html table 加数据类型,bootstraptable 如何把数据类型设置为string

在HTML表格中，您可以使用`<td>`标签来定义单元格，然后使用`type`属性来指定数据类型，如下所示：

<table>
  <tr>
    <td type="string">字符串</td>
    <td type="number">数字</td>
    <td type="date">日期</td>
  </tr>
  ...
</table>

在Bootstrap Table中，您可以使用`data-type`属性来指定数据类型，如下所示：

<table id="myTable" data-toggle="table" data-url="/data" >
  <thead>
    <tr>
      <th data-field="name" data-sortable="true" data-type="string">名称</th>
      <th data-field="age" data-sortable="true" data-type="number">年龄</th>
      <th data-field="birthday" data-sortable="true" data-type="date">生日</th>
    </tr>
  </thead>
</table>

在上面的示例中，我们在`<th>`标签中使用`data-type`属性来指定每个列的数据类型。例如，`data-type="string"`表示该列包含字符串数据。

相关问题

flink table读取kafka 获取整条数据

要使用 Flink Table API 从 Kafka 中读取整条数据，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经添加了 Flink Kafka Connector 的依赖项。在 Maven 项目中，您可以在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项：

<dependencies>
    <!-- 其他依赖项 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
        <version>${flink.version}</version> <!-- 替换为您正在使用的 Flink 版本 -->
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建一个 Flink 的 TableEnvironment：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkKafkaTableExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 设置 Kafka 连接属性
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test-group");

        // 在 TableEnvironment 中注册 Kafka 表
        tableEnv.connect(new Kafka()
                .version("universal")
                .topic("your-topic")
                .properties(properties))
                .withFormat(new Json().failOnMissingField(true))
                .withSchema(new Schema()
                        .field("data", DataTypes.STRING())
                )
                .inAppendMode()
                .createTemporaryTable("kafkaTable");

        // 使用 TableEnvironment 执行查询
        Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROM kafkaTable");

        // 打印结果
        tableEnv.toAppendStream(result, Row.class).print();

        // 执行任务
        env.execute("Flink Kafka Table Example");
    }
}

在上述代码中，您需要将 `"your-topic"` 替换为您实际的 Kafka 主题名称。在 `withFormat` 方法中，我们使用了 `Json` 格式来解析 Kafka 中的数据，您可以根据实际情况更改为其他格式。在 `withSchema` 方法中，我们定义了一个名为 `"data"` 的字段，它的类型是字符串类型 `DataTypes.STRING()`。

请注意，上述示例代码中使用的是 Flink 1.14.0 版本的 Table API 和 SQL。如果您使用的是不同的版本，请根据您的 Flink 版本进行适当调整。

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。