<update id="updateAuditStatusList"> update sys_equipment_info set audit_status='-1' where stream_Info_Id in <foreach collection="example" item="item" open="(" separator="," close=")"> #{item} </foreach> </update>检查一下是否有问题

根据你提供的代码片段，这是一个 MyBatis 的 XML 映射文件中的一个更新语句。该语句使用了 `<foreach>` 标签来动态生成一个 IN 子句，用于更新 `sys_equipment_info` 表中的 `audit_status` 字段为 `-1`。

根据代码片段来看，语法上没有明显的错误。然而，需要注意的是：

1. 确保 `update` 标签的 `id` 属性值在该 XML 文件中是唯一的。
2. 确保在使用该语句时，`example` 参数已经正确传递并包含了需要更新的 `stream_Info_Id` 值的列表。

如果你遇到了问题，请提供更多的上下文和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

declare @lv_audit_src_sys_name set lv_audit_src_sys_name= @lv_audit_src_sys_name可以这么赋值嘛

在 SQL Server 中，赋值语句应该使用等号 "=" 而不是 "set"。因此，正确的赋值语句应该是：

DECLARE @lv_audit_src_sys_name VARCHAR(100)
SET @lv_audit_src_sys_name = 'your_value_here'

请将 "your_value_here" 替换为您想要赋给变量的值。注意，您需要在声明变量之前使用 DECLARE 关键字来声明变量，并指定变量的数据类型。在本例中，我将变量类型设置为 VARCHAR(100)。

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

这是一段Python代码，其中包含一个类方法的实现。该方法根据配置参数的不同，从一个特定的数据路径中将数据加载到一个Spark DataFrame中，并对该数据进行一些操作，最终返回一个具有审计列的DataFrame。如果配置参数是"INC"，则会执行一些数据合并的操作，包括添加、更新和未更改的记录，并对这些记录添加审计列。如果配置参数是其他值，则只会添加审计列。