:15:00|  1|
| A2|2021-01-01 00:01:00|2021-01-01 00:02:00|  1|
| A2|2021-01-01 00:04:30|2021-01-01 00:05:30|  1|
+---+-------------------+-------------------+---+
-- timestamp_micros
SELECT timestamp_micros(1230219000123123);
+----------------------------------+
|timestamp_micros(1230219000123123)|
+----------------------------------+
|              2008-12-26 00:30:...|
+----------------------------------+
-- timestamp_millis
SELECT timestamp_millis(1230219000123);
+-------------------------------+
|timestamp_millis(1230219000123)|
+-------------------------------+
|           2008-12-26 00:30:...|
+-------------------------------+
-- timestamp_seconds
SELECT timestamp_seconds(1230219000);
+-----------------------------+
|timestamp_seconds(1230219000)|
+-----------------------------+
|          2008-12-26 00:30:00|
+-----------------------------+
SELECT timestamp_seconds(1230219000.123);
+---------------------------------+
|timestamp_seconds(1230219000.123)|
+---------------------------------+
|             2008-12-26 00:30:...|
+---------------------------------+
-- to_date
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52');
+----------------------------+
|to_date(2009-07-30 04:17:52)|
+----------------------------+
|                  2009-07-30|
+----------------------------+
SELECT to_date('2016-12-31', 'yyyy-MM-dd');
+-------------------------------+
|to_date(2016-12-31, yyyy-MM-dd)|
+-------------------------------+
|                     2016-12-31|
+-------------------------------+
-- to_timestamp
SELECT to_timestamp('2016-12-31 00:12:00');
+---------------------------------+
|to_timestamp(2016-12-31 00:12:00)|
+---------------------------------+
|              2016-12-31 00:12:00|
+---------------------------------+
SELECT to_timestamp('2016-12-31', 'yyyy-MM-dd');
+------------------------------------+
|to_timestamp(2016-12-31, yyyy-MM-dd)|
+------------------------------------+
|                 2016-12-31 00:00:00|
+------------------------------------+
-- to_timestamp_ltz
SELECT to_timestamp_ltz('2016-12-31 00:12:00');
+-------------------------------------+
|to_timestamp_ltz(2016-12-31 00:12:00)|
+-------------------------------------+
|                  2016-12-31 00:12:00|
+-------------------------------------+
SELECT to_timestamp_ltz('2016-12-31', 'yyyy-MM-dd');
+----------------------------------------+
|to_timestamp_ltz(2016-12-31, yyyy-MM-dd)|
+----------------------------------------+
|                     2016-12-31 00:00:00|
+----------------------------------------+
-- to_timestamp_ntz
SELECT to_timestamp_ntz('2016-12-31 00:12:00');
+-------------------------------------+
|to_timestamp_ntz(2016-12-31 00:12:00)|
+-------------------------------------+
|                  2016-12-31 00:12:00|
+-------------------------------------+
SELECT to_timestamp_ntz('2016-12-31', 'yyyy-MM-dd');
+----------------------------------------+
|to_timestamp_ntz(2016-12-31, yyyy-MM-dd)|
+----------------------------------------+
|                     2016-12-31 00:00:00|
+----------------------------------------+
-- to_unix_timestamp
SELECT to_unix_timestamp('2016-04-08', 'yyyy-MM-dd');
+-----------------------------------------+
|to_unix_timestamp(2016-04-08, yyyy-MM-dd)|
+-----------------------------------------+
|                               1460041200|
+-----------------------------------------+
-- to_utc_timestamp
SELECT to_utc_timestamp('2016-08-31', 'Asia/Seoul');
+----------------------------------------+
|to_utc_timestamp(2016-08-31, Asia/Seoul)|
+----------------------------------------+
|                     2016-08-30 15:00:00|
+----------------------------------------+
-- trunc
SELECT trunc('2019-08-04', 'week');
+-----------------------+
|trunc(2019-08-04, week)|
+-----------------------+
|             2019-07-29|
+-----------------------+
SELECT trunc('2019-08-04', 'quarter');
+--------------------------+
|trunc(2019-08-04, quarter)|
+--------------------------+
|                2019-07-01|
+--------------------------+
SELECT trunc('2009-02-12', 'MM');
+---------------------+
|trunc(2009-02-12, MM)|
+---------------------+
|           2009-02-01|
+---------------------+
SELECT trunc('2015-10-27', 'YEAR');
+-----------------------+
|trunc(2015-10-27, YEAR)|
+-----------------------+
|             2015-01-01|
+-----------------------+
-- try_to_timestamp
SELECT try_to_timestamp('2016-12-31 00:12:00');
+-------------------------------------+
|try_to_timestamp(2016-12-31 00:12:00)|
+-------------------------------------+
|                  2016-12-31 00:12:00|
+-------------------------------------+
SELECT try_to_timestamp('2016-12-31', 'yyyy-MM-dd');
+----------------------------------------+
|try_to_timestamp(2016-12-31, yyyy-MM-dd)|
+----------------------------------------+
|                     2016-12-31 00:00:00|
+----------------------------------------+
SELECT try_to_timestamp('foo', 'yyyy-MM-dd');
+---------------------------------+
|try_to_timestamp(foo, yyyy-MM-dd)|
+---------------------------------+
|                             NULL|
+---------------------------------+
-- unix_date
SELECT unix_date(DATE("1970-01-02"));
+---------------------+
|unix_date(1970-01-02)|
+---------------------+
|                    1|
+---------------------+
-- unix_micros
SELECT unix_micros(TIMESTAMP('1970-01-01 00:00:01Z'));
+---------------------------------+
|unix_micros(1970-01-01 00:00:01Z)|
+---------------------------------+
|                          1000000|
+---------------------------------+
-- unix_millis
SELECT unix_millis(TIMESTAMP('1970-01-01 00:00:01Z'));
+---------------------------------+
|unix_millis(1970-01-01 00:00:01Z)|
+---------------------------------+
|                             1000|
+---------------------------------+
-- unix_seconds
SELECT unix_seconds(TIMESTAMP('1970-01-01 00:00:01Z'));
+----------------------------------+
|unix_seconds(1970-01-01 00:00:01Z)|
+----------------------------------+
|                                 1|
+----------------------------------+
-- unix_timestamp
SELECT unix_timestamp();
+--------------------------------------------------------+
|unix_timestamp(current_timestamp(), yyyy-MM-dd HH:mm:ss)|
+--------------------------------------------------------+
|                                              1708760216|
+--------------------------------------------------------+
SELECT unix_timestamp('2016-04-08', 'yyyy-MM-dd');
+--------------------------------------+
|unix_timestamp(2016-04-08, yyyy-MM-dd)|
+--------------------------------------+
|                            1460041200|
+--------------------------------------+
-- weekday
SELECT weekday('2009-07-30');
+-------------------+
|weekday(2009-07-30)|
+-------------------+
|                  3|
+-------------------+
-- weekofyear
SELECT weekofyear('2008-02-20');
+----------------------+
|weekofyear(2008-02-20)|
+----------------------+
|                     8|
+----------------------+
-- window
SELECT a, window.start, window.end, count(*) as cnt FROM VALUES ('A1', '2021-01-01 00:00:00'), ('A1', '2021-01-01 00:04:30'), ('A1', '2021-01-01 00:06:00'), ('A2', '2021-01-01 00:01:00') AS tab(a, b) GROUP by a, window(b, '5 minutes') ORDER BY a, start;
+---+-------------------+-------------------+---+
|  a|              start|                end|cnt|
+---+-------------------+-------------------+---+
| A1|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:05:00|  2|
| A1|2021-01-01 00:05:00|2021-01-01 00:10:00|  1|
| A2|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:05:00|  1|
+---+-------------------+-------------------+---+
SELECT a, window.start, window.end, count(*) as cnt FROM VALUES ('A1', '2021-01-01 00:00:00'), ('A1', '2021-01-01 00:04:30'), ('A1', '2021-01-01 00:06:00'), ('A2', '2021-01-01 00:01:00') AS tab(a, b) GROUP by a, window(b, '10 minutes', '5 minutes') ORDER BY a, start;
+---+-------------------+-------------------+---+
|  a|              start|                end|cnt|
+---+-------------------+-------------------+---+
| A1|2020-12-31 23:55:00|2021-01-01 00:05:00|  2|
| A1|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:10:00|  3|
| A1|2021-01-01 00:05:00|2021-01-01 00:15:00|  1|
| A2|2020-12-31 23:55:00|2021-01-01 00:05:00|  1|
| A2|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:10:00|  1|
+---+-------------------+-------------------+---+
-- window_time
SELECT a, window.start as start, window.end as end, window_time(window), cnt FROM (SELECT a, window, count(*) as cnt FROM VALUES ('A1', '2021-01-01 00:00:00'), ('A1', '2021-01-01 00:04:30'), ('A1', '2021-01-01 00:06:00'), ('A2', '2021-01-01 00:01:00') AS tab(a, b) GROUP by a, window(b, '5 minutes') ORDER BY a, window.start);
+---+-------------------+-------------------+--------------------+---+
|  a|              start|                end| window_time(window)|cnt|
+---+-------------------+-------------------+--------------------+---+
| A1|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:05:00|2021-01-01 00:04:...|  2|
| A1|2021-01-01 00:05:00|2021-01-01 00:10:00|2021-01-01 00:09:...|  1|
| A2|2021-01-01 00:00:00|2021-01-01 00:05:00|2021-01-01 00:04:...|  1|
+---+-------------------+-------------------+--------------------+---+
-- year
SELECT year('2016-07-30');
+----------------+
|year(2016-07-30)|
+----------------+
|            2016|
+----------------+

Funções agregadas

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

As funções de agregação operam em valores em linhas para realizar cálculos matemáticos, como soma, média, contagem, valores mínimos/máximos, desvio padrão e estimativa, bem como algumas operações não matemáticas.

Sintaxe 

aggregate_function(input1 [, input2, ...]) FILTER (WHERE boolean_expression)

Parâmetros

  • boolean_expression: especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano. Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

Funções de agregação em conjunto ordenado

Essas funções de agregação usam uma sintaxe diferente das outras funções de agregação para especificar uma expressão (normalmente um nome de coluna) segundo a qual os valores serão ordenados.

Sintaxe 

{ PERCENTILE_CONT | PERCENTILE_DISC }(percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY { order_by_expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [ , ... ] }) FILTER (WHERE boolean_expression)

Parâmetros

  • percentile: o percentil do valor que você deseja encontrar. O percentil deve ser uma constante entre 0,0 e 1,0.

  • order_by_expression: a expressão (normalmente um nome de coluna) segundo a qual os valores serão ordenados antes de serem agregados.

  • boolean_expression: especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano. Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

Exemplos

CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW basic_pays AS SELECT * FROM VALUES
('Jane Doe','Accounting',8435),
('Akua Mansa','Accounting',9998),
('John Doe','Accounting',8992),
('Juan Li','Accounting',8870),
('Carlos Salazar','Accounting',11472),
('Arnav Desai','Accounting',6627),
('Saanvi Sarkar','IT',8113),
('Shirley Rodriguez','IT',5186),
('Nikki Wolf','Sales',9181),
('Alejandro Rosalez','Sales',9441),
('Nikhil Jayashankar','Sales',6660),
('Richard Roe','Sales',10563),
('Pat Candella','SCM',10449),
('Gerard Hernandez','SCM',6949),
('Pamela Castillo','SCM',11303),
('Paulo Santos','SCM',11798),
('Jorge Souza','SCM',10586)
AS basic_pays(employee_name, department, salary);
SELECT * FROM basic_pays;
+-------------------+----------+------+
|    employee_name  |department|salary|
+-------------------+----------+------+
| Arnav Desai       |Accounting|  6627|
| Jorge Souza       |       SCM| 10586|
| Jane Doe          |Accounting|  8435|
| Nikhil Jayashankar|     Sales|  6660|
| Diego Vanauf      |     Sales| 10563|
| Carlos Salazar    |Accounting| 11472|
| Gerard Hernandez  |       SCM|  6949|
| John Doe          |Accounting|  8992|
| Nikki Wolf        |     Sales|  9181|
| Paulo Santos      |       SCM| 11798|
| Saanvi Sarkar     |        IT|  8113|
| Shirley Rodriguez |        IT|  5186|
| Pat Candella      |       SCM| 10449|
| Akua Mansa        |Accounting|  9998|
| Pamela Castillo   |       SCM| 11303|
| Alejandro Rosalez |     Sales|  9441|
| Juan Li           |Accounting|  8870|
+-------------------+----------+------+
SELECT
department,
percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS pc1,
percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) FILTER (WHERE employee_name LIKE '%Bo%') AS pc2,
percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary DESC) AS pc3,
percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary DESC) FILTER (WHERE employee_name LIKE '%Bo%') AS pc4,
percentile_disc(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS pd1,
percentile_disc(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) FILTER (WHERE employee_name LIKE '%Bo%') AS pd2,
percentile_disc(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary DESC) AS pd3,
percentile_disc(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY salary DESC) FILTER (WHERE employee_name LIKE '%Bo%') AS pd4
FROM basic_pays
GROUP BY department
ORDER BY department;
+----------+-------+--------+-------+--------+-----+-----+-----+-----+
|department|    pc1|     pc2|    pc3|     pc4|  pd1|  pd2|  pd3|  pd4|
+----------+-------+--------+-------+--------+-----+-----+-----+-----+
|Accounting|8543.75| 7838.25| 9746.5|10260.75| 8435| 6627| 9998|11472|
|        IT|5917.75|    NULL|7381.25|    NULL| 5186| NULL| 8113| NULL|
|     Sales|8550.75|    NULL| 9721.5|    NULL| 6660| NULL|10563| NULL|
|       SCM|10449.0|10786.25|11303.0|11460.75|10449|10449|11303|11798|
+----------+-------+--------+-------+--------+-----+-----+-----+-----+

Funções condicionais

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
coalesce(expr1, expr2, ...) Retornará o primeiro argumento não nulo, se existir. Caso contrário, nulo.
if(expr1, expr2, expr3) Se expr1 for avaliado como verdadeiro, retornará expr2; caso contrário, retornará expr3.
ifnulo(expr1, expr2) Retornará expr2 se expr1 for nulo, caso contrário, retornará expr1.
nanvl(expr1, expr2) Retornará expr1 se for NaN, caso contrário, retornará expr2.
nuloif(expr1, expr2) Retornará nulo se expr1 for igual a expr2, caso contrário retornará expr1.
nvl(expr1, expr2) Retornará expr2 se expr1 for nulo, caso contrário, retornará expr1.
nvl2(expr1, expr2, expr3) Retornará expr2 se expr1 não for nulo, caso contrário, retornará expr3.
CASE WHEN expr1 THEN expr2 [WHEN expr3 THEN expr4]* [ELSE expr5] END Quando expr1 = verdadeiro, retorna expr2; senão, quando expr3 = verdadeiro , retorna expr4; caso contrário, retorna expr5.

Exemplos

-- coalesce
SELECT coalesce(NULL, 1, NULL);
+-----------------------+
|coalesce(NULL, 1, NULL)|
+-----------------------+
|                      1|
+-----------------------+
-- if
SELECT if(1 < 2, 'a', 'b');
+-------------------+
|(IF((1 < 2), a, b))|
+-------------------+
|                  a|
+-------------------+
-- ifnull
SELECT ifnull(NULL, array('2'));
+----------------------+
|ifnull(NULL, array(2))|
+----------------------+
|                   [2]|
+----------------------+
-- nanvl
SELECT nanvl(cast('NaN' as double), 123);
+-------------------------------+
|nanvl(CAST(NaN AS DOUBLE), 123)|
+-------------------------------+
|                          123.0|
+-------------------------------+
-- nullif
SELECT nullif(2, 2);
+------------+
|nullif(2, 2)|
+------------+
|        NULL|
+------------+
-- nvl
SELECT nvl(NULL, array('2'));
+-------------------+
|nvl(NULL, array(2))|
+-------------------+
|                [2]|
+-------------------+
-- nvl2
SELECT nvl2(NULL, 2, 1);
+----------------+
|nvl2(NULL, 2, 1)|
+----------------+
|               1|
+----------------+
-- when
SELECT CASE WHEN 1 > 0 THEN 1 WHEN 2 > 0 THEN 2.0 ELSE 1.2 END;
+-----------------------------------------------------------+
|CASE WHEN (1 > 0) THEN 1 WHEN (2 > 0) THEN 2.0 ELSE 1.2 END|
+-----------------------------------------------------------+
|                                                        1.0|
+-----------------------------------------------------------+
SELECT CASE WHEN 1 < 0 THEN 1 WHEN 2 > 0 THEN 2.0 ELSE 1.2 END;
+-----------------------------------------------------------+
|CASE WHEN (1 < 0) THEN 1 WHEN (2 > 0) THEN 2.0 ELSE 1.2 END|
+-----------------------------------------------------------+
|                                                        2.0|
+-----------------------------------------------------------+
SELECT CASE WHEN 1 < 0 THEN 1 WHEN 2 < 0 THEN 2.0 END;
+--------------------------------------------------+
|CASE WHEN (1 < 0) THEN 1 WHEN (2 < 0) THEN 2.0 END|
+--------------------------------------------------+
|                                              NULL|
+--------------------------------------------------+

Funções JSON

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
from_json(jsonStr, schema[, options]) Retorna um valor de estrutura com o `jsonStr`e o `schema` fornecidos.
get_json_object(json_txt, path) Extrai um objeto json de `path`.
json_array_length(jsonArray) Retorna o número de elementos na matriz JSON mais externa.
json_object_keys(json_object) Retorna todas as chaves do objeto JSON mais externo como uma matriz.
json_tuple(jsonStr, p1, p2, ..., pn) Retorna uma tupla como a função get_json_object, mas aceita vários nomes. Os tipos de todos os parâmetros de entrada e colunas de saída são strings.
schema_of_json(json[, options]) Retorna esquema no formato DDL de string JSON.
to_json(expr[, options]) Retorna uma string JSON com um valor de estrutura fornecido

Exemplos

-- from_json
SELECT from_json('{"a":1, "b":0.8}', 'a INT, b DOUBLE');
+---------------------------+
| from_json({"a":1, "b":0.8}) |
+---------------------------+
| {1, 0.8}                  |
+---------------------------+

