create or replace TRIGGER trigger_ceshi AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON ceshi for each row BEGIN IF INSERTING THEN insert into ceshi2 values(:new.ID,:new.NAME); ELSIF UPDATING THEN UPDATE cehsi2 SET NAME_ = :new.NAME WHERE ID = :new.ID; ELSIF DELETING THEN DELETE ceshi2 WHERE ID= :old.ID; END IF; END; 看看这个触发器哪里出来问题

这个触发器的语法没有明显的错误。但是，它的逻辑可能存在问题。以下是一些可能需要注意的事项：

1. 触发器名称应该是唯一的。如果已经有一个名为 `trigger_ceshi` 的触发器，则需要使用其他名称。

2. 在第4行使用 `insert into ceshi2` 语句插入数据时，`ceshi2` 表的字段列表应该与 `ceshi` 表的字段列表一致。否则，您可能会遇到 `ORA-00947` 错误。

3. 在第6行使用 `UPDATE cehsi2` 语句更新数据时，表名拼写错误，应该是 `ceshi2` 而不是 `cehsi2`。

4. 在第6行更新数据时，只更新了 `NAME_` 列，但是没有更新其他列。如果您的 `ceshi2` 表包含其他列，您需要根据需要更新它们。

5. 如果您的 `ceshi` 表包含一个自动递增的 ID 列（例如使用序列和触发器生成的 ID），则在插入数据时不需要指定 `ID` 值。如果您指定了 `ID` 值，可能会遇到 `ORA-01400` 错误。

6. 在删除数据时，您没有检查是否存在与该行关联的 `ceshi2` 表中的数据。如果存在，请考虑在删除之前先删除 `ceshi2` 表中的数据。

请注意，这些问题可能并不是全部，取决于您的表结构和业务逻辑。如果您遇到任何错误，请仔细检查错误消息以及您的表结构和触发器代码，以找到并解决问题。

相关问题

mysql中insert into ceshi(no,name)values(1,'李四')输出不了汉字

如果在使用 MySQL 中插入汉字时出现乱码问题，可能是因为 MySQL 的字符集设置不正确导致的。可以尝试以下两种方法来解决这个问题：

1. 修改MySQL字符集

可以通过修改 MySQL 的字符集来解决这个问题。可以使用以下命令在 MySQL 中设置字符集：

SET NAMES utf8mb4;

这个命令会将 MySQL 的字符集设置为支持包含汉字的 UTF-8 编码。在执行 INSERT INTO 语句插入数据时，也需要使用相同的字符集。

2. 修改MySQL表的字符集

如果你要在某个表中存储汉字数据，可以在创建表时指定字符集。例如：

CREATE TABLE ceshi (
  no INT,
  name VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

这个命令会创建一个名为 `ceshi` 的表，其中的字符集和排序规则都设置为支持包含汉字的 UTF-8 编码。

注意：如果表已经存在，需要使用 ALTER TABLE 命令来修改表的字符集和排序规则。

无论采用以上哪种方式，都需要确保 MySQL 的字符集和排序规则正确设置，才能正确地在 MySQL 中存储和读取汉字数据。

assertion failed: No plan for HiveTableRelation [`ods_04_ceshi`.`user_info`

This error message indicates that there is no execution plan available for the Hive table `ods_04_ceshi.user_info`. This can occur if there are issues with the metadata associated with the table, or if there are connectivity problems between the Spark cluster and the Hive metastore.

To troubleshoot this error, you can try the following:

- Verify that the table `ods_04_ceshi.user_info` exists in Hive and that it has the expected schema.
- Check the logs for any errors related to the Hive metastore or the Spark-Hive interaction.
- Ensure that the Spark cluster has the necessary permissions to access the Hive metastore and the table.
- Try running a simple query on the table to see if it can be accessed successfully.
- If all else fails, try rebuilding the table and/or restarting the Spark cluster and Hive metastore.