select fire_lat ptz_lat, fire_lon ptz_lon, count(1) count from enbogis.bis_all_fire_alarm_index where 1=1 and districtcode is not NULL and alarm_time is not null and source_lon is not null and source_lat is not null and fire_lon is not null and fire_lat is not null这是一段金仓sql 其中is not null失效

可能是因为数据表中存在空字符串，而空字符串不是 NULL 值。您可以使用以下语句将空字符串转换为 NULL 值：

update enbogis.bis_all_fire_alarm_index set districtcode = null where districtcode = '';

然后再执行您的 SQL 语句，应该就能正确筛选出非空的记录了。

相关问题

select fire_lat ptz_lat, fire_lon ptz_lon, count(1) count from enbogis.bis_all_fire_alarm_index where 1=1 and districtcode is not NULL and alarm_time is not null and source_lon is not null and source_lat is not null and fire_lon is not null and fire_lat is not null此代码中is not null 失效

这段 SQL 语句中的 `is not null` 条件失效可能是因为该表中的某些字段允许为空，因此在查询时即使这些字段的值为 `null`，查询也不会受到影响。如果想要确保查询结果中这些字段的值不为 `null`，可以使用 `coalesce` 函数将这些字段转换为一个非空的值，例如：

SELECT 
  COALESCE(fire_lat, 0) AS ptz_lat, 
  COALESCE(fire_lon, 0) AS ptz_lon, 
  COUNT(1) AS count
FROM 
  enbogis.bis_all_fire_alarm_index 
WHERE 
  districtcode IS NOT NULL  
  AND alarm_time IS NOT NULL         
  AND source_lon IS NOT NULL 
  AND source_lat IS NOT NULL 
  AND fire_lon IS NOT NULL 
  AND fire_lat IS NOT NULL

在上面的示例中，如果 `fire_lat` 或 `fire_lon` 为 `null`，则它们会被转换为 0。如果你不想将这些字段转换为特定的值，也可以使用 `coalesce` 函数将它们转换为一个非空的字符串或其他数据类型。

详解：# Write your MySQL query statement below select cast(sum(TIV_2016) as decimal(16, 2) ) tiv_2016 from ( select TIV_2016, lat_lon, count(*) over(partition by lat_lon) cnt_lat_lon, cnt_2015 from ( select TIV_2016, concat(LAT,',', LON) lat_lon, count(*) over (partition by TIV_2015) cnt_2015 from insurance ) t1 ) t2 where cnt_2015 > 1 and cnt_lat_lon = 1

这是一个MySQL查询语句，它用于从名为"insurance"的表中检索符合特定条件的数据。下面对这个查询进行详细解释：

1. 内层子查询（t1）：
- 从"insurance"表中选择字段"TIV_2016"、以及将纬度（LAT）和经度（LON）合并成一个字符串作为字段"lat_lon"。
- 使用窗口函数"count(*) over (partition by TIV_2015)"来计算每个TIV_2015值对应的记录数量，并将结果作为字段"cnt_2015"。

2. 外层子查询（t2）：
- 从上一步的子查询结果中选择字段"TIV_2016"、"lat_lon"、"cnt_lat_lon"（使用窗口函数"count(*) over(partition by lat_lon)"计算每个lat_lon值对应的记录数量），以及字段"cnt_2015"。

3. 最外层查询：
- 选择字段"tiv_2016"，即对"TIV_2016"字段进行求和，并将结果转换为十进制数（decimal(16, 2)）。
- 根据条件筛选结果：要求"cnt_2015"大于1且"cnt_lat_lon"等于1。

总体来说，这个查询的目标是对满足一定条件的数据进行求和，并返回结果。其中使用了窗口函数来计算每个分组内的记录数量，并通过嵌套子查询对这些