SELECT from_json('{"time":"26/08/2015"}', 'time Timestamp', map('timestampFormat', 'dd/MM/yyyy'));
+--------------------------------+
| from_json({"time":"26/08/2015"}) |
+--------------------------------+
| {2015-08-26 00:00...           |
+--------------------------------+

SELECT from_json('{"teacher": "Alice", "student": [{"name": "Bob", "rank": 1}, {"name": "Charlie", "rank": 2}]}', 'STRUCT<teacher: STRING, student: ARRAY<STRUCT<name: STRING, rank: INT>>>');
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| from_json({"teacher": "Alice", "student": [{"name": "Bob", "rank": 1}, {"name": "Charlie", "rank": 2}]}) |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| {Alice, [{Bob, 1}...                                                                                   |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+

-- get_json_object
SELECT get_json_object('{"a":"b"}', '$.a');
+-------------------------------+
| get_json_object({"a":"b"}, $.a) |
+-------------------------------+
| b                             |
+-------------------------------+

-- json_array_length
SELECT json_array_length('[1,2,3,4]');
+----------------------------+
| json_array_length([1,2,3,4]) |
+----------------------------+
| 4                          |
+----------------------------+

SELECT json_array_length('[1,2,3,{"f1":1,"f2":[5,6]},4]');
+------------------------------------------------+
| json_array_length([1,2,3,{"f1":1,"f2":[5,6]},4]) |
+------------------------------------------------+
| 5                                              |
+------------------------------------------------+

SELECT json_array_length('[1,2');
+-----------------------+
| json_array_length([1,2) |
+-----------------------+
| NULL                  |
+-----------------------+

-- json_object_keys
SELECT json_object_keys('{}');
+--------------------+
| json_object_keys({}) |
+--------------------+
| []                 |
+--------------------+

SELECT json_object_keys('{"key": "value"}');
+----------------------------------+
| json_object_keys({"key": "value"}) |
+----------------------------------+
| [key]                            |
+----------------------------------+

SELECT json_object_keys('{"f1":"abc","f2":{"f3":"a", "f4":"b"}}');
+--------------------------------------------------------+
| json_object_keys({"f1":"abc","f2":{"f3":"a", "f4":"b"}}) |
+--------------------------------------------------------+
| [f1, f2]                                               |
+--------------------------------------------------------+

-- json_tuple
SELECT json_tuple('{"a":1, "b":2}', 'a', 'b');
+---+---+
| c0| c1|
+---+---+
|  1|  2|
+---+---+

-- schema_of_json
SELECT schema_of_json('[{"col":0}]');
+---------------------------+
| schema_of_json([{"col":0}]) |
+---------------------------+
| ARRAY<STRUCT<col:...      |
+---------------------------+

SELECT schema_of_json('[{"col":01}]', map('allowNumericLeadingZeros', 'true'));
+----------------------------+
| schema_of_json([{"col":01}]) |
+----------------------------+
| ARRAY<STRUCT<col:...       |
+----------------------------+

-- to_json
SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2));
+---------------------------------+
| to_json(named_struct(a, 1, b, 2)) |
+---------------------------------+
| {"a":1,"b":2}                   |
+---------------------------------+

SELECT to_json(named_struct('time', to_timestamp('2015-08-26', 'yyyy-MM-dd')), map('timestampFormat', 'dd/MM/yyyy'));
+-----------------------------------------------------------------+
| to_json(named_struct(time, to_timestamp(2015-08-26, yyyy-MM-dd))) |
+-----------------------------------------------------------------+
| {"time":"26/08/20...                                            |
+-----------------------------------------------------------------+

SELECT to_json(array(named_struct('a', 1, 'b', 2)));
+----------------------------------------+
| to_json(array(named_struct(a, 1, b, 2))) |
+----------------------------------------+
| [{"a":1,"b":2}]                        |
+----------------------------------------+

SELECT to_json(map('a', named_struct('b', 1)));
+-----------------------------------+
| to_json(map(a, named_struct(b, 1))) |
+-----------------------------------+
| {"a":{"b":1}}                     |
+-----------------------------------+

SELECT to_json(map(named_struct('a', 1),named_struct('b', 2)));
+----------------------------------------------------+
| to_json(map(named_struct(a, 1), named_struct(b, 2))) |
+----------------------------------------------------+
| {"[1]":{"b":2}}                                    |
+----------------------------------------------------+

SELECT to_json(map('a', 1));
+------------------+
| to_json(map(a, 1)) |
+------------------+
| {"a":1}          |
+------------------+

SELECT to_json(array(map('a', 1)));
+-------------------------+
| to_json(array(map(a, 1))) |
+-------------------------+
| [{"a":1}]               |
+-------------------------+

Funções de array

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
array(expr, ...) Retorna uma matriz com os elementos fornecidos.
array_append(array, element) Adiciona o elemento no final da matriz passada como primeiro argumento. O tipo de elemento deve ser semelhante ao tipo dos elementos da matriz. O elemento nulo também é acrescentado à matriz. Mas se a matriz for passada for NULL, a saída será NULL
array_compact(array) Remove valores nulos da matriz.
array_contains(array, value) Retornará verdadeiro se a matriz contiver o valor.
array_distinct(array) Remove valores duplicados da matriz.
array_except(array1, array2) Retorna uma matriz dos elementos em array1 mas não em array2 sem duplicações.
array_insert(x, pos, val) Insere val no índice pos da matriz x. Os índices da matriz começam em 1. O índice negativo máximo é -1 para o qual a função insere um novo elemento após o último elemento atual. O índice acima do tamanho da matriz ou acrescenta elementos "nulos" ao início da matriz, ou ao fim da matriz se o índice for negativo.
array_intersect(array1, array2) Retorna uma matriz dos elementos na interseção de array1 e array2, sem duplicações.
array_join(array, delimiter[, nuloReplacement]) Concatena os elementos da matriz fornecida usando o delimitador e uma string opcional para substituir nulos. Se nenhum valor for definido para nullReplacement, todo valor nulo será filtrado.
array_max(array) Retorna o valor máximo na matriz. NaN é maior que qualquer elemento não NaN para o tipo duplo/flutuante. Os elementos NULL são ignorados.
array_min(array) Retorna o valor mínimo na matriz. NaN é maior que qualquer elemento não NaN para o tipo duplo/flutuante. Os elementos NULL são ignorados.
array_position(array, element) Retorna o índice (de base 1) do primeiro elemento correspondente da matriz do mesmo tamanho ou 0 se nenhuma correspondência for encontrada.
array_prepend(array, element) Adiciona o elemento no início da matriz passada como primeiro argumento. O tipo de elemento deve ser do mesmo tipo dos elementos da matriz. O elemento nulo também é incluído no início da matriz. Mas se a matriz for passada for NULL, a saída será NULL
array_remove(array, element) Remove todos os elementos iguais ao elemento da matriz.
array_repeat(element, count) Retorna a matriz contendo o número de vezes que o elemento ocorre.
array_union(array1, array2) Retorna uma matriz dos elementos na união de array1 e array2, sem duplicações.
arrays_overlap(a1, a2) Retornará verdadeiro se a1 contiver pelo menos um elemento não nulo presente também em a2. Se as matrizes não tiverem nenhum elemento em comum e ambas não forem vazias e uma delas contiver um elemento nulo, nulo será retornado, caso contrário, false será retornado.
arrays_zip(a1, a2, ...) Retorna uma matriz mesclada de estruturas na qual a enésima estrutura contém todos os enésimos valores das matrizes inseridas.
flatten(arrayOfArrays) Transforma uma matriz de arrays em um único array.
get(array, index) Retorna elemento de matriz no índice (baseado em 0) fornecido. Se o índice apontar para fora dos limites da matriz, essa função retornará NULL.
sequence(start, stop, step) Gera uma matriz de elementos de iniciar até parar (inclusive), em incrementos. O tipo dos elementos retornados é igual ao tipo das expressões de argumento. Os tipos compatíveis são: byte, short, integer, long, date, timestamp. As expressões de iniciar e parar devem ser resolvidas para o mesmo tipo. Se as expressões de início e fim forem resolvidas para o tipo "date" ou "timestamp", a expressão de etapa deverá ser resolvida para o tipo "interval", "year-month interval" ou "day-time interval", caso contrário, para o mesmo tipo das expressões de início e fim.
shuffle(array) Retorna uma permutação aleatória da matriz fornecida.
slice(x, start, length) Subdefine a matriz x começando do início do índice (os índices de matriz começam em 1 ou do fim se o início for negativo) com o comprimento especificado.
sort_array(array[, ascendingOrder]) Classifica a matriz de entrada em ordem crescente ou decrescente de acordo com a ordem natural dos elementos da matriz. NaN é maior que qualquer elemento não NaN para o tipo duplo/flutuante. Os elementos nulos serão colocados no início da matriz retornada em ordem crescente ou no fim da matriz retornada em ordem decrescente.

Exemplos

-- array
SELECT array(1, 2, 3);
+--------------+
|array(1, 2, 3)|
+--------------+
|     [1, 2, 3]|
+--------------+
-- array_append
SELECT array_append(array('b', 'd', 'c', 'a'), 'd');
+----------------------------------+
|array_append(array(b, d, c, a), d)|
+----------------------------------+
|                   [b, d, c, a, d]|
+----------------------------------+
SELECT array_append(array(1, 2, 3, null), null);
+----------------------------------------+
|array_append(array(1, 2, 3, NULL), NULL)|
+----------------------------------------+
|                    [1, 2, 3, NULL, N...|
+----------------------------------------+
SELECT array_append(CAST(null as Array<Int>), 2);
+---------------------+
|array_append(NULL, 2)|
+---------------------+
|                 NULL|
+---------------------+
-- array_compact
SELECT array_compact(array(1, 2, 3, null));
+-----------------------------------+
|array_compact(array(1, 2, 3, NULL))|
+-----------------------------------+
|                          [1, 2, 3]|
+-----------------------------------+
SELECT array_compact(array("a", "b", "c"));
+-----------------------------+
|array_compact(array(a, b, c))|
+-----------------------------+
|                    [a, b, c]|
+-----------------------------+
-- array_contains
SELECT array_contains(array(1, 2, 3), 2);
+---------------------------------+
|array_contains(array(1, 2, 3), 2)|
+---------------------------------+
|                             true|
+---------------------------------+
-- array_distinct
SELECT array_distinct(array(1, 2, 3, null, 3));
+---------------------------------------+
|array_distinct(array(1, 2, 3, NULL, 3))|
+---------------------------------------+
|                        [1, 2, 3, NULL]|
+---------------------------------------+
-- array_except
SELECT array_except(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));
+--------------------------------------------+
|array_except(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5))|
+--------------------------------------------+
|                                         [2]|
+--------------------------------------------+
-- array_insert
SELECT array_insert(array(1, 2, 3, 4), 5, 5);
+-------------------------------------+
|array_insert(array(1, 2, 3, 4), 5, 5)|
+-------------------------------------+
|                      [1, 2, 3, 4, 5]|
+-------------------------------------+
SELECT array_insert(array(5, 4, 3, 2), -1, 1);
+--------------------------------------+
|array_insert(array(5, 4, 3, 2), -1, 1)|
+--------------------------------------+
|                       [5, 4, 3, 2, 1]|
+--------------------------------------+
SELECT array_insert(array(5, 3, 2, 1), -4, 4);
+--------------------------------------+
|array_insert(array(5, 3, 2, 1), -4, 4)|
+--------------------------------------+
|                       [5, 4, 3, 2, 1]|
+--------------------------------------+
-- array_intersect
SELECT array_intersect(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));
+-----------------------------------------------+
|array_intersect(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5))|
+-----------------------------------------------+
|                                         [1, 3]|
+-----------------------------------------------+
-- array_join
SELECT array_join(array('hello', 'world'), ' ');
+----------------------------------+
|array_join(array(hello, world),  )|
+----------------------------------+
|                       hello world|
+----------------------------------+
SELECT array_join(array('hello', null ,'world'), ' ');
+----------------------------------------+
|array_join(array(hello, NULL, world),  )|
+----------------------------------------+
|                             hello world|
+----------------------------------------+
SELECT array_join(array('hello', null ,'world'), ' ', ',');
+-------------------------------------------+
|array_join(array(hello, NULL, world),  , ,)|
+-------------------------------------------+
|                              hello , world|
+-------------------------------------------+
-- array_max
SELECT array_max(array(1, 20, null, 3));
+--------------------------------+
|array_max(array(1, 20, NULL, 3))|
+--------------------------------+
|                              20|
+--------------------------------+
-- array_min
SELECT array_min(array(1, 20, null, 3));
+--------------------------------+
|array_min(array(1, 20, NULL, 3))|
+--------------------------------+
|                               1|
+--------------------------------+
-- array_position
SELECT array_position(array(312, 773, 708, 708), 708);
+----------------------------------------------+
|array_position(array(312, 773, 708, 708), 708)|
+----------------------------------------------+
|                                             3|
+----------------------------------------------+
SELECT array_position(array(312, 773, 708, 708), 414);
+----------------------------------------------+
|array_position(array(312, 773, 708, 708), 414)|
+----------------------------------------------+
|                                             0|
+----------------------------------------------+
-- array_prepend
SELECT array_prepend(array('b', 'd', 'c', 'a'), 'd');
+-----------------------------------+
|array_prepend(array(b, d, c, a), d)|
+-----------------------------------+
|                    [d, b, d, c, a]|
+-----------------------------------+
SELECT array_prepend(array(1, 2, 3, null), null);
+-----------------------------------------+
|array_prepend(array(1, 2, 3, NULL), NULL)|
+-----------------------------------------+
|                     [NULL, 1, 2, 3, N...|
+-----------------------------------------+
SELECT array_prepend(CAST(null as Array<Int>), 2);
+----------------------+
|array_prepend(NULL, 2)|
+----------------------+
|                  NULL|
+----------------------+
-- array_remove
SELECT array_remove(array(1, 2, 3, null, 3), 3);
+----------------------------------------+
|array_remove(array(1, 2, 3, NULL, 3), 3)|
+----------------------------------------+
|                            [1, 2, NULL]|
+----------------------------------------+
-- array_repeat
SELECT array_repeat('123', 2);
+--------------------+
|array_repeat(123, 2)|
+--------------------+
|          [123, 123]|
+--------------------+
-- array_union
SELECT array_union(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));
+-------------------------------------------+
|array_union(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5))|
+-------------------------------------------+
|                               [1, 2, 3, 5]|
+-------------------------------------------+
-- arrays_overlap
SELECT arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(3, 4, 5));
+----------------------------------------------+
|arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(3, 4, 5))|
+----------------------------------------------+
|                                          true|
+----------------------------------------------+
-- arrays_zip
SELECT arrays_zip(array(1, 2, 3), array(2, 3, 4));
+------------------------------------------+
|arrays_zip(array(1, 2, 3), array(2, 3, 4))|
+------------------------------------------+
|                      [{1, 2}, {2, 3}, ...|
+------------------------------------------+
SELECT arrays_zip(array(1, 2), array(2, 3), array(3, 4));
+-------------------------------------------------+
|arrays_zip(array(1, 2), array(2, 3), array(3, 4))|
+-------------------------------------------------+
|                             [{1, 2, 3}, {2, 3...|
+-------------------------------------------------+
-- flatten
SELECT flatten(array(array(1, 2), array(3, 4)));
+----------------------------------------+
|flatten(array(array(1, 2), array(3, 4)))|
+----------------------------------------+
|                            [1, 2, 3, 4]|
+----------------------------------------+
-- get
SELECT get(array(1, 2, 3), 0);
+----------------------+
|get(array(1, 2, 3), 0)|
+----------------------+
|                     1|
+----------------------+
SELECT get(array(1, 2, 3), 3);
+----------------------+
|get(array(1, 2, 3), 3)|
+----------------------+
|                  NULL|
+----------------------+
SELECT get(array(1, 2, 3), -1);
+-----------------------+
|get(array(1, 2, 3), -1)|
+-----------------------+
|                   NULL|
+-----------------------+
-- sequence
SELECT sequence(1, 5);
+---------------+
| sequence(1, 5)|
+---------------+
|[1, 2, 3, 4, 5]|
+---------------+
SELECT sequence(5, 1);
+---------------+
| sequence(5, 1)|
+---------------+
|[5, 4, 3, 2, 1]|
+---------------+
SELECT sequence(to_date('2018-01-01'), to_date('2018-03-01'), interval 1 month);
+----------------------------------------------------------------------+
|sequence(to_date(2018-01-01), to_date(2018-03-01), INTERVAL '1' MONTH)|
+----------------------------------------------------------------------+
|                                                  [2018-01-01, 2018...|
+----------------------------------------------------------------------+
SELECT sequence(to_date('2018-01-01'), to_date('2018-03-01'), interval '0-1' year to month);
+--------------------------------------------------------------------------------+
|sequence(to_date(2018-01-01), to_date(2018-03-01), INTERVAL '0-1' YEAR TO MONTH)|
+--------------------------------------------------------------------------------+
|                                                            [2018-01-01, 2018...|
+--------------------------------------------------------------------------------+
-- shuffle
SELECT shuffle(array(1, 20, 3, 5));
+---------------------------+
|shuffle(array(1, 20, 3, 5))|
+---------------------------+
|              [5, 1, 20, 3]|
+---------------------------+
SELECT shuffle(array(1, 20, null, 3));
+------------------------------+
|shuffle(array(1, 20, NULL, 3))|
+------------------------------+
|              [1, NULL, 20, 3]|
+------------------------------+
-- slice
SELECT slice(array(1, 2, 3, 4), 2, 2);
+------------------------------+
|slice(array(1, 2, 3, 4), 2, 2)|
+------------------------------+
|                        [2, 3]|
+------------------------------+
SELECT slice(array(1, 2, 3, 4), -2, 2);
+-------------------------------+
|slice(array(1, 2, 3, 4), -2, 2)|
+-------------------------------+
|                         [3, 4]|
+-------------------------------+
-- sort_array
SELECT sort_array(array('b', 'd', null, 'c', 'a'), true);
+-----------------------------------------+
|sort_array(array(b, d, NULL, c, a), true)|
+-----------------------------------------+
|                       [NULL, a, b, c, d]|
+-----------------------------------------+

Funções de janela

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

As funções de janelas operam em um grupo de linhas, chamado de janela, e calculam um valor de retorno para cada linha com base no grupo de linhas. As funções de janela são úteis para processar tarefas, como calcular uma média móvel, computar uma estatística cumulativa ou acessar o valor das linhas com base na posição relativa da linha atual.

