%SQLUPPER(JSON_ARRAY(f1,f2))在JSON数组之前插入一个空格,而不是在数组元素之前插入一个空格;因此它不会强制将数字解析为字符串。 应用于JSON_ARRAY中的元素的排序规则函数将应用该排序规则。因此,JSON_ARRAY(‘abc’,%SQLUPPER(‘abc’))返回["Abc"," ABC"](注意前导空格);而JSON_ARRAY(007,%SQLSTRING(...
Json_array不支持将星号(*)语法作为指定表中所有字段的方式。它支持COUNT(*)聚合函数。 返回的JSON数组列被标记为表达式(默认情况下);可以为JSON_ARRAY指定列别名。 选择模式和归类 当前%SelectMode属性确定返回的JSON数组值的格式。通过更改Select Mode,所有Date和%List元素都以该Select Mode格式的字符串包含在JSON数...
") SensorReading(dataArray(0).trim, dataArray(1).trim.toLong, dataArray(2).trim.toDouble) }) .keyBy("id") .reduce( (x, y) => SensorReading(, x.timestamp + 1, y.temperature) )
应用于JSON_ARRAY的排序函数在JSON数组格式化之后应用排序规则。因此,%SQLUPPER(JSON_ARRAY(f1,f2))将所有JSON数组元素值转换为大写。%SQLUPPER(JSON_ARRAY(f1,f2))在JSON数组之前插入一个空格,而不...
* | select sum(a) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a) 按照数组中的每个元素进行group by计算 * | select a, count(1) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a) group by a ...
* | select sum(a) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a) 按照数组中的每个元素进行group by计算 * | select a, count(1) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a) group by a ...
* |selectsum(a)fromlog, unnest( cast( json_parse(array_column)asarray(bigint) ) )ast(a) 按照数组中的每个元素进行group by计算 * |selecta, count(1)fromlog, unnest( cast( json_parse(array_column)asarray(bigint) ) )ast(a)groupbya ...
一个简单的JSON_ARRAYAGG(或JSON_ARRAYAGG ALL)返回一个JSON数组,其中包含所选行中string-expr的所有值。 字符串-expr为空字符串(")的行由数组中的(" u0000")表示。 字符串-expr为NULL的行不包含在数组中。 如果只有一个字符串-expr值,并且是空字符串("),JSON_ARRAYAGG将返回JSON数组["\u0000"]。 如果...
util.ArrayUtil; import cn.hutool.core.util.StrUtil; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import com.c3stones.json.mapper.model.DataModel; import com.c3stones.json.mapper.model.JQLModel; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import lombok.experimental.Accessors; import java.util....
在日常开发工作中,json 格式数据属于最常用的一类数据格式。通常想要表达复杂的数据关系,json 的结构也会变得异常复杂。flink 提供了json format 解析复杂json的数据类型,能够通过定义schema,达到直接在sql 中随意取用字段的目的。本文将通过一个样例数据,演示如何在 DDL 和 metahub 两种方式下定义 Map、Array、Row 类...