mybatis执行concat_ws

时间: 2024-11-05 12:29:37 浏览: 46
`mybatis`是一个持久层框架,它允许你将SQL查询嵌入到映射文件中,而不是像JDBC那样编写复杂的动态SQL。`concat_ws`这个函数并不是MyBatis直接提供的,而是MySQL数据库内置的一个字符串连接函数,全称是`CONCAT_WS`(Concatenate With Separator),用于连接两个或更多的字符串,并指定分隔符。 当你需要在MyBatis的SQL语句中使用`concat_ws`,你应该在Mapper XML文件或者`<if>`、`<choose>`等标签中书写类似这样的表达式: ```xml <select id="selectWithConcatWs" resultType="YourResultType"> SELECT column1, CONCAT_WS(sep, column2, column3) as concatenated_column FROM your_table WHERE condition </select> ``` 在这里,`sep`是你指定的分隔符,`column2`和`column3`是要连接的字段名。在运行时,MyBatis会动态生成包含`concat_ws`操作的SQL。
相关问题

with tmp_table as (select date_format(update_time, '%Y年%m月') as time_label, date_format(update_time, '%Y年-%m') as time, JSON_OBJECT( 'excellent', CAST(pollution_level_1_days['${index}'] AS VARCHAR), 'well', CAST(pollution_level_2_days['${index}'] AS VARCHAR), 'mild', CAST(pollution_level_3_days['${index}'] AS VARCHAR), 'middle', CAST(pollution_level_4_days['${index}'] AS VARCHAR), 'severe', CAST(pollution_level_5_days['${index}'] AS VARCHAR), 'serious', CAST(pollution_level_6_days['${index}'] AS VARCHAR) ) AS days from dc_dws_air_city_air_data_m ${ew.customSqlSegment}), daily_data as (select date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, jsonb_agg( JSON_OBJECT( 'air_value', ${index}, 'air_level', ${index}_level, 'air_time', update_time ) ORDER BY update_time ) AS list from dc_dwb_air_daily_city_air_data where update_time BETWEEN #{sTime} AND #{eTime} AND region_key = #{region} group by time) select t1.time_label as air_time_label, t1.time as air_time, t2.quality_list, t2.days from (select month_of_year_cn as time_label, month_date as time from dc_dim_genera_date_month where month_date between concat(${year},'-','01') and concat(${year},'-',${dats}) ) as t1 left join (select air_time, air_time_label, quality_list, days from ( (select time as air_time, time_label as air_time_label, array_agg(CONCAT_WS( ',', value->>'air_time', CASE WHEN CAST(value->>'air_value' AS VARCHAR) = '-' THEN '0' WHEN CAST(value->>'air_value' AS VARCHAR) = '-9999' THEN '0' ELSE CAST(value->>'air_value' AS VARCHAR) END, CASE WHEN CAST(value->>'air_level' AS VARCHAR) = '-' THEN '0' WHEN CAST(value->>'air_level' AS VARCHAR) = '-9999' THEN '0' ELSE CAST(value->>'air_level' AS VARCHAR) END ) ) AS quality_list from tmp_table t1 left join daily_data t2 ON t1.time = t2.time, jsonb_array_elements(list) AS value group by time, time_label) tt1 inner join tmp_table tt2 on tt1.air_time = tt2.time ) t order by time) t2 on t1.time = t2.air_time使用doris2.0的语法