Sintaxe 

window_function [ nulls_option ] OVER ( [ { PARTITION | DISTRIBUTE } BY partition_col_name = partition_col_val ( [ , ... ] ) ] { ORDER | SORT } BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [ , ... ] [ window_frame ] )

Parâmetros

  • Funções de classificação

    Sintaxe: RANK | DENSE_RANK | PERCENT_RANK | NTILE | ROW_NUMBER

    Funções analíticas

    Sintaxe: CUME_DIST | LAG | LEAD | NTH_VALUE | FIRST_VALUE | LAST_VALUE

    Funções agregadas

    Sintaxe: MAX | MIN | COUNT | SUM | AVG | ...

  • nulls_option: especifica se os valores nulos devem ou não ser ignorados ao avaliar a função de janela. RESPECT NULLS significa não pular valores nulos, enquanto IGNORE NULLS significa ignorá-los. Se não especificado, o padrão será RESPECT NULLS.

    Sintaxe: { IGNORE | RESPECT } NULLS

    Observação: Only LAG | LEAD | NTH_VALUE | FIRST_VALUE | LAST_VALUE podem ser usadas com IGNORE NULLS.

  • window_frame: especifica em qual linha começar a janela e onde terminá-la.

    Sintaxe: { RANGE | ROWS } { frame_start | BETWEEN frame_start AND frame_end }

    frame_start e frame_end têm a seguinte sintaxe:

    Sintaxe: UNBOUNDED PRECEDING | offset PRECEDING | CURRENT ROW | offset FOLLOWING | UNBOUNDED FOLLOWING

    offset: especifica o deslocamento da posição da linha atual.

    Observação: se frame_end for omitido, o padrão CURRENT ROW será usado.

Exemplos

CREATE TABLE employees (name STRING, dept STRING, salary INT, age INT);
INSERT INTO employees VALUES ("Lisa", "Sales", 10000, 35);
INSERT INTO employees VALUES ("Evan", "Sales", 32000, 38);
INSERT INTO employees VALUES ("Fred", "Engineering", 21000, 28);
INSERT INTO employees VALUES ("Alex", "Sales", 30000, 33);
INSERT INTO employees VALUES ("Tom", "Engineering", 23000, 33);
INSERT INTO employees VALUES ("Jane", "Marketing", 29000, 28);
INSERT INTO employees VALUES ("Jeff", "Marketing", 35000, 38);
INSERT INTO employees VALUES ("Paul", "Engineering", 29000, 23);
INSERT INTO employees VALUES ("Chloe", "Engineering", 23000, 25);
SELECT * FROM employees;
+-----+-----------+------+-----+
| name|       dept|salary|  age|
+-----+-----------+------+-----+
|Chloe|Engineering| 23000|   25|
| Fred|Engineering| 21000|   28|
| Paul|Engineering| 29000|   23|
|Helen|  Marketing| 29000|   40|
|  Tom|Engineering| 23000|   33|
| Jane|  Marketing| 29000|   28|
| Jeff|  Marketing| 35000|   38|
| Evan|      Sales| 32000|   38|
| Lisa|      Sales| 10000|   35|
| Alex|      Sales| 30000|   33|
+-----+-----------+------+-----+
SELECT name, dept, salary, RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS rank FROM employees;
+-----+-----------+------+----+
| name|       dept|salary|rank|
+-----+-----------+------+----+
| Lisa|      Sales| 10000|   1|
| Alex|      Sales| 30000|   2|
| Evan|      Sales| 32000|   3|
| Fred|Engineering| 21000|   1|
|  Tom|Engineering| 23000|   2|
|Chloe|Engineering| 23000|   2|
| Paul|Engineering| 29000|   4|
|Helen|  Marketing| 29000|   1|
| Jane|  Marketing| 29000|   1|
| Jeff|  Marketing| 35000|   3|
+-----+-----------+------+----+
SELECT name, dept, salary, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary ROWS BETWEEN
UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS dense_rank FROM employees;
+-----+-----------+------+----------+
| name|       dept|salary|dense_rank|
+-----+-----------+------+----------+
| Lisa|      Sales| 10000|         1|
| Alex|      Sales| 30000|         2|
| Evan|      Sales| 32000|         3|
| Fred|Engineering| 21000|         1|
|  Tom|Engineering| 23000|         2|
|Chloe|Engineering| 23000|         2|
| Paul|Engineering| 29000|         3|
|Helen|  Marketing| 29000|         1|
| Jane|  Marketing| 29000|         1|
| Jeff|  Marketing| 35000|         2|
+-----+-----------+------+----------+
SELECT name, dept, age, CUME_DIST() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY age
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cume_dist FROM employees;
+-----+-----------+------+------------------+
| name|       dept|age   |         cume_dist|
+-----+-----------+------+------------------+
| Alex|      Sales|    33|0.3333333333333333|
| Lisa|      Sales|    35|0.6666666666666666|
| Evan|      Sales|    38|               1.0|
| Paul|Engineering|    23|              0.25|
|Chloe|Engineering|    25|              0.75|
| Fred|Engineering|    28|              0.25|
|  Tom|Engineering|    33|               1.0|
| Jane|  Marketing|    28|0.3333333333333333|
| Jeff|  Marketing|    38|0.6666666666666666|
|Helen|  Marketing|    40|               1.0|
+-----+-----------+------+------------------+
SELECT name, dept, salary, MIN(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS min
FROM employees;
+-----+-----------+------+-----+
| name|       dept|salary|  min|
+-----+-----------+------+-----+
| Lisa|      Sales| 10000|10000|
| Alex|      Sales| 30000|10000|
| Evan|      Sales| 32000|10000|
|Helen|  Marketing| 29000|29000|
| Jane|  Marketing| 29000|29000|
| Jeff|  Marketing| 35000|29000|
| Fred|Engineering| 21000|21000|
|  Tom|Engineering| 23000|21000|
|Chloe|Engineering| 23000|21000|
| Paul|Engineering| 29000|21000|
+-----+-----------+------+-----+
SELECT name, salary,
LAG(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lag,
LEAD(salary, 1, 0) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lead
FROM employees;
+-----+-----------+------+-----+-----+
| name|       dept|salary|  lag| lead|
+-----+-----------+------+-----+-----+
| Lisa|      Sales| 10000|NULL |30000|
| Alex|      Sales| 30000|10000|32000|
| Evan|      Sales| 32000|30000|    0|
| Fred|Engineering| 21000| NULL|23000|
|Chloe|Engineering| 23000|21000|23000|
|  Tom|Engineering| 23000|23000|29000|
| Paul|Engineering| 29000|23000|    0|
|Helen|  Marketing| 29000| NULL|29000|
| Jane|  Marketing| 29000|29000|35000|
| Jeff|  Marketing| 35000|29000|    0|
+-----+-----------+------+-----+-----+
SELECT id, v,
LEAD(v, 0) IGNORE NULLS OVER w lead,
LAG(v, 0) IGNORE NULLS OVER w lag,
NTH_VALUE(v, 2) IGNORE NULLS OVER w nth_value,
FIRST_VALUE(v) IGNORE NULLS OVER w first_value,
LAST_VALUE(v) IGNORE NULLS OVER w last_value
FROM test_ignore_null
WINDOW w AS (ORDER BY id)
ORDER BY id;
+--+----+----+----+---------+-----------+----------+
|id|   v|lead| lag|nth_value|first_value|last_value|
+--+----+----+----+---------+-----------+----------+
| 0|NULL|NULL|NULL|     NULL|       NULL|      NULL|
| 1|   x|   x|   x|     NULL|          x|         x|
| 2|NULL|NULL|NULL|     NULL|          x|         x|
| 3|NULL|NULL|NULL|     NULL|          x|         x|
| 4|   y|   y|   y|        y|          x|         y|
| 5|NULL|NULL|NULL|        y|          x|         y|
| 6|   z|   z|   z|        y|          x|         z|
| 7|   v|   v|   v|        y|          x|         v|
| 8|NULL|NULL|NULL|        y|          x|         v|
+--+----+----+----+---------+-----------+----------+

Funções de conversão

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
bigint(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `bigint`.
binary(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `binary`.
boolean(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `boolean`.
cast(expr AS type) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `type`.
date(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `date`.
decimal(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `decimal`.
double(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `double`.
float(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `float`.
int(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `int`.
smallint(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `smallint`.
string(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `string`.
timestamp(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `timestamp`.
tinyint(expr) Converte o valor `expr` no tipo de dados de destino `tinyint`.

Exemplos

-- cast
SELECT cast(field as int);
+---------------+
|CAST(field AS INT)|
+---------------+
|             10|
+---------------+

Funções de predicado

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
! expr Não lógico.
expr1 < expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for menor que `expr2`.
expr1 <= expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for menor que ou igual a `expr2`.
expr1 <=> expr2 Retorna o mesmo resultado que o operador EQUAL (=) para operandos não nulos, mas retornará verdadeiro, se ambos forem nulos, e falso se um deles for nulo.
expr1 = expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for igual a `expr2`, caso contrário, retornará falso.
expr1 == expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for igual a `expr2`, caso contrário, retornará falso.
expr1 > expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for maior que `expr2`.
expr1 >= expr2 Retornará verdadeiro se `expr1` for maior ou igual a `expr2`.
expr1 e expr2 AND lógico.
str ilike pattern[ ESCAPE escape] Retornará verdadeiro se str corresponder a `pattern` com `escape` sem distinção entre maiúsculas e minúsculas, nulo se algum argumento for nulo, caso contrário, falso.
expr1 in(expr2, expr3, ...) Retornará verdadeiro se `expr` for igual a qualquer valN.
isnan(expr) Retornará verdadeiro se `expr` for NaN, caso contrário, retornará falso.
isnotnulo(expr) Retornará verdadeiro se `expr` não for nulo, caso contrário, retornará falso.
isnulo(expr) Retornará verdadeiro se `expr` for nulo, caso contrário, retornará falso.
str like pattern[ ESCAPE escape] Retornará verdadeiro se str corresponder a `pattern` com `escape`, nulo se algum argumento for nulo, caso contrário, retornará falso.
not expr Não lógico.
expr1 ou expr2 OR lógico.
regexp(str, regexp) Retornará verdadeiro se `str` corresponder a `regexp`, caso contrário, retornará falso.
regexp_like(str, regexp) Retornará verdadeiro se `str` corresponder a `regexp`, caso contrário, retornará falso.
rlike(str, regexp) Retornará verdadeiro se `str` corresponder a `regexp`, caso contrário, retornará falso.

Exemplos

-- !
SELECT ! true;
+----------+
|(NOT true)|
+----------+
|     false|
+----------+
SELECT ! false;
+-----------+
|(NOT false)|
+-----------+
|       true|
+-----------+
SELECT ! NULL;
+----------+
|(NOT NULL)|
+----------+
|      NULL|
+----------+
-- <
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') < to_date('2009-07-30 04:17:52');
+-------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) < to_date(2009-07-30 04:17:52))|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                        false|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') < to_date('2009-08-01 04:17:52');
+-------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) < to_date(2009-08-01 04:17:52))|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                         true|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT 1 < NULL;
+----------+
|(1 < NULL)|
+----------+
|      NULL|
+----------+
-- <=
SELECT 2 <= 2;
+--------+
|(2 <= 2)|
+--------+
|    true|
+--------+
SELECT 1.0 <= '1';
+----------+
|(1.0 <= 1)|
+----------+
|      true|
+----------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') <= to_date('2009-07-30 04:17:52');
+--------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) <= to_date(2009-07-30 04:17:52))|
+--------------------------------------------------------------+
|                                                          true|
+--------------------------------------------------------------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') <= to_date('2009-08-01 04:17:52');
+--------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) <= to_date(2009-08-01 04:17:52))|
+--------------------------------------------------------------+
|                                                          true|
+--------------------------------------------------------------+
SELECT 1 <= NULL;
+-----------+
|(1 <= NULL)|
+-----------+
|       NULL|
+-----------+
-- <=>
SELECT 2 <=> 2;
+---------+
|(2 <=> 2)|
+---------+
|     true|
+---------+
SELECT 1 <=> '1';
+---------+
|(1 <=> 1)|
+---------+
|     true|
+---------+
SELECT true <=> NULL;
+---------------+
|(true <=> NULL)|
+---------------+
|          false|
+---------------+
SELECT NULL <=> NULL;
+---------------+
|(NULL <=> NULL)|
+---------------+
|           true|
+---------------+
-- =
SELECT 2 = 2;
+-------+
|(2 = 2)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT 1 = '1';
+-------+
|(1 = 1)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT true = NULL;
+-------------+
|(true = NULL)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+
SELECT NULL = NULL;
+-------------+
|(NULL = NULL)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+
-- ==
SELECT 2 == 2;
+-------+
|(2 = 2)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT 1 == '1';
+-------+
|(1 = 1)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT true == NULL;
+-------------+
|(true = NULL)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+
SELECT NULL == NULL;
+-------------+
|(NULL = NULL)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+
-- >
SELECT 2 > 1;
+-------+
|(2 > 1)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT 2 > 1.1;
+-------+
|(2 > 1)|
+-------+
|   true|
+-------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') > to_date('2009-07-30 04:17:52');
+-------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) > to_date(2009-07-30 04:17:52))|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                        false|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') > to_date('2009-08-01 04:17:52');
+-------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) > to_date(2009-08-01 04:17:52))|
+-------------------------------------------------------------+
|                                                        false|
+-------------------------------------------------------------+
SELECT 1 > NULL;
+----------+
|(1 > NULL)|
+----------+
|      NULL|
+----------+
-- >=
SELECT 2 >= 1;
+--------+
|(2 >= 1)|
+--------+
|    true|
+--------+
SELECT 2.0 >= '2.1';
+------------+
|(2.0 >= 2.1)|
+------------+
|       false|
+------------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') >= to_date('2009-07-30 04:17:52');
+--------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) >= to_date(2009-07-30 04:17:52))|
+--------------------------------------------------------------+
|                                                          true|
+--------------------------------------------------------------+
SELECT to_date('2009-07-30 04:17:52') >= to_date('2009-08-01 04:17:52');
+--------------------------------------------------------------+
|(to_date(2009-07-30 04:17:52) >= to_date(2009-08-01 04:17:52))|
+--------------------------------------------------------------+
|                                                         false|
+--------------------------------------------------------------+
SELECT 1 >= NULL;
+-----------+
|(1 >= NULL)|
+-----------+
|       NULL|
+-----------+
-- and
SELECT true and true;
+---------------+
|(true AND true)|
+---------------+
|           true|
+---------------+
SELECT true and false;
+----------------+
|(true AND false)|
+----------------+
|           false|
+----------------+
SELECT true and NULL;
+---------------+
|(true AND NULL)|
+---------------+
|           NULL|
+---------------+
SELECT false and NULL;
+----------------+
|(false AND NULL)|
+----------------+
|           false|
+----------------+
-- ilike
SELECT ilike('Wagon', '_Agon');
+-------------------+
|ilike(Wagon, _Agon)|
+-------------------+
|               true|
+-------------------+
SELECT '%SystemDrive%\Users\John' ilike '\%SystemDrive\%\\users%';
+--------------------------------------------------------+
|ilike(%SystemDrive%\Users\John, \%SystemDrive\%\\users%)|
+--------------------------------------------------------+
|                                                    true|
+--------------------------------------------------------+
SELECT '%SystemDrive%\\USERS\\John' ilike '\%SystemDrive\%\\\\Users%';
+--------------------------------------------------------+
|ilike(%SystemDrive%\USERS\John, \%SystemDrive\%\\Users%)|
+--------------------------------------------------------+
|                                                    true|
+--------------------------------------------------------+
SELECT '%SystemDrive%/Users/John' ilike '/%SYSTEMDrive/%//Users%' ESCAPE '/';
+--------------------------------------------------------+
|ilike(%SystemDrive%/Users/John, /%SYSTEMDrive/%//Users%)|
+--------------------------------------------------------+
|                                                    true|
+--------------------------------------------------------+
-- in
SELECT 1 in(1, 2, 3);
+----------------+
|(1 IN (1, 2, 3))|
+----------------+
|            true|
+----------------+
SELECT 1 in(2, 3, 4);
+----------------+
|(1 IN (2, 3, 4))|
+----------------+
|           false|
+----------------+
SELECT named_struct('a', 1, 'b', 2) in(named_struct('a', 1, 'b', 1), named_struct('a', 1, 'b', 3));
+----------------------------------------------------------------------------------+
|(named_struct(a, 1, b, 2) IN (named_struct(a, 1, b, 1), named_struct(a, 1, b, 3)))|
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                             false|
+----------------------------------------------------------------------------------+
SELECT named_struct('a', 1, 'b', 2) in(named_struct('a', 1, 'b', 2), named_struct('a', 1, 'b', 3));
+----------------------------------------------------------------------------------+
|(named_struct(a, 1, b, 2) IN (named_struct(a, 1, b, 2), named_struct(a, 1, b, 3)))|
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                              true|
+----------------------------------------------------------------------------------+
-- isnan
SELECT isnan(cast('NaN' as double));
+--------------------------+
|isnan(CAST(NaN AS DOUBLE))|
+--------------------------+
|                      true|
+--------------------------+
-- isnotnull
SELECT isnotnull(1);
+---------------+
|(1 IS NOT NULL)|
+---------------+
|           true|
+---------------+
-- isnull
SELECT isnull(1);
+-----------+
|(1 IS NULL)|
+-----------+
|      false|
+-----------+
-- like
SELECT like('Wagon', '_Agon');
+----------------+
|Wagon LIKE _Agon|
+----------------+
|            true|
+----------------+
-- not
SELECT not true;
+----------+
|(NOT true)|
+----------+
|     false|
+----------+
SELECT not false;
+-----------+
|(NOT false)|
+-----------+
|       true|
+-----------+
SELECT not NULL;
+----------+
|(NOT NULL)|
+----------+
|      NULL|
+----------+
-- or
SELECT true or false;
+---------------+
|(true OR false)|
+---------------+
|           true|
+---------------+
SELECT false or false;
+----------------+
|(false OR false)|
+----------------+
|           false|
+----------------+
SELECT true or NULL;
+--------------+
|(true OR NULL)|
+--------------+
|          true|
+--------------+
SELECT false or NULL;
+---------------+
|(false OR NULL)|
+---------------+
|           NULL|
+---------------+

Funções de mapa

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
element_at(array, index) Retorna elemento de matriz no índice (baseado em 1) fornecido.
element_at(map, key) Retorna o valor da chave fornecida. A função retornará NULL se a chave não estiver contida no mapa.
map(key0, value0, key1, value1, ...) Cria um mapa com os pares chave/valor fornecidos.
map_concat(map, ...) Retorna a união de todos os mapas fornecidos
map_contains_key(map, key) Retornará verdadeiro se o mapa contiver a chave.
map_entries(map) Retorna uma matriz não ordenada de todas as entradas no mapa fornecido.
map_from_arrays(keys, values) Cria um mapa com um par das matrizes de chave/valor fornecidas. Todos os elementos nas chaves não podem ser nulos
map_from_entries(arrayOfEntries) Retorna um mapa criado a partir de uma matriz de entradas fornecida.
map_keys(map) Retorna uma matriz não ordenada contendo as chaves do mapa.
map_values(map) Retorna uma matriz não ordenada contendo os valores do mapa.
str_to_map(text[, pairDelim[, keyValueDelim]]) Cria um mapa depois de dividir o texto em pares de chave/valor usando delimitadores. Os delimitadores padrão são "," para `pairDelim` e ":" para `keyValueDelim`. Tanto pairDelim` quanto `keyValueDelim` são tratados como expressões regulares.
try_element_at(array, index) Retorna elemento de matriz no índice (baseado em 1) fornecido. Se o Índice for 0, o sistema gerará um erro. Se o índice for < 0, acessará os elementos do último para o primeiro. A função sempre retornará NULL se o índice exceder o comprimento da matriz.
try_element_at(map, key) Retorna o valor da chave fornecida. A função sempre retornará NULL se a chave não estiver contida no mapa.

