INSERT

Gäller för: Databricks SQL Databricks Runtime

Infogar nya rader i en tabell och trunkerar eventuellt tabellen eller partitionerna. Du anger infogade rader efter värdeuttryck eller resultatet av en fråga.

Databricks stöder INSERT inte Hive Avro-tabeller om timestamp-millis typen finns i tabellschemat.

Syntax

[ common_table_expression ]
  INSERT [ WITH SCHEMA EVOLUTION ] { OVERWRITE | INTO } [ TABLE ] table_name
    [ PARTITION clause ]
    [ ( column_name [, ...] ) | BY NAME ]
    query

[ common_table_expression ]
  INSERT [ WITH SCHEMA EVOLUTION ] INTO [ TABLE ] table_name
    [ BY NAME ]
    [ REPLACE WHERE predicate | REPLACE USING ( column_name [, ...] ) ]
    query

[ common_table_expression ]
  INSERT [ WITH SCHEMA EVOLUTION ] INTO [ TABLE ] table_name [target_alias]
    [ BY NAME ]
    REPLACE ON boolean_expression
    { (query) [source_alias] | query }

Parameters

• vanliga tabelluttryck

  Vanliga tabelluttryck (CTE) är en eller flera namngivna frågor som kan återanvändas flera gånger inom huvudfrågeblocket för att undvika upprepade beräkningar eller för att förbättra läsbarheten för komplexa, kapslade frågor.

• WITH SCHEMA EVOLUTION

  Gäller för: Databricks Runtime 18.1 och senare

  Aktiverar automatisk schemautveckling för den här INSERT åtgärden. När det är aktiverat uppdateras schemat för Delta Lake-måltabellen automatiskt för att hantera ytterligare kolumner eller breddade typer av källfrågan. En lista över de typändringar som stöds finns i Ändringar av typ som stöds.

• INTO eller OVERWRITE

  Om du anger OVERWRITE följande gäller:

  • Utan en partition_spec kapas tabellen innan den första raden infogas.
  • Annars trunkeras alla partitioner som matchar partition_spec innan den första raden infogas.

  Om du anger INTO att alla infogade rader är additiva för de befintliga raderna.

• table_name

  Identifierar tabellen som ska infogas i. Namnet får inte innehålla någon temporal specifikation. Om det inte går att hitta tabellen skapar Azure Databricks ett TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND fel.

  table_name får inte vara en extern tabell.

  Gäller för: Databricks Runtime 16.0 och senare

  table_name kan innehålla en alternativspecifikation.

• PARTITION klausul

  En valfri parameter som anger en målpartition för infogningen. Du kan också bara delvis ange partitionen.

  När du anger en statisk partition (column = value) får den här kolumnen inte upprepas i infoga kolumnlistan.

  När du anger en dynamisk partition för INSERT OVERWRITEmåste vara table_name en Delta Lake-tabell.

• ( column_name [, ...] )

  En valfri lista med kolumner i tabellen. Kommandot insert kan ange en viss kolumn från tabellen högst en gång.

  Gäller för: Databricks Databricks Runtime 12.2 LTS och senare

  • Om det här kommandot utelämnar en kolumn tilldelar Databricks SQL motsvarande standardvärde i stället.
  • Om måltabellschemat inte definierar något standardvärde för den infogade kolumnen tilldelar NULL Databricks SQL om kolumnen är null. Annars genererar Databricks SQL ett fel.

  Att inte ange någon kolumnlista motsvarar att ange alla kolumner, förutom de med tilldelade värden i PARTITION -satsen, i den ordning som definieras i tabellen.

• BY NAME

  Gäller för: Databricks SQL Databricks Runtime 13.3 LTS och senare

  När den här satsen används i stället för en explicit kolumnlista använder kommandot de exponerade kolumnnamnen query för för att skapa kolumnlistan i ordningen query. Precis som med en explicit kolumnlista måste varje kolumn finnas i måltabellen och får inte dupliceras. Om en kolumn som finns i table_name inte är en del av den underförstådda kolumnlistan används DEFAULT-värdet i stället.

  BY NAME matchar kolumner på den översta nivån efter namn. För kapslade structfält är upplösningen efter namn på Parquet-tabeller (och andra tabeller som inte är Delta) och efter position på Delta Lake Lake-tabeller. För Delta Lake-tabeller kontrollerar du att frågestruktureringsfältordningen matchar målet. Använd till exempel named_struct('a', 1, 'b', 2) för en kolumn STRUCT<a INT, b INT>.

