説明
CREATE TABLE new_employees_table
JDBCの使用
オプション (
URL "<jdbc_url>",
dbtable "<テーブル名>",
ユーザー '<ユーザー名>'、
パスワード '<パスワード>'
） として
SELECT * FROM 従業員テーブル_vw
https://docs.databricks.com/external-data/jdbc.html# language-sql

テーブルをロング形式からワイド形式に変換するために使用できる SQL キーワードは PIVOT です。PIVOT 句は、テーブルの行を新しいテーブルの列に回転させるために使用されます1。PIVOT 句は、別の列の個別の値に基づいて列の値を集計し、それらの値を新しい table1 の列名として使用できます。PIVOT 句は、各行が複数の属性を持つ観測値を表すロング形式から、各行が 1 つの属性と複数の値を持つ観測値を表すワイド形式にデータを変換するのに役立ちます2。たとえば、PIVOT 句を使用すると、さまざまな地域ごとのさまざまな製品の売上高を含むテーブルを、各地域ごとの各製品の売上高を個別の列として含むテーブルに変換できます1。
他のオプションは、テーブルをロング形式からワイド形式に変換するのには適していません。CONVERT は、式のデータ型を変更するために使用できる関数です3。WHERE は、条件に基づいてテーブルの行をフィルタリングするために使用できる句です4。TRANSFORM は、テーブル内の行のグループにユーザー定義関数を適用するために使用できるキーワードです5。SUM は、数値列の合計を計算するために使用できる関数です。
参考文献:
※1：ピボット｜AWS 上のデータブリック
* 2: データの再構成 - ロング形式とワイド形式 | AWS 上のデータブリック
* 3: 変換 | AWS 上のデータブリック
* 4: どこ | AWS 上のデータブリック
※5：トランスフォーム｜AWS 上のデータブリック
* : [合計 | AWS 上のデータブリック]

このアプローチにより、データ エンジニアリング チームは既存の SQL プログラムを使用し、曜日に基づいて最終クエリの実行を制御するロジックを追加できるようになります。Python の datetime モジュールを使用して現在の日付を取得し、日曜日かどうかを確認できます。そうであれば、最後のクエリを実行できますが、そうでない場合はスキップできます。このようにして、データ モデルやソース テーブルを変更せずに、プログラムが毎日実行されるようにスケジュールを設定できます。参考資料: PySpark SQL モジュール、Python datetime モジュール、Databricks ジョブ

重複レコードのない 2 つのテーブルのすべてのレコードを含む新しいテーブルを作成する正しいコマンドは、UNION 演算子を使用することです。UNION 演算子は 2 つのクエリの結果を結合し、重複する行を削除します。INNER JOIN、OUTER JOIN、MERGE 演算子は重複行を削除しません。INTERSECT 演算子は両方のテーブルに共通する行のみを返します。したがって、選択肢 B が唯一の正解です。参考資料: Databricks SQL リファレンス - UNION、Databricks SQL リファレンス - JOIN、Databricks SQL リファレンス - MERGE、[Databricks SQL リファレンス - INTERSECT]