sum (case when shipment_type = '0' then no_of_awbs else 0 end) as c2k_exp_awb;这是一条sparksql,在使用sum 的时候会报错,请修正

时间: 2024-05-03 19:19:09 浏览: 10
这个错误可能是由于 `no_of_awbs` 列的数据类型不是数值类型(如整数或浮点数)导致的。你可以尝试将该列转换为数值类型,例如使用 `cast` 函数: ``` sum(case when shipment_type = '0' then cast(no_of_awbs as double) else 0 end) as c2k_exp_awb ``` 或者你也可以使用 `if` 函数代替 `case when` 子句: ``` sum(if(shipment_type = '0', no_of_awbs, 0)) as c2k_exp_awb ``` 这样就可以避免因数据类型不匹配而引起的错误了。
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SELECT PIS.SHOW_FLT_DETAIL AS SHOW_FLT_DETAIL -- new , PIS.SHOW_AWB_DETAIL AS SHOW_AWB_DETAIL -- new , PIS.DISPLAY_AIRLINE_CODE AS CARRIER_CODE , DECODE(PIS.REVERT_FLOW,'N',PIS.FLOW_TYPE,DECODE(PIS.FLOW_TYPE,'I','E','I')) AS FLOW_TYPE , PIS.SHIP_TO_LOCATION AS SHIP_TO_LOCATION , PIS.INVOICE_SEQUENCE AS INVOICE_SEQUENCE , PFT.FLIGHT_DATE AS FLIGHT_DATE , PFT.FLIGHT_CARRIER_CODE AS FLIGHT_CARRIER_CODE , PFT.FLIGHT_SERIAL_NUMBER AS FLIGHT_SERIAL_NUMBER , PFT.FLOW_TYPE AS AIRCRAFT_FLOW , FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE AS AIRCRAFT_SERVICE_TYPE , PPT.AWB_NUMBER AS AWB_NUMBER , PPT.WEIGHT AS WEIGHT , PPT.CARGO_HANDLING_OPERATOR AS CARGO_HANDLING_OPERATOR , PPT.SHIPMENT_PACKING_TYPE AS SHIPMENT_PACKING_TYPE , PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE AS SHIPMENT_FLOW_TYPE , PPT.SHIPMENT_BUILD_TYPE AS SHIPMENT_BUILD_TYPE , PPT.SHIPMENT_CARGO_TYPE AS SHIPMENT_CARGO_TYPE , PPT.REVENUE_TYPE AS REVENUE_TYPE , PFT.JV_FLIGHT_CARRIER_CODE AS JV_FLIGHT_CARRIER_CODE , PPT.PORT_TONNAGE_UID AS PORT_TONNAGE_UID , PPT.AWB_UID AS AWB_UID , PIS.INVOICE_SEPARATION_UID AS INVOICE_SEPARATION_UID , PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AS FLIGHT_TONNAGE_UID FROM PN_FLT_TONNAGES PFT , FZ_AIRLINES FA , PN_TONNAGE_FLT_PORTS PTFP , PN_PORT_TONNAGES PPT , FF_AIRCRAFT_SERVICE_TYPES FAST , SR_PN_INVOICE_SEPARATIONS PIS --new , SR_PN_INVOICE_SEP_DETAILS PISD--new , SR_PN_INV_SEP_PORT_TONNAGES PISPT --new WHERE PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN ADD_MONTHS(SYSDATE,-1) ELSE ADD_MONTHS(:rundate,-1) END, 'MON') AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE < trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END, 'MON') AND PFT.TYPE IN ('C', 'F') AND PFT.RECORD_TYPE = 'M' AND (PFT.TERMINAL_OPERATOR NOT IN ('X', 'A') OR (PFT.TERMINAL_OPERATOR <> 'X' AND FA.CARRIER_CODE IN (SELECT * FROM SPECIAL_HANDLING_AIRLINE) AND PPT.REVENUE_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_REVENUE_TYPE) AND PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE) AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= (select EFF_DATE from SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE) )) AND PFT.DELETING_DATETIME IS NULL AND FA.AIRLINE_UID = PFT.AIRLINE_UID AND FA.DELETING_DATETIME IS NULL AND PTFP.FLIGHT_TONNAGE_UID = PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AND PTFP.RECORD_TYPE = 'M' AND PTFP.DELETING_DATETIME IS NULL AND PPT.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID (+)= PTFP.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID AND PPT.RECORD_TYPE (+)= 'M' AND PPT.DISCREPANCY_TYPE (+)= 'NONE' AND PPT.ADJUSTMENT_INC_FLAG (+)= 'Y' AND PPT.DELETING_DATETIME (+) IS NULL AND FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID = PFT.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID AND FAST.DELETING_DATETIME IS NULL AND PIS.TEMPORAL_NAME = TO_CHAR((CASE :rundate --new WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END ), 'YYYYMM') || '00' AND PIS.INVOICE_SEPARATION_UID = PISD.INVOICE_SEPARATION_UID --new AND PISD.INVOICE_SEP_DETAIL_UID = PISPT.INVOICE_SEP_DETAIL_UID --new AND PISPT.PORT_TONNAGE_UID = PPT.PORT_TONNAGE_UID --new AND PIS.PRINT_SUPPORTING_DOC = 'Y';上面是oracle的写法,请转成spark SQL的写法。