  Ingen kolumn i query får matcha en kolumn som anges i PARTITION -satsen eller någon kolumn som genereras.

• ERSÄTT WHEREboolean_expression

  Gäller för: Databricks Databricks Runtime 12.2 LTS och senare

  Om table_name är en Delta Lake-tabell tar du bort rader som matchar boolean_expression innan du infogar rader som matchar boolean-expression angivna i query. query Rader som inte matchar boolean_expression ignoreras.

  boolean_expression kan bara referera till attribut från tabellen.

  Se Godtycklig selektiv överskrivning med replaceWhere.

• ERSÄTT MED ( column_name [, ...] )

  Gäller för: Databricks SQL Databricks Runtime 16.3 och senare

  Atomiskt tar bort rader från table_name som matchar en rad i query de angivna kolumnerna och infogar sedan raderna från query. Matchning baseras på likhetsjämförelse av de angivna kolumnvärdena i tabellen och query.

  För Databricks Runtime 16.3 till 17.1 kräver den här funktionen att de angivna kolumnerna innehåller alla tabellens partitionskolumner.

  BY NAME stöd för gäller för REPLACE USING Databricks Runtime 18.1 och senare.

  Note

  JOIN USINGLiknar REPLACE USING, matchar rader med vanlig likhetsjämförelse, där NULL-värden behandlas som inte lika med någonting. Rader med NULL värden i de angivna kolumnerna matchar inte och tas därför inte bort från måltabellen.

• query

  En fråga som skapar de rader som ska infogas.

  Du måste matcha antalet kolumner som returneras av frågan med den angivna eller underförstådda infoga kolumnlistan.

  Om en datatyp inte kan överföras på ett säkert sätt till den matchande kolumndatatypen genereras ett körningsundantag.

  Gäller för: Databricks SQL Databricks Runtime 11.3 LTS och senare

  • Om query består av en VALUES-sats kan expression vara DEFAULT.
  • Om query består av en SELECT-sats kan named_expression vara DEFAULT.
  • DEFAULT infogar det explicit definierade DEFAULT uttrycket för motsvarande kolumn i table_name, eller NULL om inget har definierats.

  Om schemautvecklingen är aktiverad kan nya kolumner finnas som de sista kolumnerna i schemat (eller kapslade kolumner) för schemats utveckling.

• target_alias

  Ett valfritt tabellalias för tabellen för REPLACE ON. Aliaset får inte innehålla en kolumnlista.

• source_alias

  Ett valfritt frågealias för query för REPLACE ON. Aliaset får inte innehålla en kolumnlista.

• ERSÄTT MED boolean_expression

  Gäller för: Databricks Databricks Runtime 17.1 och senare

  Om table_name är en Delta Lake-tabell tar REPLACE ON du bort alla rader i tabellen som matchar raderna query baserat på den angivna boolean_expression och infogar sedan raderna query . Till skillnad från REPLACE WHERE's boolean_expression, REPLACE ON's boolean_expression kan referera till kolumner från både tabellen och query. Om är query tom sker inga borttagningar eftersom det inte finns några query rader att matcha.

  BY NAME stöd för gäller för REPLACE ON Databricks Runtime 18.1 och senare.

Examples

I detta avsnitt:

• INSERT IN
• Infoga med en kolumnlista
• Infoga med både en partitionsspecifikation och en kolumnlista
• INSERT med BY NAME-klausulen
• ERSÄTTA WHERE
• ERSÄTT MED
• ERSÄTT PÅ
• INSERT SKRIV ÖVER
• MED SCHEMA EVOLUTION

INSERT IN

INSERT med hjälp av VALUES

> CREATE TABLE students (name VARCHAR(64), address VARCHAR(64) DEFAULT 'unknown', student_id INT)
  PARTITIONED BY (student_id);

-- Single row insert using a `VALUES` clause specifying all columns.
> INSERT INTO students VALUES
    ('Amy Smith', '123 Park Ave, San Jose', 111111);

-- Single row insert using an implicit default for address
> INSERT INTO students(name, student_id) VALUES('Grayson Miller', 222222);

