LOOKUP 명령어

lookup 명령어는 lookup 인덱스(차원 테이블)의 값을 추가하거나 대체해 검색 데이터를 보강(엔리치)해요. 차원 테이블의 값으로 인덱스의 필드를 확장할 수 있어요.

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lookup 명령어는 lookup 인덱스(차원 테이블)의 값을 추가하거나 대체해 검색 데이터를 보강(엔리치)해요. 차원 테이블의 값으로 인덱스의 필드를 확장할 수 있고, lookup 조건이 일치하면 값을 추가하거나 대체해요. join 명령어와 비교하면 lookup은 정적 데이터셋으로 소스 데이터를 보강하는 데 더 적합해요.

구문 (Syntax)

lookup 명령어의 구문은 다음과 같아요:

lookup <lookupIndex> (<lookupMappingField> [as <sourceMappingField>])... [(replace | append | output) (<inputField> [as <outputField>])...]

다음은 lookup 명령어 구문의 예시예요:

source = table1 | lookup table2 id
source = table1 | lookup table2 id, name
source = table1 | lookup table2 id as cid, name
source = table1 | lookup table2 id as cid, name replace dept as department
source = table1 | lookup table2 id as cid, name replace dept as department, city as location
source = table1 | lookup table2 id as cid, name append dept as department
source = table1 | lookup table2 id as cid, name append dept as department, city as location
source = table1 | lookup table2 id as cid, name output dept as department
source = table1 | lookup table2 id as cid, name output dept as department, city as location

매개변수 (Parameters)

lookup 명령어는 다음 매개변수를 지원해요.

매개변수	필수/선택	설명
`<lookupIndex>`	필수	lookup 인덱스(차원 테이블)의 이름이에요.
`<lookupMappingField>`	필수	일치에 사용되는 lookup 인덱스의 키예요. 오른쪽 테이블의 join 키와 비슷해요. 여러 필드는 쉼표로 구분된 목록으로 지정해요.
`<sourceMappingField>`	선택	일치에 사용되는 소스 데이터(왼쪽)의 키예요. 왼쪽 테이블의 join 키와 비슷해요. 기본값은 `lookupMappingField`예요.
`<inputField>`	선택	일치된 값이 결과(출력)에 적용되는 lookup 인덱스의 필드예요. 여러 필드는 쉼표로 구분된 목록으로 지정해요. 지정하지 않으면 lookup 인덱스에서 `lookupMappingField`를 제외한 모든 필드가 결과에 적용돼요.
`<outputField>`	선택	일치된 값이 배치되는 결과(출력)의 필드 이름이에요. 여러 필드는 쉼표로 구분된 목록으로 지정해요. `outputField`가 소스 쿼리의 기존 필드를 지정하면 그 값이 `inputField`의 일치된 값으로 대체되거나 추가돼요. `outputField`에 지정된 필드가 기존 필드가 아닌 경우, `replace`를 사용하면 결과에 새 필드가 추가되고, `append`를 사용하면 작업이 실패해요.
`(replace \| append \| output)`	선택	일치된 값이 출력에 어떻게 적용되는지 지정해요. `replace`는 기존 값을 lookup 인덱스의 일치된 값으로 덮어써요. `append`는 결과의 누락된 값만 lookup 인덱스의 일치된 값으로 채워요. `output`은 `replace`의 동의어예요 (SPL 호환을 위해 제공). 기본값은 `replace`예요.

예제 1: 기존 값 대체하기

다음 쿼리는 replace 전략과 함께 lookup 명령어를 사용해 기존 값을 덮어써요:

source = worker
  | LOOKUP work_information uid AS id REPLACE department
  | fields id, name, occupation, country, salary, department

쿼리는 다음과 같은 결과를 반환해요:

id	name	occupation	country	salary	department
1000	Jake	Engineer	England	100000	IT
1001	Hello	Artist	USA	70000	null
1002	John	Doctor	Canada	120000	DATA
1003	David	Doctor	null	120000	HR
1004	David	null	Canada	0	null
1005	Jane	Scientist	Canada	90000	DATA

예제 2: 누락된 값 추가하기

다음 쿼리는 append 전략과 함께 lookup 명령어를 사용해 누락된 값만 추가해요:

source = worker
  | LOOKUP work_information uid AS id APPEND department
  | fields id, name, occupation, country, salary, department

예제 3: 입력 필드 지정하지 않기

다음 쿼리는 inputField를 지정하지 않고 lookup 명령어를 사용해 lookup 인덱스의 모든 필드를 결과에 추가해요:

  source = worker
  | LOOKUP work_information uid AS id, name
  | fields id, name, occupation, country, salary, department

쿼리는 다음과 같은 결과를 반환해요:

id	name	country	salary	department	occupation
1000	Jake	England	100000	IT	Engineer
1001	Hello	USA	70000	null	null
1002	John	Canada	120000	DATA	Scientist
1003	David	null	120000	HR	Doctor
1004	David	Canada	0	null	null
1005	Jane	Canada	90000	DATA	Engineer

예제 4: 일치된 값을 새 필드에 추가하기

다음 쿼리는 outputField로 지정된 새 필드에 일치된 값을 배치해요:

  source = worker
  | LOOKUP work_information name REPLACE occupation AS new_col
  | fields id, name, occupation, country, salary, new_col

쿼리는 다음과 같은 결과를 반환해요:

id	name	occupation	country	salary	new_col
1003	David	Doctor	null	120000	Doctor
1004	David	null	Canada	0	Doctor
1001	Hello	Artist	USA	70000	null
1000	Jake	Engineer	England	100000	Engineer
1005	Jane	Scientist	Canada	90000	Engineer
1002	John	Doctor	Canada	120000	Scientist

예제 5: OUTPUT 키워드 사용하기

OUTPUT 키워드는 REPLACE의 동의어예요. 다음 쿼리는 OUTPUT을 사용해 기존 값을 덮어쓰는 방법을 보여줘요:

source = worker
  | LOOKUP work_information uid AS id OUTPUT department
  | fields id, name, occupation, country, salary, department

이 쿼리는 예제 1(REPLACE 사용)과 동일한 결과를 생성해요:

id	name	occupation	country	salary	department
1000	Jake	Engineer	England	100000	IT
1001	Hello	Artist	USA	70000	null
1002	John	Doctor	Canada	120000	DATA
1003	David	Doctor	null	120000	HR
1004	David	null	Canada	0	null
1005	Jane	Scientist	Canada	90000	DATA

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