命令
PPL 支持大多数 SQL 常用函数，包括 相关性搜索，但也引入了更多只在 PPL 中可用的函数（称为 命令）。
dedup
`dedup`（数据去重）命令根据字段从搜索结果中删除重复文档。
语法
dedup [int] <field-list> [keepempty=<bool>] [consecutive=<bool>]
| 字段 | 描述 | 类型 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|
整数 | 为每个组合保留指定数量的重复事件。该数字必须大于 0。如果您未指定数字，则只保留第一次出现的事件，所有其他重复项将从结果中删除。 | 字符串 | 否 | 1 |
keepempty | 如果为 true，则当字段列表中的任何字段具有 null 值或缺少字段时，保留该文档。 | 嵌套对象列表 | 否 | False |
consecutive | 如果为 true，则仅删除具有重复值组合的连续事件。 | 布尔型 | 否 | False |
字段列表 | 指定一个逗号分隔的字段列表。至少需要一个字段。 | String 或逗号分隔的字符串列表 | 是 | - |
示例 1：按单个字段去重
删除性别相同的重复文档
search source=accounts | dedup gender | fields account_number, gender;
| account_number | gender |
|---|---|
| 1 | M |
| 13 | F |
示例 2：保留两个重复文档
保留两个性别相同的重复文档
search source=accounts | dedup 2 gender | fields account_number, gender;
| account_number | gender |
|---|---|
| 1 | M |
| 6 | M |
| 13 | F |
示例 3：默认保留或忽略空字段
保留两个字段值为 null 的重复文档
search source=accounts | dedup email keepempty=true | fields account_number, email;
| account_number | |
|---|---|
| 1 | amberduke@pyrami.com |
| 6 | hattiebond@netagy.com |
| 13 | null |
| 18 | daleadams@boink.com |
删除字段值为 null 的重复文档
search source=accounts | dedup email | fields account_number, email;
| account_number | |
|---|---|
| 1 | amberduke@pyrami.com |
| 6 | hattiebond@netagy.com |
| 18 | daleadams@boink.com |
示例 4：连续文档去重
删除连续重复文档
search source=accounts | dedup gender consecutive=true | fields account_number, gender;
| account_number | gender |
|---|---|
| 1 | M |
| 13 | F |
| 18 | M |
限制
`dedup` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
eval
`eval` 命令评估表达式并将其结果附加到搜索结果中。
语法
eval <field>=<expression> ["," <field>=<expression> ]...
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
字段 | 如果字段名不存在，则添加新字段。如果字段名已存在，则会被覆盖。 | 是 |
表达式 | 指定任何支持的表达式。 | 是 |
示例 1：创建新字段
为每个文档创建新的 `doubleAge` 字段。`doubleAge` 是 `age` 乘以 2 的结果
search source=accounts | eval doubleAge = age * 2 | fields age, doubleAge;
| age | doubleAge |
|---|---|
| 32 | 64 |
| 36 | 72 |
| 28 | 56 |
| 33 | 66 |
示例 2：覆盖现有字段
用 `age` 加 1 覆盖 `age` 字段
search source=accounts | eval age = age + 1 | fields age;
| age |
|---|
| 33 |
| 37 |
| 29 |
| 34 |
示例 3：使用 `eval` 命令定义的字段创建新字段
创建新字段 `ddAge`。`ddAge` 是 `doubleAge` 乘以 2 的结果，其中 `doubleAge` 是在 `eval` 命令中定义的
search source=accounts | eval doubleAge = age * 2, ddAge = doubleAge * 2 | fields age, doubleAge, ddAge;
| age | doubleAge | ddAge |
|---|---|---|
| 32 | 64 | 128 |
| 36 | 72 | 144 |
| 28 | 56 | 112 |
| 33 | 66 | 132 |
限制
`eval` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
fields
使用 `fields` 命令从搜索结果中保留或删除字段。
语法
fields [+|-] <field-list>
| 字段 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
修饰符 | 加号 (+) 只保留字段列表中指定的字段。减号 (-) 删除字段列表中指定的所有字段。 | 否 | + |
字段列表 | 指定一个逗号分隔的字段列表。 | 是 | 无默认值 |
示例 1：从结果中选择指定字段
从搜索结果中获取 `account_number`、`firstname` 和 `lastname` 字段
search source=accounts | fields account_number, firstname, lastname;
| account_number | firstname | lastname |
|---|---|---|