-- Single row insert using an explicit DEFAULT keyword for address
> INSERT INTO students VALUES('Youna Kim', DEFAULT, 333333);

--  Multi-row insert using a `VALUES` clause
> INSERT INTO students VALUES
    ('Bob Brown', '456 Taylor St, Cupertino', 444444),
    ('Cathy Johnson', '789 Race Ave, Palo Alto', 555555);

-- Multi-row insert using a mix of DEFAULT and literals
> INSERT INTO students VALUES
    ('Gwyneth Zhao', '120 Main St, Rockport', 666666),
    ('Jackson Peterson', DEFAULT, 777777);

> SELECT * FROM students;
            name                  address student_id
 ---------------- ------------------------ ----------
        Amy Smith   123 Park Ave, San Jose     111111
   Grayson Miller                  unknown     222222
        Youna Kim                  unknown     333333
        Bob Brown 456 Taylor St, Cupertino     444444
    Cathy Johnson  789 Race Ave, Palo Alto     555555
     Gwyneth Zhao    120 Main St, Rockport     666666
 Jackson Peterson                  unknown     777777

Infoga med hjälp av en underfråga

-- Assuming the persons table has already been created and populated.
> SELECT * FROM persons;
          name                   address       ssn
 ------------- ------------------------- ---------
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park 123456789
   Eddie Davis   245 Market St, Milpitas 345678901

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

> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
     Amy Smith    123 Park Ave, San Jose     111111
     Bob Brown  456 Taylor St, Cupertino     222222
 Cathy Johnson   789 Race Ave, Palo Alto     333333
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park     444444

-- Use an option specification to influence the write behavior
INSERT INTO t WITH ('write.split-size' = 10) SELECT * FROM s;

Infoga med hjälp av en TABLE sats

-- Assuming the visiting_students table has already been created and populated.
> SELECT * FROM visiting_students;
          name               address student_id
 ------------- --------------------- ----------
 Fleur Laurent 345 Copper St, London     777777
 Gordon Martin  779 Lake Ave, Oxford     888888

> INSERT INTO students TABLE visiting_students;

> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
     Amy Smith     123 Park Ave,San Jose     111111
     Bob Brown  456 Taylor St, Cupertino     222222
 Cathy Johnson   789 Race Ave, Palo Alto     333333
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park     444444
 Fleur Laurent     345 Copper St, London     777777
 Gordon Martin      779 Lake Ave, Oxford     888888

Infoga i en katalog

> CREATE TABLE students (name VARCHAR(64), address VARCHAR(64), student_id INT)
    PARTITIONED BY (student_id)
    LOCATION "/path/to/students_table";

> INSERT INTO delta.`/path/to/students_table` VALUES
    ('Amy Smith', '123 Park Ave, San Jose', 111111);
> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
     Amy Smith    123 Park Ave, San Jose     111111

Infoga med en kolumnlista

> INSERT INTO students (address, name, student_id) VALUES
    ('Hangzhou, China', 'Kent Yao', 11215016);
> SELECT * FROM students WHERE name = 'Kent Yao';
      name                address student_id
 --------- ---------------------- ----------
 Kent Yao         Hangzhou, China   11215016

Infoga med både en partitionsspecifikation och en kolumnlista

> INSERT INTO students PARTITION (student_id = 11215017) (address, name) VALUES
    ('Hangzhou, China', 'Kent Yao Jr.');
> SELECT * FROM students WHERE student_id = 11215017;
         name                address student_id
 ------------ ---------------------- ----------
 Kent Yao Jr.        Hangzhou, China   11215017

INSERT med klausulen BY NAME

I följande exempel används Delta Lake-tabeller. För Delta matchas kapslade structfält efter position, så structfältordningen i frågan matchar målschemat (STRUCT<a INT, b INT>). I Parquet och andra icke-Delta-tabeller matchas structfälten efter namn i stället.

