SELECT pro.po_order_id AS 'poOrderId',pro.mkt_pd_promotion_id AS 'promotionId' FROM po_det_promotion pro INNER JOIN po_order_det det ON det.id = pro.po_order_det_id WHERE pro.discount_type = 1 AND det.buy_type = 1 AND pro.po_order_id IN <foreach collection="orderIds" item="id" open="(" separator="," close=")" > #{id} </foreach>

这个问题看起来像是一个 SQL 查询语句。它的功能是从 `po_det_promotion` 表和 `po_order_det` 表中选取符合条件的数据，并返回 `po_order_id` 和 `mkt_pd_promotion_id` 两个列的值。其中，`po_det_promotion` 表中的 `discount_type` 列需要等于 1，`po_order_det` 表中的 `buy_type` 列需要等于 1，同时 `po_order_id` 列需要在给定的一组订单 ID 中。这里使用了 MyBatis 的 foreach 标签来动态生成 SQL 语句。

相关问题

SELECT * FROM `mkt_core`.`stk_asset_info` where asset_id = '00700.HK' ORDER BY update_time limit 1, 10 有什么问题吗

这条SQL语句中的limit语句有些问题。应该改为：SELECT * FROM `mkt_core`.`stk_asset_info` where asset_id = '00700.HK' ORDER BY update_time limit 10 offset 1。其中，offset表示跳过的行数，limit表示需要查询的行数。

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

这段代码使用了Python中的numpy、pandas和statsmodels库，读取了两个Excel文件"FUND_NAV_PFM.xlsx"和"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"。其中，"FUND_NAV_PFM.xlsx"文件中包含了基金净值数据，"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"文件中包含了股票市场三因子数据。代码将三因子数据中的每个因子的值分别赋值给了变量premium_array、premium2_array、SMB_array、SMB2_array、HML_array和HML2_array。然后，代码将这些因子组成的数据矩阵X打印输出。这段代码的目的可能是在使用多元线性回归模型来分析基金净值与股票市场三因子之间的关系。