sql如何把2023_03转换为202303

您可以使用SQL中的REPLACE函数来将下划线替换为空字符串，然后使用SUBSTR函数提取前四位和后两位，再将它们连接起来，即可得到202303。

例如，对于MySQL：

SELECT CONCAT(SUBSTR(REPLACE('2023_03', '_', ''), 1, 4), SUBSTR(REPLACE('2023_03', '_', ''), 5, 2)) AS conversion;

输出结果为：202303

相关问题

sql 把日期时间类型转换为时间

在 SQL 中，你可以使用日期和时间函数来将日期时间类型转换为时间类型。具体的函数取决于你使用的数据库管理系统。以下是一些常见的示例：

1. MySQL:

使用 `TIME()` 函数将日期时间类型转换为时间类型：

SELECT TIME(datetime_column) AS time_column FROM your_table;

2. PostgreSQL:

使用 `CAST()` 函数将日期时间类型转换为时间类型：

SELECT CAST(datetime_column AS TIME) AS time_column FROM your_table;

3. SQL Server:

使用 `CONVERT()` 函数将日期时间类型转换为时间类型：

SELECT CONVERT(TIME, datetime_column) AS time_column FROM your_table;

请注意，上述示例中的 `datetime_column` 是你要转换的日期时间列的名称，`your_table` 是你要查询的表名。根据你使用的数据库管理系统，可能会有一些差异，请适当调整语法。

python hive_ddl.sql转换为execl

Python 中可以使用 `pandas` 库将 Hive 的 DDL (数据定义语言) SQL 转换为 Excel 文件。首先，你需要运行 SQL 查询获取数据，然后将结果保存到 pandas DataFrame 中，最后使用 `to_excel()` 函数将其导出为 Excel 格式。以下是一个简单的步骤：

1. 安装必要的库（如果尚未安装）：

   pip install pandas pyhive sqlalchemy openpyxl

2. 使用 Python 编程脚本：

import pandas as pd
from pyhive import hive
from sqlalchemy import create_engine

# 连接 Hive 数据源
engine = create_engine(f'hive://username:password@host:port/dbname', pool_size=5, max_overflow=0)

# 执行 DDL SQL
query = "your_hive_ddl_sql"
connection = hive.Connection(host='...', port=..., username='...', database='...')
df = pd.read_sql_query(query, connection.get_schema())

# 将 DataFrame 导出为 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这里需要替换 `'your_hive_ddl_sql'`, `'username'`, `'password'`, `'host'`, `'port'`, 和 `'dbname'` 为你具体的 Hive 配置信息。