Databricks
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在Databricks中引入递归公共表表达式
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
在BP供应交易和运输中，使用递归CTE替代传统代码，数据准备时间从约6分钟缩短至30秒，提升了12倍效率。递归CTE简化了层次数据处理，支持JSON/XML结构，增强了SQL表达能力，适用于各种应用场景。
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关键要点
- 在BP供应交易和运输中，使用递归CTE替代传统代码，数据准备时间从约6分钟缩短至30秒，提升了12倍效率。
- 递归CTE简化了层次数据处理，支持JSON/XML结构，增强了SQL表达能力。
- 递归CTE由两个部分组成，通过UNION ALL结合，允许在SQL中表达循环和遍历。
- 递归CTE适用于传统系统和现代应用程序生成的灵活JSON/XML层次结构。
- 递归CTE在Databricks中支持，符合SQL标准，便于从遗留数据仓库迁移。
- 递归CTE可以解决迭代任务，如计算制造业所需的原材料和航班路径查找。
- 使用VARIANT数据类型，递归CTE可以处理半结构化和非结构化数据，如JSON文件中的员工信息。
- Databricks提供文档以帮助用户开始使用递归CTE，支持高性能、无服务器的数据仓库。
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延伸问答
递归CTE在Databricks中有什么优势？
递归CTE在Databricks中可以将数据准备时间从约6分钟缩短至30秒，提升了12倍效率，并简化了层次数据处理。
递归CTE是如何工作的？
递归CTE由两个部分组成，通过UNION ALL结合，允许在SQL中表达循环和遍历，执行时从基础查询开始，逐步生成新行。
递归CTE适用于哪些数据结构？
递归CTE适用于传统系统的层次数据和现代应用生成的灵活JSON/XML结构，能够处理树状和图状结构的数据。
如何使用递归CTE解决制造业中的原材料计算？
通过递归CTE，可以从产品的BOM中逐层分解组件，计算出制造一个产品所需的所有原材料数量。
Databricks中递归CTE的安全限制是什么？
Databricks对递归CTE设置了最大递归深度为100步和行数限制为100万，超出限制时查询会失败。
如何开始使用Databricks中的递归CTE？
用户可以通过阅读Databricks文档来开始使用递归CTE，文档提供了详细的指导和示例。
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