> CREATE TABLE target(n INT, text STRING, s STRUCT<a INT, b INT>);
> INSERT INTO target BY NAME SELECT named_struct('a', 1, 'b', 2) AS s, 0 AS n, 'data' AS text;
> SELECT * FROM target;
  0  data  {"a":1,"b":2}

> CREATE OR REPLACE TABLE target(n INT, arr ARRAY<STRUCT<a INT, b INT>>);
> INSERT INTO target BY NAME SELECT array(named_struct('a', 1, 'b', 2)) AS arr, 0 AS n;
> INSERT INTO target BY NAME SELECT array(named_struct('a', 1, 'b', 2)) AS arr;
> SELECT * FROM target;
  0     [{"a":1,"b":2}]
  NULL  [{"a":1,"b":2}]

> INSERT INTO target BY NAME SELECT array(named_struct('a', 1, 'b', 2)) AS arr, 0 AS badname;
Error

> INSERT INTO target BY NAME SELECT array(named_struct('a', 1, 'b', 2)) AS arr, 0 AS n, 1 AS n;
 Error: INSERT_COLUMN_ARITY_MISMATCH.TOO_MANY_DATA_COLUMNS

ERSÄTT WHERE

> CREATE TABLE sales(tx_date DATE, amount INTEGER);
> INSERT INTO sales VALUES
   (DATE'2022-10-01', 1234),
   (DATE'2022-10-02', 2345),
   (DATE'2022-10-03', 3456),
   (DATE'2022-11-01', 3214);

-- Replace any rows with a transaction date in October 2022.
> INSERT INTO sales REPLACE WHERE tx_date BETWEEN '2022-10-01' AND '2022-10-31'
   VALUES (DATE'2022-10-01', 1237),
          (DATE'2022-10-02', 2378),
          (DATE'2022-10-04', 2456),
          (DATE'2022-10-05', 6328);
> SELECT * FROM sales ORDER BY  tx_date;
 tx_date    amount
 ---------- ------
 2022-10-01   1237
 2022-10-02   2378
 2022-10-04   2456
 2022-10-05   6328
 2022-11-01   3214

-- Replace any rows with a transaction date in October 2022, matching columns by name.
> INSERT INTO sales BY NAME
  REPLACE WHERE
    tx_date BETWEEN '2022-10-01' AND '2022-10-31'
  SELECT
    *
  FROM
    (
      (
        VALUES (1237, DATE '2022-10-01'),
               (2378, DATE '2022-10-02')
      ) as (amount, tx_date)
    );
> SELECT * FROM sales ORDER BY  tx_date;
 tx_date    amount
 ---------- ------
 2022-10-01   1237
 2022-10-02   2378
 2022-11-01   3214

ERSÄTT MED

> CREATE TABLE students (name STRING, country STRING) PARTITIONED BY (country);
> CREATE TABLE new_students (name STRING, country STRING);

> INSERT INTO students VALUES
    ('Dylan', 'US'),
    ('Doug', 'UK'),
    ('Julia', 'IT'),
    ('David', 'DE'),
    ('Liz', 'CN'),
    ('Adam', NULL);

> INSERT INTO new_students VALUES
    ('Peter', 'FR'),
    ('Jennie', 'UK'),
    ('Eva', NULL);

-- Replace any rows in `students` that have matching `country` values in `new_students`.
> INSERT INTO TABLE students
    REPLACE USING (country)
    SELECT * FROM new_students;

> SELECT * FROM students;
   name       country
  ------      -------
   Dylan           US
  Jennie           UK
   Julia           IT
   David           DE
     Liz           CN
   Peter           FR
    Adam         NULL
     Eva         NULL

-- Replace any rows in `students` that have matching `country` values, while inserting columns by name instead of by position.
> INSERT INTO TABLE students BY NAME
  REPLACE USING (country)
  SELECT * FROM (VALUES
    ('US', 'Sophie'),
    ('UK', 'Oliver'),
    ('JP', 'Yuki')) AS t(country, name);
> SELECT * FROM students;
  name       country
 ------      -------
 Sophie           US
 Oliver           UK
  Julia           IT
  David           DE
    Liz           CN
  Peter           FR
   Adam         NULL
    Eva         NULL
   Yuki           JP

ERSÄTT PÅ

> CREATE TABLE students (name STRING, row_origin STRING)
> CREATE TABLE people (name STRING, row_origin STRING)

> INSERT INTO students VALUES ('Alice', 'table'), (NULL, 'table'), ('Bob', 'table')
> INSERT INTO people VALUES ('Alice', 'query'), (NULL, 'query'), ('Delta', 'query')

> INSERT INTO TABLE students AS t
  REPLACE ON t.name <=> s.name
  (SELECT * FROM people) AS s

