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상관 하위 쿼리와 관련된 두 가지 규칙이 위에서 실행된 코드에 사용됩니다. 그들 중 첫 번째는 다시 작성에 관한 것입니다. 두 쿼리는 다시 쓰기 때문에 조인에 다시 작성됩니다ScalarSubquery 규칙: 집계는 스칼라의 수집 메서드입니다. SQL에서는 열에서 호출되지만 Slick에서는 SQL에서 오는 사람들이 쉽게 넘어가는 전체 쿼리와 같은 컬렉션과 같은 값으로 호출됩니다. 개별적으로 실행할 수 있는 스칼라 값을 반환합니다. 매끄러운에서 NULL 반환 옵션을 반환할 수 있는 최대와 같은 집계 메서드입니다. SQL 하위 쿼리 삽입 문의 예 – 비교 구조가 있는 CUSTOMERS_BKP 테이블을 CUSTOMERS 테이블로 고려합니다. 현재 전체 CUSTOMERS 테이블을 CUSTOMERS_BKP 테이블에 복제하려면 함께 제공되는 언어 구조를 사용할 수 있습니다. SQL 연산자 Spark SQL은 상관 관계 및 상관 관계가 없는 하위 쿼리를 모두 지원해야 합니다. 자세한 내용은 SubquerySuite를 참조하십시오. 몇 가지 예: ScalarSubquery 식은 논리 계획에서 스칼라 하위 쿼리#[exprId] [conditionString]로 나타납니다. 그들이 추가 한 큰 기능 중 하나는 하위 쿼리에 대한 지원이었습니다.

하위 쿼리는 다른 쿼리 내에서 쿼리됩니다. 그것은 훨씬 쉽고 더 수행 멀티 레벨 집계를 작성하는 SQL의 강력한 기능입니다. 스칼라 하위 쿼리는 단일 행과 단일 열만 반환하는 구조화 된 쿼리입니다. Spark SQL은 ScalarSubquery(하위 쿼리 표현식) 식을 사용하여 SQL 문을 구문 분석하는 동안 스칼라 하위 쿼리를 나타냅니다. SQL에서 오는 사람들은 종종 관련된 다른 서명으로 인해 스칼라와 Slick의 groupBy를 이해하는 데 어려움을 겪는 것처럼 보입니다. SQL의 GROUP BY는 그룹화 키의 일부가 아닌 모든 열을 그룹의 모든 요소의 컬렉션으로 변환하는 작업으로 볼 수 있습니다. SQL은 이러한 컬렉션에서 단일 값을 계산하기 위해 평균과 같은 집계 작업을 사용해야 합니다. 매끄러운 쿼리는 구성할 수 있습니다. 하위 쿼리는 다른 스칼라 코드와 마찬가지로 형식이 작동하는 곳에서 간단하게 구성할 수 있습니다. 주문 BY에 대한 스칼라의 동등한 것은 sortBy입니다. 여러 열로 정렬할 튜플을 제공합니다. 매끄러운의 .asc 및 .desc 메서드는 순서에 영향을 줄 수 있습니다.

여러 열이 있는 단일 ORDER BY는 여러 .sortBy 호출과 같지 않지만 튜플을 전달하는 단일 .sortBy 호출에 해당합니다. 스칼라의 WHERE에 해당하는 값은 필터입니다.