<think>好的,我现在需要帮助用户将他们的SQL语句转换为Doris 2.0的语法。首先,我得仔细看一下用户提供的原始SQL,了解它的结构和功能。用户提到了这是一个涉及多个子查询的复杂查询,包括公用表表达式(CTE)和JSON处理,还有一些时间格式化的操作。 首先,我需要确认Doris 2.0支持的语法和函数。用户提到原始SQL使用了MySQL的特定函数,比如date_format、JSON_OBJECT、CAST,以及PostgreSQL的jsonb_array_elements和jsonb_agg。但Doris可能有不同的函数或语法结构,所以需要逐一替换这些部分。 第一步处理CTE部分。Doris支持WITH子句,所以tmp_table和daily_data这两个CTE应该可以保留。不过,里面的函数可能需要调整。比如,date_format在Doris中可能存在,但参数可能需要调整。另外,JSON_OBJECT在Doris中可能用map代替,或者使用JSON处理函数。 接下来是JSON处理。原始SQL中使用了JSON_OBJECT来构造对象,Doris可能需要使用map或者json_object函数。例如,Doris的json_object函数可能参数需要键值对交替传入,如json_object('key1', value1, 'key2', value2)。另外,CAST的类型可能需要调整,比如VARCHAR改为STRING。 然后,jsonb_array_elements在PostgreSQL中用于展开JSON数组,Doris中可能需要使用json_each或类似的函数。另外,jsonb_agg在Doris中可能对应为json_arrayagg或者使用聚合函数配合json处理。 时间格式化部分,date_format在Doris中的用法可能与MySQL类似,但需要确认格式字符串是否正确,比如'%Y年%m月'是否正确,或者是否需要调整符号,比如使用'yyyy-MM'这样的格式。 还有,用户提到的ew.customSqlSegment和MyBatis的占位符如#{sTime},这些可能在Doris中需要调整,但用户可能只是希望语法转换,这部分可以保留原样,或者根据Doris的参数化查询方式处理,但用户没有特别提到这部分,所以可能不需要改动。 在子查询部分,尤其是jsonb_array_elements和array_agg的组合,需要检查Doris是否支持LATERAL VIEW配合explode函数来处理JSON数组的展开。例如,使用LATERAL VIEW explode(json_array(...))来展开数组元素。 另外,CONCAT_WS在Doris中是否存在,参数是否一致。CASE WHEN语句在Doris中是支持的,但需要注意字段名称是否正确,以及类型转换是否正确,比如CAST(value->>'air_value' AS VARCHAR)可能需要改为STRING类型。 在最后的JOIN操作中,需要确认Doris是否支持LEFT JOIN,以及ON子句中的条件是否正确。另外,排序和分组操作可能需要调整,比如Doris中GROUP BY的字段是否需要全部出现在SELECT中,或者是否有严格模式。 还有,用户提到dc_dim_genera_date_month表中的month_date字段的生成,使用了concat(${year},'-','01'),这里可能需要确保字符串拼接的正确性,比如Doris中是否支持这样的变量替换,或者是否需要使用函数来生成日期。 最后,整个查询的输出部分,需要确保字段别名和结构正确,比如air_time_label、quality_list和days是否正确生成。 现在,我需要一步步将这些MySQL和PostgreSQL特有的函数替换为Doris 2.0支持的函数。例如: 1. 替换JSON_OBJECT为json_object,并调整参数格式。 2. 使用json_arrayagg代替jsonb_agg。 3. 处理jsonb_array_elements,可能需要用json_each或LATERAL VIEW + explode。 4. 调整CAST的类型,如VARCHAR改为STRING。 5. 检查date_format的格式字符串是否符合Doris的要求。 6. 确保CONCAT_WS的参数正确,特别是字段值的处理,比如将JSON字段提取出来。 7. 处理array_agg和CONCAT_WS的组合,可能需要使用group_concat或者类似的函数。 在转换过程中,还需要注意子查询之间的连接条件是否正确,尤其是时间字段的匹配。另外,Doris可能对子查询的别名有严格要求,需要确保每个子查询都有正确的别名。 可能遇到的难点包括JSON处理的函数替换和数组展开部分。需要查阅Doris 2.0的官方文档,确认相关函数的可用性和语法。如果某些函数不存在,可能需要找到替代方案,比如使用字符串拼接或UDTF(用户自定义表函数)来处理JSON数组。 最后,测试转换后的SQL,确保逻辑与原始SQL一致,特别是聚合和JSON构造的部分,验证输出结果是否符合预期。</think>以下是针对Doris 2.0语法特点的改写版本,主要修改点包括: ```sql WITH tmp_table AS ( SELECT DATE_FORMAT(update_time, 'yyyy年MM月') AS time_label, DATE_FORMAT(update_time, 'yyyy-MM') AS time, JSON_OBJECT( 'excellent', CAST(pollution_level_1_days['${index}'] AS STRING), 'well', CAST(pollution_level_2_days['${index}'] AS STRING), 'mild', CAST(pollution_level_3_days['${index}'] AS STRING), 'middle', CAST(pollution_level_4_days['${index}'] AS STRING), 'severe', CAST(pollution_level_5_days['${index}'] AS STRING), 'serious', CAST(pollution_level_6_days['${index}'] AS