| 1 | Amber | Duke |
| 6 | Hattie | Bond |
| 13 | Nanette | Bates |
| 18 | Dale | Adams |
示例 2：从搜索结果中删除指定字段
从搜索结果中删除 `account_number` 字段
search source=accounts | fields account_number, firstname, lastname | fields - account_number;
| firstname | lastname |
|---|---|
| Amber | Duke |
| Hattie | Bond |
| Nanette | Bates |
| Dale | Adams |
parse
使用 `parse` 命令通过正则表达式解析文本字段，并将结果附加到搜索结果中。
语法
parse <field> <regular-expression>
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
| 字段 | 一个文本字段。 | 是 |
| 正则表达式 | 用于从给定文本字段中提取新字段的正则表达式。如果新字段名已存在，它将替换原始字段。 | 是 |
正则表达式用于使用 Java 正则表达式引擎匹配每个文档的整个文本字段。表达式中每个命名捕获组都将成为一个新的 STRING 字段。
示例 1：创建新字段
此示例展示了如何为每个文档创建新字段 `host`。`host` 将是 `email` 字段中 `@` 符号后的主机名。解析 null 字段将返回一个空字符串。
os> source=accounts | parse email '.+@(?<host>.+)' | fields email, host ;
fetched rows / total rows = 4/4
| host | |
|---|---|
| amberduke@pyrami.com | pyrami.com |
| hattiebond@netagy.com | netagy.com |
| null | null |
| daleadams@boink.com | boink.com |
示例 2：覆盖现有字段
此示例展示了如何覆盖现有地址字段，并移除街道号码。
os> source=accounts | parse address '\d+ (?<address>.+)' | fields address ;
fetched rows / total rows = 4/4
| address |
|---|
| Holmes Lane |
| Bristol Street |
| Madison Street |
| Hutchinson Court |
示例 3：过滤并排序已转换的解析字段
此示例展示了如何对地址字段中大于 500 的街道号码进行排序。
os> source=accounts | parse address '(?<streetNumber>\d+) (?<street>.+)' | where cast(streetNumber as int) > 500 | sort num(streetNumber) | fields streetNumber, street ;
fetched rows / total rows = 3/3
| streetNumber | street |
|---|---|
| 671 | Bristol Street |
| 789 | Madison Street |
| 880 | Holmes Lane |
限制
使用 parse 命令时存在一些限制
- 由 parse 定义的字段不能再次解析。例如，
source=accounts | parse address '\\d+ (?<street>.+)' | parse street '\\w+ (?<road>\\w+)' ;将无法返回任何表达式。 - 由 parse 定义的字段不能被其他命令覆盖。例如，当输入
source=accounts | parse address '\\d+ (?<street>.+)' | eval street='1' | where street='1' ;时，where将不会匹配任何文档，因为street不能被覆盖。 - `parse` 命令使用的文本字段不能被覆盖。例如，当输入
source=accounts | parse address '\\d+ (?<street>.+)' | eval address='1' ;时，street将不会被解析，因为 `address` 被覆盖了。 - 由 parse 定义的字段在
stats命令中使用后不能进行过滤/排序。例如，source=accounts | parse email '.+@(?<host>.+)' | stats avg(age) by host | where host=pyrami.com ;中的where将不会解析列出的域名。
rename
使用 `rename` 命令重命名搜索结果中的一个或多个字段。
语法
rename <source-field> AS <target-field>["," <source-field> AS <target-field>]...
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
源字段 | 您要重命名的字段名称。 | 是 |
目标字段 | 您要重命名为的名称。 | 是 |
示例 1：重命名单个字段
将 `account_number` 字段重命名为 `an`
search source=accounts | rename account_number as an | fields an;
| an |
|---|
| 1 |
| 6 |
| 13 |
| 18 |
示例 2：重命名多个字段
将 `account_number` 字段重命名为 `an`，并将 `employer` 重命名为 `emp`
search source=accounts | rename account_number as an, employer as emp | fields an, emp;
| an | emp |
|---|---|
| 1 | Pyrami |
| 6 | Netagy |
| 13 | Quility |
| 18 | null |
限制
`rename` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
sort（排序）
使用 `sort` 命令按指定字段对搜索结果进行排序。
语法
sort [count] <[+|-] sort-field>...