以下是转换为 Spark SQL 查询的代码: ``` SELECT PIS.SHOW_FLT_DETAIL AS SHOW_FLT_DETAIL, PIS.SHOW_AWB_DETAIL AS SHOW_AWB_DETAIL, PIS.DISPLAY_AIRLINE_CODE AS CARRIER_CODE, CASE WHEN PIS.REVERT_FLOW = 'N' THEN PIS.FLOW_TYPE ELSE CASE WHEN PIS.FLOW_TYPE = 'I' THEN 'E' ELSE 'I' END END AS FLOW_TYPE, PIS.SHIP_TO_LOCATION AS SHIP_TO_LOCATION, PIS.INVOICE_SEQUENCE AS INVOICE_SEQUENCE, PFT.FLIGHT_DATE AS FLIGHT_DATE, PFT.FLIGHT_CARRIER_CODE AS FLIGHT_CARRIER_CODE, PFT.FLIGHT_SERIAL_NUMBER AS FLIGHT_SERIAL_NUMBER, PFT.FLOW_TYPE AS AIRCRAFT_FLOW, FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE AS AIRCRAFT_SERVICE_TYPE, PPT.AWB_NUMBER AS AWB_NUMBER, PPT.WEIGHT AS WEIGHT, PPT.CARGO_HANDLING_OPERATOR AS CARGO_HANDLING_OPERATOR, PPT.SHIPMENT_PACKING_TYPE AS SHIPMENT_PACKING_TYPE, PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE AS SHIPMENT_FLOW_TYPE, PPT.SHIPMENT_BUILD_TYPE AS SHIPMENT_BUILD_TYPE, PPT.SHIPMENT_CARGO_TYPE AS SHIPMENT_CARGO_TYPE, PPT.REVENUE_TYPE AS REVENUE_TYPE, PFT.JV_FLIGHT_CARRIER_CODE AS JV_FLIGHT_CARRIER_CODE, PPT.PORT_TONNAGE_UID AS PORT_TONNAGE_UID, PPT.AWB_UID AS AWB_UID, PIS.INVOICE_SEPARATION_UID AS INVOICE_SEPARATION_UID, PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AS FLIGHT_TONNAGE_UID FROM PN_FLT_TONNAGES PFT JOIN FZ_AIRLINES FA ON FA.AIRLINE_UID = PFT.AIRLINE_UID AND FA.DELETING_DATETIME IS NULL JOIN PN_TONNAGE_FLT_PORTS PTFP ON PTFP.FLIGHT_TONNAGE_UID = PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AND PTFP.RECORD_TYPE = 'M' AND PTFP.DELETING_DATETIME IS NULL LEFT JOIN PN_PORT_TONNAGES PPT ON PPT.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID = PTFP.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID AND PPT.RECORD_TYPE = 'M' AND PPT.DISCREPANCY_TYPE = 'NONE' AND PPT.ADJUSTMENT_INC_FLAG = 'Y' AND PPT.DELETING_DATETIME IS NULL JOIN FF_AIRCRAFT_SERVICE_TYPES FAST ON FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID = PFT.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID AND FAST.DELETING_DATETIME IS NULL JOIN SR_PN_INVOICE_SEPARATIONS PIS ON PIS.TEMPORAL_NAME = CONCAT(YEAR(:rundate), RIGHT(CONCAT('0', MONTH(:rundate)), 2), '00') AND PIS.INVOICE_SEPARATION_UID = PISD.INVOICE_SEPARATION_UID AND PIS.PRINT_SUPPORTING_DOC = 'Y' JOIN SR_PN_INVOICE_SEP_DETAILS PISD ON PISD.INVOICE_SEP_DETAIL_UID = PISPT.INVOICE_SEP_DETAIL_UID JOIN SR_PN_INV_SEP_PORT_TONNAGES PISPT ON PISPT.PORT_TONNAGE_UID = PPT.PORT_TONNAGE_UID WHERE PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= trunc(CASE WHEN :rundate = TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN ADD_MONTHS(SYSDATE, -1) ELSE ADD_MONTHS(:rundate, -1) END, 'MON') AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE < trunc(CASE WHEN :rundate = TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END, 'MON') AND PFT.TYPE IN ('C', 'F') AND PFT.RECORD_TYPE = 'M' AND ( PFT.TERMINAL_OPERATOR NOT IN ('X', 'A') OR ( PFT.TERMINAL_OPERATOR <> 'X' AND FA.CARRIER_CODE IN (SELECT * FROM SPECIAL_HANDLING_AIRLINE) AND PPT.REVENUE_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_REVENUE_TYPE) AND PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE) AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= (SELECT EFF_DATE FROM SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE) ) ) AND PFT.DELETING_DATETIME IS NULL; ``` 请注意,需要将 `TRUNC` 和 `CONCAT` 函数替换为 Spark SQL 中的相应函数,并使用 `JOIN` 语句替换 `LEFT JOIN` 语句。还需要更改零散的子查询,以便在 Spark SQL 中使用。

