Apache-tajo-sql-statements

Apache Tajo-SQLステートメント

前の章で、Tajoでテーブルを作成する方法を理解しました。 この章では、TajoのSQLステートメントについて説明します。

テーブルステートメントの作成

テーブルを作成するために移動する前に、次のようにTajoインストールディレクトリパスにテキストファイル「students.csv」を作成します-

*students.csv*

Id	Name	Address	Age	Marks
1	Adam	23 New Street	21	90
2	Amit	12 Old Street	13	95
3	Bob	10 Cross Street	12	80
4	David	15 Express Avenue	12	85
5	Esha	20 Garden Street	13	50
6	Ganga	25 North Street	12	55
7	Jack	2 Park Street	12	60
8	Leena	24 South Street	12	70
9	Mary	5 West Street	12	75
10	Peter	16 Park Avenue	12	95

ファイルが作成されたら、ターミナルに移動し、Tajoサーバーとシェルを1つずつ起動します。

データベースを作成する

次のコマンドを使用して新しいデータベースを作成します-

問い合わせ

default> create database sampledb;
OK

作成されたデータベース「sampledb」に接続します。

default> \c sampledb
You are now connected to database "sampledb" as user “user1”.

次に、次のように「sampledb」にテーブルを作成します-

問い合わせ

sampledb>  create external table mytable(id int,name text,address text,age int,mark int)
   using text with('text.delimiter' = ',') location ‘file:/Users/workspace/Tajo/students.csv’;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

OK

ここで、外部テーブルが作成されます。 ここで、ファイルの場所を入力するだけです。 hdfsからテーブルを割り当てる必要がある場合は、fileではなくhdfsを使用します。

次に、“ students.csv” *ファイルにはコンマ区切り値が含まれています。 *text.delimiter フィールドには「、」が割り当てられます。

これで、「sampledb」に「mytable」が正常に作成されました。

テーブルを表示

Tajoのテーブルを表示するには、次のクエリを使用します。

問い合わせ

sampledb> \d
mytable
sampledb> \d mytable

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

table name: sampledb.mytable
table uri: file:/Users/workspace/Tajo/students.csv
store type: TEXT
number of rows: unknown
volume: 261 B
Options:
'timezone' = 'Asia/Kolkata'
'text.null' = '\\N'
'text.delimiter' = ','
schema:
id INT4
name TEXT
address TEXT
age INT4
mark INT4

リスト表

テーブル内のすべてのレコードを取得するには、次のクエリを入力します-

問い合わせ

sampledb> select *from mytable;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

リスト表

テーブルステートメントの挿入

Tajoは、次の構文を使用してテーブルにレコードを挿入します。

構文

create table table1 (col1 int8, col2 text, col3 text);
--schema should be same for target table schema
Insert overwrite into table1 select* from table2;
                     (or)
Insert overwrite into LOCATION '/dir/subdir' select * from table;

Tajoのinsertステートメントは、SQLの INSERT INTO SELECT ステートメントに似ています。

問い合わせ

既存のテーブルのテーブルデータを上書きするテーブルを作成しましょう。

sampledb> create table test(sno int,name text,addr text,age int,mark int);
OK
sampledb> \d

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

mytable
test

レコードを挿入

「テスト」テーブルにレコードを挿入するには、次のクエリを入力します。

問い合わせ

sampledb> insert overwrite into test select *from mytable;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

Progress: 100%, response time: 0.518 sec

ここでは、「mytable」レコードが「test」テーブルを上書きします。 「テスト」テーブルを作成したくない場合は、クエリを挿入するための代替オプションで説明されているように、すぐに物理パスの場所を割り当てます。

レコードを取得する

「テスト」テーブル内のすべてのレコードをリストするには、次のクエリを使用します-

問い合わせ

sampledb> select* from test;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

レコードの取得

このステートメントは、既存のテーブルの列を追加、削除、または変更するために使用されます。

テーブルの名前を変更するには、次の構文を使用します-

Alter table table1 RENAME TO table2;

問い合わせ

sampledb> alter table test rename to students;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

OK

変更されたテーブル名を確認するには、次のクエリを使用します。

sampledb> \d
mytable
students

テーブル「test」が「students」テーブルに変更されました。

列を追加

「学生」テーブルに新しい列を挿入するには、次の構文を入力します-

Alter table <table_name> ADD COLUMN <column_name> <data_type>

問い合わせ

sampledb> alter table students add column grade text;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

OK

プロパティを設定

このプロパティは、テーブルのプロパティを変更するために使用されます。

問い合わせ

sampledb> ALTER TABLE students SET PROPERTY 'compression.type' = 'RECORD',
   'compression.codec' = 'org.apache.hadoop.io.compress.Snappy Codec' ;
OK

