sql将一列拆分为多列_SQL的弱点(2):不支持从所有列中去除某列
背景以及场景
我们知道SQL中有一个非常便利的操作:
SELECT *
FROM TABLE_NAME
这样可以选择出表中所有的列,而不用一个个列出来。虽然这个从性能角度是有很大问题的,但是架不住它方便,所以被广泛使用。
以及延展的快速加个新列都很方便:
SELECT *, 1 AS new_column
FROM TABLE_NAME
但是,无论在SQL标准中,还是在绝大多数数据库中,有一类日常很容易出现的场景在SQL中却比较难支持:
从所有列中去除某一列
从所有列中只更新某一列,这个和“去除一列”是一类问题
这时,我们一般会是从数据库中查出该表所有的列,手工去掉某一列, 然后在查询时明确指定所需的列,比如:对于前文中的“customers”表:
id | customer_id | product_id | unit | unit_price | discount |
---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 1 | 10 | 10 | 0.2 |
2 | 1 | 2 | 5 | 50 | 0.3 |
3 | 2 | 1 | 8 | 15 | 0.2 |
4 | 3 | 3 | 22 | 15 | 0.1 |
我们要去掉 discount 列,我们需要写SQL为:
SELECT id,
customer_id,
product_id,
unit,
unit_price
FROM customers
也许有人说:明确列出所有列更清晰也性能更好,不过在日常使用中确实不方便,因为:
数仓中,经常有某些表有非常多列(300+列)的情况,尤其是有不少数据库因为性能和避免JOIN都推荐用“大宽表”的形式,真的把这些表的列名列出来真的好繁琐。也许你熟练
EMACS
等编辑器神器,可以用其中的KeyboardMacros
等秘技来简化文本操作,但是还是非常不方便和容易出错。尤其是SQL比较复杂后(比如前文中的意大利面式SQL),往往这些列的列表会出现在多个地方,这时候要是万一底层表多了一列,那这列非常难扩散到SQL最终结果中。
少数几个数据库的解决方案
Google BigTable 支持 "SELECT * EXCEPT" 和 “SELECT * REPLACE”
参考 Google BigQuery 的语法:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/query-syntax
可以用
SELECT * EXCEPT discount
FROM customers
来快速去掉列。
而用
SELECT * REPLACE (0.8 * discount) AS discount
FROM customers
来对 discount 列进行更新
从这点来说,Google BigQuery 的查询确实挺人性化, 但是遗憾的是 Google BigQuery 对国人来说基本上等同于“不存在”。
Apache Spark 的方式
Spark SQL不光是能支持直接使用SQL的形式,还能直接Python/Scala/Java等调用其 Dataset API,那就可以用:
df.drop("discount")
来删除列
而用
df.withColumn("discount",
functions.expr("0.8 * discount"))
来重命名
可是其它大多数数据库不支持(比如:Postgresql)
对于非 Google BigQuery 数据库,程序来帮忙
如果我们采取前文中的借助程序来做
YAML文件 (包含了各个小的逻辑SQL) -> 面向机器的SQL
的转化的话,那么,我们可以额外增加一些非SQL操作节点, 比如:
Steps:
- name: step_filter_customer1
comment: 过滤掉非法客户
sql: |-
SELECT *
FROM customers
WHERE customers.is_delete=False
- name: step_update_distinct
type: SELECT_ALL_REPLACE
from: step_filter_customer1
columns:
- column: discount
expr: 0.8 * discount
- name: step_drop_distinct
type: SELECT_ALL_EXCEPT
from: step_update_distinct
columns:
- "distinct"
那我们的转换程序就可以额外多做一点处理,通过程序读取出之前表的所有列, 这样当执行 SELECT_ALL_REPLACE
和 SELECT_ALL_EXCEPT
时,就可以提人工去实现 Google BigQuery 的 “SELECT * REPLACE” 和 “SELECT * EXCEPT” 了。
讨论SQL的弱点,不是说SQL不好,而是为了SQL更好!
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