用flinksql写关于判断不同数据类型,并写入不同表的sql语句
时间: 2023-09-17 22:05:53 浏览: 242
添加数据表、选择字段构造SQL语句-ASP[1].NET访问SQL数据库
### 回答1:
假设您有一个包含字段`value`的输入表`input_table`,并且想要将数据根据其类型写入不同的输出表,您可以使用以下 Flink SQL 语句:
```
-- 创建输出表
CREATE TABLE string_output_table (
value STRING
) WITH (
'connector' = 'your_connector',
'sink.property-version' = 'your_property_version',
... -- 其他输出表配置
);
CREATE TABLE int_output_table (
value INT
) WITH (
'connector' = 'your_connector',
'sink.property-version' = 'your_property_version',
... -- 其他输出表配置
);
-- 将输入表中的数据根据类型写入不同的输出表
INSERT INTO string_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NULL;
INSERT INTO int_output_table
SELECT value
FROM input_table
WHERE CAST(value AS BIGINT) IS NOT NULL;
```
这里的关键点是使用 `CAST` 函数将 `value` 字段转换为 `BIGINT` 类型,并使用 `IS NULL` 和 `IS NOT NULL` 运算符来分别选择不同的数据类型。如果 `value` 转换为 `BIGINT` 类型时返回 `NULL`,则说明它不是整数类型,应该写入到 `string_output_table`;否则,它应该写入到 `int_output_table`。在实际应用中,您需要将 `your_connector` 和 `your_property_version` 替换为您实际使用的连接器和属性版本,并根据需要调整其他输出表配置。
### 回答2:
在FlinkSQL中,可以通过使用CASE WHEN语句来判断不同数据类型,并根据条件将数据写入不同的表中。下面是一个例子:
CREATE TABLE source_table (
id INT,
name STRING,
value VARCHAR
) WITH (
'connector.type' = 'kafka',
'connector.version' = 'universal',
'connector.topic' = 'source_topic',
'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format.type' = 'json'
);
CREATE TABLE int_table (
id INT,
name STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'int_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);
CREATE TABLE string_table (
id INT,
name STRING,
value STRING
) WITH (
'connector.type' = 'jdbc',
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb',
'connector.table' = 'string_table',
'connector.username' = 'root',
'connector.password' = 'password'
);
INSERT INTO int_table
SELECT id, name
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NOT NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;
INSERT INTO string_table
SELECT id, name, value
FROM source_table
WHERE CASE
WHEN CAST(value AS INT) IS NULL THEN 1
ELSE 0
END = 1;
在上面的例子中,首先创建了一个名为source_table的源表,它从Kafka主题读取JSON格式数据。然后,创建了两个目标表int_table和string_table,这两个表将根据数据类型的不同来存储数据。最后,使用INSERT INTO语句将源表中的数据根据判断条件写入不同的目标表中。
在判断数据类型方面,使用了CAST函数将value列转换为INT类型,如果转换结果不为NULL,则说明该行数据的value列为INT类型,需要写入int_table中。否则,说明value列为其他类型(如STRING),需要写入string_table中。
这是一个简单的例子,您可以根据具体需求和数据类型扩展和修改这个SQL语句。
### 回答3:
在Flink SQL中,可以使用CASE语句来判断不同数据类型,并将它们写入不同的表。
假设我们有一个包含以下字段的输入流数据源:
- id:整数类型
- name:字符串类型
- age:整数类型
我们需要根据不同的数据类型将数据写入不同的表。例如,如果id是整数类型,则将其写入名为"integer_table"的表;如果name是字符串类型,则将其写入名为"string_table"的表;如果age是整数类型,则将其写入名为"age_table"的表。
可以使用Flink SQL中的CASE语句和INSERT INTO语句来实现这个需求。以下是相应的SQL语句:
```sql
CREATE TABLE integer_table (
id INT
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/integer_table'
);
CREATE TABLE string_table (
name STRING
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/string_table'
);
CREATE TABLE age_table (
age INT
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = 'file:///path/to/age_table'
);
INSERT INTO integer_table
SELECT id
FROM input_source
WHERE CAST(id AS STRING) = id;
INSERT INTO string_table
SELECT name
FROM input_source
WHERE CAST(name AS STRING) = name;
INSERT INTO age_table
SELECT age
FROM input_source
WHERE CAST(age AS STRING) = age;
```
以上的SQL语句中,我们创建了三个输出表(integer_table、string_table和age_table),并使用INSERT INTO语句将数据根据其数据类型写入不同的表中。其中,通过使用CAST函数,我们将数值型字段转换为字符串类型,然后进行相应的判断和筛选。
请注意,上述示例仅为演示目的,实际情况下需要替换为您自己的数据源和输出路径。同时,您还可以根据实际需求进行更复杂的数据类型判断和操作。
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