На что стоит обратить внимание, применяя оператор between в SQL? — Разработка на vc.ru
Существует большое количество правил написания запросов SQL и они, несомненно, приводят к заметным и качественным результатам обработки данных. Но, иногда, даже при написании простых запросов, ускользают некоторые нюансы. О них и пойдет речь в данной статье.
1528 просмотров
В ходе работы с одной из БД, содержащих данные о транспортных средствах, возникла необходимость выгрузить модели автотранспорта, названия которых начинаются в диапазоне от «А» до «D».
Написав запрос на SQL, с помощью оператора between,в результатах выгрузки не оказалось таких марок авто, как datsun и daewoo, которые точно были в базе данных.
Начав разбираться, стало понятно следующее — если Вам нужно применить оператор between, который выбирает при запросе все значения из заданного диапазона (включая границы), то с датами и числовыми значениями не возникает трудностей, а вот с текстовыми строками всё иначе т.
Пример:
Итак, у нас есть таблица «table1» со столбцом «model_car» (тип данных varchar) из которой нам необходимо вывести ее часть, где названия марок автомобилей лежат в диапазоне от А до D.
Таблица table1:
Если выполнить следующий запрос:
SELECT * FROM table1 WHERE model_car BETWEEN ‘A’ AND ‘D’ ORDER BY model_car
То результат его выполнения будет следующим:
Как видно из примера, выведены только значения, начинающиеся с А до С, за исключением строчки, где значение равно D.
Дело в том, что так оператор between сравнивает строки неравной длины. Строка «D» короче строки «Dodge» и, при сравнении, дополняется пробелами. Но при сортировке по алфавиту пробелы окажутся опережающими символами и поэтому строка в выборку не попадает.
Выражение «Имя»
between ‘A’AND ‘D’эквивалентно «имя» >= ‘A’AND «имя» <= ‘D’То есть, «Audi» и «Chevrolet» это >= ‘A’AND <= ‘D’, что удовлетворяет условию, но «Dodge» — это не <= ‘D’.
«Dodge» — это > ‘D’.
Чтобы получить все строки, начинающиеся от А до D включительно, то необходимо было в запросе написать так:
model_car BETWEEN ‘A’ AND ‘E’
Такой нюанс существует только при работе с символьными данными, поэтому нужно быть внимательным, даже при работе с таким простым оператором, как between.
SQL — универсальный язык, поэтому нашу задачу можно было выполнить другими способами:
- через операторы сравнения. Операторы сравнения – это математические символы, которые указывают на определенный тип сравнения между двумя значениями (= равно; > больше; < меньше; >= больше или равно; <= меньше или равно; <> не равно)
SELECT * FROM table1 WHERE MODEL_CAR <‘E’
- через оператор LIKE. Оператор LIKE используется для того, чтобы находить значение по определённому шаблону. В качестве условия он использует групповые символы, которые могут соответствовать чему-нибудь.
Например, знак подчеркивания (_) замещает собой одиночный символ, а знак процента (%) позволяет нам сопоставлять строку любой длины.
SELECT * FROM table1 WHERE MODEL_CAR LIKE ‘A%’ or MODEL_CAR LIKE ‘B%’ or MODEL_CAR LIKE ‘C%’ or MODEL_CAR LIKE ‘D%’
- через функцию substring и оператор IN. Функция substring извлекает из выражения, которое мы указываем, часть заданной длины начиная от заданной позиции. В нашем случае мы указываем столбец с названиями автомобилей и выделяем только первую букву. Далее через оператора IN определяем набор значений, в который данное значение может быть включено, т.е. указываем перечень автомобилей, которые начинаются с А, В, С, D.
SELECT *, SUBSTRING (MODEL_CAR,1,1) FROM table1 where SUBSTRING (MODEL_CAR,1,1) IN (‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’)
Какой запрос выбрать, для обработки подобных данных, решать только вам. В свою очередь, надеемся, что эти советы помогут в решении поставленной задачи.
Операторы в SQL / Ravesli
Россия и Беларусь начали и продолжают войну против народа Украины!
Юрий |
Обновл. 21 Мар 2023 |
404
Операторы — это символы (и ключевые слова), которые используются для выполнения операций со значениями.
