flink sql将字符串类型转换为数值类型？如何写

在 Flink SQL 中，可以使用 CAST 函数将字符串类型转换为数值类型。CAST 函数的语法如下：

CAST(expression AS data_type)

其中，expression 是要转换的表达式，data_type 是目标数据类型。

例如，将字符串类型的订单金额 order_amount 转换为 DOUBLE 类型，可以使用如下 SQL 语句：

SELECT CAST(order_amount AS DOUBLE) AS amount FROM orders;

这个 SQL 语句将 orders 表中的订单金额字段 order_amount 转换为 DOUBLE 类型，并将转换后的结果赋值给别名为 amount 的新字段。你可以根据实际情况，将数据类型转换为 INT、FLOAT 等其他数值类型。

相关问题

用flinksql写关于判断不同数据类型,并写入不同表的sql语句

### 回答1：
假设您有一个包含字段`value`的输入表`input_table`，并且想要将数据根据其类型写入不同的输出表，您可以使用以下 Flink SQL 语句：

-- 创建输出表
CREATE TABLE string_output_table (
  value STRING
) WITH (
  'connector' = 'your_connector',
  'sink.property-version' = 'your_property_version',
  ... -- 其他输出表配置
);

CREATE TABLE int_output_table (
  value INT
) WITH (
  'connector' = 'your_connector',
  'sink.property-version' = 'your_property_version',
  ... -- 其他输出表配置
);

-- 将输入表中的数据根据类型写入不同的输出表
INSERT INTO string_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NULL;

INSERT INTO int_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NOT NULL;

这里的关键点是使用 `CAST` 函数将 `value` 字段转换为 `BIGINT` 类型，并使用 `IS NULL` 和 `IS NOT NULL` 运算符来分别选择不同的数据类型。如果 `value` 转换为 `BIGINT` 类型时返回 `NULL`，则说明它不是整数类型，应该写入到 `string_output_table`；否则，它应该写入到 `int_output_table`。在实际应用中，您需要将 `your_connector` 和 `your_property_version` 替换为您实际使用的连接器和属性版本，并根据需要调整其他输出表配置。

### 回答2：
在FlinkSQL中，可以通过使用CASE WHEN语句来判断不同数据类型，并根据条件将数据写入不同的表中。下面是一个例子：

CREATE TABLE source_table (
id INT,
name STRING,
value VARCHAR
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
'connector.version' = 'universal',
'connector.topic' = 'source_topic',
'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format.type' = 'json'
);

CREATE TABLE int_table (
id INT,
name STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'int_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);

CREATE TABLE string_table (
id INT,
name STRING,
value STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'string_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);

INSERT INTO int_table
SELECT id, name
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NOT NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;

INSERT INTO string_table
SELECT id, name, value
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;

在上面的例子中，首先创建了一个名为source_table的源表，它从Kafka主题读取JSON格式数据。然后，创建了两个目标表int_table和string_table，这两个表将根据数据类型的不同来存储数据。最后，使用INSERT INTO语句将源表中的数据根据判断条件写入不同的目标表中。

在判断数据类型方面，使用了CAST函数将value列转换为INT类型，如果转换结果不为NULL，则说明该行数据的value列为INT类型，需要写入int_table中。否则，说明value列为其他类型（如STRING），需要写入string_table中。

这是一个简单的例子，您可以根据具体需求和数据类型扩展和修改这个SQL语句。

### 回答3：
在Flink SQL中，可以使用CASE语句来判断不同数据类型，并将它们写入不同的表。

假设我们有一个包含以下字段的输入流数据源：
- id：整数类型
- name：字符串类型
- age：整数类型

我们需要根据不同的数据类型将数据写入不同的表。例如，如果id是整数类型，则将其写入名为"integer_table"的表；如果name是字符串类型，则将其写入名为"string_table"的表；如果age是整数类型，则将其写入名为"age_table"的表。

可以使用Flink SQL中的CASE语句和INSERT INTO语句来实现这个需求。以下是相应的SQL语句：

CREATE TABLE integer_table (
  id INT
) WITH (
  'connector.type' = 'filesystem',
  'connector.path' = 'file:///path/to/integer_table'
);

CREATE TABLE string_table (
  name STRING
) WITH (
  'connector.type' = 'filesystem',
  'connector.path' = 'file:///path/to/string_table'
);

CREATE TABLE age_table (
  age INT
) WITH (
  'connector.type' = 'filesystem',
  'connector.path' = 'file:///path/to/age_table'
);

INSERT INTO integer_table
SELECT id
FROM input_source
WHERE CAST(id AS STRING) = id;

INSERT INTO string_table
SELECT name
FROM input_source
WHERE CAST(name AS STRING) = name;

INSERT INTO age_table
SELECT age
FROM input_source
WHERE CAST(age AS STRING) = age;

以上的SQL语句中，我们创建了三个输出表(integer_table、string_table和age_table)，并使用INSERT INTO语句将数据根据其数据类型写入不同的表中。其中，通过使用CAST函数，我们将数值型字段转换为字符串类型，然后进行相应的判断和筛选。

请注意，上述示例仅为演示目的，实际情况下需要替换为您自己的数据源和输出路径。同时，您还可以根据实际需求进行更复杂的数据类型判断和操作。

flink sql 可以使用decimal吗

是的，Apache Flink SQL 支持 DECIMAL 类型。DECIMAL 是一种精确数字类型，可以用于存储任意精度的数值。在 Flink SQL 中，DECIMAL 类型的语法如下：

DECIMAL(precision, scale)

其中，precision 表示精度，即数字的总位数，scale 表示小数位数。例如，DECIMAL(10, 2) 表示总共有 10 位数，其中有 2 位是小数位。

在 Flink SQL 中，可以使用 DECIMAL 类型进行数值计算，并且支持常见的数值函数和运算符。同时，Flink SQL 也提供了类型转换函数，可以将其他类型的数据转换为 DECIMAL 类型。例如，可以使用 CAST 函数将一个字符串转换为 DECIMAL 类型：

CAST('123.45' AS DECIMAL(5, 2))