Exemplos

-- element_at
SELECT element_at(array(1, 2, 3), 2);
+-----------------------------+
|element_at(array(1, 2, 3), 2)|
+-----------------------------+
|                            2|
+-----------------------------+
SELECT element_at(map(1, 'a', 2, 'b'), 2);
+------------------------------+
|element_at(map(1, a, 2, b), 2)|
+------------------------------+
|                             b|
+------------------------------+
-- map
SELECT map(1.0, '2', 3.0, '4');
+--------------------+
| map(1.0, 2, 3.0, 4)|
+--------------------+
|{1.0 -> 2, 3.0 -> 4}|
+--------------------+
-- map_concat
SELECT map_concat(map(1, 'a', 2, 'b'), map(3, 'c'));
+--------------------------------------+
|map_concat(map(1, a, 2, b), map(3, c))|
+--------------------------------------+
|                  {1 -> a, 2 -> b, ...|
+--------------------------------------+
-- map_contains_key
SELECT map_contains_key(map(1, 'a', 2, 'b'), 1);
+------------------------------------+
|map_contains_key(map(1, a, 2, b), 1)|
+------------------------------------+
|                                true|
+------------------------------------+
SELECT map_contains_key(map(1, 'a', 2, 'b'), 3);
+------------------------------------+
|map_contains_key(map(1, a, 2, b), 3)|
+------------------------------------+
|                               false|
+------------------------------------+
-- map_entries
SELECT map_entries(map(1, 'a', 2, 'b'));
+----------------------------+
|map_entries(map(1, a, 2, b))|
+----------------------------+
|            [{1, a}, {2, b}]|
+----------------------------+
-- map_from_arrays
SELECT map_from_arrays(array(1.0, 3.0), array('2', '4'));
+---------------------------------------------+
|map_from_arrays(array(1.0, 3.0), array(2, 4))|
+---------------------------------------------+
|                         {1.0 -> 2, 3.0 -> 4}|
+---------------------------------------------+
-- map_from_entries
SELECT map_from_entries(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b')));
+---------------------------------------------------+
|map_from_entries(array(struct(1, a), struct(2, b)))|
+---------------------------------------------------+
|                                   {1 -> a, 2 -> b}|
+---------------------------------------------------+
-- map_keys
SELECT map_keys(map(1, 'a', 2, 'b'));
+-------------------------+
|map_keys(map(1, a, 2, b))|
+-------------------------+
|                   [1, 2]|
+-------------------------+
-- map_values
SELECT map_values(map(1, 'a', 2, 'b'));
+---------------------------+
|map_values(map(1, a, 2, b))|
+---------------------------+
|                     [a, b]|
+---------------------------+
-- str_to_map
SELECT str_to_map('a:1,b:2,c:3', ',', ':');
+-----------------------------+
|str_to_map(a:1,b:2,c:3, ,, :)|
+-----------------------------+
|         {a -> 1, b -> 2, ...|
+-----------------------------+
SELECT str_to_map('a');
+-------------------+
|str_to_map(a, ,, :)|
+-------------------+
|        {a -> NULL}|
+-------------------+
-- try_element_at
SELECT try_element_at(array(1, 2, 3), 2);
+---------------------------------+
|try_element_at(array(1, 2, 3), 2)|
+---------------------------------+
|                                2|
+---------------------------------+
SELECT try_element_at(map(1, 'a', 2, 'b'), 2);
+----------------------------------+
|try_element_at(map(1, a, 2, b), 2)|
+----------------------------------+
|                                 b|
+----------------------------------+

Funções matemáticas

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
expr1 % expr2 Retorna o resto após `expr1`/`expr2`.
expr1 * expr2 Retorna `expr1`*`expr2`.
expr1 + expr2 Retorna `expr1`+`expr2`.
expr1 - expr2 Retorna `expr1`-`expr2`.
expr1 / expr2 Retorna expr1 / expr2. Sempre realiza divisão de ponto flutuante.
abs(expr) Retorna o valor absoluto do valor numérico ou do valor do intervalo.
acos(expr) Retorna o cosseno inverso (também conhecido como arco cosseno) de `expr`, como se computado por `java.lang.Math.acos`.
acosh(expr) Retorna o cosseno hiperbólico inverso de `expr`.
asin(expr) Retorna o seno inverso (também conhecido como arco seno) de `expr`, como se computado por `java.lang.Math.asin`.
asinh(expr) Retorna o seno hiperbólico inverso de `expr`.
atan(expr) Retorna a tangente inversa (também conhecida como arco tangente) de `expr`, como se computada por `java.lang.Math.atan`
atan2(exprY, exprX) Retorna o ângulo em radianos entre o eixo x positivo de um plano e o ponto dado pelas coordenadas (`exprX`, `exprY`), como se computado por `java.lang.Math.atan2`..
atanh(expr) Retorna a tangente hiperbólica inversa de `expr`.
bin(expr) Retorna a representação em string do valor longo `expr` representado em binário.
bround(expr, d) Retorna `expr` arredondado para `d` casas decimais usando o modo de arredondamento HALF_EVEN.
cbrt(expr) Retorna a raiz cúbica de `expr`.
ceil(expr[, scale]) Retorna o menor número após o arredondamento que não seja menor que `expr`. Um parâmetro opcional `scale` pode ser especificado para controlar o comportamento do arredondamento.
ceiling(expr[, scale]) Retorna o menor número após o arredondamento que não seja menor que `expr`. Um parâmetro opcional `scale` pode ser especificado para controlar o comportamento do arredondamento.
conv(num, from_base, to_base) Converte `num` de `from_base` para `to_base`.
cos(expr) Retorna o cosseno de `expr`, como se computado por `java.lang.Math.cos`.
cosh(expr) Retorna o cosseno hiperbólico de `expr`, como se computado por `java.lang.math.cosh`.
cot(expr) Retorna a cotangente de `expr`, como se computada por `1/java.lang.Math.tan`.
csc(expr) Retorna a cossecante de `expr`,como se computada por `1/java.lang.Math.sin`.
degrees(expr) Converte radianos em graus.
expr1 div expr2 Divide `expr1` por `expr2`. Retornará NULL se um operando for NULL ou `expr2` se for 0. O resultado é convertido em longo.
e() Retorna o número de Euler, e.
exp(expr) Retorna e à potência de `expr`.
expm1(expr): returna exp(`expr`) 1
factorial(expr) Retorna o fatorial de `expr`. `expr` é [0..20]. Caso contrário, nulo.
floor(expr[, scale]) Retorna o maior número após o arredondamento para baixo que não seja maior que `expr`. Um parâmetro opcional `scale` pode ser especificado para controlar o comportamento do arredondamento.
greatest(expr, ...) Retorna o maior valor de todos os parâmetros, ignorando valores nulos.
hex(expr) Converte `expr` em hexadecimal.
hypot(expr1, expr2) Retorna sqrt(`expr1`**2 + `expr2`**2).
least(expr, ...) Retorna o menor valor de todos os parâmetros, ignorando valores nulos.
ln(expr) Retorna o logaritmo natural (base e) de `expr`.
log(base, expr) Retorna o logaritmo de `expr` com `base`.
log10(expr) Retorna o logaritmo de `expr` com base 10.
log1p(expr) Retorna log(1 + `expr`).
log2(expr) Retorna o logaritmo de `expr` com base 2.
expr1 mod expr2 Retorna o resto após `expr1`/`expr2`.
negative(expr) Retorna o valor negado de `expr`.
pi() Retorna pi.
pmod(expr1, expr2) Retorna o valor positivo de `expr1` mod `expr2`.
positive(expr) Retorna o valor de `expr`.
pow(expr1, expr2) Eleva `expr1` à potência de `expr2`.
power(expr1, expr2) Eleva `expr1` à potência de `expr2`.
radians(expr) Converte graus em radianos.
rand([seed]) Retorna um valor aleatório com valores independentes e identicamente distribuídos (i.i.d.) uniformemente distribuídos em [0, 1).
randn([seed]) Retorna um valor aleatório com valores independentes e distribuídos de forma idêntica (i.i.d.) extraídos da distribuição normal padrão.
random([seed]) Retorna um valor aleatório com valores independentes e identicamente distribuídos (i.i.d.) uniformemente distribuídos em [0, 1).
rint(expr) Retorna o valor duplo mais próximo em valor ao argumento e igual a um inteiro matemático.
round(expr, d) Retorna `expr` arredondado para `d` casas decimais usando o modo de arredondamento HALF_UP.
sec(expr) Retorna a secante de `expr`, como se computada por `1/java.lang.Math.cos`.
shiftleft(base, expr) Deslocamento à esquerda em nível de bits.
sign(expr) Retorna -1,0, 0,0 ou 1,0 quando `expr` é negativa, 0 ou positiva.
signum(expr) Retorna -1,0, 0,0 ou 1,0 quando `expr` é negativa, 0 ou positiva.
sin(expr) Retorna o seno de `expr`, como se computado por `java.lang.Math.sin`.
sinh(expr) Retorna o seno hiperbólico de `expr`, como se computado por `java.lang.Math.sinh`.
sqrt(expr) Retorna a raiz quadrada de `expr`.
tan(expr) Retorna a tangente de `expr`, como se computada por `java.lang.Math.tan`.
tanh(expr) Retorna a tangente hiperbólica de `expr`, como se computada por `java.lang.Math.tanh`.
try_add(expr1, expr2) Retorna a soma de `expr1`e `expr2`, e o resultado é nulo em caso de estouro. Os tipos de entrada aceitáveis são os mesmos com o operador `+`.
try_divide(dividend, divisor) Retorna `dividend`/`divisor`. Sempre realiza divisão de ponto flutuante. Seu resultado será sempre nulo se `expr2` for 0. `dividendo` deve ser numérico ou um intervalo. `divisor` deve ser numérico.
try_multiply(expr1, expr2) Retorna `expr1`*`expr2` e o resultado é nulo em caso de estouro. Os tipos de entrada aceitáveis são os mesmos com o operador `*`.
try_subtract(expr1, expr2) Retorna `expr1`-`expr2` e o resultado é nulo em caso de estouro. Os tipos de entrada aceitáveis são os mesmos com o operador `-`.
unhex(expr) Converte `expr` hexadecimal em binário.
width_bucket(value, min_value, max_value, num_bucket) Retorna o número do bucketao qual `value` seria atribuído em um histograma de equilargura com `num_bucket` buckets, no intervalo de `min_value` a `max_value`."

