Spark SQL----NULL語義

Spark SQL----NULL語義

  • 一、比較運算符中的空處理
  • 二、邏輯運算符中的空處理
  • 三、表達式中的空處理
    • 3.1 null-intolerant表達式中的空處理
    • 3.2 可以處理空值操作數的空處理表達式
    • 3.3 內置聚合表達式中的空處理
  • 四、WHERE、HAVING和JOIN子句中的條件表達式的空處理
  • 五、在GROUP BY和DISTINCT中空處理
  • 六、在ORDER BY中的空處理
  • 七、UNION, INTERSECT, EXCEPT中的空處理
  • 八、EXISTS 和NOT EXISTS 子查詢中的空處理
  • 九、IN 和 NOT IN 子查詢中的空處理

表由一組行組成，每行包含一組列。列與數據類型相關聯，表示實體的特定屬性（例如，age 是一個名為person的實體的列）。有時，特定于行的列的值在該行出現時是未知的。在SQL中，這些值表示為NULL。本節詳細介紹了在各種運算符、表達式和其他SQL構造中處理NULL值的語義。
下面說明了名為person的表的schema layout和數據。數據在年齡列中包含NULL值，該表將用于以下各節中的各種示例。
TABLE: person

IdNameAge
100Joe30
200MarryNULL
300Mike18
400Fred50
500AlbertNULL
600Michelle30
700Dan50

一、比較運算符中的空處理

Apache spark支持標準的比較運算符，如“>”、“>=”、“=”、”<“和”<=“。當其中一個操作數或兩個操作數都未知或為NULL時，這些運算符的結果為未知或NULL。為了比較NULL值的相等性，Spark提供了一個NULL安全的相等運算符（“<=>”），當其中一個操作數為NULL時，該運算符返回False，當兩個操作數均為NULL時返回True。下表說明了當一個或兩個操作數都為NULL時比較運算符的行為`：

Left OperandRight Operand>>==<<=<=>
NULLAny valueNULLNULLNULLNULLNULLFalse
Any valueNULLNULLNULLNULLNULLNULLFalse
NULLNULLNULLNULLNULLNULLNULLTrue
例子：
-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operand is `NULL`.
SELECT 5 > null AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
SELECT null = null AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+-- Null-safe equal operator return `False` when one of the operand is `NULL`
SELECT 5 <=> null AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|            false|
+-----------------+-- Null-safe equal operator return `True` when one of the operand is `NULL`
SELECT NULL <=> NULL;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             true|
+-----------------+

二、邏輯運算符中的空處理

Spark支持標準邏輯運算符，如AND、OR和NOT。這些運算符將布爾表達式作為參數，并返回布爾值。
下表說明了當一個或兩個操作數都為NULL時邏輯運算符的行為。

Left OperandRight OperandORAND
TrueNULLTrueNULL
FalseNULLNULLFalse
NULLTrueTrueNULL
NULLFalseNULLFalse
NULLNULLNULLNULL
operandNOT
NULLNULL

例子：

-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operands is `NULL`.
SELECT (true OR null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             true|
+-----------------+-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
SELECT (null OR false) AS expression_output
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+-- Null-safe equal operator returns `False` when one of the operands is `NULL`
SELECT NOT(null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+

三、表達式中的空處理

比較運算符和邏輯運算符在Spark中被視為表達式。除了這兩種表達式之外，Spark還支持其他形式的表達式，如函數表達式、強制轉換表達式等。Spark中的表達式大致可分為：

  • Null intolerant表達式
  • 可以處理NULL值操作數的表達式
    • 這些表達式的結果取決于表達式本身。

3.1 null-intolerant表達式中的空處理

當表達式的一個或多個參數為Null時，Null intolerant表達式返回Null，大多數表達式屬于這一類。
例子：

SELECT concat('John', null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+SELECT positive(null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+SELECT to_date(null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+

3.2 可以處理空值操作數的空處理表達式

這類表達式被設計用來處理NULL值。表達式的結果取決于表達式本身。例如，函數表達式isnull在輸入為空時返回true，在輸入為非空時返回false，而函數coalesce返回其操作數列表中的第一個非null值。但是，coalesce在其所有操作數為NULL時返回NULL。下面是這類表達的不完整列表。

  • COALESCE
  • NULLIF
  • IFNULL
  • NVL
  • NVL2
  • ISNAN
  • NANVL
  • ISNULL
  • ISNOTNULL
  • ATLEASTNNONNULLS
  • IN