STRING) ) AS days FROM dc_dws_air_city_air_data_m ${ew.customSqlSegment} ), daily_data AS ( SELECT DATE_FORMAT(update_time, 'yyyy-MM') AS time, JSON_ARRAYAGG( JSON_OBJECT( 'air_value', ${index}, 'air_level', ${index}_level, 'air_time', update_time ) ORDER BY update_time ) AS list FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN #{sTime} AND #{eTime} AND region_key = #{region} GROUP BY time ) SELECT t1.time_label AS air_time_label, t1.time AS air_time, t2.quality_list, t2.days FROM ( SELECT month_of_year_cn AS time_label, month_date AS time FROM dc_dim_genera_date_month WHERE month_date BETWEEN CONCAT(${year}, '-01') AND CONCAT(${year}, '-', LPAD(${dats}, 2, '0')) ) t1 LEFT JOIN ( SELECT air_time, air_time_label, GROUP_CONCAT( CONCAT_WS(',', COALESCE(NULLIF(JSON_EXTRACT(value, '$.air_time'), '-'), '0'), CASE WHEN JSON_EXTRACT(value, '$.air_value') IN ('-', '-9999') THEN '0' ELSE JSON_EXTRACT(value, '$.air_value') END, CASE WHEN JSON_EXTRACT(value, '$.air_level') IN ('-', '-9999') THEN '0' ELSE JSON_EXTRACT(value, '$.air_level') END ) ORDER BY JSON_EXTRACT(value, '$.air_time') SEPARATOR '|' ) AS quality_list, days FROM tmp_table t1 LEFT JOIN daily_data t2 ON t1.time = t2.time LATERAL VIEW EXPLODE(JSON_ARRAY(list)) list_table AS value GROUP BY air_time, air_time_label, days ) t2 ON t1.time = t2.air_time ORDER BY t1.time ``` 主要改动说明(使用$...$格式): 1. 日期格式化函数: - 使用$DATE_FORMAT(update_time, 'yyyy年MM月')$替代原MySQL格式 - Doris 2.0日期格式遵循Java风格,$yyyy$表示4位年份,$MM$表示两位月份 2. JSON处理函数: - 使用$JSON_OBJECT(k1,v1,k2,v2,...)$替代原有写法 - 用$JSON_ARRAYAGG$替代$jsonb_agg$ - 使用$JSON_EXTRACT(value, '$.air_time')$提取JSON字段值 3. 数组展开: - 使用$LATERAL VIEW EXPLODE(JSON_ARRAY(list))$替代PostgreSQL的$jsonb_array_elements$ 4. 字符串处理: - 使用$LPAD(${dats}, 2, '0')$确保月份补零 - 用$GROUP_CONCAT$替代$array_agg(CONCAT_WS(...))$,使用$SEPARATOR '|'$指定分隔符 5. 类型转换: - 统一使用$STRING$替代$VARCHAR$类型声明 - 使用$COALESCE$和$NULLIF$处理空值 6. 参数处理: - 使用$CONCAT(${year}, '-01')$确保日期格式正确 - 处理月份参数时增加$LPAD$函数补零 建议结合业务数据进行测试验证,特别注意:$JSON_EXTRACT$函数路径表达式在Doris中的具体行为,以及$EXPLODE$函数对JSON数组的解析方式。

mybatis模糊查询逗号拼接

在 MyBatis 中,可以使用 CONCAT_WS 函数来实现模糊查询时的逗号拼接。 例如,假设有一个表格存储了用户的标签信息,标签使用逗号进行分隔,我们需要进行模糊查询包含某个标签的用户。可以按照以下步骤操作: 1. 在 Mapper 接口中定义一个方法,例如:`List<User> searchUserByTag(String tag)` 2. 在对应的 Mapper XML 文件中编写 SQL 语句: ```xml <select id="searchUserByTag" resultType="User"> SELECT * FROM user WHERE CONCAT_WS(',', tags) LIKE CONCAT('%', #{tag}, '%') </select> ``` 上述 SQL 语句中,`CONCAT_WS` 函数用于将逗号和标签拼接在一起,并使用 `LIKE` 进行模糊查询。 3. 在 Java 代码中调用该方法进行查询: ```java List<User> userList = userDao.searchUserByTag("tag1"); ``` 这样就可以查询出包含 "tag1" 标签的用户列表了。 注意:上述示例是使用 MyBatis 的 XML 配置方式,如果你使用注解方式配置,可以将 SQL 语句直接写在对应的注解中。
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