Exemplos

-- %
SELECT 2 % 1.8;
+---------+
|(2 % 1.8)|
+---------+
|      0.2|
+---------+
SELECT MOD(2, 1.8);
+-----------+
|mod(2, 1.8)|
+-----------+
|        0.2|
+-----------+
-- *
SELECT 2 * 3;
+-------+
|(2 * 3)|
+-------+
|      6|
+-------+
-- +
SELECT 1 + 2;
+-------+
|(1 + 2)|
+-------+
|      3|
+-------+
-- -
SELECT 2 - 1;
+-------+
|(2 - 1)|
+-------+
|      1|
+-------+
-- /
SELECT 3 / 2;
+-------+
|(3 / 2)|
+-------+
|    1.5|
+-------+
SELECT 2L / 2L;
+-------+
|(2 / 2)|
+-------+
|    1.0|
+-------+
-- abs
SELECT abs(-1);
+-------+
|abs(-1)|
+-------+
|      1|
+-------+
SELECT abs(INTERVAL -'1-1' YEAR TO MONTH);
+----------------------------------+
|abs(INTERVAL '-1-1' YEAR TO MONTH)|
+----------------------------------+
|              INTERVAL '1-1' YE...|
+----------------------------------+
-- acos
SELECT acos(1);
+-------+
|ACOS(1)|
+-------+
|    0.0|
+-------+
SELECT acos(2);
+-------+
|ACOS(2)|
+-------+
|    NaN|
+-------+
-- acosh
SELECT acosh(1);
+--------+
|ACOSH(1)|
+--------+
|     0.0|
+--------+
SELECT acosh(0);
+--------+
|ACOSH(0)|
+--------+
|     NaN|
+--------+
-- asin
SELECT asin(0);
+-------+
|ASIN(0)|
+-------+
|    0.0|
+-------+
SELECT asin(2);
+-------+
|ASIN(2)|
+-------+
|    NaN|
+-------+
-- asinh
SELECT asinh(0);
+--------+
|ASINH(0)|
+--------+
|     0.0|
+--------+
-- atan
SELECT atan(0);
+-------+
|ATAN(0)|
+-------+
|    0.0|
+-------+
-- atan2
SELECT atan2(0, 0);
+-----------+
|ATAN2(0, 0)|
+-----------+
|        0.0|
+-----------+
-- atanh
SELECT atanh(0);
+--------+
|ATANH(0)|
+--------+
|     0.0|
+--------+
SELECT atanh(2);
+--------+
|ATANH(2)|
+--------+
|     NaN|
+--------+
-- bin
SELECT bin(13);
+-------+
|bin(13)|
+-------+
|   1101|
+-------+
SELECT bin(-13);
+--------------------+
|            bin(-13)|
+--------------------+
|11111111111111111...|
+--------------------+
SELECT bin(13.3);
+---------+
|bin(13.3)|
+---------+
|     1101|
+---------+
-- bround
SELECT bround(2.5, 0);
+--------------+
|bround(2.5, 0)|
+--------------+
|             2|
+--------------+
SELECT bround(25, -1);
+--------------+
|bround(25, -1)|
+--------------+
|            20|
+--------------+
-- cbrt
SELECT cbrt(27.0);
+----------+
|CBRT(27.0)|
+----------+
|       3.0|
+----------+
-- ceil
SELECT ceil(-0.1);
+----------+
|CEIL(-0.1)|
+----------+
|         0|
+----------+
SELECT ceil(5);
+-------+
|CEIL(5)|
+-------+
|      5|
+-------+
SELECT ceil(3.1411, 3);
+---------------+
|ceil(3.1411, 3)|
+---------------+
|          3.142|
+---------------+
SELECT ceil(3.1411, -3);
+----------------+
|ceil(3.1411, -3)|
+----------------+
|            1000|
+----------------+
-- ceiling
SELECT ceiling(-0.1);
+-------------+
|ceiling(-0.1)|
+-------------+
|            0|
+-------------+
SELECT ceiling(5);
+----------+
|ceiling(5)|
+----------+
|         5|
+----------+
SELECT ceiling(3.1411, 3);
+------------------+
|ceiling(3.1411, 3)|
+------------------+
|             3.142|
+------------------+
SELECT ceiling(3.1411, -3);
+-------------------+
|ceiling(3.1411, -3)|
+-------------------+
|               1000|
+-------------------+
-- conv
SELECT conv('100', 2, 10);
+----------------+
|conv(100, 2, 10)|
+----------------+
|               4|
+----------------+
SELECT conv(-10, 16, -10);
+------------------+
|conv(-10, 16, -10)|
+------------------+
|               -16|
+------------------+
-- cos
SELECT cos(0);
+------+
|COS(0)|
+------+
|   1.0|
+------+
-- cosh
SELECT cosh(0);
+-------+
|COSH(0)|
+-------+
|    1.0|
+-------+
-- cot
SELECT cot(1);
+------------------+
|            COT(1)|
+------------------+
|0.6420926159343306|
+------------------+
-- csc
SELECT csc(1);
+------------------+
|            CSC(1)|
+------------------+
|1.1883951057781212|
+------------------+
-- degrees
SELECT degrees(3.141592653589793);
+--------------------------+
|DEGREES(3.141592653589793)|
+--------------------------+
|                     180.0|
+--------------------------+
-- div
SELECT 3 div 2;
+---------+
|(3 div 2)|
+---------+
|        1|
+---------+
SELECT INTERVAL '1-1' YEAR TO MONTH div INTERVAL '-1' MONTH;
+------------------------------------------------------+
|(INTERVAL '1-1' YEAR TO MONTH div INTERVAL '-1' MONTH)|
+------------------------------------------------------+
|                                                   -13|
+------------------------------------------------------+
-- e
SELECT e();
+-----------------+
|              E()|
+-----------------+
|2.718281828459045|
+-----------------+
-- exp
SELECT exp(0);
+------+
|EXP(0)|
+------+
|   1.0|
+------+
-- expm1
SELECT expm1(0);
+--------+
|EXPM1(0)|
+--------+
|     0.0|
+--------+
-- factorial
SELECT factorial(5);
+------------+
|factorial(5)|
+------------+
|         120|
+------------+
-- floor
SELECT floor(-0.1);
+-----------+
|FLOOR(-0.1)|
+-----------+
|         -1|
+-----------+
SELECT floor(5);
+--------+
|FLOOR(5)|
+--------+
|       5|
+--------+
SELECT floor(3.1411, 3);
+----------------+
|floor(3.1411, 3)|
+----------------+
|           3.141|
+----------------+
SELECT floor(3.1411, -3);
+-----------------+
|floor(3.1411, -3)|
+-----------------+
|                0|
+-----------------+
-- greatest
SELECT greatest(10, 9, 2, 4, 3);
+------------------------+
|greatest(10, 9, 2, 4, 3)|
+------------------------+
|                      10|
+------------------------+
-- hex
SELECT hex(17);
+-------+
|hex(17)|
+-------+
|     11|
+-------+
SELECT hex('SQL');
+------------------+
|    hex(SQL)|
+------------------+
|53514C|
+------------------+
-- hypot
SELECT hypot(3, 4);
+-----------+
|HYPOT(3, 4)|
+-----------+
|        5.0|
+-----------+
-- least
SELECT least(10, 9, 2, 4, 3);
+---------------------+
|least(10, 9, 2, 4, 3)|
+---------------------+
|                    2|
+---------------------+
-- ln
SELECT ln(1);
+-----+
|ln(1)|
+-----+
|  0.0|
+-----+
-- log
SELECT log(10, 100);
+------------+
|LOG(10, 100)|
+------------+
|         2.0|
+------------+
-- log10
SELECT log10(10);
+---------+
|LOG10(10)|
+---------+
|      1.0|
+---------+
-- log1p
SELECT log1p(0);
+--------+
|LOG1P(0)|
+--------+
|     0.0|
+--------+
-- log2
SELECT log2(2);
+-------+
|LOG2(2)|
+-------+
|    1.0|
+-------+
-- mod
SELECT 2 % 1.8;
+---------+
|(2 % 1.8)|
+---------+
|      0.2|
+---------+
SELECT MOD(2, 1.8);
+-----------+
|mod(2, 1.8)|
+-----------+
|        0.2|
+-----------+
-- negative
SELECT negative(1);
+-----------+
|negative(1)|
+-----------+
|         -1|
+-----------+
-- pi
SELECT pi();
+-----------------+
|             PI()|
+-----------------+
|3.141592653589793|
+-----------------+
-- pmod
SELECT pmod(10, 3);
+-----------+
|pmod(10, 3)|
+-----------+
|          1|
+-----------+
SELECT pmod(-10, 3);
+------------+
|pmod(-10, 3)|
+------------+
|           2|
+------------+
-- positive
SELECT positive(1);
+-----+
|(+ 1)|
+-----+
|    1|
+-----+
-- pow
SELECT pow(2, 3);
+---------+
|pow(2, 3)|
+---------+
|      8.0|
+---------+
-- power
SELECT power(2, 3);
+-----------+
|POWER(2, 3)|
+-----------+
|        8.0|
+-----------+
-- radians
SELECT radians(180);
+-----------------+
|     RADIANS(180)|
+-----------------+
|3.141592653589793|
+-----------------+
-- rand
SELECT rand();
+------------------+
|            rand()|
+------------------+
|0.7211420708112387|
+------------------+
SELECT rand(0);
+------------------+
|           rand(0)|
+------------------+
|0.7604953758285915|
+------------------+
SELECT rand(null);
+------------------+
|        rand(NULL)|
+------------------+
|0.7604953758285915|
+------------------+
-- randn
SELECT randn();
+-------------------+
|            randn()|
+-------------------+
|-0.8175603217732732|
+-------------------+
SELECT randn(0);
+------------------+
|          randn(0)|
+------------------+
|1.6034991609278433|
+------------------+
SELECT randn(null);
+------------------+
|       randn(NULL)|
+------------------+
|1.6034991609278433|
+------------------+
-- random
SELECT random();
+-----------------+
|           rand()|
+-----------------+
|0.394205008255365|
+-----------------+
SELECT random(0);
+------------------+
|           rand(0)|
+------------------+
|0.7604953758285915|
+------------------+
SELECT random(null);
+------------------+
|        rand(NULL)|
+------------------+
|0.7604953758285915|
+------------------+
-- rint
SELECT rint(12.3456);
+-------------+
|rint(12.3456)|
+-------------+
|         12.0|
+-------------+
-- round
SELECT round(2.5, 0);
+-------------+
|round(2.5, 0)|
+-------------+
|            3|
+-------------+
-- sec
SELECT sec(0);
+------+
|SEC(0)|
+------+
|   1.0|
+------+
-- shiftleft
SELECT shiftleft(2, 1);
+---------------+
|shiftleft(2, 1)|
+---------------+
|              4|
+---------------+
-- sign
SELECT sign(40);
+--------+
|sign(40)|
+--------+
|     1.0|
+--------+
SELECT sign(INTERVAL -'100' YEAR);
+--------------------------+
|sign(INTERVAL '-100' YEAR)|
+--------------------------+
|                      -1.0|
+--------------------------+
-- signum
SELECT signum(40);
+----------+
|SIGNUM(40)|
+----------+
|       1.0|
+----------+
SELECT signum(INTERVAL -'100' YEAR);
+----------------------------+
|SIGNUM(INTERVAL '-100' YEAR)|
+----------------------------+
|                        -1.0|
+----------------------------+
-- sin
SELECT sin(0);
+------+
|SIN(0)|
+------+
|   0.0|
+------+
-- sinh
SELECT sinh(0);
+-------+
|SINH(0)|
+-------+
|    0.0|
+-------+
-- sqrt
SELECT sqrt(4);
+-------+
|SQRT(4)|
+-------+
|    2.0|
+-------+
-- tan
SELECT tan(0);
+------+
|TAN(0)|
+------+
|   0.0|
+------+
-- tanh
SELECT tanh(0);
+-------+
|TANH(0)|
+-------+
|    0.0|
+-------+
-- try_add
SELECT try_add(1, 2);
+-------------+
|try_add(1, 2)|
+-------------+
|            3|
+-------------+
SELECT try_add(2147483647, 1);
+----------------------+
|try_add(2147483647, 1)|
+----------------------+
|                  NULL|
+----------------------+
SELECT try_add(date'2021-01-01', 1);
+-----------------------------+
|try_add(DATE '2021-01-01', 1)|
+-----------------------------+
|                   2021-01-02|
+-----------------------------+
SELECT try_add(date'2021-01-01', interval 1 year);
+---------------------------------------------+
|try_add(DATE '2021-01-01', INTERVAL '1' YEAR)|
+---------------------------------------------+
|                                   2022-01-01|
+---------------------------------------------+
SELECT try_add(timestamp'2021-01-01 00:00:00', interval 1 day);
+----------------------------------------------------------+
|try_add(TIMESTAMP '2021-01-01 00:00:00', INTERVAL '1' DAY)|
+----------------------------------------------------------+
|                                       2021-01-02 00:00:00|
+----------------------------------------------------------+
SELECT try_add(interval 1 year, interval 2 year);
+---------------------------------------------+
|try_add(INTERVAL '1' YEAR, INTERVAL '2' YEAR)|
+---------------------------------------------+
|                            INTERVAL '3' YEAR|
+---------------------------------------------+
-- try_divide
SELECT try_divide(3, 2);
+----------------+
|try_divide(3, 2)|
+----------------+
|             1.5|
+----------------+
SELECT try_divide(2L, 2L);
+----------------+
|try_divide(2, 2)|
+----------------+
|             1.0|
+----------------+
SELECT try_divide(1, 0);
+----------------+
|try_divide(1, 0)|
+----------------+
|            NULL|
+----------------+
SELECT try_divide(interval 2 month, 2);
+---------------------------------+
|try_divide(INTERVAL '2' MONTH, 2)|
+---------------------------------+
|             INTERVAL '0-1' YE...|
+---------------------------------+
SELECT try_divide(interval 2 month, 0);
+---------------------------------+
|try_divide(INTERVAL '2' MONTH, 0)|
+---------------------------------+
|                             NULL|
+---------------------------------+
-- try_multiply
SELECT try_multiply(2, 3);
+------------------+
|try_multiply(2, 3)|
+------------------+
|                 6|
+------------------+
SELECT try_multiply(-2147483648, 10);
+-----------------------------+
|try_multiply(-2147483648, 10)|
+-----------------------------+
|                         NULL|
+-----------------------------+
SELECT try_multiply(interval 2 year, 3);
+----------------------------------+
|try_multiply(INTERVAL '2' YEAR, 3)|
+----------------------------------+
|              INTERVAL '6-0' YE...|
+----------------------------------+
-- try_subtract
SELECT try_subtract(2, 1);
+------------------+
|try_subtract(2, 1)|
+------------------+
|                 1|
+------------------+
SELECT try_subtract(-2147483648, 1);
+----------------------------+
|try_subtract(-2147483648, 1)|
+----------------------------+
|                        NULL|
+----------------------------+
SELECT try_subtract(date'2021-01-02', 1);
+----------------------------------+
|try_subtract(DATE '2021-01-02', 1)|
+----------------------------------+
|                        2021-01-01|
+----------------------------------+
SELECT try_subtract(date'2021-01-01', interval 1 year);
+--------------------------------------------------+
|try_subtract(DATE '2021-01-01', INTERVAL '1' YEAR)|
+--------------------------------------------------+
|                                        2020-01-01|
+--------------------------------------------------+
SELECT try_subtract(timestamp'2021-01-02 00:00:00', interval 1 day);
+---------------------------------------------------------------+
|try_subtract(TIMESTAMP '2021-01-02 00:00:00', INTERVAL '1' DAY)|
+---------------------------------------------------------------+
|                                            2021-01-01 00:00:00|
+---------------------------------------------------------------+
SELECT try_subtract(interval 2 year, interval 1 year);
+--------------------------------------------------+
|try_subtract(INTERVAL '2' YEAR, INTERVAL '1' YEAR)|
+--------------------------------------------------+
|                                 INTERVAL '1' YEAR|
+--------------------------------------------------+
-- unhex
SELECT decode(unhex('53514C'), 'UTF-8');
+----------------------------------------+
|decode(unhex(53514C), UTF-8)|
+----------------------------------------+
|                               SQL|
+----------------------------------------+
-- width_bucket
SELECT width_bucket(5.3, 0.2, 10.6, 5);
+-------------------------------+
|width_bucket(5.3, 0.2, 10.6, 5)|
+-------------------------------+
|                              3|
+-------------------------------+
SELECT width_bucket(-2.1, 1.3, 3.4, 3);
+-------------------------------+
|width_bucket(-2.1, 1.3, 3.4, 3)|
+-------------------------------+
|                              0|
+-------------------------------+
SELECT width_bucket(8.1, 0.0, 5.7, 4);
+------------------------------+
|width_bucket(8.1, 0.0, 5.7, 4)|
+------------------------------+
|                             5|
+------------------------------+
SELECT width_bucket(-0.9, 5.2, 0.5, 2);
+-------------------------------+
|width_bucket(-0.9, 5.2, 0.5, 2)|
+-------------------------------+
|                              3|
+-------------------------------+
SELECT width_bucket(INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '10' YEAR, 10);
+--------------------------------------------------------------------------+
|width_bucket(INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '10' YEAR, 10)|
+--------------------------------------------------------------------------+
|                                                                         1|
+--------------------------------------------------------------------------+
SELECT width_bucket(INTERVAL '1' YEAR, INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '10' YEAR, 10);
+--------------------------------------------------------------------------+
|width_bucket(INTERVAL '1' YEAR, INTERVAL '0' YEAR, INTERVAL '10' YEAR, 10)|
+--------------------------------------------------------------------------+
|                                                                         2|
+--------------------------------------------------------------------------+
SELECT width_bucket(INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '10' DAY, 10);
+-----------------------------------------------------------------------+
|width_bucket(INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '10' DAY, 10)|
+-----------------------------------------------------------------------+
|                                                                      1|
+-----------------------------------------------------------------------+
SELECT width_bucket(INTERVAL '1' DAY, INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '10' DAY, 10);
+-----------------------------------------------------------------------+
|width_bucket(INTERVAL '1' DAY, INTERVAL '0' DAY, INTERVAL '10' DAY, 10)|
+-----------------------------------------------------------------------+
|                                                                      2|
+-----------------------------------------------------------------------+

Funções geradoras

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com essas funções SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Função Descrição
explode(expr) Separa os elementos da matriz `expr` em várias linhas ou os elementos do mapa `expr em várias linhas e colunas. A menos que especificado de outra forma, usa o nome de coluna padrão `col` para elementos da matriz ou `key` e `value` para os elementos do mapa.
explode_outer(expr) Separa os elementos da matriz `expr` em várias linhas ou os elementos do mapa `expr em várias linhas e colunas. A menos que especificado de outra forma, usa o nome de coluna padrão `col` para elementos da matriz ou `key` e `value` para os elementos do mapa.
inline(expr) Explode uma matriz de estruturas em uma tabela. Usa os nomes das colunas col1, col2, etc. por padrão, a menos que especificado de outra forma.
inline_outer(expr) Explode uma matriz de estruturas em uma tabela. Usa os nomes das colunas col1, col2, etc. por padrão, a menos que especificado de outra forma.
posexplode(expr) Separa os elementos da matriz `expr` em várias linhas com posições ou os elementos do mapa `expr` em várias linhas e colunas com posições. A menos que especificado de outra forma, usa o nome de coluna padrão `pos` para posição, `col` para os elementos da matriz ou `key` e `value` para os elementos do mapa.
posexplode_outer(expr) Separa os elementos da matriz `expr` em várias linhas com posições ou os elementos do mapa `expr` em várias linhas e colunas com posições. A menos que especificado de outra forma, usa o nome de coluna padrão `pos` para posição, `col` para os elementos da matriz ou `key` e `value` para os elementos do mapa.
stack(n, expr1, ..., exprk) Separa `expr1`, ..., `exprk` em `n` linhas. Usa os nomes das colunas col0, col1 etc. por padrão, a menos que especificado de outra forma.

Exemplos

-- explode
SELECT explode(array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

SELECT explode(collection => array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

SELECT * FROM explode(collection => array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

-- explode_outer
SELECT explode_outer(array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

SELECT explode_outer(collection => array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

SELECT * FROM explode_outer(collection => array(10, 20));
+---+
|col|
+---+
| 10|
| 20|
+---+

-- inline
SELECT inline(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b')));
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   a|
|   2|   b|
+----+----+

-- inline_outer
SELECT inline_outer(array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b')));
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   a|
|   2|   b|
+----+----+

-- posexplode
SELECT posexplode(array(10,20));
+---+---+
|pos|col|
+---+---+
|  0| 10|
|  1| 20|
+---+---+

SELECT * FROM posexplode(array(10,20));
+---+---+
|pos|col|
+---+---+
|  0| 10|
|  1| 20|
+---+---+

-- posexplode_outer
SELECT posexplode_outer(array(10,20));
+---+---+
|pos|col|
+---+---+
|  0| 10|
|  1| 20|
+---+---+

SELECT * FROM posexplode_outer(array(10,20));
+---+---+
|pos|col|
+---+---+
|  0| 10|
|  1| 20|
+---+---+

-- stack
SELECT stack(2, 1, 2, 3);
+----+----+
|col0|col1|
+----+----+
|   1|   2|
|   3|NULL|
+----+----+

Cláusula SELECT

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

O OpenSearch SQL é compatível com uma instrução SELECTusada para recuperar conjuntos de resultados de uma ou mais tabelas. A seção a seguir descreve a sintaxe de consulta em geral e as diferentes construções de uma consulta.

Sintaxe 

select_statement 
[ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] select_statement, ... ]
[ ORDER BY 
    { expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] 
    [ , ... ] 
    } 
]
[ SORT BY 
    { expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] 
    [ , ... ] 
    } 
]
[ WINDOW { named_window [ , WINDOW named_window, ... ] } ]
[ LIMIT { ALL | expression } ]

Enquanto select_statement é definido como:

SELECT [ ALL | DISTINCT ] { [ [ named_expression ] [ , ... ] ] }
FROM { from_item [ , ... ] }
[ PIVOT clause ]
[ UNPIVOT clause ]
[ LATERAL VIEW clause ] [ ... ]
[ WHERE boolean_expression ]
[ GROUP BY expression [ , ... ] ]
[ HAVING boolean_expression ]

Parâmetros

  • ALL

    Seleciona todas as linhas correspondentes da relação e é habilitada por padrão.

  • DISTINCT

    Seleciona todas as linhas correspondentes da relação após remover as duplicações dos resultados.

  • named_expression

    Uma expressão com um nome atribuído. Em geral, denota uma expressão de coluna.

    Sintaxe: expression [[AS] alias]

  • from_item

    Relação de tabela

    Relação de união

    Relação de pivô

    Relação de despivô

    Funções de valor de tabela

    Tabela em linha

    [ LATERAL ] ( Subquery )

  • PIVOT

    A cláusula PIVOT é usada para perspectiva de dados. Você pode obter os valores agregados com base no valor específico da coluna.

  • UNPIVOT

    A cláusula UNPIVOT transforma colunas em linhas. É o inverso de PIVOT, exceto pela agregação de valores.

  • LATERAL VIEW

    A cláusula LATERAL VIEW é usada em conjunto com funções geradoras, como EXPLODE, que gerará uma tabela virtual contendo uma ou mais linhas.

    LATERAL VIEW aplicará as linhas a cada linha de saída original.

  • WHERE

    Filtra o resultado da cláusula FROM com base nos predicados fornecidos.

  • GROUP BY

    Especifica as expressões usadas para agrupar as linhas.

    Isso é usado em conjunto com funções de agregação (MIN, MAX, COUNT, SUM, AVG e assim por diante) para agrupar linhas com base nas expressões de agrupamento e agregar os valores de cada grupo.

    Quando uma cláusula FILTER é anexada a uma função de agregação, somente as linhas correspondentes são passadas para essa função.

  • HAVING

    Especifica os predicados pelos quais as linhas produzidas por GROUP BY são filtradas.

    A cláusula HAVING é usada para filtrar linhas após o agrupamento ser realizado.