Типы операторов в SQL:
- Арифметические операторы
- Операторы сравнения
- Логические операторы
Арифметические операторы выполняют простые арифметические операции, такие как сложение, вычитание, умножение и т.д.
| Оператор | Описание |
| + | Сложение |
| − | Вычитание |
| * | Умножение |
| / | Деление |
| % | Остаток от деления |
Оператор сложения
— Возвращаем новый столбец с именем total_amount, — который имеет значение (поле amount + 100) SELECT item, amount, amount+100 AS total_amount FROM Orders;
— Возвращаем новый столбец с именем total_amount, — который имеет значение (поле amount + 100) SELECT item, amount, amount+100 AS total_amount FROM Orders; |
Результат
Оператор вычитания
— Возвращаем новый столбец с именем offer_price, — который имеет значение (поле amount — 20) SELECT item, amount, amount-20 AS offer_price FROM Orders;— Возвращаем новый столбец с именем offer_price, — который имеет значение (поле amount — 20) SELECT item, amount, amount-20 AS offer_price FROM Orders; |
Результат
Оператор умножения
— Возвращаем новый столбец с именем total_amount, — который имеет значение (поле amount * 4) SELECT item, amount, amount*4 AS total_amount FROM Orders;
— Возвращаем новый столбец с именем total_amount, — который имеет значение (поле amount * 4) SELECT item, amount, amount*4 AS total_amount FROM Orders; |
Результат
Оператор деления
— Возвращаем новый столбец с именем half_amount, — который имеет значение (поле amount / 2) SELECT item, amount, amount/2 AS half_amount FROM Orders;
— Возвращаем новый столбец с именем half_amount, — который имеет значение (поле amount / 2) SELECT item, amount, amount/2 AS half_amount FROM Orders; |
Результат
Остаток от деления
— Возвращаем 1, как остаток от деления SELECT 10 % 3 AS result;
— Возвращаем 1, как остаток от деления SELECT 10 % 3 AS result; |
Мы можем сравнить два значения, используя операторы сравнения в SQL.
Эти операторы возвращают либо 1 (означает true), либо 0 (означает false
| Оператор | Описание |
| = | Равно |
| < | Меньше чем |
| > | Больше чем |
| <= | Меньше или равно |
| >= | Больше или равно |
| <>, != | Не равно |
Оператор Равно
— Возвращаем строки, где customer_id имеет значение 4 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE customer_id = 4;
— Возвращаем строки, где customer_id имеет значение 4 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE customer_id = 4; |
Результат
Оператор Меньше чем
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) меньше 400 (не включая) SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount < 400;
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) меньше 400 (не включая) SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount < 400; |
Результат
Оператор Больше чем
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) больше 400 (не включая) SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount > 400;
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) больше 400 (не включая) SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount > 400; |
Результат
Оператор Меньше или равно
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) меньше или равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount <= 400;
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) меньше или равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount <= 400; |
Результат
Оператор Больше или равно
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) больше или равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount >= 400;
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) больше или равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount >= 400; |
Результат
Оператор Не равно
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) не равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders WHERE amount != 400;
— Возвращаем строки, где сумма заказа (поле amount) не равно 400 SELECT order_id, item, amount FROM Orders |
Результат
Вместо != мы также можем использовать <> для операций «не равно».
Мы можем использовать логические операторы для сравнения нескольких SQL-команд. Эти операторы возвращают либо 1 (означает true), либо 0 (означает false).
Логические операторы в SQL:
ANY и ALL
AND, OR и NOT
BETWEEN
EXISTS
IN
LIKE и NOT LIKE
IS NULL и IS NOT NULL
Оценить статью:
Загрузка…Оператор SQL SELECT: расширенный учебник
Поиск
Оператор SELECT используется для запроса к базе данных и извлечения выбранных данных, соответствующих заданным вами критериям.
Оператор SELECT имеет пять основных предложений на выбор, хотя FROM является единственным обязательным предложением. Каждое из предложений имеет широкий выбор опций, параметров и т. д. Предложения будут перечислены ниже, но каждое из них будет рассмотрено более подробно позже в руководстве.
Вот формат инструкции SELECT:
SELECT [ALL | DISTINCT] столбец 1 [ столбец 2 ] FROM таблица 1 [ таблица 2 ] [ГДЕ «условия»] [ГРУППА ПО «списку столбцов»] [ИМЕЕТ «условия» [ORDER BY «список столбцов» [ ASC | DESC] ] Быстрый просмотр предложения FROM & WHERE
Пример:
SELECT имя, возраст, зарплата ОТ сотрудника ГДЕ возраст > 40;
Приведенный выше оператор выберет все значения в столбцах имени, возраста и зарплаты из таблицы сотрудников, чей возраст превышает 50 лет.
