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# Tipo booliano
<a name="s_Boolean_type"></a>

Use o tipo de dados BOOLEAN para armazenar valores verdadeiros e falsos em uma coluna de único byte. A tabela a seguir descreve os três estados possíveis para um valor booleano e os valores de literal que resultam naquele estado. Independente da string de entrada, a coluna booleana armazena e fornece "t" para verdadeiro e "f" para falso. 

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/clean-rooms/latest/sql-reference/s_Boolean_type.html)

É possível usar uma comparação IS para verificar um valor booleano somente como um predicado na cláusula WHERE. Não é possível usar a comparação IS com um valor booleano na lista SELECT.

## Exemplos
<a name="Boolean_type-examples"></a>

Você pode usar uma coluna BOOLEAN para armazenar um estado "Ativo/Inativo" para cada cliente em uma tabela CUSTOMER.

```
select * from customer;
custid | active_flag
-------+--------------
   100 | t
```

Neste exemplo, a consulta a seguir seleciona usuários da tabela USERS que gostam de esportes, mas não gostam de teatro: 

```
select firstname, lastname, likesports, liketheatre
from users
where likesports is true and liketheatre is false
order by userid limit 10;

firstname |  lastname  | likesports | liketheatre
----------+------------+------------+-------------
Alejandro | Rosalez    | t          | f
Akua      | Mansa      | t          | f
Arnav     | Desai      | t          | f
Carlos    | Salazar    | t          | f
Diego     | Ramirez    | t          | f
Efua      | Owusu      | t          | f
John      | Stiles     | t          | f
Jorge     | Souza      | t          | f
Kwaku     | Mensah     | t          | f
Kwesi     | Manu       | t          | f
(10 rows)
```

O exemplo a seguir seleciona usuários da tabela USERS para os quais não se sabe se eles gostam de rock:

```
select firstname, lastname, likerock
from users
where likerock is unknown
order by userid limit 10;

firstname | lastname | likerock
----------+----------+----------
Alejandro | Rosalez   |      
Carlos    | Salazar   |      
Diego     | Ramirez   |  
John      | Stiles    |      
Kwaku     | Mensah    |  
Martha    | Rivera    |  
Mateo     | Jackson   |      
Paulo     | Santos    | 
Richard   | Roe       |      
Saanvi    | Sarkar    |
(10 rows)
```

O exemplo a seguir retorna um erro porque ele usa uma comparação IS na lista SELECT.

```
select firstname, lastname, likerock is true as "check"
from users
order by userid limit 10;

[Amazon](500310) Invalid operation: Not implemented
```

O exemplo a seguir é bem-sucedido porque usa uma comparação igual ( = ) na lista SELECT em vez da comparação IS.

```
select firstname, lastname, likerock = true as "check"
from users
order by userid limit 10;

firstname | lastname  | check
----------+-----------+------
Alejandro | Rosalez   |      
Carlos    | Salazar   |      
Diego     | Ramirez   | true 
John      | Stiles    |      
Kwaku     | Mensah    | true 
Martha    | Rivera    | true 
Mateo     | Jackson   |      
Paulo     | Santos    | false
Richard   | Roe       |      
Saanvi    | Sarkar    |
```

# Literais booleanos
<a name="Boolean_literals-spark"></a>

As regras a seguir são para trabalhar com literais booleanos compatíveis com o AWS Clean Rooms Spark SQL.

Use um literal booleano para especificar um valor booleano, como ou. `TRUE` `FALSE` 

## Sintaxe
<a name="boolean_literals_syntax"></a>

```
TRUE | FALSE
```

## Exemplo
<a name="boolean_literals_example"></a>

O exemplo a seguir mostra uma coluna com um valor especificado de`TRUE`.

```
SELECT TRUE AS col;
+----+
| col|
+----+
|true|
+----+
```