SELECT t1.* FROM awb t1 INNER JOIN awb t2 ON t1.HAWB_NO = t2.HAWB_NO2 OR t1.HAWB_NO = t2.AGENT_NO WHERE t1.HAWB_NO = t2.HAWB_NO and t1.ARR_DATE>getdate()-350语句优化

这个 SQL 查询语句已经比较简单,没有太多可以进行优化的地方。以下是一些可能的优化点: 1. 索引:如果 `awb` 表中的 `HAWB_NO`、`HAWB_NO2` 和 `AGENT_NO` 字段没有建立索引,可以考虑为这三个字段建立索引,以提高查询效率。 2. 子查询:如果 `t1.ARR_DATE > getdate() - 350` 这个条件过于复杂,可以将其转化为子查询,如下所示: ``` SELECT t1.* FROM awb t1 INNER JOIN awb t2 ON t1.HAWB_NO = t2.HAWB_NO2 OR t1.HAWB_NO = t2.AGENT_NO WHERE t1.HAWB_NO = t2.HAWB_NO AND t1.ARR_DATE > (SELECT DATEADD(day, -350, GETDATE())) ``` 这样做可以使 SQL 查询更加清晰,便于维护和优化。 3. 数据库分区:如果 `awb` 表中的数据量非常大,可以考虑将其进行分区,以提高查询效率。分区可以根据时间、地域等因素进行,具体的分区策略需要根据实际情况进行设计和调整。 需要注意的是,以上优化措施并不一定都适用于所有场景,需要根据具体情况进行评估和调整。

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