Snowflake SQL udf 的输入列表

Question

我创建了一个 Snowflake SQL udf，我使用以下代码调用：

select *
from table(drill_top_down('12345','XXX)) order by depth,path;

如果我需要运行查询多个项目，是否可以输入一个列表或类似于 udf，然后循环遍历我的输入列表？

或者我能否以更智能的方式调用我的函数，以便从多个输入中获取结果？

Answer 1

您可以提供嵌套了参数集的 Snowflake 数组、对象或变体，并将其用作 table 函数的输入。

调整您的示例，使用数组构造提供两组参数，输入看起来像：

select *
from table(drill_top_down( 
            array_construct(
                  array_construct('12345','XXX'),
                  array_construct('67890','YYY')
                       )::array;

或者我更喜欢使用 parse_json，因为我觉得它更容易阅读

select *
from table(drill_top_down(parse_json('
                             [ ["12345","XXX"],
                               ["67890","YYY"]  ]')::array;

您将需要调整您的 Table 函数以使用通用 table 表达式 (CTE) 将参数集解包以将输入参数表格化，然后使用 Lateral Flatten 取消嵌套。

这是一个简单的例子：

CREATE OR REPLACE FUNCTION array_concat ( arr array)
  RETURNS TABLE ( concatenated_string varchar )
  AS 
  $$
  With a as (Select arr)
  Select listagg(value)
  From a, table(flatten(input => arr))
  $$
  ;

这是一个稍微复杂一些的示例，它对每个参数集执行操作，使用 row_number() 对它们进行分组。

CREATE OR REPLACE FUNCTION array_calcs ( arg_list array)
  RETURNS TABLE 
     ( arg_id integer,
       array_sz integer,
       array_sum integer,
       array_mean decimal(12,2) )
  AS 
  $$
  With 
       -- CTE containing the ARGS
       arg_input as (select arg_list),
       -- CTE un-nest (flatten) first level of args list to each args set
       arg_sets as 
            (Select row_number() over (order by NULL desc) as arg_id, value as arg_set
             From arg_input, lateral flatten(input => arg_list))
  -- Do something with the Args. e.g. Perform some calculations with the Input arguments            
  Select  arg_id , count(*) array_sz, sum(value)::integer array_sum, array_sum/array_sz::decimal(12,2) array_mean
  From arg_sets, table(flatten(input => arg_set))
  Where is_decimal( value ) or  is_integer( value ) or is_double( value ) -- filter out non-numeric arguments i.e. validate inputs
  Group By arg_id
  $$;

如果我们提供以下输入参数，这将起作用

Select * from table(array_calcs(parse_json('[ [1],
                                              [1,2],
                                              [1,2,3],
                                              [1,2,3,4],
                                              ["A","B"],
                                              ["A",1]
                                            ]')::array));

生成以下内容：

ARG_ID	ARRAY_SZ	ARRAY_SUM	ARRAY_MEAN
1	1	1	1.0
2	2	3	1.5
3	3	6	2.0
4	4	10	2.5
6	1	1	1.0

但请注意。如果您的目标是直接从您的数据构建您的参数，而不是在函数调用中对它们进行硬编码，您很可能运行进入这个问题：

Create or replace View V_array_calcs_input as 
Select parse_json()::array arg_list
from (values ('[[1],[1,2],[1,2,3],[1,2,3,4],["A","B"], ["A",1]'));

Select * 
  from V_array_calcs_input, 
       table(array_calcs(arg_list));

SQL编译错误：无法计算不支持的子查询类型

存储过程或 JavaScript UDF/UDTF 可能是解决此问题的更好选择，如果您可以在其中任何一个中构建所需的功能逻辑。

Snowflake SQL udf 的输入列表

Input list to Snowflake SQL udf

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