标签: user-defined-functions

我正在编写一个带有大量重载的VB.NET函数.我已经看到大多数.NET函数在IntelliSense中都有参数描述.例如,在输入时String.Compare(,IntelliSense表示Compares two specified System.String objects and returns...您明白了.此说明更改,您单击相同功能的不同重载版本.当您开始为参数键入内容时,它还会描述您当前正在输入的参数.示例:strA: The first string to compare..

我怎样才能对我的功能进行这样的描述？

假设程序集dll:

using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlTypes;
using System;
using System.Text;

namespace CLRFunctions
{
    public class T
    {
        [SqlFunction(DataAccess = DataAccessKind.Read)]
        public static String NormalizeString(String s, String normalizationForm)
        {
            NormalizationForm form = NormalizationForm.FormC;

            if (String.Equals(f, "FormD", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
                form = NormalizationForm.FormD;

            return = s.Normalize(form);
        }
    }
}

注意:将程序集目标指向.NET 3.5,因为SQL Server不支持.NET 4.0

将程序集复制到一个位置,"创建"程序集工作正常:

CREATE ASSEMBLY CLRFunctions FROM 'c:\Program Files\My App\CLRFunctions.dll';

注:然后启用CLR函数,否则会被打破 由 默认:

sp_configure 'show advanced options', 1;
GO
RECONFIGURE;
GO
sp_configure 'clr enabled', 1;
GO
RECONFIGURE;
GO …

我有我在MySQL中创建的存储过程,并希望PHP调用该存储过程.做这个的最好方式是什么？

-MySQL客户端版本:
4.1.11 -MySQL Server版本:5.0.45

这是我的存储过程:

DELIMITER $$

DROP FUNCTION IF EXISTS `getNodeName` $$
CREATE FUNCTION `getTreeNodeName`(`nid` int) RETURNS varchar(25) CHARSET utf8
BEGIN
 DECLARE nodeName varchar(25);
 SELECT name into nodeName FROM tree
 WHERE id = nid;
 RETURN nodeName;
END $$

DELIMITER ;

调用getTreeNodeName过程的PHP代码是什么？

有没有办法将重复项保存在Hive中的收集集中,或者模拟Hive使用其他方法提供的聚合集合的类型？我想将列中具有相同键的所有项聚合到一个数组中,并重复.

IE:

hash_id | num_of_cats
=====================
ad3jkfk            4
ad3jkfk            4
ad3jkfk            2
fkjh43f            1
fkjh43f            8
fkjh43f            8
rjkhd93            7
rjkhd93            4
rjkhd93            7

应该返回:

hash_agg | cats_aggregate
===========================
ad3jkfk   Array<int>(4,4,2)
fkjh43f   Array<int>(1,8,8)
rjkhd93   Array<int>(7,4,7)

我知道如何在Spark SQL中编写UDF:

def belowThreshold(power: Int): Boolean = {
        return power < -40
      }

sqlContext.udf.register("belowThreshold", belowThreshold _)

我可以做类似的定义聚合函数吗？这是怎么做到的？

对于上下文,我想运行以下SQL查询:

val aggDF = sqlContext.sql("""SELECT span, belowThreshold(opticalReceivePower), timestamp
                                    FROM ifDF
                                    WHERE opticalReceivePower IS NOT null
                                    GROUP BY span, timestamp
                                    ORDER BY span""")

它应该返回类似的东西

Row(span1, false, T0)

我希望聚合函数告诉我opticalReceivePower在定义的组中是否有任何值span,timestamp哪些值低于阈值.我是否需要以不同的方式将UDAF写入上面粘贴的UDF？

我在android中开发一个应用程序,我需要在sqlite中创建一个udf.是否可以在sqlite中创建它？如果是的话怎么做？

在用Java编写的OpenOffice/LibreOffice Calc(Spreadsheet)的UNO扩展中,如何确定UDF(电子表格函数)实现中的调用单元？