> SELECT * FROM students
  name        row_origin
 -----        ----------
 Alice             query
  NULL             query
   Bob             table
 Delta             query

-- Replace any rows that are matching on `name` values, while inserting columns by name instead of position.
> INSERT INTO TABLE students AS t BY NAME
  REPLACE ON t.name <=> s.name
  SELECT * FROM (VALUES
    ('query', 'Bob'),
    ('query', 'Charlie')) AS s(row_origin, name);
> SELECT * FROM students;
    name        row_origin
 -------     -----------
   Alice           query
    NULL           query
     Bob           query
   Delta           query
 Charlie           query

INSERT SKRIV ÖVER

Infoga med hjälp av en VALUES sats

-- Assuming the students table has already been created and populated.
> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
     Amy Smith    123 Park Ave, San Jose     111111
     Bob Brown  456 Taylor St, Cupertino     222222
 Cathy Johnson   789 Race Ave, Palo Alto     333333
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park     444444
 Fleur Laurent     345 Copper St, London     777777
 Gordon Martin      779 Lake Ave, Oxford     888888
   Helen Davis 469 Mission St, San Diego     999999
    Jason Wang     908 Bird St, Saratoga     121212

> INSERT OVERWRITE students VALUES
    ('Ashua Hill', '456 Erica Ct, Cupertino', 111111),
    ('Brian Reed', '723 Kern Ave, Palo Alto', 222222);

> SELECT * FROM students;
       name                 address student_id
 ---------- ----------------------- ----------
 Ashua Hill 456 Erica Ct, Cupertino     111111
 Brian Reed 723 Kern Ave, Palo Alto     222222

Infoga med hjälp av en underfråga

-- Assuming the persons table has already been created and populated.
> SELECT * FROM persons;
          name                   address       ssn
 ------------- ------------------------- ---------
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park 123456789
   Eddie Davis    245 Market St,Milpitas 345678901

> INSERT OVERWRITE students PARTITION (student_id = 222222)
    SELECT name, address FROM persons WHERE name = "Dora Williams";

> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
    Ashua Hill   456 Erica Ct, Cupertino     111111
 Dora Williams 134 Forest Ave, Melo Park     222222

Infoga med hjälp av en TABLE sats

-- Assuming the visiting_students table has already been created and populated.
> SELECT * FROM visiting_students;
          name               address student_id
 ------------- --------------------- ----------
 Fleur Laurent 345 Copper St, London     777777
 Gordon Martin  779 Lake Ave, Oxford     888888

> INSERT OVERWRITE students TABLE visiting_students;

> SELECT * FROM students;
          name               address student_id
 ------------- --------------------- ----------
 Fleur Laurent 345 Copper St, London     777777
 Gordon Martin  779 Lake Ave, Oxford     888888

Infoga skriv över en katalog

> CREATE TABLE students (name VARCHAR(64), address VARCHAR(64), student_id INT)
    PARTITIONED BY (student_id)
    LOCATION "/path/to/students_table";

> INSERT OVERWRITE delta.`/path/to/students_table` VALUES
    ('Amy Smith', '123 Park Ave, San Jose', 111111);
> SELECT * FROM students;
          name                   address student_id
 ------------- ------------------------- ----------
     Amy Smith    123 Park Ave, San Jose     111111

MED SCHEMA EVOLUTION

> CREATE TABLE students (student_id INT, name STRING)
> CREATE TABLE new_students (student_id INT, name STRING, address STRING)


> INSERT INTO students VALUES (444444, 'Bob Brown'), (555555, 'Cathy Johnson')
> INSERT INTO new_students VALUES
    (111111, 'Ashua Hill', '456 Erica Ct, Cupertino'),
    (222222, 'Dora Williams', '134 Forest Ave, Melo Park')

> INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION INTO TABLE students
    SELECT * FROM new_students


> SELECT * FROM students
student_id        name               address
----------        ------------       ----------------------
444444            Bob Brown          null
555555            Cathy Johnson      null
111111            Ashua Hill         456 Erica Ct, Cupertino
222222            Dora Williams      134 Forest Ave, Melo Park

Relaterade artiklar

• gemensamt tabelluttryck
• COPY
• DELETE
• MERGE
• PARTITION
• query
• UPDATE