    Se HAVING for especificada sem GROUP BY, indica uma GROUP BY sem expressões de agrupamento (agregado global).

  • ORDER BY

    Especifica a ordem das linhas de todo o conjunto de resultados da consulta.

    As linhas de saída são ordenadas entre as partições.

    Esse parâmetro é mutuamente exclusivo com SORT BY e DISTRIBUTE BY, e não podem ser especificados juntos.

  • SORT BY

    Especifica a ordem em que as linhas são ordenadas em cada partição.

    Esse parâmetro é mutuamente exclusivo com ORDER BY, não podem ser especificados juntos.

  • LIMIT

    Especifica o número máximo de linhas que pode ser retornado por uma instrução ou subconsulta.

    Essa cláusula é usada principalmente em conjunto com ORDER BY para produzir um resultado determinístico.

  • boolean_expression

    Especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano.

    Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

  • expressão

    Especifica uma combinação de um ou mais valores, operadores e funções SQL que são avaliadas como um valor.

  • named_window

    Especifica aliases para uma ou mais especificações da janela de origem.

    As especificações da janela de origem podem ser referenciadas nas definições da janela na consulta.

Cláusula WHERE

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula WHERE é usada para limitar os resultados da cláusula FROM de uma consulta ou subconsulta com base na condição especificada.

Sintaxe 

WHERE boolean_expression

Parâmetros

  • boolean_expression

    Especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano.

    Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30),
(200, 'Mary', NULL),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Dan',  50);

-- Comparison operator in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE id > 200 ORDER BY id;
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|300|Mike| 80|
|400| Dan| 50|
+---+----+---+

-- Comparison and logical operators in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE id = 200 OR id = 300 ORDER BY id;
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|200|Mary|null|
|300|Mike|  80|
+---+----+----+

-- IS NULL expression in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE id > 300 OR age IS NULL ORDER BY id;
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|200|Mary|null|
|400| Dan|  50|
+---+----+----+

-- Function expression in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE length(name) > 3 ORDER BY id;
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|100|John|  30|
|200|Mary|null|
|300|Mike|  80|
+---+----+----+

-- `BETWEEN` expression in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE id BETWEEN 200 AND 300 ORDER BY id;
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|200|Mary|null|
|300|Mike|  80|
+---+----+----+

-- Scalar Subquery in `WHERE` clause.
SELECT * FROM person WHERE age > (SELECT avg(age) FROM person);
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|300|Mike| 80|
+---+----+---+
 
-- Correlated Subquery in `WHERE` clause.
SELECT id FROM person
WHERE exists (SELECT id FROM person where id = 200);
+---+----+----+
|id |name|age |
+---+----+----+
|200|Mary|null|
+---+----+----+

Cláusula GROUP BY

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula GROUP BY é usada para agrupar as linhas com base em um conjunto de expressões de agrupamento especificadas e computar agregações no grupo de linhas com base em uma ou mais funções de agregação especificadas.

O sistema também faz várias agregações para o mesmo registro de entrada definido pelas cláusulas GROUPING SETS, CUBE e ROLLUP. As expressões de agrupamento e as agregações avançadas podem ser combinadas na cláusula GROUP BY e aninhadas em uma cláusula GROUPING SETS . Veja mais detalhes na seção Mixed/Nested Grouping Analytics .

Quando uma cláusula FILTER é anexada a uma função de agregação, somente as linhas correspondentes são passadas para essa função.

Sintaxe 

GROUP BY group_expression [ , group_expression [ , ... ] ] [ WITH { ROLLUP | CUBE } ]
GROUP BY { group_expression | { ROLLUP | CUBE | GROUPING SETS } (grouping_set [ , ...]) } [ , ... ]

Embora as funções de agregação sejam definidas como: 

aggregate_name ( [ DISTINCT ] expression [ , ... ] ) [ FILTER ( WHERE boolean_expression ) ]

Parâmetros

  • group_expression

    Especifica os critérios com base nos quais as linhas são agrupadas. O agrupamento de linhas é realizado com base nos valores dos resultados das expressões de agrupamento.

    Uma expressão de agrupamento pode ser um nome de coluna, como GROUP BY a, uma posição de coluna como GROUP BY 0 ou uma expressão como GROUP BY a + b.

  • grouping_set

    Um conjunto de agrupamento é especificado por zero ou mais expressões separadas por vírgula entre parênteses. Quando o conjunto de agrupamento tem somente um elemento, os parênteses podem ser omitidos.

    Por exemplo, GROUPING SETS ((a), (b)) é o mesmo que GROUPING SETS (a, b).

    Sintaxe: { ( [ expression [ , ... ] ] ) | expression }

  • GROUPING SETS

    Agrupa as linhas para cada conjunto de agrupamento especificado depois de GROUPING SETS.

    Por exemplo, GROUP BY GROUPING SETS ((warehouse), (product)) é semanticamente equivalente à união dos resultados de GROUP BY warehouse e GROUP BY product. Essa cláusula é uma abreviação de UNION ALL em que cada etapa do operador UNION ALL realiza a agregação de cada conjunto de agrupamento especificado na cláusula GROUPING SETS.

    Da mesma forma, GROUP BY GROUPING SETS ((warehouse, product), (product), ()) é semanticamente equivalente à união dos resultados de GROUP BY warehouse, product, GROUP BY product e uma agregação global.

  • ROLLUP

    Especifica vários níveis de agregações em uma única instrução. Essa cláusula é usada para computar agregações com base em vários conjuntos de agrupamentos. ROLLUP é uma abreviatura de GROUPING SETS.

    Por exemplo, GROUP BY warehouse, product WITH ROLLUP or GROUP BY ROLLUP(warehouse, product) equivale a GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product), (warehouse), ()).

    GROUP BY ROLLUP(warehouse, product, (warehouse, location)) é equivalente a GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product, location), (warehouse, product), (warehouse), ()).

    Os N elementos de uma especificação ROLLUP resultam em N+1 GROUPING SETS.

  • CUBE

    A cláusula CUBE é usada para realizar agregações com base na combinação de colunas de agrupamento especificadas na cláusula GROUP BY. CUBE é uma abreviatura de GROUPING SETS.

    Por exemplo, GROUP BY warehouse, product WITH CUBE or GROUP BY CUBE(warehouse, product) equivale a GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product), (warehouse), (product), ()).

    GROUP BY CUBE(warehouse, product, (warehouse, location)) é equivalente a GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product, location), (warehouse, product), (warehouse, location), (product, warehouse, location), (warehouse), (product), (warehouse, product), ()). Os N elementos de uma especificação de CUBE resultam em 2^N GROUPING SETS.

  • Analytics de agrupamento misto/aninhado

    Uma cláusula GROUP BY pode incluir várias group_expressions e vários CUBE|ROLLUP|GROUPING SETS. GROUPING SETS também podem ter cláusulas CUBE|ROLLUP|GROUPING SETS aninhadas, como, GROUPING SETS(ROLLUP(warehouse, location), CUBE(warehouse, location)). GROUPING SETS(warehouse, GROUPING SETS(location, GROUPING SETS(ROLLUP(warehouse, location), CUBE(warehouse, location)))).

    CUBE|ROLLUP é apenas um açúcar sintático para GROUPING SETS. Consulte as seções acima para saber como traduzir CUBE|ROLLUP para GROUPING SETS. Pode-se tratar group_expression como GROUPING SETS de grupo único nesse contexto.

    Para vários GROUPING SETS na cláusula GROUP BY, geramos um único GROUPING SETS fazendo um produto cartesiano do original GROUPING SETS. Para GROUPING SETS aninhado na cláusula GROUPING SETS, simplesmente pegamos seus conjuntos de agrupamentos e os removemos.

    Por exemplo, GROUP BY warehouse, GROUPING SETS((product), ()), GROUPING SETS((location, size), (location), (size), ()) and GROUP BY warehouse, ROLLUP(product), CUBE(location, size) equivale a GROUP BY GROUPING SETS( (warehouse, product, location, size), (warehouse, product, location), (warehouse, product, size), (warehouse, product), (warehouse, location, size), (warehouse, location), (warehouse, size), (warehouse)).

    GROUP BY GROUPING SETS(GROUPING SETS(warehouse), GROUPING SETS((warehouse, product))) é equivalente a GROUP BY GROUPING SETS((warehouse), (warehouse, product)).

  • aggregate_name

    Especifica um nome de função de agregação (MIN, MAX, COUNT, SUM, AVG e assim por diante).

  • DISTINCT

    Remove duplicações nas linhas de entrada antes que elas sejam passadas para funções de agregação.

  • FILTER

    Filtra as linhas de entrada para as quais a cláusula boolean_expression na cláusula WHERE é avaliada como verdadeiro são passadas para a função de agregação; outras linhas são descartadas.

Exemplos

CREATE TABLE dealer (id INT, city STRING, car_model STRING, quantity INT);
INSERT INTO dealer VALUES
(100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
(100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
(100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
(200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
(200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
(200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
(300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
(300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8);

-- Sum of quantity per dealership. Group by `id`.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;
+---+-------------+
| id|sum(quantity)|
+---+-------------+
|100|           32|
|200|           33|
|300|           13|
+---+-------------+

-- Use column position in GROUP by clause.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY 1 ORDER BY 1;
+---+-------------+
| id|sum(quantity)|
+---+-------------+
|100|           32|
|200|           33|
|300|           13|
+---+-------------+

-- Multiple aggregations.
-- 1. Sum of quantity per dealership.
-- 2. Max quantity per dealership.
SELECT id, sum(quantity) AS sum, max(quantity) AS max FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;
+---+---+---+
| id|sum|max|
+---+---+---+
|100| 32| 15|
|200| 33| 20|
|300| 13|  8|
+---+---+---+

-- Count the number of distinct dealer cities per car_model.
SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY car_model;
+------------+-----+
|   car_model|count|
+------------+-----+
| Honda Civic|    3|
|   Honda CRV|    2|
|Honda Accord|    3|
+------------+-----+

-- Sum of only 'Honda Civic' and 'Honda CRV' quantities per dealership.
SELECT id, sum(quantity) FILTER (
WHERE car_model IN ('Honda Civic', 'Honda CRV')
) AS `sum(quantity)` FROM dealer
GROUP BY id ORDER BY id;
+---+-------------+
| id|sum(quantity)|
+---+-------------+
|100|           17|
|200|           23|
|300|            5|
+---+-------------+

-- Aggregations using multiple sets of grouping columns in a single statement.
-- Following performs aggregations based on four sets of grouping columns.
-- 1. city, car_model
-- 2. city
-- 3. car_model
-- 4. Empty grouping set. Returns quantities for all city and car models.
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer
GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
ORDER BY city;
+---------+------------+---+
|     city|   car_model|sum|
+---------+------------+---+
|     null|        null| 78|
|     null| HondaAccord| 33|
|     null|    HondaCRV| 10|
|     null|  HondaCivic| 35|
|   Dublin|        null| 33|
|   Dublin| HondaAccord| 10|
|   Dublin|    HondaCRV|  3|
|   Dublin|  HondaCivic| 20|
|  Fremont|        null| 32|
|  Fremont| HondaAccord| 15|
|  Fremont|    HondaCRV|  7|
|  Fremont|  HondaCivic| 10|
| San Jose|        null| 13|
| San Jose| HondaAccord|  8|
| San Jose|  HondaCivic|  5|
+---------+------------+---+

-- Group by processing with `ROLLUP` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer
GROUP BY city, car_model WITH ROLLUP
ORDER BY city, car_model;
+---------+------------+---+
|     city|   car_model|sum|
+---------+------------+---+
|     null|        null| 78|
|   Dublin|        null| 33|
|   Dublin| HondaAccord| 10|
|   Dublin|    HondaCRV|  3|
|   Dublin|  HondaCivic| 20|
|  Fremont|        null| 32|
|  Fremont| HondaAccord| 15|
|  Fremont|    HondaCRV|  7|
|  Fremont|  HondaCivic| 10|
| San Jose|        null| 13|
| San Jose| HondaAccord|  8|
| San Jose|  HondaCivic|  5|
+---------+------------+---+

-- Group by processing with `CUBE` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer
GROUP BY city, car_model WITH CUBE
ORDER BY city, car_model;
+---------+------------+---+
|     city|   car_model|sum|
+---------+------------+---+
|     null|        null| 78|
|     null| HondaAccord| 33|
|     null|    HondaCRV| 10|
|     null|  HondaCivic| 35|
|   Dublin|        null| 33|
|   Dublin| HondaAccord| 10|
|   Dublin|    HondaCRV|  3|
|   Dublin|  HondaCivic| 20|
|  Fremont|        null| 32|
|  Fremont| HondaAccord| 15|
|  Fremont|    HondaCRV|  7|
|  Fremont|  HondaCivic| 10|
| San Jose|        null| 13|
| San Jose| HondaAccord|  8|
| San Jose|  HondaCivic|  5|
+---------+------------+---+

--Prepare data for ignore nulls example
CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'Mary', NULL),
(200, 'John', 30),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Dan', 50);

--Select the first row in column age
SELECT FIRST(age) FROM person;
+--------------------+
| first(age, false)  |
+--------------------+
| NULL               |
+--------------------+

--Get the first row in column `age` ignore nulls,last row in column `id` and sum of column `id`.
SELECT FIRST(age IGNORE NULLS), LAST(id), SUM(id) FROM person;
+-------------------+------------------+----------+
| first(age, true)  | last(id, false)  | sum(id)  |
+-------------------+------------------+----------+
| 30                | 400              | 1000     |
+-------------------+------------------+----------+

Cláusula HAVING

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula HAVING é usada para filtrar os resultados produzidos por GROUP BY com base na condição especificada. É frequentemente usada em conjunto com uma cláusula GROUP BY.

Sintaxe 

HAVING boolean_expression

Parâmetros

  • boolean_expression

    Especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano. Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

    Observação As expressões especificadas na cláusula HAVING apenas podem se referir a:

    1. Constantes

    2. Expressões que aparecem em GROUP BY

    3. Funções agregadas

Exemplos

CREATE TABLE dealer (id INT, city STRING, car_model STRING, quantity INT);
INSERT INTO dealer VALUES
(100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
(100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
(100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
(200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
(200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
(200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
(300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
(300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8);

-- `HAVING` clause referring to column in `GROUP BY`.
SELECT city, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city HAVING city = 'Fremont';
+-------+---+
|   city|sum|
+-------+---+
|Fremont| 32|
+-------+---+

-- `HAVING` clause referring to aggregate function.
SELECT city, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city HAVING sum(quantity) > 15;
+-------+---+
|   city|sum|
+-------+---+
| Dublin| 33|
|Fremont| 32|
+-------+---+

-- `HAVING` clause referring to aggregate function by its alias.
SELECT city, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city HAVING sum > 15;
+-------+---+
|   city|sum|
+-------+---+
| Dublin| 33|
|Fremont| 32|
+-------+---+

-- `HAVING` clause referring to a different aggregate function than what is present in
-- `SELECT` list.
SELECT city, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city HAVING max(quantity) > 15;
+------+---+
|  city|sum|
+------+---+
|Dublin| 33|
+------+---+

-- `HAVING` clause referring to constant expression.
SELECT city, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city HAVING 1 > 0 ORDER BY city;
+--------+---+
|    city|sum|
+--------+---+
|  Dublin| 33|
| Fremont| 32|
|San Jose| 13|
+--------+---+

-- `HAVING` clause without a `GROUP BY` clause.
SELECT sum(quantity) AS sum FROM dealer HAVING sum(quantity) > 10;
+---+
|sum|
+---+
| 78|
+---+

Cláusula ORDER BY

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula ORDER BY é usada para retornar as linhas de resultados classificados na ordem especificada pelo usuário. Diferentemente da cláusula SORT BY, essa cláusula garante uma ordem total na saída.

Sintaxe 

ORDER BY { expression [ sort_direction | nulls_sort_order ] [ , ... ] }

Parâmetros

  • ORDER BY

    Especifica uma lista de expressões separadas por vírgula junto com parâmetros opcionais sort_direction e nulls_sort_order que são usados para classificar as linhas.

  • sort_direction

    Opcionalmente, especifica se as linhas devem ser classificadas em ordem crescente ou decrescente.

    Os valores válidos para a direção de classificação são ASC para crescente e DESC para decrescente.

    Se a direção da classificação não for especificada explicitamente, as linhas serão classificadas em ordem crescente por padrão.

    Sintaxe: [ ASC | DESC ]

  • nulos_sort_order

    Opcionalmente, especifica se os NULL valores são retornados antes/depois dos valores não NULL.

    Se nulo_sort_order não for especificada, NULLs serão classificados primeiro se a ordem de classificação for ASC e NULLS serão classificados por último se a ordem de classificação for DESC.

    1. Se NULLS FIRST for especificado, os valores NULL serão retornados primeiro, independentemente da ordem de classificação.

    2. Se NULLS LAST for especificado, os valores NULL serão retornados por último, independentemente da ordem de classificação.

    Sintaxe: [ NULLS { FIRST | LAST } ]

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30),
(200, 'Mary', NULL),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Jerry', NULL),
(500, 'Dan',  50);

-- Sort rows by age. By default rows are sorted in ascending manner with NULL FIRST.
SELECT name, age FROM person ORDER BY age;
+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
|Jerry|null|
| Mary|null|
| John|  30|
|  Dan|  50|
| Mike|  80|
+-----+----+

-- Sort rows in ascending manner keeping null values to be last.
SELECT name, age FROM person ORDER BY age NULLS LAST;
+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
| John|  30|
|  Dan|  50|
| Mike|  80|
| Mary|null|
|Jerry|null|
+-----+----+

-- Sort rows by age in descending manner, which defaults to NULL LAST.
SELECT name, age FROM person ORDER BY age DESC;
+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
| Mike|  80|
|  Dan|  50|
| John|  30|
|Jerry|null|
| Mary|null|
+-----+----+

-- Sort rows in ascending manner keeping null values to be first.
SELECT name, age FROM person ORDER BY age DESC NULLS FIRST;
+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
|Jerry|null|
| Mary|null|
| Mike|  80|
|  Dan|  50|
| John|  30|
+-----+----+

-- Sort rows based on more than one column with each column having different
-- sort direction.
SELECT * FROM person ORDER BY name ASC, age DESC;
+---+-----+----+
| id| name| age|
+---+-----+----+
|500|  Dan|  50|
|400|Jerry|null|
|100| John|  30|
|200| Mary|null|
|300| Mike|  80|
+---+-----+----+

Cláusula JOIN

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Uma união SQL é usada para combinar linhas de duas relações com base nos critérios de união. A seção a seguir descreve a sintaxe de união em geral e os diferentes tipos de uniões, com exemplos.