| 字段 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
计数 | 从排序结果中返回的最大结果数量。如果 count=0，则返回所有结果。 | 否 | 1000 |
[+|-] | 使用加号 [+] 按升序排序，使用减号 [-] 按降序排序。 | 否 | 升序 |
排序字段 | 指定您要排序的字段。 | 是 | - |
示例 1：按单个字段排序
按 `age` 字段升序排序所有文档
search source=accounts | sort age | fields account_number, age;
| account_number | age |
|---|---|
| 13 | 28 |
| 1 | 32 |
| 18 | 33 |
| 6 | 36 |
示例 2：按单个字段排序并返回所有结果
按 `age` 字段升序排序所有文档，并将 count 指定为 0 以获取所有结果
search source=accounts | sort 0 age | fields account_number, age;
| account_number | age |
|---|---|
| 13 | 28 |
| 1 | 32 |
| 18 | 33 |
| 6 | 36 |
示例 3：按单个字段降序排序
按 `age` 字段降序排序所有文档
search source=accounts | sort - age | fields account_number, age;
| account_number | age |
|---|---|
| 6 | 36 |
| 18 | 33 |
| 1 | 32 |
| 13 | 28 |
示例 4：指定要返回的排序文档数量
按 `age` 字段升序排序所有文档，并将 count 指定为 2 以获取两个结果
search source=accounts | sort 2 age | fields account_number, age;
| account_number | age |
|---|---|
| 13 | 28 |
| 1 | 32 |
示例 5：按多个字段排序
按 `gender` 字段升序和 `age` 字段降序排序所有文档
search source=accounts | sort + gender, - age | fields account_number, gender, age;
| account_number | gender | age |
|---|---|---|
| 13 | F | 28 |
| 6 | M | 36 |
| 18 | M | 33 |
| 1 | M | 32 |
stats
使用 `stats` 命令从搜索结果中进行聚合。
下表列出了聚合函数，并指明了每个函数如何处理 null 或缺失值
| 功能 | NULL | 缺失 |
|---|---|---|
计数 | 不计数 | 不计数 |
求和 | 忽略 | 忽略 |
平均值 | 忽略 | 忽略 |
最大值 | 忽略 | 忽略 |
最小值 | 忽略 | 忽略 |
语法
stats <aggregation>... [by-clause]...
| 字段 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
聚合 | 指定一个统计聚合函数。该函数的参数必须是一个字段。 | 是 | 1000 |
by 子句 | 指定一个或多个字段来对结果进行分组。如果未指定，`stats` 命令将只返回一行，即对整个结果集进行聚合。 | 否 | - |
示例 1：计算字段的平均值
计算所有文档的平均 `age`
search source=accounts | stats avg(age);
| avg(age) |
|---|
| 32.25 |
示例 2：按组计算字段的平均值
按性别分组计算平均年龄
search source=accounts | stats avg(age) by gender;
| gender | avg(age) |
|---|---|
| F | 28.0 |
| M | 33.666666666666664 |
示例 3：按组计算字段的平均值和总和
按性别分组计算年龄的平均值和总和
search source=accounts | stats avg(age), sum(age) by gender;
| gender | avg(age) | sum(age) |
|---|---|---|
| F | 28 | 28 |
| M | 33.666666666666664 | 101 |
示例 4：计算字段的最大值
计算最大年龄
search source=accounts | stats max(age);
| max(age) |
|---|
| 36 |
示例 5：按组计算字段的最大值和最小值
按性别分组计算年龄的最大值和最小值
search source=accounts | stats max(age), min(age) by gender;
| gender | min(age) | max(age) |
|---|---|---|
| F | 28 | 28 |
| M | 32 | 36 |
其中
使用 `where` 命令与布尔表达式一起过滤搜索结果。`where` 命令仅当布尔表达式评估为 true 时才返回结果。
语法
where <boolean-expression>
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
布尔表达式 | 评估为布尔值的表达式。 | 否 |
示例：使用条件过滤结果集
获取 `accounts` 索引中 `account_number` 为 1 或性别为 `F` 的所有文档
search source=accounts | where account_number=1 or gender=\"F\" | fields account_number, gender;
| account_number | gender |
|---|---|
| 1 | M |
| 13 | F |
head
使用 `head` 命令返回指定搜索顺序中的前 N 个结果。
语法
head [N]
| 字段 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
N | 指定要返回的结果数量。 | 否 | 10 |
示例 1：获取前 10 个结果
获取前 10 个结果
search source=accounts | fields firstname, age | head;
| firstname | age |
|---|---|
| Amber | 32 |
| Hattie | 36 |
| Nanette | 28 |
示例 2：获取前 N 个结果
获取前两个结果
search source=accounts | fields firstname, age | head 2;