ここでは、圧縮タイプとコーデックプロパティが割り当てられます。

テキスト区切りプロパティを変更するには、次を使用します-

問い合わせ

ALTER TABLE students  SET PROPERTY ‘text.delimiter'=',';
OK

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

sampledb> \d students
table name: sampledb.students
table uri: file:/tmp/tajo-user1/warehouse/sampledb/students
store type: TEXT
number of rows: 10
volume: 228 B
Options:
'compression.type' = 'RECORD'
'timezone' = 'Asia/Kolkata'
'text.null' = '\\N'
'compression.codec' = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
'text.delimiter' = ','
schema:
id INT4
name TEXT
addr TEXT
age INT4
mark INT4
grade TEXT

上記の結果は、「SET」プロパティを使用してテーブルのプロパティが変更されることを示しています。

選択ステートメント

SELECTステートメントは、データベースからデータを選択するために使用されます。

Selectステートメントの構文は次のとおりです-

SELECT [distinct [all]] *| <expression> [[AS] <alias>] [, ...]
   [FROM <table reference> [[AS] <table alias name>] [, ...]]
   [WHERE <condition>]
   [GROUP BY <expression> [, ...]]
   [HAVING <condition>]
   [ORDER BY <expression> [ASC|DESC] [NULLS (FIRST|LAST)] [, …]]

Where句

Where句は、テーブルからレコードをフィルタリングするために使用されます。

問い合わせ

sampledb> select* from mytable where id > 5;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

Where Clause

クエリは、idが5より大きい生徒のレコードを返します。

問い合わせ

sampledb> select * from mytable where name = ‘Peter’;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

Progress: 100%, response time: 0.117 sec

  id,  name,  address,   age
-------------------------------
10,  Peter,  16 park avenue , 12

結果はPeterのレコードのみをフィルタリングします。

明確な条項

テーブルの列に重複した値が含まれる場合があります。 DISTINCTキーワードを使用して、異なる（異なる）値のみを返すことができます。

構文

SELECT DISTINCT column1,column2 FROM table_name;

問い合わせ

sampledb> select distinct age from mytable;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

Progress: 100%, response time: 0.216 sec
age
-------------------------------
13
12

このクエリは、 mytable から学生の明確な年齢を返します。

句ごとのグループ化

GROUP BY句は、SELECTステートメントと連携して使用され、同一のデータをグループに配置します。

構文

SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE [ conditions ] GROUP BY column1, column2;

問い合わせ

select age,sum(mark) as sumofmarks from mytable group by age;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

age,  sumofmarks
-------------------------------
13,  145
12,  610

ここで、「mytable」列には、12と13の2種類の年齢があります。 これで、クエリはレコードを年齢別にグループ化し、対応する学生の年齢のマークの合計を生成します。

句を持っている

HAVING句を使用すると、最終結果に表示されるグループ結果をフィルタリングする条件を指定できます。 WHERE句は選択した列に条件を配置しますが、HAVING句はGROUP BY句によって作成されたグループに条件を配置します。

構文

SELECT column1, column2 FROM table1 GROUP BY column HAVING [ conditions ]

問い合わせ

sampledb> select age from mytable group by age  having  sum(mark) > 200;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

age
-------------------------------
12

クエリは、レコードを年齢でグループ化し、条件結果sum（mark）> 200のときに年齢を返します。

条項による注文

ORDER BY句は、1つ以上の列に基づいてデータを昇順または降順に並べ替えるために使用されます。 Tajoデータベースは、デフォルトでクエリ結果を昇順でソートします。

構文

SELECT column-list FROM table_name
[WHERE condition]
[ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];

問い合わせ

sampledb> select * from mytable where mark > 60 order by name desc;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

句による順序

クエリは、マークが60より大きい生徒の名前を降順で返します。

インデックスステートメントの作成

CREATE INDEXステートメントは、テーブルにインデックスを作成するために使用されます。 インデックスは、データの高速取得に使用されます。 現在のバージョンでは、HDFSに保存されているプレーンテキスト形式のインデックスのみがサポートされています。

構文

CREATE INDEX [ name ] ON table_name ( { column_name | ( expression ) }

問い合わせ

create index student_index on mytable(id);

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

id
———————————————

列に割り当てられたインデックスを表示するには、次のクエリを入力します。

default> \d mytable
table name: default.mytable
table uri: file:/Users/deiva/workspace/Tajo/students.csv
store type: TEXT
number of rows: unknown
volume: 307 B
Options:
   'timezone' = 'Asia/Kolkata'
   'text.null' = '\\N'
   'text.delimiter' = ','
schema:
id INT4
name TEXT
address TEXT
age INT4
mark INT4
Indexes:
"student_index" TWO_LEVEL_BIN_TREE (id ASC NULLS LAST )

ここでは、TWOでTWO_LEVEL_BIN_TREEメソッドがデフォルトで使用されます。

テーブルステートメントの削除

Drop Tableステートメントは、データベースからテーブルを削除するために使用されます。

構文

drop table table name;

問い合わせ

sampledb> drop table mytable;

テーブルがテーブルから削除されたかどうかを確認するには、次のクエリを入力します。

sampledb> \d mytable;

結果

上記のクエリは、次の結果を生成します。

ERROR: relation 'mytable' does not exist

「\ d」コマンドを使用してクエリを確認し、使用可能なTajoテーブルをリストすることもできます。