SELECT u.name O.PRODUCT, o.price from orders o join payments p on o.user_id=u.id join users u on o.user_id = p.orders_id WHERE u.name = 'Bob'
时间: 2024-02-13 07:06:08 浏览: 25
很抱歉,您的 SQL 查询语句有一些错误。
首先,在查询中用到了表 `payments`,但是这个表在问题中并没有提到,因此需要删除这个表的引用。其次,在 JOIN 子句中,需要先连接 `orders` 和 `users` 表,然后再连接 `order_details` 和 `products` 表,这样才能获得商品名称和价格。最后,在 SELECT 子句中,需要分别指定表 `o` 和表 `p` 中的列,避免出现歧义。
因此,正确的 SQL 查询语句应该是这样的:
```
SELECT u.name, p.product_name, p.price
FROM orders o
INNER JOIN users u ON o.user_id = u.id
INNER JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
INNER JOIN products p ON od.product_id = p.product_id
WHERE u.name = 'Bob';
```
这个 SQL 查询语句可以查询出用户 Bob 的所有订单信息,包括商品名称和价格。其中,通过 INNER JOIN 关键字将 orders、users、order_details 和 products 表连接起来,确保了数据的完整性。通过 WHERE 子句来筛选出用户名为 Bob 的订单信息。
希望我的回答对您有所帮助。
相关问题
Select * From SR_LC_SHIPMENT_RELEASES srf, SR_LC_RELEASE_CONSIGNMENTS cnr, SR_LC_SHPT_RLS_PAYMENTS pay, SR_LC_SHPT_RLS_CHARGES charge Where srf.RELEASE_CONSIGNMENT_UID=cnr.RELEASE_CONSIGNMENT_UID AND srf.SHIPMENT_RELEASE_UID=pay.SHIPMENT_RELEASE_UID(+) AND 'SC'=pay.CHARGE_TYPE(+) AND srf.SHIPMENT_RELEASE_UID=charge.SHIPMENT_RELEASE_UID(+) AND 'SC'=charge.CHARGE_TYPE(+);上面的oracle的写法,请转换为sparksql的写法。
在 Spark SQL 中,可以使用以下语句来实现与 Oracle 中相同的查询:
```
SELECT *
FROM SR_LC_SHIPMENT_RELEASES srf
JOIN SR_LC_RELEASE_CONSIGNMENTS cnr ON srf.RELEASE_CONSIGNMENT_UID = cnr.RELEASE_CONSIGNMENT_UID
LEFT JOIN SR_LC_SHPT_RLS_PAYMENTS pay ON srf.SHIPMENT_RELEASE_UID = pay.SHIPMENT_RELEASE_UID AND pay.CHARGE_TYPE = 'SC'
LEFT JOIN SR_LC_SHPT_RLS_CHARGES charge ON srf.SHIPMENT_RELEASE_UID = charge.SHIPMENT_RELEASE_UID AND charge.CHARGE_TYPE = 'SC';
```
需要注意的是,Spark SQL 中的 JOIN 默认为 INNER JOIN,因此需要使用 LEFT JOIN 替代 Oracle 中的 OUTER JOIN。此外,Spark SQL 中的 JOIN 条件可以直接使用 ON 进行指定,而不需要使用 WHERE 子句。
print('Reading Installments') inst = pd.read_csv(file_path + 'installments_payments.csv') nb_prevs = inst[['SK_ID_CURR', 'SK_ID_PREV']].groupby('SK_ID_CURR').count() inst['SK_ID_PREV'] = inst['SK_ID_CURR'].map(nb_prevs['SK_ID_PREV'])解释一下这个代码
这段代码的主要目的是读取一个名为 `installments_payments.csv` 的 CSV 文件,并对其进行预处理,以便于后续的数据分析和建模。
具体来说,代码执行了以下几个步骤:
- `pd.read_csv(file_path + 'installments_payments.csv')`:这是 Pandas 库中的一个函数,用于读取 CSV 文件。它需要一个文件路径作为参数,并返回一个 DataFrame 对象,其中包含从 CSV 文件中读取的所有数据。在这里,文件路径是 `file_path + 'installments_payments.csv'`,其中 `file_path` 是一个包含数据文件的文件夹路径。
- `inst[['SK_ID_CURR', 'SK_ID_PREV']].groupby('SK_ID_CURR').count()`:这是 Pandas 中的一个数据透视表操作,用于计算每个用户的贷款次数。具体来说,它选择了 `inst` DataFrame 中的两列数据(`SK_ID_CURR` 和 `SK_ID_PREV`),并将它们按照 `SK_ID_CURR` 进行分组。然后,它计算每个组的行数,并返回一个包含每个用户贷款次数的 DataFrame 对象。
- `inst['SK_ID_PREV'] = inst['SK_ID_CURR'].map(nb_prevs['SK_ID_PREV'])`:这是一个将每个用户的贷款次数映射到 `inst` DataFrame 的操作。具体来说,它使用了 `map` 函数,将 `nb_prevs` DataFrame 中的每个用户贷款次数映射到 `inst` DataFrame 中的每一行。这样,`inst` DataFrame 中的每个行都会包含一个额外的列 `SK_ID_PREV`,其中包含了该用户的贷款次数。
总的来说,这段代码的主要目的是将 `installments_payments.csv` 文件中的数据进行预处理,以便于后续的分析和建模。它计算了每个用户的贷款次数,并将其添加到 `inst` DataFrame 中的每一行。这些数据可以用于构建模型,以预测用户未来的贷款行为。