Примечание: Не забудьте поставить точку с запятой в конце операторов SQL. ; означает, что ваш оператор SQL завершен и готов к интерпретации.
Операторы сравнения
| = | Равно |
| > | Больше |
| < | Менее |
| >= | Больше или равно |
| <= | Меньше или равно |
| <> или != | Не равно |
| КАК | Тест сравнения строк |
*Примечание к LIKE
Пример:
ВЫБЕРИТЕ имя, должность, отдел ИЗ сотрудника, ГДЕ название LIKE 'Pro%';
Приведенный выше оператор выберет все строки/значения в столбцах имени, заголовка и отдела из таблицы сотрудников, название которой начинается с «Pro».
Это может вернуть названия должностей, включая программиста или профессионального рестлера.
ВСЕ и ОТДЕЛЬНЫЕ — это ключевые слова, используемые для выбора ВСЕХ (по умолчанию) или «различных» или уникальных записей в результатах запроса. Если вы хотите получить только уникальные записи в указанных столбцах, вы можете использовать ключевое слово «DISTINCT». DISTINCT удалит повторяющиеся записи для столбцов, указанных после оператора «SELECT». Например:
SELECT DISTINCT age. ОТ employee_info;
Этот оператор вернет все уникальные возрасты в таблице employee_info.
ALL отобразит «все» указанные столбцы, включая все дубликаты. Ключевое слово ALL используется по умолчанию, если ничего не указано.
Примечание: Следующие две таблицы будут использоваться на протяжении всего курса. Рекомендуется открыть их в другом окне или распечатать.
| Учебные столы |
|---|
шт. под заказ |
| клиенты |
Упражнения по обзору
- Из таблицы items_ordered выберите список всех товаров, приобретенных для идентификатора клиента 10449. Отобразите идентификатор клиента, товар и цену для этого клиента.
Показать ответ
- Выберите все столбцы из таблицы items_ordered для тех, кто купил Палатку .
Показать ответ
- Выберите значения customerid, order_date и элемента из таблицы items_ordered для всех элементов в столбце элементов, которые начинаются с буквы «S».
Показать ответ
- Выберите отдельные элементы в таблице items_ordered. Другими словами, отобразите список всех уникальных элементов из таблицы items_ordered.
Показать ответ
- Составьте свои собственные операторы выбора и отправьте их.
Здесь будут отображаться результаты
Запуск инструкций SQL в хранилищах SQL Databricks с REST API 9 для выполнения инструкций SQL Databricks0001
Предварительная версия
Эта функция находится в общедоступной предварительной версии.
Важно
Чтобы получить доступ к REST API Databricks, необходимо пройти аутентификацию.
В этом учебнике показано, как использовать API-интерфейс выполнения инструкций SQL Databricks 2.0 для выполнения инструкций SQL из хранилищ SQL Databricks.
Чтобы просмотреть и загрузить совместимую со спецификацией OpenAPI версию справочника API 2.0 выполнения операторов SQL Databricks, см. раздел Выполнение операторов.
Прежде чем начать
Прежде чем приступить к работе с этим руководством, убедитесь, что у вас есть:
Имя экземпляра рабочей области, например
dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com, для рабочей области Databricks. В этом руководстве предполагается, что у вас есть переменная среды на локальном компьютере разработки с именемDATABRICKS_HOST, для которой задано это значение. Чтобы узнать, как устанавливать переменные среды, обратитесь к документации вашей операционной системы.Предупреждение
Databricks настоятельно не рекомендует жестко кодировать информацию в сценарии, поскольку эта конфиденциальная информация может быть раскрыта в виде простого текста через системы контроля версий.
Вместо этого Databricks рекомендует использовать такие подходы, как переменные среды, которые вы устанавливаете на своем компьютере для разработки. Удаление такой жестко закодированной информации из ваших сценариев также помогает сделать эти сценарии более переносимыми.
Маркер личного доступа к Databricks для пользователя рабочей области Databricks. В этом руководстве предполагается, что у вас есть переменная среды на локальном компьютере для разработки с именем
DATABRICKS_TOKEN, для которой задано значение вашего токена доступа.Примечание
В целях безопасности при проверке подлинности с помощью автоматизированных инструментов, систем, сценариев и приложений Databricks рекомендует использовать токены OAuth или персональные токены доступа, принадлежащие субъектам-службам, а не пользователям рабочей области. Сведения о создании маркеров для субъектов-служб см. в статье Управление маркерами личного доступа для субъекта-службы.