Sintaxe 

relation INNER JOIN relation [ join_criteria ]

Parâmetros

  • relation

    Especifica a relação a ser unida.

  • join_type

    Especifica o tipo de união.

    Sintaxe: INNER | CROSS | LEFT OUTER

  • join_criteria

    Especifica como as linhas de uma relação serão combinadas com as linhas de outra relação.

    Sintaxe: ON boolean_expression | USING ( column_name [ , ... ] )

  • boolean_expression

    Especifica uma expressão com um retorno do tipo booleano.

Tipos de união

  • União interna

    A união interna precisa ser especificada explicitamente. Ele seleciona linhas que têm valores correspondentes em ambas as relações.

    Sintaxe: relation INNER JOIN relation [ join_criteria ]

  • União à esquerda

    Uma união à esquerda retorna todos os valores da relação à esquerda e os valores correspondentes da relação à direita, ou acrescentará NULL se não houver nenhuma correspondência. Também é chamada de união externa à esquerda.

    Sintaxe: relation LEFT OUTER JOIN relation [ join_criteria ]

  • União cruzada

    Uma união cruzada retorna o produto cartesiano de duas relações.

    Sintaxe: relation CROSS JOIN relation [ join_criteria ]

Exemplos

-- Use employee and department tables to demonstrate different type of joins.
SELECT * FROM employee;
+---+-----+------+
| id| name|deptno|
+---+-----+------+
|105|Chloe|     5|
|103| Paul|     3|
|101| John|     1|
|102| Lisa|     2|
|104| Evan|     4|
|106|  Amy|     6|
+---+-----+------+
SELECT * FROM department;
+------+-----------+
|deptno|   deptname|
+------+-----------+
|     3|Engineering|
|     2|      Sales|
|     1|  Marketing|
+------+-----------+

-- Use employee and department tables to demonstrate inner join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
FROM employee INNER JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;
+---+-----+------+-----------|
| id| name|deptno|   deptname|
+---+-----+------+-----------|
|103| Paul|     3|Engineering|
|101| John|     1|  Marketing|
|102| Lisa|     2|      Sales|
+---+-----+------+-----------|

-- Use employee and department tables to demonstrate left join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname
FROM employee LEFT JOIN department ON employee.deptno = department.deptno;
+---+-----+------+-----------|
| id| name|deptno|   deptname|
+---+-----+------+-----------|
|105|Chloe|     5|       NULL|
|103| Paul|     3|Engineering|
|101| John|     1|  Marketing|
|102| Lisa|     2|      Sales|
|104| Evan|     4|       NULL|
|106|  Amy|     6|       NULL|
+---+-----+------+-----------|

-- Use employee and department tables to demonstrate cross join.
SELECT id, name, employee.deptno, deptname FROM employee CROSS JOIN department;
+---+-----+------+-----------|
| id| name|deptno|   deptname|
+---+-----+------+-----------|
|105|Chloe|     5|Engineering|
|105|Chloe|     5|  Marketing|
|105|Chloe|     5|      Sales|
|103| Paul|     3|Engineering|
|103| Paul|     3|  Marketing|
|103| Paul|     3|      Sales|
|101| John|     1|Engineering|
|101| John|     1|  Marketing|
|101| John|     1|      Sales|
|102| Lisa|     2|Engineering|
|102| Lisa|     2|  Marketing|
|102| Lisa|     2|      Sales|
|104| Evan|     4|Engineering|
|104| Evan|     4|  Marketing|
|104| Evan|     4|      Sales|
|106|  Amy|     4|Engineering|
|106|  Amy|     4|  Marketing|
|106|  Amy|     4|      Sales|
+---+-----+------+-----------|

Cláusula LIMIT

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula LIMIT é usada para restringir o número de linhas retornado pela instrução SELECT. Em geral, essa cláusula é usada em conjunto com ORDER BY para garantir que os resultados sejam determinísticos.

Sintaxe 

LIMIT { ALL | integer_expression }

Parâmetros

  • ALL

    Se especificada, a consulta retornará todas as linhas. Em outras palavras, nenhum limite será aplicado se essa opção for especificada.

  • integer_expression

    Especifica uma expressão redutível que retorna um número inteiro.

Exemplos

CREATE TABLE person (name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
('Jane Doe', 25),
('Pat C', 18),
('Nikki W', 16),
('John D', 25),
('Juan L', 18),
('Jorge S', 16);

-- Select the first two rows.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name LIMIT 2;
+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Pat C| 18|
|Jorge S| 16|
+------+---+

-- Specifying ALL option on LIMIT returns all the rows.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name LIMIT ALL;
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|   Pat C| 18|
| Jorge S| 16|
|  Juan L| 18|
|  John D| 25|
| Nikki W| 16|
|Jane Doe| 25|
+--------+---+

-- A function expression as an input to LIMIT.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name LIMIT length('OPENSEARCH');
+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Pat C| 18|
|Jorge S| 16|
| Juan L| 18|
| John D| 25|
|Nikki W| 16|
+-------+---+

Cláusula CASE

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula CASE usa uma regra para retornar um resultado específico com base na condição especificada, semelhante às instruções if/else em outras linguagens de programação.

Sintaxe 

CASE [ expression ] { WHEN boolean_expression THEN then_expression } [ ... ]
[ ELSE else_expression ]
END

Parâmetros

  • boolean_expression

    Especifica qualquer expressão que é avaliada como um resultado do tipo booleano.

    Duas ou mais expressões podem ser combinadas usando os operadores lógicos (AND, OR).

  • then_expression

    Especifica a expressão then com base na condição de boolean_expression.

    then_expression e else_expression devem ser do mesmo tipo ou coercíveis a um tipo comum.

  • else_expression

    Especifica a expressão padrão.

    then_expression e else_expression devem ser do mesmo tipo ou coercíveis a um tipo comum.

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30),
(200, 'Mary', NULL),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Dan', 50);
SELECT id, CASE WHEN id > 200 THEN 'bigger' ELSE 'small' END FROM person;
+------+--------------------------------------------------+
|  id  | CASE WHEN (id > 200) THEN bigger ELSE small END  |
+------+--------------------------------------------------+
| 100  | small                                            |
| 200  | small                                            |
| 300  | bigger                                           |
| 400  | bigger                                           |
+------+--------------------------------------------------+
SELECT id, CASE id WHEN 100 then 'bigger' WHEN  id > 300 THEN '300' ELSE 'small' END FROM person;
+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
|  id  | CASE WHEN (id = 100) THEN bigger WHEN (id = CAST((id > 300) AS INT)) THEN 300 ELSE small END  |
+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| 100  | bigger                                                                                        |
| 200  | small                                                                                         |
| 300  | small                                                                                         |
| 400  | small                                                                                         |
+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+

Expressão de tabela comum

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Uma expressão de tabela comum (CTE) define um conjunto de resultados temporários que um usuário pode referenciar várias vezes dentro do escopo de uma instrução SQL. Uma CTE é usada principalmente em um instrução SELECT.

Sintaxe 

WITH common_table_expression [ , ... ]

Enquanto common_table_expression é definido como:

Syntexpression_name [ ( column_name [ , ... ] ) ] [ AS ] ( query )

Parâmetros

  • expression_name

    Especifica um nome para a expressão de tabela comum.

  • query

    Uma instrução SELECT.

Exemplos

-- CTE with multiple column aliases
WITH t(x, y) AS (SELECT 1, 2)
SELECT * FROM t WHERE x = 1 AND y = 2;
+---+---+
|  x|  y|
+---+---+
|  1|  2|
+---+---+

-- CTE in CTE definition
WITH t AS (
WITH t2 AS (SELECT 1)
SELECT * FROM t2
)
SELECT * FROM t;
+---+
|  1|
+---+
|  1|
+---+

-- CTE in subquery
SELECT max(c) FROM (
WITH t(c) AS (SELECT 1)
SELECT * FROM t
);
+------+
|max(c)|
+------+
|     1|
+------+

-- CTE in subquery expression
SELECT (
WITH t AS (SELECT 1)
SELECT * FROM t
);
+----------------+
|scalarsubquery()|
+----------------+
|               1|
+----------------+

-- CTE in CREATE VIEW statement
CREATE VIEW v AS
WITH t(a, b, c, d) AS (SELECT 1, 2, 3, 4)
SELECT * FROM t;
SELECT * FROM v;
+---+---+---+---+
|  a|  b|  c|  d|
+---+---+---+---+
|  1|  2|  3|  4|
+---+---+---+---+

EXPLAIN

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A instrução EXPLAIN é usada para fornecer planos lógicos/físicos para uma instrução de entrada. Por padrão, essa cláusula fornece informações somente sobre um plano físico.

Sintaxe 

EXPLAIN [ EXTENDED | CODEGEN | COST | FORMATTED ] statement

Parâmetros

  • EXTENDED

    Gera um plano lógico analisado, um plano lógico analisado sintaticamente, um plano lógico otimizado e um plano físico.

    O plano lógico analisado sintaticamente é um plano não resolvido que foi extraído da consulta.

    Os planos lógicos analisados transformam o que é traduzido como unresolvedAttribute e unresolvedRelation em objetos totalmente tipificados.

    O plano lógico otimizado faz a transformação por meio de um conjunto de regras de otimização, resultando no plano físico.

  • CODEGEN

    Gera código para a instrução, se existir, e um plano físico.

  • COST

    Se as estatísticas do nó do plano estiverem disponíveis, gera um plano lógico e as estatísticas.

  • FORMATTED

    Gera duas seções: um esboço do plano físico e detalhes de nó.

  • instrução

    Especifica uma instrução SQL a ser explicada.

Exemplos

-- Default Output
EXPLAIN select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==
*(2) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[sum(cast(v#34 as bigint))])
+- Exchange hashpartitioning(k#33, 200), true, [id=#59]
+- *(1) HashAggregate(keys=[k#33], functions=[partial_sum(cast(v#34 as bigint))])
+- *(1) LocalTableScan [k#33, v#34]
|
+----------------------------------------------------

-- Using Extended
EXPLAIN EXTENDED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Parsed Logical Plan ==
'Aggregate ['k], ['k, unresolvedalias('sum('v), None)]
 +- 'SubqueryAlias `t`
+- 'UnresolvedInlineTable [k, v], [List(1, 2), List(1, 3)]
   
 == Analyzed Logical Plan ==
 k: int, sum(v): bigint
 Aggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]
 +- SubqueryAlias `t`
    +- LocalRelation [k#47, v#48]
   
 == Optimized Logical Plan ==
 Aggregate [k#47], [k#47, sum(cast(v#48 as bigint)) AS sum(v)#50L]
 +- LocalRelation [k#47, v#48]
   
 == Physical Plan ==
 *(2) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum(v)#50L])
+- Exchange hashpartitioning(k#47, 200), true, [id=#79]
   +- *(1) HashAggregate(keys=[k#47], functions=[partial_sum(cast(v#48 as bigint))], output=[k#47, sum#52L])
    +- *(1) LocalTableScan [k#47, v#48]
|
+----------------------------------------------------+

-- Using Formatted
EXPLAIN FORMATTED select k, sum(v) from values (1, 2), (1, 3) t(k, v) group by k;
+----------------------------------------------------+
|                                                plan|
+----------------------------------------------------+
| == Physical Plan ==
 * HashAggregate (4)
 +- Exchange (3)
    +- * HashAggregate (2)
       +- * LocalTableScan (1)
   
   
 (1) LocalTableScan [codegen id : 1]
 Output: [k#19, v#20]
        
 (2) HashAggregate [codegen id : 1]
 Input: [k#19, v#20]
        
 (3) Exchange
 Input: [k#19, sum#24L]
        
 (4) HashAggregate [codegen id : 2]
 Input: [k#19, sum#24L]
|
+----------------------------------------------------+

Cláusula LATERAL SUBQUERY

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

LATERAL SUBQUERY é uma subconsulta que é precedida pela palavra-chave LATERAL. Fornece uma maneira de referenciar colunas na cláusula FROM precendente. Sem a palavra-chave LATERAL, as subconsultas só podem referenciar colunas na consulta externa, mas não na cláusula FROM. LATERAL SUBQUERY torna as consultas complicadas mais simples e eficientes.

Sintaxe 

[ LATERAL ] primary_relation [ join_relation ]

Parâmetros

  • primary_relation

    Especifica a relação primária. Uma das seguintes opções é possível:

    1. Relação de tabela

    2. Consulta com alias

      Sintaxe: ( query ) [ [ AS ] alias ]

    3. Relação com alias

      Syntax: ( relation ) [ [ AS ] alias ]

Exemplos

CREATE TABLE t1 (c1 INT, c2 INT);
INSERT INTO t1 VALUES (0, 1), (1, 2);
CREATE TABLE t2 (c1 INT, c2 INT);
INSERT INTO t2 VALUES (0, 2), (0, 3);
SELECT * FROM t1,
LATERAL (SELECT * FROM t2 WHERE t1.c1 = t2.c1);
+--------+-------+--------+-------+
|  t1.c1 | t1.c2 |  t2.c1 | t2.c2 |
+-------+--------+--------+-------+
|    0   |   1   |    0   |   3   |
|    0   |   1   |    0   |   2   |
+-------+--------+--------+-------+
SELECT a, b, c FROM t1,
LATERAL (SELECT c1 + c2 AS a),
LATERAL (SELECT c1 - c2 AS b),
LATERAL (SELECT a * b AS c);
+--------+-------+--------+
|    a   |   b   |    c   |
+-------+--------+--------+
|    3   |  -1   |   -3   |
|    1   |  -1   |   -1   |
+-------+--------+--------+

Cláusula LATERAL VIEW

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula LATERAL VIEW é usada em conjunto com funções geradoras, como EXPLODE, o que gerará uma tabela virtual contendo uma ou mais linhas. LATERAL VIEW aplicará as linhas a cada linha de saída original.

Sintaxe 

LATERAL VIEW [ OUTER ] generator_function ( expression [ , ... ] ) [ table_alias ] AS column_alias [ , ... ]

Parâmetros

  • OUTER

    Se OUTER estiver especificada, retornará nulo se uma matriz/mapa de entrada for vazia ou nula.

  • generator_function

    Especifica uma função geradora (EXPLODE, INLINE e assim por diante.).

  • table_alias

    O alias para generator_function, que é opcional.

  • column_alias

    Lista os aliases da coluna da generator_function, que podem ser usados nas linhas da saída.

    Você pode ter vários aliases se generator_function tiver várias colunas de saída.

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT, class INT, address STRING);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30, 1, 'Street 1'),
(200, 'Mary', NULL, 1, 'Street 2'),
(300, 'Mike', 80, 3, 'Street 3'),
(400, 'Dan', 50, 4, 'Street 4');
SELECT * FROM person
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(30, 60)) tableName AS c_age
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(40, 80)) AS d_age;
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+--------+
|  id  | name  |  age  | class  |  address  | c_age  | d_age  |
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+--------+
| 100  | John  | 30    | 1      | Street 1  | 30     | 40     |
| 100  | John  | 30    | 1      | Street 1  | 30     | 80     |
| 100  | John  | 30    | 1      | Street 1  | 60     | 40     |
| 100  | John  | 30    | 1      | Street 1  | 60     | 80     |
| 200  | Mary  | NULL  | 1      | Street 2  | 30     | 40     |
| 200  | Mary  | NULL  | 1      | Street 2  | 30     | 80     |
| 200  | Mary  | NULL  | 1      | Street 2  | 60     | 40     |
| 200  | Mary  | NULL  | 1      | Street 2  | 60     | 80     |
| 300  | Mike  | 80    | 3      | Street 3  | 30     | 40     |
| 300  | Mike  | 80    | 3      | Street 3  | 30     | 80     |
| 300  | Mike  | 80    | 3      | Street 3  | 60     | 40     |
| 300  | Mike  | 80    | 3      | Street 3  | 60     | 80     |
| 400  | Dan   | 50    | 4      | Street 4  | 30     | 40     |
| 400  | Dan   | 50    | 4      | Street 4  | 30     | 80     |
| 400  | Dan   | 50    | 4      | Street 4  | 60     | 40     |
| 400  | Dan   | 50    | 4      | Street 4  | 60     | 80     |
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+--------+
SELECT c_age, COUNT(1) FROM person
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(30, 60)) AS c_age
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(40, 80)) AS d_age
GROUP BY c_age;
+--------+-----------+
| c_age  | count(1)  |
+--------+-----------+
| 60     | 8         |
| 30     | 8         |
+--------+-----------+
SELECT * FROM person
LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY()) tableName AS c_age;
+-----+-------+------+--------+----------+--------+
| id  | name  | age  | class  | address  | c_age  |
+-----+-------+------+--------+----------+--------+
+-----+-------+------+--------+----------+--------+
SELECT * FROM person
LATERAL VIEW OUTER EXPLODE(ARRAY()) tableName AS c_age;
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+
|  id  | name  |  age  | class  |  address  | c_age  |
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+
| 100  | John  | 30    | 1      | Street 1  | NULL   |
| 200  | Mary  | NULL  | 1      | Street 2  | NULL   |
| 300  | Mike  | 80    | 3      | Street 3  | NULL   |
| 400  | Dan   | 50    | 4      | Street 4  | NULL   |
+------+-------+-------+--------+-----------+--------+

Predicado LIKE

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Um predicado LIKE é usado para pesquisar um padrão específico. Esse predicado também é compatível com vários padrões com quantificadores que incluem ANY, SOME e ALL.

Sintaxe 

[ NOT ] { LIKE search_pattern [ ESCAPE esc_char ] | [ RLIKE | REGEXP ] regex_pattern }
[ NOT ] { LIKE quantifiers ( search_pattern [ , ... ]) }

Parâmetros

  • search_pattern

    Especifica um padrão de string a ser pesquisado pela cláusula LIKE. Pode conter caracteres especiais correspondentes a um padrão:

    • % corresponde a 0 ou mais caracteres.

    • _ corresponde a exatamente um caractere.