例子：

SELECT isnull(null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             true|
+-----------------+-- Returns the first occurrence of non `NULL` value.
SELECT coalesce(null, null, 3, null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|                3|
+-----------------+-- Returns `NULL` as all its operands are `NULL`. 
SELECT coalesce(null, null, null, null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|             null|
+-----------------+SELECT isnan(null) AS expression_output;
+-----------------+
|expression_output|
+-----------------+
|            false|
+-----------------+

3.3 內置聚合表達式中的空處理

聚合函數通過處理一組輸入行來計算單個結果。下面是聚合函數如何處理NULL值的規則。

  • NULL值在所有聚合函數的處理過程中被忽略。
    • 此規則的唯一例外是COUNT(*)函數。
  • 當所有輸入值為NULL或輸入數據集為空時，一些聚合函數返回NULL。這些函數的列表如下:
    • MAX
    • MIN
    • SUM
    • AVG
    • EVERY
    • ANY
    • SOME
      例子：
-- `count(*)` does not skip `NULL` values.
SELECT count(*) FROM person;
+--------+
|count(1)|
+--------+
|       7|
+--------+-- `NULL` values in column `age` are skipped from processing.
SELECT count(age) FROM person;
+----------+
|count(age)|
+----------+
|         5|
+----------+-- `count(*)` on an empty input set returns 0. This is unlike the other
-- aggregate functions, such as `max`, which return `NULL`.
SELECT count(*) FROM person where 1 = 0;
+--------+
|count(1)|
+--------+
|       0|
+--------+-- `NULL` values are excluded from computation of maximum value.
SELECT max(age) FROM person;
+--------+
|max(age)|
+--------+
|      50|
+--------+-- `max` returns `NULL` on an empty input set.
SELECT max(age) FROM person where 1 = 0;
+--------+
|max(age)|
+--------+
|    null|
+--------+

四、WHERE、HAVING和JOIN子句中的條件表達式的空處理

WHERE、HAVING操作符根據用戶指定的條件過濾行。JOIN操作符用于根據連接條件組合來自兩個表的行。對于所有這三種操作符，條件表達式都是布爾表達式，可以返回True、False或Unknown (NULL)。如果條件的結果為True，則表示“滿足”。
例子：

-- Persons whose age is unknown (`NULL`) are filtered out from the result set.
SELECT * FROM person WHERE age > 0;
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|Michelle| 30|
|    Fred| 50|
|    Mike| 18|
|     Dan| 50|
|     Joe| 30|
+--------+---+-- `IS NULL` expression is used in disjunction to select the persons
-- with unknown (`NULL`) records.
SELECT * FROM person WHERE age > 0 OR age IS NULL;
+--------+----+
|    name| age|
+--------+----+
|  Albert|null|
|Michelle|  30|
|    Fred|  50|
|    Mike|  18|
|     Dan|  50|
|   Marry|null|
|     Joe|  30|
+--------+----+-- Person with unknown(`NULL`) ages are skipped from processing.
SELECT age, count(*) FROM person GROUP BY age HAVING max(age) > 18;
+---+--------+
|age|count(1)|
+---+--------+
| 50|       2|
| 30|       2|
+---+--------+-- A self join case with a join condition `p1.age = p2.age AND p1.name = p2.name`.
-- The persons with unknown age (`NULL`) are filtered out by the join operator.
SELECT * FROM person p1, person p2WHERE p1.age = p2.ageAND p1.name = p2.name;
+--------+---+--------+---+
|    name|age|    name|age|
+--------+---+--------+---+
|Michelle| 30|Michelle| 30|
|    Fred| 50|    Fred| 50|
|    Mike| 18|    Mike| 18|
|     Dan| 50|     Dan| 50|
|     Joe| 30|     Joe| 30|
+--------+---+--------+---+-- The age column from both legs of join are compared using null-safe equal which
-- is why the persons with unknown age (`NULL`) are qualified by the join.
SELECT * FROM person p1, person p2WHERE p1.age <=> p2.ageAND p1.name = p2.name;
+--------+----+--------+----+
|    name| age|    name| age|
+--------+----+--------+----+
|  Albert|null|  Albert|null|
|Michelle|  30|Michelle|  30|
|    Fred|  50|    Fred|  50|
|    Mike|  18|    Mike|  18|
|     Dan|  50|     Dan|  50|
|   Marry|null|   Marry|null|
|     Joe|  30|     Joe|  30|
+--------+----+--------+----+