Как минимум одна таблица, для которой можно выполнять операторы SQL. Это руководство основано на таблице
lineitemв схемеtpch(также известной как база данных) в каталогеSamples. Если у вас нет доступа к этому каталогу, схеме или таблице из рабочей области, замените их своими собственными в этом руководстве.curl, инструмент командной строки для отправки и получения запросов и ответов REST API. См. также Установка curl. Кроме того, вы можете адаптировать примеры из этого руководства для использования с аналогичными инструментами, такими как Postman или HTTPie.
Для каждого из
завитковпримеров, использованных в этой статье:Вместо
--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}"можно использовать файл .netrc. Если вы используете файл.netrc, замените--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}"на--netrc.
Если вы используете командную оболочку Windows вместо командной оболочки для Unix, Linux или macOS, замените
\на 9 и замените${...}на%...%.Если вы используете командную оболочку Windows вместо командной оболочки для Unix, Linux или macOS, в объявлениях документов JSON замените открывающий и закрывающий
'на", а внутренний"на\".
jq, процессор командной строки для запроса полезных данных ответов JSON, которые API выполнения инструкций SQL Databricks возвращает вам после каждого вызова, который вы делаете в API выполнения инструкций SQL Databricks. См. также Загрузка jq.
Хранилище SQL Databricks. В этом руководстве предполагается, что на локальном компьютере для разработки имеется переменная среды с именем
DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID, которая представляет собой строку букв и цифр после/sql/1.в поле HTTP-пути для вашего хранилища. Чтобы узнать, как получить значение пути HTTP хранилища, см. раздел Получение сведений о соединении для хранилища SQL.
0/warehouses/ Хранилище SQL Databricks должно быть настроено на использование канала предварительного просмотра в Дополнительные параметры . Обратите внимание, что переключение хранилища с текущего канала на канал предварительного просмотра приведет к автоматическому перезапуску хранилища. Это обновление может занять несколько минут.
Шаг 3. Получение больших результатов с использованием внешних ссылок
В этом разделе демонстрируется дополнительная конфигурация, использующая расположение EXTERNAL_LINKS для извлечения больших наборов данных. Расположение (расположение) по умолчанию для данных результата оператора SQL находится в полезной нагрузке ответа, но эти результаты ограничены 16 МБ. Установив disposition to EXTERNAL_LINKS , ответ содержит URL-адреса, которые вы можете использовать для получения фрагментов данных результатов с помощью стандартного HTTP.
URL-адреса указывают на внутреннюю DBFS вашего рабочего пространства, где временно хранятся фрагменты результатов.
Предупреждение
Databricks настоятельно рекомендует защищать URL-адреса, возвращаемые EXTERNAL_LINKS .
При использовании расположения EXTERNAL_LINKS генерируется предварительно подписанный URL-адрес, который можно использовать для загрузки результатов непосредственно из Amazon S3. Поскольку в этот предварительно подписанный URL-адрес встроены краткосрочные учетные данные для доступа, вы должны защитить этот URL-адрес.
Поскольку предварительно подписанные URL-адреса уже созданы со встроенными временными учетными данными для доступа, вы не должны устанавливать заголовок Authorization в запросах на загрузку.
Распоряжение EXTERNAL_LINKS можно отключить по запросу, создав запрос в службу поддержки. Чтобы сделать этот запрос, создайте обращение в службу поддержки.
См. Поддержка.
См. также рекомендации по обеспечению безопасности.
Примечание
Формат вывода полезной нагрузки ответа и поведение, если они заданы для определенного идентификатора оператора SQL, не могут быть изменены.
В этом режиме API позволяет сохранять данные результатов только в формате Apache Arrow, которые необходимо запрашивать отдельно с помощью HTTP. Кроме того, при использовании этого режима невозможно встроить данные результата в полезную нагрузку ответа.
