sqlformat config.json

SQLFormat是一个Python库，用于美化和格式化SQL查询。`config.json`是它的配置文件，用于自定义SQL风格和一些偏好设置。这个文件通常位于项目根目录下，或者可以指定为命令行参数传递给`sqlformat`工具。

`config.json`包含的内容可能包括：
1. **indent**: 表达式的缩进空格数。
2. **align**: 是否对齐表列，如JOIN条件或SELECT表达式。
3. **keyword_case**: 关键字的大小写风格，如'SnakeCase', 'PascalCase'等。
4. **function_style**: 函数名的位置和括号处理。
5. **operators**: 运算符的显示样式。
6. **custom_format**: 用户可以自定义特定模式的SQL语句格式。

例如，你可以设置：

{
  "indent": 2,
  "align": true,
  "keyword_case": "lower",
  "function_style": "lower"
}

通过修改这个文件，你可以调整SQLFormat按照你的编码规范生成更易读的代码。如果你想知道如何创建或更新此文件，或者如何在使用sqlformat时引用它，可以查阅官方文档或在线教程。

相关问题

SQLFormat支持哪些自定义配置选项？

SQLFormat支持一系列自定义配置选项，这些选项允许用户针对具体的项目需求定制SQL代码的格式。以下是一些常见的配置项：

1. **indent**：表示缩进的空格数，控制代码块之间的间距。
2. **line_width**: 指定每行的最大字符长度，超过则换行。
3. **align**：是否启用列对齐，如在JOIN、GROUP BY和ORDER BY语句中。
4. **align_on_semicolons**: 是否在分号后自动对齐。
5. **bracket_pairs**: 定义哪些括号对需要成对匹配，如'('和')'，'[{' 和 '}]'.
6. **keyword_case**: 关键字的大小写风格，如'Snake_case'，'camelCase'，或保留原样。
7. **function_style**: 函数名的位置，如置于操作符前或后。
8. **operator_precedence**: 自定义运算符的优先级顺序。
9. **comment_style**: 注释的开始和结束标记。
10. **string_quotes**: 字符串引号的使用，如单引号(')或双引号(")。

每个选项都可以在`config.json`文件中作为键值对进行设置。例如：

{
   "indent": 2,
   "align": true,
   "comment_style": "hash",
   "string_quotes": "double"
}

通过细致的配置，你可以确保生成的SQL代码符合团队的编码风格规范。

spark = SparkSession.builder. \ master("local[*]"). \ appName("SparkSQL_Example"). \ config("spark.sql.shuffle.partitions", 2). \ config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse"). \ config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083"). \ enableHiveSupport(). \ getOrCreate() df = spark.read.format("json"). \ load("../data/mini.json"). \ dropna(thresh=1, subset=["storeProvince"]). \ filter("storeProvince != 'null'"). \ filter("receivable<10000"). \ select("receivable", "storeProvince", "dateTS", "storeID", "payType") # TODO 需求一： 各省销售额统计 province_sale_df = df.groupBy("storeProvince"). \ sum("receivable"). \ withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)). \ orderBy("sum(receivable)", ascending=False). \ show() print(type(province_sale_df)) province_sale_df.write.mode("overwrite").\ format("jdbc").\ option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8").\ option("dbtable", "province_sale").\ option("user", "root").\ option("password", "123456").\ option("encoding", "utf-8").\ save()

在这段代码中，您正在使用SparkSession创建一个Spark应用程序，并将其连接到本地[*]主机。然后，您正在加载一个JSON文件，并在其中进行一些数据清理和筛选，然后将其分组，并按销售额对各省进行排序。接下来，您正在使用JDBC将此数据写入MySQL数据库表中。

但是，您在DataFrame上调用了`show()`方法，该方法返回的是一个DataFrame并非写入的内容，因此在尝试将其写入MySQL数据库之前，您需要将其保存到一个变量中。例如，您可以将`province_sale_df`变量中的结果保存到一个新的DataFrame中，然后将其写入MySQL数据库：

province_sale_result_df = df.groupBy("storeProvince") \
    .sum("receivable") \
    .withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)) \
    .orderBy("sum(receivable)", ascending=False)

province_sale_result_df.show()

province_sale_result_df.write.mode("overwrite") \
    .format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8") \
    .option("dbtable", "province_sale") \
    .option("user", "root") \
    .option("password", "123456") \
    .option("encoding", "utf-8") \
    .save()

这样就可以将结果保存到MySQL数据库中了。