五、在GROUP BY和DISTINCT中空處理

如章節一比較運算符中的空處理中所討論的，兩個NULL值不相等。但是，出于分組和不同處理的目的，將具有NULL數據的兩個或多個值分組到同一個bucket中。這種行為符合SQL標準和其他企業數據庫管理系統。
例子：

-- `NULL` values are put in one bucket in `GROUP BY` processing.
SELECT age, count(*) FROM person GROUP BY age;
+----+--------+
| age|count(1)|
+----+--------+
|null|       2|
|  50|       2|
|  30|       2|
|  18|       1|
+----+--------+-- All `NULL` ages are considered one distinct value in `DISTINCT` processing.
SELECT DISTINCT age FROM person;
+----+
| age|
+----+
|null|
|  50|
|  30|
|  18|
+----+

六、在ORDER BY中的空處理

Spark SQL在ORDER BY子句中支持空排序規范。Spark處理ORDER BY子句時，首先或最后放置所有NULL值，這取決于空排序規范。默認情況下，所有NULL值放在首位。
例子：

-- `NULL` values are shown at first and other values
-- are sorted in ascending way.
SELECT age, name FROM person ORDER BY age;
+----+--------+
| age|    name|
+----+--------+
|null|   Marry|
|null|  Albert|
|  18|    Mike|
|  30|Michelle|
|  30|     Joe|
|  50|    Fred|
|  50|     Dan|
+----+--------+-- Column values other than `NULL` are sorted in ascending
-- way and `NULL` values are shown at the last.
SELECT age, name FROM person ORDER BY age NULLS LAST;
+----+--------+
| age|    name|
+----+--------+
|  18|    Mike|
|  30|Michelle|
|  30|     Joe|
|  50|     Dan|
|  50|    Fred|
|null|   Marry|
|null|  Albert|
+----+--------+-- Columns other than `NULL` values are sorted in descending
-- and `NULL` values are shown at the last.
SELECT age, name FROM person ORDER BY age DESC NULLS LAST;
+----+--------+
| age|    name|
+----+--------+
|  50|    Fred|
|  50|     Dan|
|  30|Michelle|
|  30|     Joe|
|  18|    Mike|
|null|   Marry|
|null|  Albert|
+----+--------+

七、UNION, INTERSECT, EXCEPT中的空處理

在集合操作的上下文中，以null-safe的方式比較NULL值是否相等。這意味著在比較行時，兩個NULL值被認為是相等的，這與常規的EqualTo(=)操作符不同。
例子：

CREATE VIEW unknown_age SELECT * FROM person WHERE age IS NULL;-- Only common rows between two legs of `INTERSECT` are in the 
-- result set. The comparison between columns of the row are done
-- in a null-safe manner.
SELECT name, age FROM personINTERSECTSELECT name, age from unknown_age;
+------+----+
|  name| age|
+------+----+
|Albert|null|
| Marry|null|
+------+----+-- `NULL` values from two legs of the `EXCEPT` are not in output. 
-- This basically shows that the comparison happens in a null-safe manner.
SELECT age, name FROM personEXCEPTSELECT age FROM unknown_age;
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 30|     Joe|
| 50|    Fred|
| 30|Michelle|
| 18|    Mike|
| 50|     Dan|
+---+--------+-- Performs `UNION` operation between two sets of data. 
-- The comparison between columns of the row ae done in
-- null-safe manner.
SELECT name, age FROM personUNION SELECT name, age FROM unknown_age;
+--------+----+
|    name| age|
+--------+----+
|  Albert|null|
|     Joe|  30|
|Michelle|  30|
|   Marry|null|
|    Fred|  50|
|    Mike|  18|
|     Dan|  50|
+--------+----+

八、EXISTS 和NOT EXISTS 子查詢中的空處理

在Spark中，允許在WHERE子句中使用EXISTS和NOT EXISTS表達式。這些是返回TRUE或FALSE的布爾表達式。換句話說，EXISTS是一個成員條件，當它引用的子查詢返回一行或多行時返回TRUE。類似地，NOT EXISTS是一個非成員條件，當從子查詢返回no rows或zero rows時返回TRUE。這兩個表達式不受子查詢結果中存在NULL的影響。它們通常更快，因為它們可以轉換為semijoins / anti-semijoins，而無需為null感知提供特殊規定。
例子：

