以下代码：select D.OrderDate as date, E.EmployeeID, coalesce(Sales_rev,0) as 'rev', rank() over (partition by D.OrderDate order by Sales_rev desc) as e_Rank from employees E cross join orders O left join employee_daily_sale D on E.EmployeeID = D.EmployeeID and O.OrderDate = D.OrderDate; 为什么运行结果中date列会出现null值？

根据代码，该SQL查询语句使用了CTE（公共表表达式）和窗口函数（rank() over()），主要目的是查询每个员工在每天的销售额和排名情况。

如果查询结果中出现了date列的NULL值，可能是由于left join操作导致的。因为该代码中使用了left join，如果某个员工或订单在employee_daily_sale表中没有对应的数据，那么查询结果中对应的Sales_rev列值将为NULL。在执行rank() over()窗口函数时，如果有NULL值参与排序，那么结果中排名的计算将会出现问题，从而导致date列的值也出现了NULL。

为了解决这个问题，可以使用内连接（inner join）代替left join，这样只会查询到employee_daily_sale表中有对应数据的员工和订单，从而避免了NULL值的出现。例如，可以使用以下代码进行查询：

select D.OrderDate as date, E.EmployeeID, coalesce(Sales_rev,0) as 'rev', rank() over (partition by D.OrderDate order by Sales_rev desc) as e_Rank 
from employees E 
join orders O on 1=1
join employee_daily_sale D on E.EmployeeID = D.EmployeeID and O.OrderDate = D.OrderDate;

这样查询结果中就不会出现date列的NULL值了。

相关问题

解释以下代码date_format(col("ORDERDATE".toLowerCase()),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

### 回答1：
该代码使用Spark SQL中的date_format函数将名为"ORDERDATE"的列中的日期时间值格式化为指定格式的字符串。具体来说，“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”是一个日期时间格式字符串，其中yyyy表示年份，MM表示月份，dd表示日期，HH表示小时，mm表示分钟，ss表示秒。因此，该代码将"ORDERDATE"列中的日期时间值转换为格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的字符串。

### 回答2：
这段代码是一个SparkSQL的代码，用于对"ORDERDATE"这个字段进行格式化。其中，col("ORDERDATE".toLowerCase())表示将"ORDERDATE"这个字段转换为小写形式，这是由于SparkSQL对字段名的大小写敏感。"date_format"函数是SparkSQL提供的一个日期格式化函数，用于将日期数据以指定格式进行输出。函数有两个参数，第一个参数是待格式化的日期数据，这里就是"ORDERDATE"字段，第二个参数是输出的日期格式，这里是"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。

具体地，"yyyy"表示四位年份，"MM"表示两位月份，"dd"表示两位日期，"HH"表示两位小时，"mm"表示两位分钟，"ss"表示两位秒钟。所以，此代码对"ORDERDATE"字段进行了"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式的输出，即输出的日期格式为"年份-月份-日期 小时:分钟:秒钟"。

这段代码适用于对日期数据进行格式化的情况，比如在数据处理过程中，将日期字段转换成特定的格式，方便后续的数据分析和存储。

### 回答3：
这段代码是用于对名为"ORDERDATE"的列进行日期格式化处理。使用`.toLowerCase()`函数是为了将列名转换为小写，以防止大小写问题导致的错误。

`"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"`是日期格式化的模式，即要求将日期格式化为年-月-日 时:分:秒的形式。其中：

- `"yyyy"`代表年份的四位数表示；
- `"MM"`代表月份的两位数表示；
- `"dd"`代表日期的两位数表示；
- `"HH"`代表小时的两位数表示，以24小时制；
- `"mm"`代表分钟的两位数表示；
- `"ss"`代表秒钟的两位数表示。

因此，执行完这段代码后，"ORDERDATE"列中的日期将按照"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的格式进行显示。

此代码适用于需要对日期进行格式化处理的情况。比如，如果"ORDERDATE"列中存储的是时间戳，我们可以将其转换为可读性更高的日期时间格式以便于数据分析和可视化展示。

以下代码date_format(col("ORDERDATE".toLowerCase()),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")中col是什么意思

### 回答1：
col是Spark SQL中的函数，用于获取指定列的数据。在这个代码中，col("ORDERDATE".toLowerCase())表示获取名为"ORDERDATE"的列，并将其转换为小写字母形式。然后使用date_format函数将其格式化为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期时间格式。

### 回答2：
在Spark中，col是DataFrame API的一个函数，用于引用DataFrame中的列。在给定的代码中，col("ORDERDATE".toLowerCase())表示引用DataFrame中名为"ORDERDATE"的列。该函数将"ORDERDATE"列名转换为小写，并返回一个代表该列的对象。

### 回答3：
在给定的代码中，col指的是DataFrame中的列名称。DataFrame是一种分布式数据集，可以被视为带有命名列的分布式表格。col函数是Spark中的一个函数，用于获取DataFrame中的列。因此，代码date_format(col("ORDERDATE".toLowerCase()),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")的意思是获取DataFrame中名为"ORDERDATE"的列，然后将该列的值转换为指定的日期格式"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。在这里，col函数用于指定要操作的列的名称，以便进行日期格式化操作。