Databricks 第6篇：Spark SQL 维护数据库和表

Spark SQL 表的命名方式是db_name.table_name，只有数据库名称和数据表名称。如果没有指定db_name而直接引用table_name，实际上是引用default 数据库下的表。在Spark SQL中，数据库只是指定表文件存储的路径，每个表都可以使用不同的文件格式来存储数据，从这个角度来看，可以把database看作是Databricks 表的上层目录，用于组织数据表及其文件。

在python语言环境中，可以使用 %sql 切换到SQL命令模式：

%sql

一，管理数据库

常用的数据库命令，切换当前的数据库、显示数据库列表、表列表、视图列表和列信息：

use db_name
show databases 
show tables [in db_name]
show views [in db_name]
show columns in db_name.table_name

1，创建数据库

创建数据库，通过LOCATION 指定数据库文件存储的位置：

CREATE { DATABASE | SCHEMA } [ IF NOT EXISTS ] database_name
    [ LOCATION database_directory ]

LOCATION database_directory：指定存储数据库文件系统的路径，如果底层的文件系统中不存在该路径，那么需要先创建该目录。如果未指定LOCATION参数，那么使用默认的数据仓库目录来创建数据库，默认的数据仓库目录是由静态配置参数 spark.sql.warehouse.dir指定的 。

2，查看数据库的描述

{ DESC | DESCRIBE } DATABASE [ EXTENDED ] db_name

extended 选项表示查看数据库的扩展属性。

3，删除数据库

DROP { DATABASE | SCHEMA } [ IF EXISTS ] dbname [ RESTRICT | CASCADE ]

IF EXISTS：该选项表示在数据库不存在时，DROP操作不会引发异常。

RESTRICT：该选项表示不能删除非空数据库，并在默认情况下启用。

CASCADE：该选项表示删除数据库中所有关联的表和函数。

二，创建数据表

表有两种作用域：全局和本地，全局表可以在所有的Cluster中引用，而本地表只能在本地的Cluster中引用，被称作临时视图。用户可以从DBFS中的文件或存储在任何受支持数据源中的数据来填充表。

在创建表时，需要指定存储表数据的文件格式，以及表数据文件存储的位置。

1，使用数据源创建表（标准的CREATE TABLE命令）

创建表的语法，注意：如果数据库中已存在同名的表，则会引发异常。

CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] [db_name].table_name
    [ ( col_name1 col_type1, ... ) ]
    USING data_source
    [ OPTIONS ( key1=val1, key2=val2, ... ) ]
    [ PARTITIONED BY ( col_name1, col_name2, ... ) ]
    [ CLUSTERED BY ( col_name3, col_name4, ... )
        [ SORTED BY ( col_name [ ASC | DESC ], ... ) ]
        INTO num_buckets BUCKETS ]
    [ LOCATION path ]
    [ AS select_statement ]

参数注释：

• IF NOT EXISTS ：如果数据库中已存在同名的表，则不会执行任何操作。
• USING data_source ：用于表的文件格式，data_source 必须是 TEXT、CSV、JSON、JDBC、PARQUET、ORC、HIVE、DELTA 或 LIBSVM 中的一个，或 org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister 的自定义实现的完全限定的类名。支持使用 HIVE 创建 Hive SerDe 表。 你可以使用 OPTIONS 子句指定 Hive 特定的 file_format 和 row_format，这是不区分大小写的字符串映射。选项键为 FILEFORMAT、INPUTFORMAT、OUTPUTFORMAT、SERDE、FIELDDELIM、ESCAPEDELIM、MAPKEYDELIM 和 LINEDELIM。
• OPTIONS ：用于优化表的行为或配置 HIVE 表的表选项。
• PARTITIONED BY (col_name1, col_name2, …) ：按指定的列对创建的表进行分区，将为每个分区创建一个目录。
• CLUSTERED BY col_name3, col_name4, …) ：按照指定的列，把表中的分区分割到固定数目的 Bucket中，该选项通常与分区操作配合使用。delta格式的文件不支持该子句。
  • SORTED BY ：数据在buckets中的排序方式，默认是升序ASC。
  • INTO num_buckets BUCKETS ：bucket是一个优化技术，使用bucket（和bucket 列）来确定数据的分区，并避免数据洗牌（data shuffle)，使数据变得有序。
• LOCATION path ：用于存储表数据的目录，可以指定分布式存储上的路径。
• AS select_statement ：使用来自 SELECT 语句的输出数据填充该表。

2，使用Delta Lake（增量Lake）创建表

用户可以使用标准的CREATE TABLE命令来创建存储在delta lake中的表，除了标准的创建delta table的命令之外，还可以使用以下的语法来创建delta表：

CREATE [OR REPLACE] TABLE table_identifier[(col_name1 col_type1 [NOT NULL], ...)]
  USING DELTA
  [LOCATION <path-to-delta-files>]

table_identifier 有两种格式：

• [database_name.] table_name : 表的名称
• delta.`delta_file_path`   :在指定的路径上创建表，而不在元存储(metastore)中创建条目。

LOCATION <path-to-delta-files> ：如果指定的 LOCATION 已包含增量 lake 中存储的数据，Delta lake 会执行以下操作：