| firstname | age |
|---|---|
| Amber | 32 |
| Hattie | 36 |
限制
`head` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
rare
使用 `rare` 命令查找字段列表中所有字段的最不常见值。对于每个不同的分组字段值集，最多返回 10 个结果。
语法
rare <field-list> [by-clause]
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
字段列表 | 指定一个逗号分隔的字段名列表。 | 否 |
by 子句 | 指定一个或多个字段来对结果进行分组。 | 否 |
示例 1：查找字段中最不常见的值
查找性别中最不常见的值
search source=accounts | rare gender;
| gender |
|---|
| F |
| M |
示例 2：按性别分组查找最不常见的值
按性别分组查找最不常见的年龄
search source=accounts | rare age by gender;
| gender | age |
|---|---|
| F | 28 |
| M | 32 |
| M | 33 |
限制
`rare` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
top
使用 `top` 命令查找字段列表中所有字段最常见的值。
语法
top [N] <field-list> [by-clause]
| 字段 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
N | 指定要返回的结果数量。 | 10 |
字段列表 | 指定一个逗号分隔的字段名列表。 | - |
by 子句 | 指定一个或多个字段来对结果进行分组。 | - |
示例 1：查找字段中最常见的值
查找最常见的性别
search source=accounts | top gender;
| gender |
|---|
| M |
| F |
示例 2：查找字段中最常见的值
查找最常见的性别
search source=accounts | top 1 gender;
| gender |
|---|
| M |
示例 3：按性别分组查找最常见的值
按性别分组查找最常见的年龄
search source=accounts | top 1 age by gender;
| gender | age |
|---|---|
| F | 28 |
| M | 32 |
限制
`top` 命令不会被重写为 OpenSearch DSL，它只在协调节点上执行。
ad
`ad` 命令将 ML Commons 插件中的 Random Cut Forest (RCF) 算法应用于 PPL 命令返回的搜索结果。根据输入，该插件使用两种 RCF 算法：用于处理时间序列数据的固定时间 RCF 和用于处理非时间序列数据的批量 RCF。
语法：时间序列数据的固定时间 RCF 命令
ad <shingle_size> <time_decay> <time_field>
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
瓦片大小 | 最近记录的连续序列。默认值为 8。 | 否 |
时间衰减 | 指定计算异常分数时要考虑的最近历史记录的量。默认值为 0.001。 | 否 |
时间字段 | 指定 RCF 用作时间序列数据的时间字段。必须是长整型值（例如毫秒级时间戳）或“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式的字符串值。 | 是 |
语法：非时间序列数据的批处理 RCF 命令
ad <shingle_size> <time_decay>
| 字段 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
瓦片大小 | 最近记录的连续序列。默认值为 8。 | 否 |
时间衰减 | 指定计算异常分数时要考虑的最近历史记录的量。默认值为 0.001。 | 否 |
示例 1：使用时间序列数据从纽约市出租车乘客量数据中检测事件
该示例训练一个 RCF 模型，并使用该模型检测时间序列乘客量数据中的异常。
PPL 查询
os> source=nyc_taxi | fields value, timestamp | AD time_field='timestamp' | where value=10844.0
| 值 | 时间戳 | 分数 | 异常等级 |
|---|---|---|---|
| 10844.0 | 1404172800000 | 0.0 | 0.0 |
示例 2：使用非时间序列数据从纽约市出租车乘客量数据中检测事件
PPL 查询
os> source=nyc_taxi | fields value | AD | where value=10844.0
| 值 | 分数 | 异常的 | |
|---|---|---|---|
| 10844.0 | 0.0 | 否 |
kmeans
kmeans 命令将 ML Commons 插件的 kmeans 算法应用于所提供的 PPL 命令的搜索结果。
语法
kmeans <cluster-number>
对于 cluster-number，输入您希望将数据点分组到的集群数量。
示例：鸢尾花数据分组
该示例展示了如何根据从每个样本测量的四个特征（花萼和花瓣的长度和宽度）的组合来对三种鸢尾花物种（香根鸢尾、弗吉尼亚鸢尾和变色鸢尾）进行分类。
PPL 查询
os> source=iris_data | fields sepal_length_in_cm, sepal_width_in_cm, petal_length_in_cm, petal_width_in_cm | kmeans centroids=3
| 花萼长度（厘米） | 花萼宽度（厘米） | 花瓣长度（厘米） | 花瓣宽度（厘米） | 集群 ID | |
|---|---|---|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | 1 | |
| 5.6 | 3.0 | 4.1 | 1.3 | 0 | |
| 6.7 | 2.5 | 5.8 | 1.8 | 2 |
join
这是一项实验性功能，不建议在生产环境中使用。有关此功能的进展更新或您想留下反馈，请加入 OpenSearch 论坛的讨论。
您可以使用 join 命令合并两个数据集。左侧可以是索引或管道命令的结果，而右侧可以是索引或子查询。
语法
[join-type] join [left-alias] [right-alias] on <join-criteria> <right-dataset>
* joinCriteria: mandatory. It could be any comparison expression.
