sql lateral view

介绍

SQL Lateral View是一种在hive和Presto中使用的函数，它在表上执行一个user-defined table generating function (UDTF)，该函数可以接受多个参数并返回包含多条记录的表。Lateral View通常用于扁平化复杂的嵌套数据结构，例如json或XML格式的数据，使之可以更方便地进行分析和查询。

语法

Lateral View具有以下语法：

SELECT col1, col2, ...FROM table_nameLATERAL VIEW udtf(argument_list) AS table_alias(col1, col2, ...) 

其中，udtf(argument_list)是表生成函数的名称和参数列表，table_alias(col1, col2, ...)是生成的表中的列名。

例子

下面的例子是使用Lateral View处理一个包含JSON的表:

CREATE TABLE example (  id INT,  json_col STRUCT<name:STRING, age:INT, address:STRUCT>); INSERT INTO example VALUES(1, named_struct('name', 'Alice', 'age', 25, 'address', named_struct('state', 'CA', 'zip', '94101'))),(2, named_struct('name', 'Bob', 'age', 30, 'address', named_struct('state', 'NY', 'zip', '10001'))),(3, named_struct('name', 'Charlie', 'age', 35, 'address', named_struct('state', 'TX', 'zip', '77001'))),(4, named_struct('name', 'Dave', 'age', 40, 'address', named_struct('state', 'FL', 'zip', '33101'))); SELECT   id,   name,   age,   state,   zip FROM example LATERAL VIEW explode(array(json_col)) exploded LATERAL VIEW explode(map_from_entries(exploded.col)) exploded2 AS name, age, address LATERAL VIEW explode(map_from_entries(address)) exploded3 AS state, zip;

在这个例子中，我们使用LATERAL VIEW explode和LATERAL VIEW map_from_entries从包含JSON的表中提取特定的字段，在新生成的表中返回这些字段。

优缺点

Lateral View的优点是：

• 可以处理复杂的嵌套数据结构，使之更方便地进行分析和查询
• 支持多种表生成函数，可以根据具体情况选择最适合的函数

然而，Lateral View也有以下缺点：

• 性能较差，因为在查询中使用UDTF通常需要将操作转换为map-reduce操作
• 一般情况下无法进行优化，所以在大型数据集上使用时可能会导致性能问题

总结

Lateral View是一种在hive和Presto中使用的函数，它用于扁平化复杂的嵌套数据结构，提取特定的字段，以便更方便地进行分析和查询。虽然Lateral View具有一些优点，但由于其性能较差和无法优化的缺点，使用时需要谨慎考虑，选择最适合的表生成函数。