如果仅指定了表名称和位置，例如：

CREATE TABLE events
  USING DELTA
  LOCATION '/mnt/delta/events'

Hive 元存储中的表会自动继承现有数据的架构、分区和表属性， 此功能可用于把数据“导入”到元存储（metastore）中。

如果你指定了任何配置（架构、分区或表属性），那么 Delta Lake 会验证指定的内容是否与现有数据的配置完全匹配。如果指定的配置与数据的配置并非完全匹配，则 Delta Lake 会引发一个描述差异的异常。

3，创建表的示例

--Use data source
CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) USING PARQUET;

--Use data from another table
CREATE TABLE student_copy USING PARQUET
    AS SELECT * FROM student;

--Omit the USING clause, which uses the default data source (parquet by default)
CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT);

--Create partitioned and bucketed table
CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT)
    USING PARQUET
    PARTITIONED BY (age)
    CLUSTERED BY (Id) INTO 4 buckets;

三，和数据源的交互

数据源表的作用类似于指向基础数据源的指针，例如，您可以使用JDBC数据源在Azure Databricks中创建表foo，该表指向MySQL中的表bar。当读写表foo时，实际上就是读写表bar。

通常，CREATE TABLE会创建一个“指针”，并且必须确保它指向的对象是存在的，一个例外是文件源，例如Parquet，JSON，如果您未指定LOCATION选项，那么Azure Databricks会创建一个默认表位置。

对于CREATE TABLE AS SELECT，Azure Databricks使用select查询的输出数据来覆盖（overwrite）底层的数据源，以确保创建的表包含与输入查询完全相同的数据。

四，向表插入数据

用户可以向表种插入数据，也可以向Spark支持的文件中插入数据。

1，向表中插入数据

使用INSERT INTO 命令向表中追加数据，不会影响表中的现有数据；使用INSERT OVERWRITE 命令，会覆盖表中的现有数据。

INSERT INTO [ TABLE ] table_identifier [ partition_spec ]
    { VALUES ( { value | NULL } [ , ... ] ) [ , ( ... ) ] | query }

INSERT OVERWRITE [ TABLE ] table_identifier [ partition_spec [ IF NOT EXISTS ] ]
    { VALUES ( { value | NULL } [ , ... ] ) [ , ( ... ) ] | query }

参数注释：

• table_identifier：[database_name.] table_name：表名称，可选择使用数据库名称进行限定。delta.<路径到表> ：现有增量表的位置。
• partition_spec：一个可选参数，用于指定分区的键/值对的逗号分隔列表。语法：PARTITION ( partition_col_name = partition_col_val [ , … ] )
• 值 ( {value |NULL} [，…] ) [， ( … ) ]：要插入的值。 显式指定的值或 NULL 。 使用逗号分隔子句中的每个值。 您可以指定多个值集来插入多个行。
• query：生成要插入的行的查询，可用的查询格式：SELECT语句、TABLE语句、FROM语句 

举个例子，创建表之后，通过VALUES子句向表中插入少量的值，也可以通过 SELECT 子句、TABLE和FROM向表中批量插入数据。

CREATE TABLE students (name VARCHAR(64), address VARCHAR(64), student_id INT)
    USING PARQUET PARTITIONED BY (student_id);

-- VALUES
INSERT INTO students VALUES
    ('Bob Brown', '456 Taylor St, Cupertino', 222222),
    ('Cathy Johnson', '789 Race Ave, Palo Alto', 333333);

-- SELECT
INSERT INTO students PARTITION (student_id = 444444)
    SELECT name, address FROM persons WHERE name = "Dora Williams";

-- TABLE
INSERT INTO students TABLE visiting_students;

-- FROM
INSERT INTO students
     FROM applicants SELECT name, address, id applicants WHERE qualified = true;

2，向文件中插入数据

使用给定的Spark文件格式用新值覆盖目录中的现有数据，也就是说，向目录 中插入数据时，只能用新数据覆盖现有的数据：

INSERT OVERWRITE [ LOCAL ] DIRECTORY [ directory_path ]
    USING file_format [ OPTIONS ( key = val [ , ... ] ) ]
    { VALUES ( { value | NULL } [ , ... ] ) [ , ( ... ) ] | query }

参数注释：

• directory_path：目标目录，还可以使用在中指定 OPTIONS path 。 LOCAL关键字用于指定目录位于本地文件系统中。
• file_format：要用于插入的文件格式。 有效选项包括 TEXT 、 CSV 、 JSON 、 JDBC 、 PARQUET 、ORC、HIVE、LIBSVM，或者自定义实现的完全限定类名 org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormat 。
• OPTIONS ( key = val [，…] )：指定用于写入文件格式的一个或多个选项。

示例，使用新数据覆盖目录中的数据：

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/destination'
    USING parquet
    OPTIONS (col1 1, col2 2, col3 'test')
    SELECT * FROM test_table;

INSERT OVERWRITE DIRECTORY
    USING parquet
    OPTIONS ('path' '/tmp/destination', col1 1, col2 2, col3 'test')
    SELECT * FROM test_table;

参考文档：

SQL reference for Databricks Runtime 7.x

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