* right-dataset: mandatory. Right dataset could be either an index or a subquery with/without alias.
| 字段 | 描述 | 类型 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|
连接类型 | 要执行的连接类型。有效值为 inner、left、right、full、cross、semi 和 anti。 | 字符串 | 否 | inner |
左别名 | 用于左连接侧的子查询别名，以避免命名歧义。固定模式：left = <left-alias> | 字符串 | 否 | 不适用 |
右别名 | 用于右连接侧的子查询别名，以避免命名歧义。固定模式：right = <right-alias> | 字符串 | 否 | 不适用 |
连接条件 | 任何比较表达式。 | 字符串 | 是 | 不适用 |
右数据集 | 带有或不带有别名的索引或子查询。 | 字符串 | 是 | 不适用 |
以下示例使用 state_country 和 occupation 索引。
state_country:
| 名称 | 年龄 | 状态 | 国家 |
|---|---|---|---|
| Jake | 70 | 加利福尼亚 | 美国 |
| Hello | 30 | 纽约 | 美国 |
| John | 25 | 安大略 | 加拿大 |
| Jane | 20 | 魁北克 | 加拿大 |
| Jim | 27 | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 |
| Peter | 57 | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 |
| Rick | 70 | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 |
| David | 40 | 华盛顿 | 美国 |
occupation:
| 名称 | 职业 | 国家 | 薪水 |
|---|---|---|---|
| Jake | 工程师 | 英格兰 | 100000 |
| Hello | 艺术家 | 美国 | 70000 |
| John | 医生 | 加拿大 | 120000 |
| David | 医生 | 美国 | 120000 |
| David | 失业者 | 加拿大 | 0 |
| Jane | 科学家 | 加拿大 | 90000 |
示例 1：连接两个索引
以下示例对两个索引执行内连接
search source = state_country
| inner join left=a right=b ON a.name = b.name occupation
| stats avg(salary) by span(age, 10) as age_span, b.country
| 平均薪水 | 年龄跨度 | b.country |
|---|---|---|
| 120000.0 | 40 | 美国 |
| 105000.0 | 20 | 加拿大 |
| 0.0 | 40 | 加拿大 |
| 70000.0 | 30 | 美国 |
| 100000.0 | 70 | 英格兰 |
示例 2：与子搜索连接
以下示例与子搜索执行左连接
search source = state_country as a
| where country = 'USA' OR country = 'England'
| left join on a.name = b.name [
source = occupation
| where salary > 0
| fields name, country, salary
| sort salary
| head 3
] as b
| stats avg(salary) by span(age, 10) as age_span, b.country
| 平均薪水 | 年龄跨度 | b.country |
|---|---|---|
| null | 40 | null |
| 70000.0 | 30 | 美国 |
| 100000.0 | 70 | 英格兰 |
限制
join 命令仅在 plugins.calcite.enabled 设置为 true 时才有效。
lookup
这是一项实验性功能，不建议在生产环境中使用。有关此功能的进展更新或您想留下反馈，请加入 OpenSearch 论坛的讨论。
lookup 命令通过添加或替换来自查找索引（维度表）的数据来丰富您的搜索数据。当查找条件匹配时，您可以使用维度表中的值扩展索引字段或追加/替换值。lookup 命令是 join 命令的替代方案，更适合使用静态数据集丰富源数据。
语法
lookup <lookup-index> (<lookup-mapping-field> [as <source-mapping-field>])... [(replace | append) (<input-field> [AS <output-field>])...]