-- Even if subquery produces rows with `NULL` values, the `EXISTS` expression
-- evaluates to `TRUE` as the subquery produces 1 row.
SELECT * FROM person WHERE EXISTS (SELECT null);
+--------+----+
|    name| age|
+--------+----+
|  Albert|null|
|Michelle|  30|
|    Fred|  50|
|    Mike|  18|
|     Dan|  50|
|   Marry|null|
|     Joe|  30|
+--------+----+-- `NOT EXISTS` expression returns `FALSE`. It returns `TRUE` only when
-- subquery produces no rows. In this case, it returns 1 row.
SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT null);
+----+---+
|name|age|
+----+---+
+----+---+-- `NOT EXISTS` expression returns `TRUE`.
SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 WHERE 1 = 0);
+--------+----+
|    name| age|
+--------+----+
|  Albert|null|
|Michelle|  30|
|    Fred|  50|
|    Mike|  18|
|     Dan|  50|
|   Marry|null|
|     Joe|  30|
+--------+----+

九、IN 和 NOT IN 子查詢中的空處理

在Spark中，允許在查詢的WHERE子句中使用IN和NOT IN表達式。與EXISTS表達式不同，IN表達式可以返回TRUE、FALSE或UNKNOWN（NULL）值。從概念上講，IN表達式在語義上等價于由disjunctive運算符（OR）分隔的一組相等條件。例如，c1 IN (1, 2, 3)在語義上等價于 (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3)。
就處理NULL值而言，語義可以從比較運算符（=）和邏輯運算符（OR）中的NULL值處理中推導出來。總之，以下是計算IN表達式結果的規則。

  • 當在列表中找到有問題的非NULL值時，返回TRUE
  • 當在列表中找不到非NULL值并且列表中不包含NULL值時，返回FALSE
  • 當值為NULL，或者在列表中找不到非NULL值并且列表至少包含一個NULL值時，返回UNKNOWN

當列表包含NULL時，NOT IN總是返回UNKNOWN，與輸入值無關。這是因為如果值不在包含NULL的列表中，IN將返回UNKNOWN，并且因為not UNKNOWN再次為UNKNOW。
例子：

-- The subquery has only `NULL` value in its result set. Therefore,
-- the result of `IN` predicate is UNKNOWN.
SELECT * FROM person WHERE age IN (SELECT null);
+----+---+
|name|age|
+----+---+
+----+---+-- The subquery has `NULL` value in the result set as well as a valid 
-- value `50`. Rows with age = 50 are returned. 
SELECT * FROM personWHERE age IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
+----+---+
|name|age|
+----+---+
|Fred| 50|
| Dan| 50|
+----+---+-- Since subquery has `NULL` value in the result set, the `NOT IN`
-- predicate would return UNKNOWN. Hence, no rows are
-- qualified for this query.
SELECT * FROM personWHERE age NOT IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
+----+---+
|name|age|
+----+---+
+----+---+

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目錄 目錄分析 uboot自帶 編譯生成的文件 分析之前需要編譯一次uboot源碼&#xff0c;編譯之后的uboot源碼會多出來很多文件 目錄分析 uboot自帶 api 與硬件無關的API函數arch 與架構體系有關的代碼 里面有x86,arm等架構文件夾 架構文件夾里面有cpu&#xff0c;設備樹等…
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使用 Nuxt 3 搭建國際官網

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搭建國際官網是一個復雜的任務，涉及多方面的技術和策略。在這篇文章中，我們將探討如何使用 Nuxt 3 框架搭建一個國際化官網，并展示其在 SEO 優勢和全棧可維護性方面的卓越性能。 使用 Nuxt 3 搭建國際官網 1. Nuxt 3 簡介 Nuxt 3 是一個基于 Vue 3 和 Vite 的框架，旨在構…
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大數據面試題之ElasticSearch(2)

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目錄 ElasticSearch的單播、多播和廣播 什么是Zen Discovery機制 ElasticSearch和Solr主要區別 ElasticSearch和Solr各自適用于哪些場景 Elasticsearch的同類產品有哪些 Elasticsearch有哪些主要應用場景 Elasticsearch 中執行搜索的各種可能方式有哪些 Elasticsearch 中…
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