SQL销售表和采购表提取id、年、月，并合并年和月

假设我们有一个销售表（sales）和一个采购表（purchases），每个表中都有一个包含日期的时间戳列（timestamp）和一个唯一的ID列（id）。

为了提取ID、年和月，并将它们合并起来，我们可以使用以下SQL查询：

SELECT CONCAT(YEAR(timestamp), '-', LPAD(MONTH(timestamp), 2, '0')) AS year_month, id
FROM sales
UNION ALL
SELECT CONCAT(YEAR(timestamp), '-', LPAD(MONTH(timestamp), 2, '0')) AS year_month, id
FROM purchases;

这个查询将使用`YEAR()`和`MONTH()`函数从时间戳中提取年和月，并使用`CONCAT()`函数将它们合并成一个字符串。`LPAD()`函数用于在月份的数字前面添加零，以确保其始终为两位数。`UNION ALL`操作符用于将两个表的结果合并在一起，并包含重复的行。如果您不希望包含重复的行，请使用`UNION`操作符。

相关问题

scala创建hudi空表并且设置字段

在Scala中创建Hudi表并设置字段，可以使用以下代码：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Hudi Example")
    .master("local[2]")
    .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    .config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false")
    .config("spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode", "INFER_ONLY")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

val tableName = "my_hudi_table"
val basePath = "/path/to/hudi/table"

val hudiOptions = Map[String, String](
    TABLE_TYPE_OPT_KEY -> MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL,
    RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "id",
    PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "timestamp",
    PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "partition",
    KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[SimpleKeyGenerator].getName,
    PATH_FIELD_OPT_KEY -> "path",
    HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true",
    HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "partition",
    HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getName
)

val df = spark.emptyDataFrame

df.write
  .format("org.apache.hudi")
  .options(hudiOptions)
  .option(PRECOMBINE_NUMBUCKETS_OPT_KEY, "12")
  .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partition")
  .option(TABLE_NAME, tableName)
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .save(basePath)

这段代码创建了一个名为`my_hudi_table`的Hudi表，并将其保存在`/path/to/hudi/table`的路径下。表中包含`id`、`timestamp`和`partition`三个字段，其中`id`作为记录的唯一标识，`timestamp`用于记录写入时间，`partition`用于分区。

在这个例子中，我们使用了`SimpleKeyGenerator`作为键生成器，它将`id`作为记录的键。同时，我们使用了`MultiPartKeysValueExtractor`来从`partition`字段中提取分区信息。最后，我们将表保存为MOR（Merge on Read）类型的表，并设置了预合并桶的数量为12。

oracle 多表查询统计每个用户的本月存取金额，将出现重复的用户的金额存放一起避免只取了第一条的金额

如果您需要从多个表中查询每个用户的本月存取金额并将重复的用户金额合并，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT t1.user_id, SUM(t1.amount + t2.amount)
FROM table1 t1
LEFT JOIN table2 t2 ON t1.user_id = t2.user_id
WHERE EXTRACT(MONTH FROM t1.transaction_date) = EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE)
AND EXTRACT(MONTH FROM t2.transaction_date) = EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE)
GROUP BY t1.user_id

这条 SQL 语句会从 `table1` 和 `table2` 两个表格中查询每个用户的本月存取金额。在 `LEFT JOIN` 子句中，我们将两个表格按照用户 ID 进行连接，并使用 `SUM` 函数将两个表格中的金额相加。在 `WHERE` 子句中，我们使用 `EXTRACT` 函数来提取当前日期的月份，并与每个表格中的交易记录日期进行比较，只选择本月的交易记录。使用 `GROUP BY` 子句来按照用户 ID 分组，并计算每个用户的总金额。

需要注意的是，如果有些用户在 `table2` 中没有交易记录，那么 `LEFT JOIN` 会返回 `NULL` 值，这时需要使用 `COALESCE` 函数将 `NULL` 值转换为 0，例如 `COALESCE(t2.amount, 0)`。

这样，您就可以从多个表格中查询每个用户的本月存取金额并将重复的用户的金额合并。