Следующая команда демонстрирует использование EXTERNAL_LINKS . Используйте этот шаблон вместо аналогичного запроса, показанного на шаге 1:
curl --request POST \
https://${DATABRICKS_HOST}/api/2.0/sql/statements/ \
--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}" \
--header "Тип контента: приложение/json" \
--данные '{
"warehouse_id": "'"$DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID"'",
"каталог": "образцы",
"схема": "тпч",
"формат": "СТРЕЛКА_ПОТОК",
"disposition": "EXTERNAL_LINKS",
"statement": "ВЫБЕРИТЕ l_orderkey, l_extendedprice, l_shipdate ИЗ ОГРАНИЧЕНИЯ позиции 100000"
}' \
--output 'sql-execution-response.
json' \
&& jq. 'sql-выполнение-ответ.json' \
&& экспорт SQL_STATEMENT_ID=$(jq -r .statement_id 'sql-execution-response.json') \
&& эхо SQL_STATEMENT_ID=$SQL_STATEMENT_ID
Ответ выглядит следующим образом:
{
"statement_id": "01ed92c5-3583-1f38-b21b-c6773e7c56b3",
"положение дел": {
"состояние": "УСПЕШНО"
},
"манифест": {
"формат": "СТРЕЛКА_ПОТОК",
"схема": {
"количество_столбцов": 3,
"столбцы": [
{
"имя": "l_orderkey",
"type_name": "ДЛИННЫЙ",
"позиция": 0
},
{
"имя": "l_extendedprice",
"type_name": "ДЕСЯТИЧНОЕ",
"позиция": 1,
"тип_точность": 18,
"тип_шкала": 2
},
{
"имя": "l_shipdate",
"type_name": "ДАТА",
"позиция": 2
}
]
},
"total_chunk_count": 1,
"кусочки": [
{
"chunk_index": 0,
"строка_смещение": 0,
"количество_строк": 100000
}
],
"total_row_count": 100000,
"total_byte_count": 2848312
},
"результат": {
"Внешние ссылки": [
{
"chunk_index": 0,
"строка_смещение": 0,
"количество_строк": 100000,
"external_link": "<ссылка на внешние данные>",
"expiration": ""
}
]
}
}
Если время запроса истекло, вместо этого ответ выглядит следующим образом:
{
"statement_id": "01ed92c5-3583-1f38-b21b-c6773e7c56b3",
"положение дел": {
"состояние": "ОЖИДАНИЕ"
}
}
Чтобы получить текущий статус выполнения этого оператора и, если выполнение было успешным, результат этого оператора, выполните следующую команду:
curl --request GET \
https://${DATABRICKS_HOST}/api/2.
0/sql/statements/${SQL_STATEMENT_ID} \
--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}" \
--output 'sql-execution-response.json' \
&& jq. 'sql-выполнение-response.json'
Если ответ достаточно большой (например, в этом случае при запуске SELECT l_orderkey, l_extendedprice, l_shipdate FROM элемента строки без ограничения количества строк), ответ будет состоять из нескольких фрагментов, как в следующем примере ниже. Обратите внимание, что "...": "..." указывает, что для краткости здесь опущены результаты:
{
"statement_id": "01ed92c5-3583-1f38-b21b-c6773e7c56b3",
"положение дел": {
"состояние": "УСПЕШНО"
},
"манифест": {
"формат": "СТРЕЛКА_ПОТОК",
"схема": {
"количество_столбцов": 3,
"столбцы": [
{
"...": "..."
}
]
},
"total_chunk_count": 43,
"кусочки": [
{
"chunk_index": 0,
"строка_смещение": 0,
"количество_строк": 737500
},
{
"chunk_index": 1,
"строка_смещение": 737500,
"количество_строк": 737500
},
{
".
..": "..."
},
{
"chunk_index": 41,
"строка_смещение": 28755596,
"количество_строк": 737500
},
{
"chunk_index": 42,
"строка_смещение": 29493096,
"количество_строк": 506699
}
],
"total_row_count": 29999795,
"total_byte_count": 854409376
},
"результат": {
"Внешние ссылки": [
{
"chunk_index": 0,
"строка_смещение": 0,
"количество_строк": 737500,
"next_chunk_index": 1,
"next_chunk_internal_link": "/api/2.0/sql/statements/01ed92c5-3583-1f38-b21b-c6773e7c56b3/result/chunks/1?row_offset=737500",
"external_link": "<ссылка-на-результат, хранящийся извне>",
"expiration": "<отметка времени истечения срока действия для URL>"
}
]
}
}
Чтобы загрузить результаты сохраненного содержимого, вы можете запустить следующую команду curl , используя URL-адрес в объекте external_link и указав, куда вы хотите загрузить файл.