  • esc_char

    Especifica o caractere de escape. O caractere de escape padrão é \.

  • regex_pattern

    Especifica um padrão de pesquisa de expressão regular a ser pesquisado pela cláusula RLIKE ou REGEXP.

  • quantifiers

    Especifica que os quantificadores de predicado que incluem ANY SOME e ALL.

    ANY ou SOME significa que se um dos padrões corresponder à entrada, verdadeiro será retornado.

    ALL significa que se todos os padrões corresponderem à entrada, verdadeiro será retornado.

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30),
(200, 'Mary', NULL),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Dan',  50),
(500, 'Evan_w', 16);
SELECT * FROM person WHERE name LIKE 'M%';
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|300|Mike|  80|
|200|Mary|null|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE 'M_ry';
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|200|Mary|null|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name NOT LIKE 'M_ry';
+---+------+---+
| id|  name|age|
+---+------+---+
|500|Evan_W| 16|
|300|  Mike| 80|
|100|  John| 30|
|400|   Dan| 50|
+---+------+---+
SELECT * FROM person WHERE name RLIKE 'M+';
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|300|Mike|  80|
|200|Mary|null|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name REGEXP 'M+';
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|300|Mike|  80|
|200|Mary|null|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE '%\_%';
+---+------+---+
| id|  name|age|
+---+------+---+
|500|Evan_W| 16|
+---+------+---+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE '%$_%' ESCAPE '$';
+---+------+---+
| id|  name|age|
+---+------+---+
|500|Evan_W| 16|
+---+------+---+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE ALL ('%an%', '%an');
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|400| Dan|  50|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE ANY ('%an%', '%an');
+---+------+---+
| id|  name|age|
+---+------+---+
|400|   Dan| 50|
|500|Evan_W| 16|
+---+------+---+
SELECT * FROM person WHERE name LIKE SOME ('%an%', '%an');
+---+------+---+
| id|  name|age|
+---+------+---+
|400|   Dan| 50|
|500|Evan_W| 16|
+---+------+---+
SELECT * FROM person WHERE name NOT LIKE ALL ('%an%', '%an');
+---+----+----+
| id|name| age|
+---+----+----+
|100|John|  30|
|200|Mary|null|
|300|Mike|  80|
+---+----+----+
SELECT * FROM person WHERE name NOT LIKE ANY ('%an%', '%an');
+---+------+----+
| id|  name| age|
+---+------+----+
|100|  John|  30|
|200|  Mary|null|
|300|  Mike|  80|
|500|Evan_W|  16|
+---+------+----+
SELECT * FROM person WHERE name NOT LIKE SOME ('%an%', '%an');
+---+------+----+
| id|  name| age|
+---+------+----+
|100|  John|  30|
|200|  Mary|null|
|300|  Mike|  80|
|500|Evan_W|  16|
+---+------+----+

OFFSET

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula OFFSET é usada para especificar o número de linhas a serem ignoradas antes de começar a retornar as linhas retornadas pela instrução SELECT. Em geral, essa cláusula é usada em conjunto com ORDER BY para garantir que os resultados sejam determinísticos.

Sintaxe 

OFFSET integer_expression

Parâmetros

  • integer_expression

    Especifica uma expressão redutível que retorna um número inteiro.

Exemplos

CREATE TABLE person (name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
('Jane Doe', 25),
('Pat C', 18),
('Nikki W', 16),
('Juan L', 25),
('John D', 18),
('Jorge S', 16);

-- Skip the first two rows.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name OFFSET 2;
+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
| John D| 18|
| Juan L| 25|
|Nikki W| 16|
|Jane Doe| 25|
+-------+---+

-- Skip the first two rows and returns the next three rows.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name LIMIT 3 OFFSET 2;
+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
| John D| 18|
| Juan L| 25|
|Nikki W| 16|
+-------+---+

-- A function expression as an input to OFFSET.
SELECT name, age FROM person ORDER BY name OFFSET length('WAGON');
+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|Jane Doe| 25|
+-------+---+

Cláusula PIVOT

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula PIVOT é usada para perspectiva de dados. Podemos obter os valores agregados com base em valores de colunas específicos, que serão transformados em várias colunas usadas na cláusula SELECT. A cláusula PIVOT pode ser especificada depois do nome da tabela ou da subconsulta.

Sintaxe 

PIVOT ( { aggregate_expression [ AS aggregate_expression_alias ] } [ , ... ] FOR column_list IN ( expression_list ) )

Parâmetros

  • aggregate_expression

    Especifica uma expressão de agregação (SUM(a), COUNT(DISTINCT b) etc.).

  • aggregate_expression_alias

    Especifica um alias para a expressão de agregação.

  • column_list

    Contém colunas na cláusula FROM, que especifica as colunas que você deseja substituir por novas colunas. Você pode colocar as colunas entre colchetes, como (c1, c2).

  • expression_list

    Especifica novas colunas, que são usadas para verificar a correspondência com valores em column_list como condição de agregação. Você também pode definir aliases para elas.

Exemplos

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, age INT, class INT, address STRING);
INSERT INTO person VALUES
(100, 'John', 30, 1, 'Street 1'),
(200, 'Mary', NULL, 1, 'Street 2'),
(300, 'Mike', 80, 3, 'Street 3'),
(400, 'Dan', 50, 4, 'Street 4');
SELECT * FROM person
PIVOT (
SUM(age) AS a, AVG(class) AS c
FOR name IN ('John' AS john, 'Mike' AS mike)
);
+------+-----------+---------+---------+---------+---------+
|  id  |  address  | john_a  | john_c  | mike_a  | mike_c  |
+------+-----------+---------+---------+---------+---------+
| 200  | Street 2  | NULL    | NULL    | NULL    | NULL    |
| 100  | Street 1  | 30      | 1.0     | NULL    | NULL    |
| 300  | Street 3  | NULL    | NULL    | 80      | 3.0     |
| 400  | Street 4  | NULL    | NULL    | NULL    | NULL    |
+------+-----------+---------+---------+---------+---------+
SELECT * FROM person
PIVOT (
SUM(age) AS a, AVG(class) AS c
FOR (name, age) IN (('John', 30) AS c1, ('Mike', 40) AS c2)
);
+------+-----------+-------+-------+-------+-------+
|  id  |  address  | c1_a  | c1_c  | c2_a  | c2_c  |
+------+-----------+-------+-------+-------+-------+
| 200  | Street 2  | NULL  | NULL  | NULL  | NULL  |
| 100  | Street 1  | 30    | 1.0   | NULL  | NULL  |
| 300  | Street 3  | NULL  | NULL  | NULL  | NULL  |
| 400  | Street 4  | NULL  | NULL  | NULL  | NULL  |
+------+-----------+-------+-------+-------+-------+

Configurar operadores

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

Os operadores de conjunto são usados para combinar duas relações de entrada em uma. O OpenSearch SQL comporta três tipos de operadores de conjunto:

  • EXCEPT ou MINUS

  • INTERSECT

  • UNION

As relações de entrada devem ter o mesmo número de colunas e tipos de dados compatíveis com as respectivas colunas.

EXCEPT

EXCEPT e EXCEPT ALL retornam as linhas encontradas em uma relação, mas não na outra. EXCEPT (como alternativa, EXCEPT DISTINCT) usa somente linhas distintas, enquanto EXCEPT ALL não remove duplicações das linhas de resultado. Observe que MINUS é um alias de EXCEPT.

Sintaxe 

 [ ( ] relation [ ) ] EXCEPT | MINUS [ ALL | DISTINCT ] [ ( ] relation [ ) ]

Exemplos

-- Use table1 and table2 tables to demonstrate set operators in this page.
SELECT * FROM table1;
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  1|
|  2|
|  2|
|  3|
|  4|
+---+
SELECT * FROM table2;
+---+
|  c|
+---+
|  5|
|  1|
|  2|
|  2|
+---+
SELECT c FROM table1 EXCEPT SELECT c FROM table2;
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  4|
+---+
SELECT c FROM table1 MINUS SELECT c FROM table2;
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  4|
+---+
SELECT c FROM table1 EXCEPT ALL (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  3|
|  4|
+---+
SELECT c FROM table1 MINUS ALL (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  3|
|  4|
+---+

INTERSECT

INTERSECT e INTERSECT ALL retornam as linhas encontradas em ambas as relações. INTERSECT (como alternativa, INTERSECT DISTINCT) usa somente linhas distintas, enquanto INTERSECT ALL não remove duplicações das linhas de resultado.

Sintaxe 

 [ ( ] relation [ ) ] INTERSECT [ ALL | DISTINCT ] [ ( ] relation [ ) ]

Exemplos

(SELECT c FROM table1) INTERSECT (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  1|
|  2|
+---+
(SELECT c FROM table1) INTERSECT DISTINCT (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  1|
|  2|
+---+
(SELECT c FROM table1) INTERSECT ALL (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  1|
|  2|
|  2|
+---+

UNION

UNION e UNION ALL retornam as linhas encontradas em qualquer das duas relações. UNION (como alternativa, UNION DISTINCT) usa somente linhas distintas, enquanto UNION ALL não remove duplicações das linhas de resultado.

Sintaxe 

 [ ( ] relation [ ) ] UNION [ ALL | DISTINCT ] [ ( ] relation [ ) ]

Exemplos

(SELECT c FROM table1) UNION (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  1|
|  3|
|  5|
|  4|
|  2|
+---+
(SELECT c FROM table1) UNION DISTINCT (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  1|
|  3|
|  5|
|  4|
|  2|
+---+
SELECT c FROM table1 UNION ALL (SELECT c FROM table2);
+---+
|  c|
+---+
|  3|
|  1|
|  2|
|  2|
|  3|
|  4|
|  5|
|  1|
|  2|
|  2|
+---+

Cláusula SORT BY

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula SORT BY é usada para retornar as linhas de resultado classificadas em cada partição na ordem especificada pelo usuário. Quando há mais de uma partição, SORT BY pode retornar um resultado parcialmente ordenado. Isso é diferente da cláusula ORDER BY que garante a ordem total da saída.

Sintaxe 

SORT BY { expression [ sort_direction | nulls_sort_order ] [ , ... ] }

Parâmetros

  • SORT BY

    Especifica uma lista de expressões separadas por vírgula junto com parâmetros opcionais sort_direction e nulos_sort_order que são usados para classificar as linhas em cada partição.

  • sort_direction

    Opcionalmente, especifica se as linhas devem ser classificadas em ordem crescente ou decrescente.

    Os valores válidos para a direção de classificação são ASC para crescente e DESC para decrescente.

    Se a direção da classificação não for especificada explicitamente, as linhas serão classificadas em ordem crescente por padrão.

    Sintaxe: [ ASC | DESC ]

  • nulos_sort_order

    Opcionalmente, especifica se os valores NULL são retornados antes/depois dos valores não NULL.

    Se null_sort_order não for especificada, os NULLs serão classificados primeiro se a ordem de classificação for ASC e NULLS serão classificados por último se a ordem de classificação for DESC.

    1. Se NULLS FIRST for especificado, os valores NULL serão retornados primeiro, independentemente da ordem de classificação.

    2. Se NULLS LAST for especificado, os valores NULL serão retornados por último, independentemente da ordem de classificação.

    Sintaxe: [ NULLS { FIRST | LAST } ]

Exemplos

CREATE TABLE person (zip_code INT, name STRING, age INT);
INSERT INTO person VALUES
(94588, 'Shirley Rodriguez', 50),
(94588, 'Juan Li', 18),
(94588, 'Anil K', 27),
(94588, 'John D', NULL),
(94511, 'David K', 42),
(94511, 'Aryan B.', 18),
(94511, 'Lalit B.', NULL);
-- Sort rows by `name` within each partition in ascending manner
SELECT name, age, zip_code FROM person SORT BY name;
+------------------+----+--------+
|              name| age|zip_code|
+------------------+----+--------+
|            Anil K|  27|   94588|
|           Juan Li|  18|   94588|
|            John D|null|   94588|
| Shirley Rodriguez|  50|   94588|
|          Aryan B.|  18|   94511|
|           David K|  42|   94511|
|          Lalit B.|null|   94511|
+------------------+----+--------+
-- Sort rows within each partition using column position.
SELECT name, age, zip_code FROM person SORT BY 1;
+----------------+----+----------+
|              name| age|zip_code|
+------------------+----+--------+
|            Anil K|  27|   94588|
|           Juan Li|  18|   94588|
|            John D|null|   94588|
| Shirley Rodriguez|  50|   94588|
|          Aryan B.|  18|   94511|
|           David K|  42|   94511|
|          Lalit B.|null|   94511|
+------------------+----+--------+

-- Sort rows within partition in ascending manner keeping null values to be last.
SELECT age, name, zip_code FROM person SORT BY age NULLS LAST;
+----+------------------+--------+
| age|              name|zip_code|
+----+------------------+--------+
|  18|           Juan Li|   94588|
|  27|            Anil K|   94588|
|  50| Shirley Rodriguez|   94588|
|null|            John D|   94588|
|  18|          Aryan B.|   94511|
|  42|           David K|   94511|
|null|          Lalit B.|   94511|
+--------------+--------+--------+

-- Sort rows by age within each partition in descending manner, which defaults to NULL LAST.
SELECT age, name, zip_code FROM person SORT BY age DESC;
+----+------------------+--------+
| age|              name|zip_code|
+----+------------------+--------+
|  50|          Shirley Rodriguez|   94588|
|  27|            Anil K|   94588|
|  18|           Juan Li|   94588|
|null|            John D|   94588|
|  42|           David K|   94511|
|  18|          Aryan B.|   94511|
|null|          Lalit B.|   94511|
+----+------------------+--------+

-- Sort rows by age within each partition in descending manner keeping null values to be first.
SELECT age, name, zip_code FROM person SORT BY age DESC NULLS FIRST;
+----+------------------+--------+
| age|              name|zip_code|
+----+------------------+--------+
|null|            John D|   94588|
|  50| Shirley Rodriguez|   94588|
|  27|            Anil K|   94588|
|  18|           Juan Li|   94588|
|null|          Lalit B.|   94511|
|  42|           David K|   94511|
|  18|          Aryan B.|   94511|
+--------------+--------+--------+

-- Sort rows within each partition based on more than one column with each column having
-- different sort direction.
SELECT name, age, zip_code FROM person
SORT BY name ASC, age DESC;
+------------------+----+--------+
|              name| age|zip_code|
+------------------+----+--------+
|            Anil K|  27|   94588|
|           Juan Li|  18|   94588|
|            John D|null|   94588|
| Shirley Rodriguez|  50|   94588|
|          Aryan B.|  18|   94511|
|           David K|  42|   94511|
|          Lalit B.|null|   94511|
+------------------+----+--------+

UNPIVOT

nota

Para ver as integrações de fontes de dados da AWS compatíveis com esse comando SQL, consulte Comandos e funções SQL compatíveis com o OpenSearch.

A cláusula UNPIVOT transforma várias colunas em várias linhas usadas na cláusula SELECT. A cláusula UNPIVOT pode ser especificada depois do nome da tabela ou da subconsulta.

Sintaxe 

UNPIVOT [ { INCLUDE | EXCLUDE } NULLS ] (
    { single_value_column_unpivot | multi_value_column_unpivot }
) [[AS] alias]

single_value_column_unpivot:
    values_column
    FOR name_column
    IN (unpivot_column [[AS] alias] [, ...])

multi_value_column_unpivot:
    (values_column [, ...])
    FOR name_column
    IN ((unpivot_column [, ...]) [[AS] alias] [, ...])

Parâmetros

  • unpivot_column

    Contém colunas na cláusula FROM, o que especifica as colunas que você deseja despivotar.

  • name_column

    O nome da coluna que contém os nomes das colunas despivotadas.

  • values_column

    O nome da coluna que contém os valores das colunas despivotadas.

Exemplos

CREATE TABLE sales_quarterly (year INT, q1 INT, q2 INT, q3 INT, q4 INT);
INSERT INTO sales_quarterly VALUES
(2020, null, 1000, 2000, 2500),
(2021, 2250, 3200, 4200, 5900),
(2022, 4200, 3100, null, null);
-- column names are used as unpivot columns
SELECT * FROM sales_quarterly
UNPIVOT (
sales FOR quarter IN (q1, q2, q3, q4)
);
+------+---------+-------+
| year | quarter | sales |
+------+---------+-------+
| 2020 | q2      | 1000  |
| 2020 | q3      | 2000  |
| 2020 | q4      | 2500  |
| 2021 | q1      | 2250  |
| 2021 | q2      | 3200  |
| 2021 | q3      | 4200  |
| 2021 | q4      | 5900  |
| 2022 | q1      | 4200  |
| 2022 | q2      | 3100  |
+------+---------+-------+
-- NULL values are excluded by default, they can be included
-- unpivot columns can be alias
-- unpivot result can be referenced via its alias
SELECT up.* FROM sales_quarterly
UNPIVOT INCLUDE NULLS (
sales FOR quarter IN (q1 AS Q1, q2 AS Q2, q3 AS Q3, q4 AS Q4)
) AS up;
+------+---------+-------+
| year | quarter | sales |
+------+---------+-------+
| 2020 | Q1      | NULL  |
| 2020 | Q2      | 1000  |
| 2020 | Q3      | 2000  |
| 2020 | Q4      | 2500  |
| 2021 | Q1      | 2250  |
| 2021 | Q2      | 3200  |
| 2021 | Q3      | 4200  |
| 2021 | Q4      | 5900  |
| 2022 | Q1      | 4200  |
| 2022 | Q2      | 3100  |
| 2022 | Q3      | NULL  |
| 2022 | Q4      | NULL  |
+------+---------+-------+
-- multiple value columns can be unpivoted per row
SELECT * FROM sales_quarterly
UNPIVOT EXCLUDE NULLS (
(first_quarter, second_quarter)
FOR half_of_the_year IN (
(q1, q2) AS H1,
(q3, q4) AS H2
)
);
+------+------------------+---------------+----------------+
|  id  | half_of_the_year | first_quarter | second_quarter |
+------+------------------+---------------+----------------+
| 2020 | H1               | NULL          | 1000           |
| 2020 | H2               | 2000          | 2500           |
| 2021 | H1               | 2250          | 3200           |
| 2021 | H2               | 4200          | 5900           |
| 2022 | H1               | 4200          | 3100           |
+------+------------------+---------------+----------------+