1105 - errCode = 2, detailMessage = update_time, pm25, pm25_level not in aggregate's outputSELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, json_array(JSON_OBJECT( 'air_value', pm25, 'air_level', pm25_level, 'air_time', update_time )) AS daily FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN ' 2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' GROUP BY time

<think>好的，用户这次遇到了另一个Doris查询的错误，错误信息是“1105 - errCode = 2, detailMessage = update_time, pm25, pm25_level not in aggregate's output”。看起来用户已经根据之前的建议修改了引号问题，并尝试使用JSON_OBJECT，但依然存在新的问题。需要仔细分析错误信息。 首先，错误提示中的“not in aggregate's output”说明在聚合查询中，SELECT列表中的某些列没有在GROUP BY子句中出现，也没有被聚合函数处理。Doris的SQL模式可能比较严格，特别是在启用only_full_group_by的情况下，要求所有非聚合列必须出现在GROUP BY子句中。 用户当前的查询是： SELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, json_array(JSON_OBJECT( 'air_value', pm25, 'air_level', pm25_level, 'air_time', update_time )) AS daily FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN ' 2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' GROUP BY time; 这里，GROUP BY子句使用了别名time，而time是date_format(update_time, '%Y-%m')的别名。问题出在SELECT中的pm25、pm25_level和update_time这些字段没有在GROUP BY中出现，也没有被聚合函数包裹，导致Doris无法确定如何聚合这些值。 可能用户希望按月份分组，但每个月份内可能有多条数据，需要明确如何处理这些非聚合列。比如，是否需要取平均值、最大值，或者确保每个月份只有一条数据。如果数据是按天或更细粒度存储的，同一个月份可能有多个记录，这时候直接选择pm25等字段会导致歧义。 此外，用户可能误解了JSON_OBJECT的作用，以为可以将多个行数据合并成一个JSON数组。但实际上，在没有聚合的情况下，JSON_ARRAY可能只是将单行的数据包装成数组，而不是合并多行。因此，可能需要使用聚合函数如JSON_ARRAYAGG来合并多行数据，但需要确认Doris是否支持该函数。 接下来需要检查的几个方面： 1. GROUP BY的正确性：确保所有SELECT中的非聚合列都在GROUP BY中，或者使用聚合函数处理。 2. JSON函数的支持情况：Doris可能不支持原生的JSON_OBJECT或JSON_ARRAYAGG，需要寻找替代方法。 3. 数据聚合逻辑：用户是否希望每个月份对应多个pm25记录，如果是，可能需要使用GROUP_CONCAT或类似的函数来合并数据。 解决方案可能包括： - 将pm25、pm25_level和update_time添加到GROUP BY中，但这可能导致分组过细，不符合用户按月聚合的预期。 - 对这些字段使用聚合函数，如MAX、MIN、AVG等，取决于业务需求。 - 如果用户希望将同一月份的所有记录合并成一个JSON数组，可能需要使用GROUP_CONCAT配合字符串拼接，或者使用Doris支持的JSON聚合函数。 另外，注意到WHERE子句中update_time的条件有一个前导空格在' 2022-01-01'，这可能导致日期解析问题，需要修正为'2022-01-01'。 最后，可能需要再次提醒用户关于Doris对JSON函数的支持情况，以及正确的聚合查询写法，确保所有非聚合列都被正确处理。</think>让我们逐步解决这个Doris查询错误： **核心错误分析：** `update_time, pm25, pm25_level not in aggregate's output` 表示： - 当启用`only_full_group_by`模式时（Doris默认严格模式） - `SELECT`中的非聚合字段必须满足以下条件之一： 1. 出现在`GROUP BY`子句中 2. 被聚合函数包裹（如MAX/SUM等） 3. 是GROUP BY字段的函数推导字段 **当前SQL问题诊断：** ```sql SELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, -- ✅ GROUP BY字段的表达式 json_array(JSON_OBJECT( 'air_value', pm25, -- ❌ 未聚合且不在GROUP BY 'air_level', pm25_level, -- ❌ 同上 'air_time', update_time -- ❌ 同上（且与GROUP BY粒度不同） )) AS daily ... GROUP BY time ``` **解决方案一：严格模式调整（不推荐）** 临时关闭严格模式（生产环境慎用）： ```sql SET GLOBAL sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES'; ``` **解决方案二：标准SQL改写（推荐）** ```sql SELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, -- 使用MAX聚合函数（假设需要最新记录） JSON_ARRAY( JSON_OBJECT( 'air_value', MAX(pm25), 'air_level', MAX(pm25_level), 'air_time', MAX(update_time) ) ) AS daily FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' -- 注意修正前导空格 AND region_key = '423d19490' GROUP BY date_format(update_time, '%Y-%m'); -- 推荐使用原表达式而非别名 ``` **解决方案三：多记录聚合（进阶）** 若需要合并每月多条记录（Doris 2.0+）： ```sql SELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, CONCAT( '[', GROUP_CONCAT( CONCAT( '{"air_value":', pm25, ',"air_level":"', pm25_level, '","air_time":"', update_time, '"}' ) SEPARATOR ',' ), ']' ) AS daily FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' GROUP BY date_format(update_time, '%Y-%m'); ``` **关键修改点说明：** 1. **日期条件修正**： ```sql -- 原错误写法（包含前导空格）： BETWEEN ' 2022-01-01' AND '2022-12-31' -- 修正后： BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' ``` 2. **JSON函数兼容性**： Doris目前（2.0.3版本）： - ✅ 支持`JSON_ARRAY` - ❌ 不支持`JSON_OBJECTAGG`（需手动拼接） - ⚠️ `JSON_ARRAY(JSON_OBJECT(...))` 实际等价于单元素数组 3. **聚合策略选择**： | 聚合方式 | 适用场景 | 示例 | |--------------|-----------------------------|--------------------------| | MAX() | 取最新/最大记录 | 空气质量峰值统计 | | AVG() | 计算月平均值 | PM2.5月均浓度 | | GROUP_CONCAT | 保留所有原始记录（需注意长度限制） | 生成完整数据清单 | **执行计划优化建议：** 1. **分区检查**： ```sql SHOW PARTITIONS FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data; ``` 确保`update_time`是分区字段以提高查询效率 2. **索引利用**： ```sql SHOW INDEX FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data; ``` 确认`region_key`是否有索引加速 3. **数据验证查询**： ```sql -- 检查是否存在2022年数据 SELECT COUNT(*) FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490'; -- 验证字段类型 DESC dc_dwb_air_daily_city_air_data; ``` **最终验证SQL：** ```sql SELECT date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, JSON_ARRAY( JSON_OBJECT( 'air_value', MAX(pm25), 'air_level', MAX(pm25_level), 'air_time', MAX(update_time) ) ) AS daily FROM dc_dwb_air_daily_city_air_data WHERE update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' GROUP BY date_format(update_time, '%Y-%m') LIMIT 10; ``` **预期输出示例：** ``` time | daily 2022-03 | [{"air_value": 42, "air_level": "良", "air_time": "2022-03-15 08:00:00"}] 2022-04 | [{"air_value": 35, "air_level": "优", "air_time": "2022-04-22 12:00:00"}] ``` **可能延伸问题处理：** 1. **时区问题**： ```sql -- 显式指定时区 date_format(CONVERT_TZ(update_time, '+00:00', '+08:00'), '%Y-%m') ``` 2. **空值处理**： ```sql COALESCE(pm25, 0) -- 将NULL替换为0 IFNULL(pm25_level, '未知') ``` 3. **性能优化**： ```sql -- 添加前缀索引（若region_key是高频过滤条件） ALTER TABLE dc_dwb_air_daily_city_air_data ADD INDEX idx_region (region_key) USING INVERTED; ```