← Аналитика / analytics / analytics-engine / sql-reference

Инструкции

SHOW TABLES можно использовать для получения списка таблиц вашего аккаунта. Имя таблицы соответствует значению, которое вы указали в качестве dataset при настройке биндинга Workers (см. Начало работы с Workers Analytics Engine, где приведены дополнительные сведения). Таблица создаётся автоматически, когда вы записываете данные события в воркере.

SHOW TABLES
[FORMAT <format>]

См. Секция FORMAT для доступных FORMAT опции.

SHOW TIMEZONES можно использовать для получения списка всех часовых поясов, поддерживаемых SQL API. Поддерживаются наиболее распространённые часовые пояса.

SHOW TIMEZONES
[FORMAT <format>]

SHOW TIMEZONE возвращает текущий часовой пояс по умолчанию, который использует SQL API. Это значение должно быть всегда Etc/UTC.

SHOW TIMEZONE
[FORMAT <format>]

SELECT используется для запросов к таблицам.

Использование:

SELECT <expression_list>
[FROM <table>|(<subquery>)]
[WHERE <expression>]
[GROUP BY <expression>, ...]
[HAVING <expression>]
[ORDER BY <expression_list>]
[LIMIT <n>|ALL]
[FORMAT <format>]

Ниже приведён синтаксис каждого условия. См. SQL API документацию, где приведены примеры запросов.

SELECT секция определяет список столбцов, включаемых в результат. Столбцам можно присвоить псевдоним с помощью AS ключевое слово.

Использование:

SELECT <expression> [AS <alias>], ...

Примеры:

-- return the named columns
SELECT blob2, double3

-- return all columns
SELECT *

-- alias columns to more descriptive names
SELECT
    blob2 AS probe_name,
    double3 AS temperature

Кроме того, выражения с использованием поддерживаемых функций и операторы можно использовать вместо имён столбцов:

SELECT
    blob2 AS probe_name,
    double3 AS temp_c,
    double3*1.8+32 AS temp_f -- compute a value

SELECT
    blob2 AS probe_name,
    if(double3 <= 0, 'FREEZING', 'NOT FREEZING') AS description -- use of functions

SELECT
    blob2 AS probe_name,
    avg(double3) AS avg_temp -- aggregation function

FROM используется для указания источника данных для запроса.

Использование:

FROM <table_name>|(subquery)

Примеры:

-- query data written to a workers dataset called "temperatures"
FROM temperatures

-- use a subquery to manipulate the table
FROM (
    SELECT
        blob1 AS probe_name,
        count() as num_readings
    FROM
        temperatures
    GROUP BY
        probe_name
)

Обратите внимание, что запросы могут работать только с одной таблицей. UNION, JOIN и т. д. в настоящее время не поддерживаются.

WHERE используется для фильтрации строк, возвращаемых запросом, до группировки и агрегации.

Использование:

WHERE <condition>

<condition> может быть любым выражением, которое вычисляется в логическое значение.

Операторы сравнения можно использовать для сравнения значений, и логические операторы можно использовать для объединения условий.

Выражения, содержащие функции и операторы поддерживаются.

Чтобы отфильтровать результаты после группировки и агрегации, используйте HAVING секция взамен.

Примеры:

-- simple comparisons
WHERE blob1 = 'test'
WHERE double1 = 4

-- inequalities
WHERE double1 > 4

-- use of operators (see below for supported operator list)
WHERE double1 + double2 > 4
WHERE blob1 = 'test1' OR blob2 = 'test2'

-- expression using inequalities, functions and operators
WHERE if(unit = 'f', (temp-32)/1.8, temp) <= 0

При использовании агрегатных функций, GROUP BY задаёт группы, по которым выполняется агрегация.

Использование:

GROUP BY <expression>, ...

Допустим, у вас есть таблица показаний температуры:

-- return the average temperature for each probe
SELECT
    blob1 AS probe_name,
    avg(double1) AS average_temp
FROM temperature_readings
GROUP BY probe_name

В обычном случае <expression> может быть просто именем столбца, но здесь также можно указать сложное выражение. Можно указать несколько выражений или имён столбцов, разделённых запятыми.

HAVING используется для фильтрации результатов после группировки и агрегации.

Использование:

HAVING <condition>

<condition> может быть любым выражением, которое вычисляется в логическое значение, и может ссылаться на агрегатные функции или сгруппированные столбцы.

В отличие от WHERE, который фильтрует строки перед группировкой, HAVING фильтрует группы после агрегации. Это позволяет фильтровать по агрегированным значениям.

Операторы сравнения можно использовать для сравнения значений, и логические операторы можно использовать для объединения условий.

Примеры:

-- filter groups where the average is greater than 10
SELECT
    blob1 AS probe_name,
    avg(double1) AS average_temp
FROM temperature_readings
GROUP BY probe_name
HAVING average_temp > 10

-- filter groups with more than 100 readings
SELECT
    blob1 AS probe_name,
    count() AS num_readings
FROM temperature_readings
GROUP BY probe_name
HAVING num_readings > 100

-- combine multiple conditions
SELECT
    blob1 AS city,
    avg(double1) AS avg_temp,
    count() AS readings
FROM weather_data
GROUP BY city
HAVING avg_temp > 20 AND readings >= 50

ORDER BY можно использовать для управления порядком возврата строк.

Использование:

ORDER BY <expression> [ASC|DESC], ...

<expression> может быть просто именем столбца.

ASC или DESC определяет, идёт ли сортировка по возрастанию или по убыванию. ASC является значением по умолчанию, и его можно опустить.

Примеры:

-- order by double2 then double3, both in ascending order
ORDER BY double2, double3

-- order by double2 in ascending order then double3 is descending order
ORDER BY double2, double3 DESC

LIMIT задаёт максимальное количество возвращаемых строк.

Использование:

LIMIT <n>|ALL

Укажите максимальное количество возвращаемых строк или ALL для отсутствия ограничений.

Например:

LIMIT 10 -- return at most 10 rows

OFFSET задаёт количество строк, которые нужно пропустить в результате запроса.

Использование:

OFFSET <n>

Например:

OFFSET 10 -- skip the first 10 result rows

FORMAT определяет, как кодируются возвращаемые данные.

Использование:

FORMAT [JSON|JSONEachRow|TabSeparated]

Если клаузула FORMAT не указана, используется формат по умолчанию JSON будет использоваться.

Переопределите формат по умолчанию, указав нужный формат. Например:

FORMAT JSONEachRow

Поддерживаются следующие форматы:

Данные возвращаются в виде одного объекта JSON, который включает данные схемы:

{
    "meta": [
        {
            "name": "<column 1 name>",
            "type": "<column 1 type>"
        },
        {
            "name": "<column 2 name>",
            "type": "<column 2 type>"
        },
        ...
    ],
    "data": [
        {
            "<column 1 name>": "<column 1 value>",
            "<column 2 name>": "<column 2 value>",
            ...
        },
        {
            "<column 1 name>": "<column 1 value>",
            "<column 2 name>": "<column 2 value>",
            ...
        },
        ...
    ],
    "rows": 10
}

Данные возвращаются в виде отдельного объекта JSON для каждой строки. Строки разделены символом новой строки, заголовок и данные схемы отсутствуют:

{"<column 1 name>": "<column 1 value>", "<column 2 name>": "<column 2 value>"}
{"<column 1 name>": "<column 1 value>", "<column 2 name>": "<column 2 value>"}
...

Данные возвращаются строками, разделёнными символом новой строки. Столбцы разделены табуляцией. Заголовок отсутствует.

column 1 value  column 2 value
column 1 value  column 2 value
...