发布网友 发布时间:2024-10-06 01:47
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热心网友 时间:2024-11-04 03:59
在Presto SQL中,数据类型处理有一些独特之处。首先,array数据类型代表一个元素类型一致的数组,如`ARRAY[1,2,3]`,其返回类型为`array(integer)`。map则是映射关系,要求key和value数组长度相同,如`MAP(ARRAY['foo','bar'],ARRAY[1,2])`,输出为`map(varchar(3), integer)`,表示`{bar=2, foo=1}`。
JSON在Presto中是可变长度的,与map类似,但key和value类型需一致,如`MAP(ARRAY['foo'],ARRAY[1,'wqw'])`。row用于表示一行记录,其字段类型可以各异,如`row(integer, double)`,返回如`{field0=1, field1=2.0}`。
interval类型支持年月和天秒表示,如`interval 'years-months'`和`interval 'day to second'`。try函数用于安全评估表达式,若出错则返回null,常与COALESCE配合处理异常。split函数用于字符串分割,而split_aparthive中的substring_index函数注意参数count的正负,用于从前后指定位置提取子串。
字符串操作方面,Presto的substr与Hive类似,用于截取字符串,而split_to_map和split_to_multimap用于将字符串分割成映射,但split_to_map不允许重复键。unnest操作用于解嵌套数组或map,将单行或多行数据展开到多个列中。
在处理复杂数据结构时,例如数组嵌套和多列解聚,可以使用UNNEST配合cross join来转换数据格式。最后,遇到Metabase报错时,确保在[[或]]之间添加空格以解决解析问题。通过这些特性,Presto SQL提供了灵活的数据操作能力,适应各种数据处理需求。