那dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df现在的结构是什么样的

根据你最开始给出的建表语句，`dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df` 表的结构应该与 `other_table` 表相同，即包含 `id`、`name`、`age`、`gender` 和 `address` 这些字段。如果你使用了上面提到的 SQL 语句来选择特定的字段，那么新表中只会包含你选择的那些字段。在表创建完成后，你可以使用 `DESCRIBE` 命令来查看表的结构，例如：

DESCRIBE dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df;

这个命令将显示 `dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df` 表的字段列表和数据类型。

相关问题

create table dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df as这是上面建表语法

这个 SQL 语句的语法是正确的，它的作用是在 `dm_finrisk` 数据库中创建一个名为 `dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df` 的表。但是，这个 SQL 语句还需要一个 `SELECT` 子句来指定数据源并填充表中的数据。例如，可以使用如下的 SQL 语句来实现从其他表中选择数据并插入到新表中：

CREATE TABLE dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df AS
SELECT *
FROM other_table;

你需要将 `other_table` 替换为你要选择数据的表名，并确保表中的字段与新表中的字段一致。

select date_day, term, is_first_repay, is_first_term_repay, last_month_overdue, curr_principal_amt, curr_principal_overdu_amt, curr_principal_3_overdu_amt, curr_principal_7_overdu_amt, curr_principal_15_overdu_amt, curr_principal_30_overdu_amt, reg_user_type, original_interest_type, curr_principal_2_overdu_amt, month from dm_finrisk.dwd_loan_driver_plan_day_overdue_detail_mi where month != 202304 group by month这段代码有没有问题

这段代码有问题，因为SELECT语句中的字段没有全部出现在GROUP BY语句中，GROUP BY语句中只有一个字段month。在使用GROUP BY语句时，需要保证SELECT语句中的所有字段都在GROUP BY语句中出现，或者在SELECT语句中使用聚合函数来对字段进行处理，例如SUM、COUNT等。因此，正确的写法应该是：

SELECT date_day, term, is_first_repay, is_first_term_repay, last_month_overdue, curr_principal_amt, curr_principal_overdu_amt, curr_principal_3_overdu_amt, curr_principal_7_overdu_amt, curr_principal_15_overdu_amt, curr_principal_30_overdu_amt, reg_user_type, original_interest_type, curr_principal_2_overdu_amt, month 
FROM dm_finrisk.dwd_loan_driver_plan_day_overdue_detail_mi 
WHERE month != 202304  
GROUP BY date_day, term, is_first_repay, is_first_term_repay, last_month_overdue, curr_principal_amt, curr_principal_overdu_amt, curr_principal_3_overdu_amt, curr_principal_7_overdu_amt, curr_principal_15_overdu_amt, curr_principal_30_overdu_amt, reg_user_type, original_interest_type, curr_principal_2_overdu_amt, month

或者使用聚合函数对部分字段进行处理后再进行GROUP BY操作。