odpssql支持的数据类型

ODPS SQL 支持以下数据类型：

- 整型：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT
- 浮点型：FLOAT、DOUBLE
- 字符串类型：STRING、VARCHAR、CHAR
- 日期时间类型：DATETIME、TIMESTAMP、DATE、INTERVAL YEAR/MONTH、INTERVAL DAY/TIME
- 布尔类型：BOOLEAN
- 二进制类型：BINARY
- 复杂类型：ARRAY、MAP、STRUCT

此外，还支持 NULL 类型。

相关问题

spark sql 转odps sql

Spark SQL和ODPS SQL是两种不同的SQL方言，因此在进行转换时需要注意语法的差异。以下是一些常见的Spark SQL语法和ODPS SQL语法的对比：

1. 数据类型：Spark SQL和ODPS SQL支持的数据类型有所不同，例如，Spark SQL中的字符串类型为VARCHAR，而ODPS SQL中的字符串类型为STRING。

2. 字符串函数：Spark SQL和ODPS SQL支持的字符串函数也有所不同，例如，Spark SQL中的字符串连接函数为concat，而ODPS SQL中的字符串连接函数为concat_ws。

3. 时间函数：Spark SQL和ODPS SQL支持的时间函数也有所不同，例如，Spark SQL中的时间戳函数为unix_timestamp，而ODPS SQL中的时间戳函数为to_unixtime。

因此，在进行Spark SQL和ODPS SQL的转换时，需要注意语法的差异和数据类型的转换。如果您需要将Spark SQL语句转换为ODPS SQL语句，可以参照ODPS SQL的官方文档，根据具体的需求进行适当的修改。

ODPS sql 使用case 修改string日期

### 使用 CASE 语句在 ODPS SQL 中修改字符串格式的日期

在 MaxCompute (原名 ODPS) SQL 中，可以利用 `CASE` 语句结合字符串处理函数来实现对 `string` 类型日期的格式化操作。虽然 MaxCompute 不支持直接通过内置函数完成复杂的日期格式转换，但可以通过逻辑判断和字符串拼接的方式达到目标。

以下是具体方法：

#### 方法描述
假设原始数据中的日期字段名为 `ACTION_DATE`，其存储形式为 `YYYYMMDD`（即字符串类型）。如果希望将其转换为目标格式 `YYYY-MM-DD` 或其他自定义格式，则可通过以下方式实现：

1. **解析输入字符串**
将 `ACTION_DATE` 字符串按固定位置拆分为年、月、日部分。

2. **重新组合成新格式**
使用字符串连接功能将各部分按照所需格式重组。

3. **应用条件判断**
若存在多种可能的输入格式或异常情况，可借助 `CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END` 进行分类处理。

#### 示例代码
下面是一个完整的示例代码片段，展示如何使用 `CASE` 和字符串函数完成上述需求：

SELECT 
    ACTION_DATE,
    -- 转换逻辑：当 ACTION_DATE 符合 YYYYMMDD 格式时执行转换
    CASE 
        WHEN LENGTH(ACTION_DATE) = 8 AND REGEXP_LIKE(ACTION_DATE, '^[0-9]{8}$') THEN 
            CONCAT(SUBSTR(ACTION_DATE, 1, 4), '-', SUBSTR(ACTION_DATE, 5, 2), '-', SUBSTR(ACTION_DATE, 7, 2))
        ELSE NULL -- 对于不符合预期格式的数据返回 NULL
    END AS FORMATTED_DATE
FROM your_table;

此查询中涉及的关键点如下：
- `SUBSTR` 函数用于提取子字符串[^2]。
- `CONCAT` 函数负责将多个字符串片段合并为一个新的字符串。
- 正则表达式匹配 (`REGEXP_LIKE`) 可验证输入是否符合特定模式。
- 当前未提及正则表达式的引用信息，因此补充说明该特性属于标准 SQL 扩展范围内的工具集。

对于更复杂的情况，比如需要区分不同长度或其他特殊字符分隔符的情形，也可以扩展 `CASE` 条件分支的数量以覆盖更多场景。

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#### 注意事项
尽管本方案能够有效解决大部分常见问题，但在实际开发过程中仍需注意以下几点：
- 输入数据质量直接影响最终结果准确性；建议提前清洗脏数据并设定合理默认值。
- 性能考量方面，过多嵌套层次可能导致运行效率下降，在大规模数据集中应谨慎评估影响程度。

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