| 字段 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
查找索引 | 查找索引（维度表）的名称。 | 是 | 不适用 |
查找映射字段 | lookup-index 中的映射键，类似于右表的 join 键。您可以使用逗号指定多个 lookup-mapping-field 值。 | 是 | 不适用 |
源映射字段 | 源（左侧）中的映射键，类似于左侧的 join 键。 | 否 | 查找映射字段 |
replace | append | 输出策略。指定 replace 时，lookup-index 字段中的匹配值会覆盖结果中的值。如果指定 append，lookup-index 字段中的匹配值只会追加到结果中缺失的值。 | 否 | 替换 |
输入字段 | lookup-index 中的一个字段，匹配值将应用于结果输出。您可以使用逗号指定多个 input-field 值。如果您未指定任何 input-field，则 lookup-index 中除 lookup-mapping-field 之外的所有字段的匹配值都将应用于结果输出。 | 否 | 不适用 |
输出字段 | 一个输出字段。您可以指定零个或多个 output-field 值。如果您将 output-field 指定为源查询中已存在的字段名，其值将被来自 input-field 的匹配值替换或追加。如果 output-field 中指定的字段是一个新字段，则结果中将应用一个扩展的新字段。 | 否 | 输入字段 |
以下示例使用 workers 和 work_information 索引。
workers:
| ID | 名称 | 职业 | 国家 | 薪水 |
|---|---|---|---|---|
| 1000 | Jake | 工程师 | 英格兰 | 100000 |
| 1001 | Hello | 艺术家 | 美国 | 70000 |
| 1002 | John | 医生 | 加拿大 | 120000 |
| 1003 | David | 医生 | 不适用 | 120000 |
| 1004 | David | 不适用 | 加拿大 | 0 |
| 1005 | Jane | 科学家 | 加拿大 | 90000 |
work_information:
| UID | 名称 | 部门 | 职业 |
|---|---|---|---|
| 1000 | Jake | IT | 工程师 |
| 1002 | John | DATA | 科学家 |
| 1003 | David | 人力资源部 | 医生 |
| 1005 | Jane | DATA | 工程师 |
| 1006 | Tom | 销售 | 艺术家 |
示例 1：查找员工并返回对应的部门
以下示例查找员工并返回对应的部门
source = workers | lookup work_information uid as id append department
| ID | 名称 | occupation | 国家 | 薪水 | 部门 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1000 | Jake | 工程师 | 英格兰 | 100000 | IT |
| 1001 | Hello | 艺术家 | 美国 | 70000 | 空 |
| 1002 | John | 医生 | 加拿大 | 120000 | DATA |
| 1003 | David | 医生 | 空 | 120000 | 人力资源部 |
| 1004 | David | 空 | 加拿大 | 0 | 空 |
| 1005 | Jane | 科学家 | 加拿大 | 90000 | DATA |
示例 2：查找员工并替换其职业和部门
以下示例查找员工并使用他们的 work_information 替换其职业和部门
source = workers | lookup work_information uid as id, name
| ID | 名称 | occupation | 国家 | 薪水 | 部门 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1000 | Jake | 工程师 | 英格兰 | 100000 | IT |
| 1001 | Hello | null | 美国 | 70000 | null |
| 1002 | John | 科学家 | 加拿大 | 120000 | DATA |
| 1003 | David | 医生 | null | 120000 | 人力资源部 |
| 1004 | David | null | 加拿大 | 0 | null |
| 1005 | Jane | 工程师 | 加拿大 | 90000 | DATA |
示例 3：查找员工并创建新的职业字段
以下示例查找员工并将其 work_information 中的职业作为新字段追加
source = workers | lookup work_information name replace occupation as new_occupation
| ID | 名称 | occupation | 国家 | 薪水 | new_occupation |
|---|---|---|---|---|---|
| 1000 | Jake | 工程师 | 英格兰 | 100000 | 工程师 |
| 1001 | Hello | 艺术家 | 美国 | 70000 | null |
| 1002 | John | 医生 | 加拿大 | 120000 | 科学家 |
| 1003 | David | 医生 | null | 120000 | 医生 |
| 1004 | David | null | 加拿大 | 0 | 医生 |
| 1005 | Jane | 科学家 | 加拿大 | 90000 | 工程师 |
限制
lookup 命令仅在 plugins.calcite.enabled 设置为 true 时才有效。