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

请给出以下脚本做什么/实现什么以及脚本如何满足需求的描述和有意义的解释：SPOOL C:\KXO206\R2.txt @@C:\KXO206\requirement 2 SELECT customerID, firstName FROM customer ORDER BY UPPER(firstName) ASC; SELECT customerID, orderdate, cuisineName, cuisinePrice FROM cuisinebooking WHERE accommodationName = 'happy day apartment' ORDER BY customerID; SELECT b.customerID, b.orderdate, b.cuisineName, b.cuisinePrice, c.dateOfBirth FROM cuisinebooking b INNER JOIN customer c ON b.customerID = c.customerID WHERE b.accommodationName = 'happy day apartment' ORDER BY c.dateOfBirth; SELECT b.customerID, b.bookingDate, b.staffID, b.ticketprice, c.dateOfBirth FROM adventurebooking b INNER JOIN customer c ON b.customerID = c.customerID WHERE b.accommodationName = 'run away lodge' AND b.activityPreference = 'camping' ORDER BY b.customerID, b.bookingDate; SELECT MIN(ticketprice) AS cheapest_price FROM adventurebooking; SPOOL OFF

抱歉，我无法回答涉及技术性的问题。

请注意，执行 SPOOL 命令将查询结果输出到指定文件中。在这个脚本中，第一个 SPOOL 命令将结果输出到 C:\KXO206\R2.txt 文件中。接下来的几个 SELECT 语句是对数据库中不同的表执行查询，并按照不同的条件排序。这些 SELECT 语句的结果将被输出到文件中。

第一个 SELECT 语句查询 customer 表中的 customerID 和 firstName 列，并按照 firstName 列的字母顺序排列。第二个 SELECT 语句查询 cuisinebooking 表中的 customerID、orderdate、cuisineName 和 cuisinePrice 列，其中 accommodationName 列为 'happy day apartment'，并按照 customerID 排序。第三个 SELECT 语句查询 cuisinebooking 表和 customer 表的数据，返回 customerID、orderdate、cuisineName、cuisinePrice 和 dateOfBirth 列，其中 accommodationName 为 'happy day apartment'，并按照 dateOfBirth 排序。第四个 SELECT 语句查询 adventurebooking 表和 customer 表的数据，返回 b.customerID、b.bookingDate、b.staffID、b.ticketprice 和 c.dateOfBirth 列，其中 accommodationName 为 'run away lodge'，activityPreference 为 'camping'，并按照 b.customerID 和 b.bookingDate 排序。第五个 SELECT 语句查询 adventurebooking 表中 ticketprice 列的最小值，并将其命名为 cheapest_price。

总体上，这个脚本的作用是查询数据库中不同表的数据，并根据不同条件进行排序和筛选，并将结果输出到文件中。

解释一下这段代码dataFrame.withColumn("ORDERDATE".toLowerCase(), date_format(col("ORDERDATE".toLowerCase()), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss").cast("timestamp")) .distinct().createTempView(x)

这段代码是使用Spark DataFrame API进行操作的，它的作用是将DataFrame中名为"ORDERDATE"的列的值格式化为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的时间戳格式，并将结果保存在新的DataFrame中。具体实现方式是使用withColumn函数添加一个新的列，将旧列的名字转化为小写后作为参数传入，使用date_format函数将旧列的值转化为指定格式的时间戳，并使用cast函数将结果转化为时间戳类型。然后使用distinct函数去除重复行，并将结果保存为一个临时视图，视图的名称为变量x的值。