Apache Drill 数据扁平化
在数据分析和处理中，嵌套数据结构（如 JSON 或 Parquet 文件中的嵌套字段）非常常见。然而，许多工具和查询语言更适合处理扁平化的表格数据。Apache Drill 提供了一种强大的功能，称为数据扁平化，可以将嵌套数据转换为扁平化的表格形式，从而简化查询和分析。
什么是数据扁平化？
数据扁平化是指将嵌套的、层次化的数据结构转换为扁平的、表格形式的过程。例如，假设我们有一个包含嵌套数组和对象的 JSON 文件，通过扁平化，我们可以将这些嵌套结构展开为多行或多列，使其更适合 SQL 查询。
为什么需要数据扁平化？
- 简化查询：扁平化后的数据结构更易于使用 SQL 查询。
- 提高兼容性：许多工具和库更适合处理表格数据。
- 增强可读性：扁平化后的数据更直观，便于分析和理解。
数据扁平化的基本概念
在 Apache Drill 中，数据扁平化主要通过 FLATTEN 函数实现。FLATTEN 函数用于将嵌套数组展开为多行，每行包含数组中的一个元素。
语法
FLATTEN(array_column)
array_column：需要展开的嵌套数组列。
示例
假设我们有以下 JSON 数据：
{
"id": 1,
"name": "John",
"skills": ["Java", "Python", "SQL"]
}
我们希望将 skills 数组展开为多行，每行包含一个技能。可以使用以下查询：
SELECT id, name, FLATTEN(skills) AS skill
FROM employees;
输出结果：
| id | name | skill |
|---|---|---|
| 1 | John | Java |
| 1 | John | Python |
| 1 | John | SQL |
备注
FLATTEN 函数会将嵌套数组中的每个元素展开为一行，同时保留其他列的值。
实际应用场景
场景 1：处理嵌套 JSON 数据
假设我们有一个包含订单信息的 JSON 文件，每个订单包含多个商品：
{
"order_id": 101,
"customer": "Alice",
"items": [
{"product": "Laptop", "price": 1200},
{"product": "Mouse", "price": 25}
]
}
我们希望将每个商品展开为一行，以便分析每个订单的商品详情。可以使用以下查询：
SELECT order_id, customer, FLATTEN(items) AS item
FROM orders;
输出结果：
| order_id | customer | item |
|---|---|---|
| 101 | Alice | {"product": "Laptop", "price": 1200} |
| 101 | Alice | {"product": "Mouse", "price": 25} |
场景 2：处理嵌套数组中的对象
假设我们有一个包含学生信息的 JSON 文件，每个学生有多个课程成绩：
{
"student_id": 1,
"name": "Bob",
"grades": [
{"course": "Math", "score": 90},
{"course": "Science", "score": 85}
]
}
我们希望将每个课程成绩展开为一行，以便分析每个学生的成绩。可以使用以下查询：
SELECT student_id, name, FLATTEN(grades) AS grade
FROM students;
输出结果：
| student_id | name | grade |
|---|---|---|
| 1 | Bob | {"course": "Math", "score": 90} |
| 1 | Bob | {"course": "Science", "score": 85} |
总结
Apache Drill 的 FLATTEN 函数是处理嵌套数据的强大工具，能够将复杂的嵌套结构转换为扁平化的表格形式，从而简化查询和分析。通过本文的学习，你应该已经掌握了如何使用 FLATTEN 函数来处理嵌套数组和对象。
附加资源
练习
- 尝试使用
FLATTEN函数处理一个包含多层嵌套数组的 JSON 文件，并观察输出结果。 - 编写一个查询，将嵌套对象中的多个字段展开为单独的列。
提示
在练习中，可以尝试结合 FLATTEN 和其他 SQL 函数（如 JSON_VALUE）来处理更复杂的嵌套数据结构。