备注

• 在Excel/VBA中,这可以通过 Application.Caller
• 获取调用者的主要动机是记录/跟踪/调试,即将调用单元视为堆栈跟踪的一部分.
• 应该可以获得这些信息,因为像"ROW()"和"COLUMN()"这样的内置函数确实具有调用单元的一些知识.
• 使用这种可能性的应用程序(用于Excel)是Obba,它是电子表格的对象处理程序.这里"控制面板"提供(Java)异常列表,包括调用单元,即,单元是堆栈跟踪的一部分.请参阅以下屏幕截图:

这也是Apache OpenOffice Bugzilla上的功能请求

给定一个表值函数,如dbo.Split()从"T-SQL:对面字符串连接-如何将字符串分割成多个记录",我如何通过多行作为参数？

这有效:

SELECT *
FROM dbo.Split
  (',', (SELECT myColumn FROM Stuff WHERE id = 22268))
WHERE ISNULL(s,'') <> ''

它返回:

pn          s
----------- -----------
1           22351
2           22354
3           22356
4           22357
5           22360

但这不是:

SELECT *
FROM dbo.Split
  (',', (SELECT myColumn FROM Stuff))
WHERE ISNULL(s,'') <> ''

这也不是:

SELECT * FROM dbo.Split_temp(',', myColumn), Stuff

文档说:

当在子查询的FROM子句中调用返回表的用户定义函数时,函数参数不能引用外部查询中的任何列.

我正在寻找的那种结果集看起来像:

id          pn          s
----------- ----------- -----------
22268       1           22351
22268       2           22354
22268       3           22356
22268       4 …

我从未使用过数据库函数,但我当前的项目需要它.我需要将一个常见的sql查询放入一个函数中,这样我们就不必在代码中输入数百次了.我已经创建了这个函数,但我不知道如何使用它.

这是功能代码:

USE [DB_NAME]
GO
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO

ALTER FUNCTION [dbo].[fn_GetConfigurationByProfile]
(
    @profileName AS NVARCHAR(50)
)
RETURNS TABLE
AS
RETURN
    (
    -- Fill the table variable with the rows for your result set
    SELECT  system_settings_groups.ssg_id, system_settings_groups.ssg_name,
            system_settings_groups.ssg_parent_group_id, system_settings_names.ssn_name, 
            system_Settings_names.ssn_display_name, system_settings_values.ssv_value
    FROM    system_settings_profiles
    JOIN    system_settings_values
    ON      system_settings_profiles.ssp_id = system_settings_values.ssv_ssp_id
    JOIN    system_settings_names
    ON      system_settings_names.ssn_id = system_settings_values.ssv_ssn_id
    JOIN    system_settings_groups
    ON      system_settings_groups.ssg_id = system_settings_names.ssn_ssg_id
    WHERE   system_settings_profiles.ssp_name = @profileName
    )

那我怎么在sql查询中使用它呢？我只使用SELECT fn_GetConfigurationByProfile('DEFAULTPROFILE')吗？

这可能是一个业余问题,但是哦.我需要帮助 :)

Spark现在提供可在数据帧中使用的预定义函数,并且它们似乎已经过高度优化.我最初的问题是更快,但我自己做了一些测试,发现至少在一个实例中,spark函数的速度提高了大约10倍.有谁知道为什么会这样,什么时候udf会更快(仅适用于存在相同spark函数的情况)？

这是我的测试代码(在Databricks社区上运行):

# UDF vs Spark function
from faker import Factory
from pyspark.sql.functions import lit, concat
fake = Factory.create()
fake.seed(4321)

# Each entry consists of last_name, first_name, ssn, job, and age (at least 1)
from pyspark.sql import Row
def fake_entry():
  name = fake.name().split()
  return (name[1], name[0], fake.ssn(), fake.job(), abs(2016 - fake.date_time().year) + 1)

# Create a helper function to call a function repeatedly
def repeat(times, func, *args, **kwargs):
    for _ in xrange(times):
        yield func(*args, **kwargs)
data = list(repeat(500000, fake_entry))
print …