CROSS JOIN UNNEST的作用

时间: 2024-04-29 13:20:32 浏览: 254
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unnest:非常快速地将嵌套数据结构扩展和堆叠到 R data.frames 中

CROSS JOIN UNNEST 是将一个数组或者多个数组展开成多行数据，然后与其他表格进行笛卡尔积操作。该操作常用于将数组中的元素作为新的列插入到查询结果中。例如，假设有一个包含学生姓名和成绩的表格，其中成绩以数组的形式存储，可以通过CROSS JOIN UNNEST操作将数组展开成多行数据，并将每个元素作为新的列插入到查询结果中，以便更方便地进行分析和处理。
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没用，报错了064 - 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 'LATERAL VIEW explode(split(workplace, '、|，')) b AS workplace WHERE workplace' at line 1

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presto报错exception:java.util.concurrent.ExecutionException: java.sql.SQLException: Query failed (#20230529_063701_03996_847se): line 202:9: Column 'array_v' cannot be resolved

CROSS JOIN UNNEST(a.array_values) AS array_v LEFT JOIN tmp.pick_analysis_map b ON split(array_v, '#')[1] = b.type 这里将子查询中的 SPLIT 函数提升到了主查询中，并将其结果作为一个数组 array_...

exception:java.util.concurrent.ExecutionException: java.sql.SQLException: Query failed (#20230529_064057_04028_847se): line 210:44: Column 'array_v' cannot be resolved

CROSS JOIN UNNEST(a.array_values) AS t(array_v) LEFT JOIN tmp.pick_analysis_map b ON split(t.array_v, '#')[1] = b.type 在这个版本中，我们使用 AS t(array_v) 将 UNNEST 函数的结果列命名为 array...

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