配列やMapから要素の取得はじめに
SparkSQLでの配列やMapからの要素の取得にはelement_at
関数を使用します。
element_at
関数は、Spark SQLで使用される関数の1つで、配列やMapなどの複合データ型から要素を取得するために使用されます。この関数は、指定されたインデックスまたはキーに対応する要素を返します。
element at関数の使用例
配列からの要素の取得
配列から特定の位置にある要素を取得する方法です。
以下のように、id
列と array_column
列がありarray_column
列が配列の要素を持つデータがあります。
id | array_column |
---|---|
1 | [10, 20, 30] |
2 | [100, 200, 300, 400] |
3 | [1, 2] |
以下のクエリを実行すると以下の結果が返ってきます。
-- 配列の各要素と要素のインデックスを表示
SELECT
id,
array_column,
element_at(array_column, 1) AS first_element,
element_at(array_column, 2) AS second_element
FROM my_table
-- 結果:
-- id | array_column | first_element | second_element
-- 1 | [10, 20, 30] | 10 | 20
-- 2 | [100, 200, 300, 400] | 100 | 200
-- 3 | [1, 2] | 1 | 2
このクエリは、first_elementではarray_column
配列内の1番目の要素を取得し、second_columnでは2番目の要素を取得します。
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Mapからの要素の取得
Mapから指定されたキーに対応する要素を取得する方法です。
例えば、以下のようなデータを持つ my_table
テーブルがあるとします。
id | map_column |
---|---|
1 | {“age”: 20, “gender”: “men”} |
2 | {“age”: 40, “gender”: “women”} |
3 | {“age”: 30} |
このテーブルには、id
列と map_column
列があります。map_column
列はMapを表します。各行の map_column
列には、キーと値のペアが含まれます。
これらのデータの例を使用して、Spark SQLのクエリでMapのカラムのデータを取得する方法を示します。
-- ①Mapの各キーに対応する値を取得するクエリ
SELECT
id,
map_column,
element_at(map_column, "age") AS age,
element_at(map_column, "gender") AS gender
FROM my_table;
-- ②Mapの各キーに対応する値を取得するクエリ
SELECT
id,
map_column,
element_at(map_values(map_column), 1) AS age,
element_at(map_values(map_column), 2) AS gender
FROM my_table;
-- 結果(①②共通):
-- id | map_column | age | gender
-- 1 | {"age": 20, "gender": "men"} | 20 | men
-- 2 | {"age": 40, "gender": "women"}| 40 | women
-- 3 | {"age": 30} | 30 | NULL
①のクエリでは、element_at
関数を使用して、map_
column内の値のリストから要素名を指定し値を取得します。
②のクエリでは、element_at
関数を使用して、map_values
関数で取得された各マップの値のリストから特定の位置の値を取得しています。 element_at
の第一引数は値のリストであり、第二引数は取得したい値の位置(インデックス)です。各要素の位置は1から始まります。
element_at
で取得する位置に対応するキーが存在しない場合は、NULL
が返されます。
配列やMapから要素の取得まとめ
element_at
関数で配列やMapからの要素を取得する方法を解説しました
。
この関数を使用することで、配列やMapから
指定されたインデックスまたはキーに対応する要素を返します。
SQL関連記事
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