Не включайте свой токен Databricks в эту команду:
curl "" \ --output "<путь/к/загрузке/файлу/локально>"
Чтобы загрузить определенный фрагмент результатов потокового контента, сначала используйте chunk_index и row_offset значений из полезной нагрузки ответа. Например, чтобы получить фрагмент с chunk_index из 41 и row_offset из 28755596 из предыдущего ответа, выполните следующую команду:
curl --request GET \
https://${DATABRICKS_HOST}/api/2.0/sql/statements/${SQL_STATEMENT_ID}/result/chunks/41?row_offset=28755596 \
--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}" \
--output 'sql-execution-response.json' \
&& jq. 'sql-выполнение-response.json'
Примечание
Выполнение предыдущей команды возвращает новый заранее заданный URL-адрес.
Произвольные row_offset значения не могут быть указаны. Вы можете использовать только значения row_offset , содержащиеся в объекте манифеста .
Чтобы загрузить сохраненный фрагмент, используйте URL-адрес в объекте external_link .
Для получения дополнительной информации о формате Apache Arrow см.:
Формат потоковой передачи IPC
Запись и чтение в потоковом формате
Использование потоков
Рекомендации по обеспечению безопасности
API выполнения операторов SQL Databricks повышает безопасность передачи данных за счет сквозного шифрования на транспортном уровне (TLS) и краткосрочных учетных данных, таких как предварительно подписанные URL-адреса.
Эта модель безопасности состоит из нескольких уровней. На транспортном уровне можно взаимодействовать с API выполнения инструкций SQL Databricks только с помощью TLS 1.2 или более поздней версии. Кроме того, вызывающие стороны API выполнения операторов SQL Databricks должны пройти проверку подлинности с помощью действительного личного маркера доступа к Databricks, который сопоставляется с пользователем, имеющим право на использование Databricks SQL.
Этот пользователь должен иметь доступ «Может использовать» для конкретного используемого хранилища SQL, и доступ может быть ограничен с помощью списков доступа IP. Это относится ко всем запросам к API выполнения операторов SQL Databricks. Кроме того, для выполнения операторов аутентифицированный пользователь должен иметь разрешение на доступ к объектам данных (таким как таблицы, представления и функции), которые используются в каждом операторе. Это обеспечивается существующими механизмами управления доступом в каталоге Unity или использованием таблиц ACL; см. руководство по управлению данными. Это также означает, что только пользователь, выполняющий оператор, может делать запросы на выборку результатов оператора.
Databricks рекомендует следующие рекомендации по обеспечению безопасности при использовании API-интерфейса выполнения инструкций SQL Databricks вместе с расположением EXTERNAL_LINKS для извлечения больших наборов данных:
Удалить заголовок авторизации Databricks для запросов Amazon S3
Защита предварительно подписанных URL-адресов
Настройка сетевых ограничений для учетных записей хранения
Настройка ведения журнала для учетных записей хранения
Распоряжение EXTERNAL_LINKS можно отключить по запросу, создав запрос в службу поддержки.

Например, знак подчеркивания (_) замещает собой одиночный символ, а знак процента (%) позволяет нам сопоставлять строку любой длины.
под заказ
Вместо этого Databricks рекомендует использовать такие подходы, как переменные среды, которые вы устанавливаете на своем компьютере для разработки. Удаление такой жестко закодированной информации из ваших сценариев также помогает сделать эти сценарии более переносимыми.

0/warehouses/
json' \
&& jq. 'sql-выполнение-ответ.json' \
&& экспорт SQL_STATEMENT_ID=$(jq -r .statement_id 'sql-execution-response.json') \
&& эхо SQL_STATEMENT_ID=$SQL_STATEMENT_ID
0/sql/statements/${SQL_STATEMENT_ID} \
--header "Авторизация: носитель ${DATABRICKS_TOKEN}" \
--output 'sql-execution-response.json' \
&& jq. 'sql-выполнение-response.json'
..": "..."
},
{
"chunk_index": 41,
"строка_смещение": 28755596,
"количество_строк": 737500
},
{
"chunk_index": 42,
"строка_смещение": 29493096,
"количество_строк": 506699
}
],
"total_row_count": 29999795,
"total_byte_count": 854409376
},
"результат": {
"Внешние ссылки": [
{
"chunk_index": 0,
"строка_смещение": 0,
"количество_строк": 737500,
"next_chunk_index": 1,
"next_chunk_internal_link": "/api/2.0/sql/statements/01ed92c5-3583-1f38-b21b-c6773e7c56b3/result/chunks/1?row_offset=737500",
"external_link": "<ссылка-на-результат, хранящийся извне>",
"expiration": "<отметка времени истечения срока действия для URL>"
}
]
}
}