flinksql 有 except

Flink SQL 中没有 `EXCEPT` 关键字。但是可以使用 `NOT IN` 或 `LEFT JOIN` 实现相似的功能。

例如，假设我们有两个表 A 和 B，我们想要查询出只存在于 A 表中的记录，可以使用以下方式：

1. 使用 `NOT IN`：

SELECT * FROM A WHERE id NOT IN (SELECT id FROM B);

2. 使用 `LEFT JOIN`：

SELECT A.* FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id WHERE B.id IS NULL;

这两种方式都可以实现 `EXCEPT` 的功能。

相关问题

Flink SQL 中遇到 NumberFormatException咋解决啊，我其实就是想忽略这种数据

在 Flink SQL 中遇到 `NumberFormatException`，特别是当某些数据无法转换为数字时，可以采取几种策略来处理：

1. **异常处理**：你可以捕获 `NumberFormatException` 并选择性地跳过这些错误。通过使用 `try-catch` 结构，只处理那些预期可能会出错的情况，然后继续处理其他数据。例如：

CREATE TABLE bad_numbers (
  ... your_column(s)
) WITH (
  'connector' = '...',  -- specify your connector
  'format' = '...',       -- or any other format if applicable
);

INSERT INTO bad_numbers
USING (your_source)
SELECT *
EXCEPT (
  WHEN value ~ '^[^0-9]+$' THEN NULL  -- regex to check for non-numeric values
);

2. **数据清洗**：在插入到表之前，可以在应用程序层面上过滤掉这些非数字值。如果源头允许，修改源数据使其符合预期的数字格式。

3. **忽略策略**：如你所说，可以选择简单地忽略这些记录。在某些场景下，可能是合理的，前提是这部分数据不影响整体分析结果。

4. **转换字段**：如果是特定的字段偶尔出现问题，可以考虑在查询中直接转换，例如使用 COALESCE 或 IF 函数将其替换为默认值或特殊标记。

记住，处理异常取决于具体的业务需求和数据质量。在设计解决方案时，要考虑其对后续分析的影响以及可能带来的潜在问题。