IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = 'sys_dept' AND column_name = 'device_offline_prompt') THEN alter table sys_dept add device_offline_prompt int(50) DEFAULT null COMMENT '设备离线提示'; END IF;此语句为什么不能在mysql运行

时间: 2024-03-16 08:42:06 浏览: 14
这条语句似乎是MySQL存储过程的语法,而不是SQL语句。如果你尝试在MySQL客户端中直接运行这条语句,可能会出现以下错误: ``` You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schema = DA' at line 1 ``` 这是因为MySQL客户端无法识别存储过程的语法。如果你想在MySQL中运行这条语句,可以将它封装在一个存储过程中,然后在MySQL客户端中调用该存储过程。例如: ``` DELIMITER // CREATE PROCEDURE add_device_offline_prompt() BEGIN IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schema = DATABASE() AND table_name = 'sys_dept' AND column_name = 'device_offline_prompt') THEN ALTER TABLE sys_dept ADD device_offline_prompt INT(50) DEFAULT NULL COMMENT '设备离线提示'; END IF; END// DELIMITER ; CALL add_device_offline_prompt(); ``` 这样就可以在MySQL中运行这条语句了。

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解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

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