Naslaginformatie over SQL-taal voor pijplijn

Deze sectie bevat details voor de SQL-programmeerinterface van Lakeflow Spark declaratieve pijplijnen.

• Zie De declaratieve pijplijnen van Lakeflow Spark ontwikkelen met SQL voor conceptuele informatie en een overzicht van het gebruik van Lakeflow Spark-declaratieve pijplijnen met SQL.
• Raadpleeg de Python-taalverwijzing voor declaratieve pijplijnen van Lakeflow Spark voor informatie over de Python-API.
• Raadpleeg de SQL-taalreferentie voor meer informatie over SQL in Databricks.

U kunt door de gebruiker gedefinieerde Python-functies (UDF's) in uw SQL-query's gebruiken, maar u moet deze UDF's definiëren in Python-bestanden voordat u ze aanroept in SQL-bronbestanden. Zie door de gebruiker gedefinieerde scalaire functies - Python.

SQL-instructies

Gebruik deze instructies om te werken met pijplijnen in SQL.

• AUTO CDC INTO
• FLOW AANMAKEN
• CREATE MATERIALIZED VIEW
• CREATE STREAMING TABLE
• TIJDELIJKE WEERGAVE MAKEN
• CREATE VIEW

U kunt ook de volgende instructies gebruiken om met pijplijnen te werken, maar ze moeten worden uitgevoerd vanuit Databricks SQL, niet vanuit een pijplijn. Zie Aan de slag met datawarehousing met behulp van Databricks SQL en Gebruik ALTER statements met pipeline-datasets.

• ALTER STREAMING TABLE
• ALTER MATERIALIZED VIEW
• EXPLAIN CREATE MATERIALIZED VIEW