关于后端:MaxcomputeUNION数据类型对齐的方法

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简介:怎么对齐两段 union 脚本的数据类型
第 1 章 问题概述
1.1 UNION 中隐式类型转换问题
近期参加的一个公有云我的项目要降级,因为 maxcompute 要降级到更新的版本,对之前的一些 SQL 写法有个更高的要求,就引出了这个 union 隐式转换的问题。运维同学扫描到外部的异样是:union.string.meet.non.string。
在 ODPS 某些模式中在 union 两侧对应列如果类型不同时会尝试隐式类型转换,其行为是一边为 string,另一边为数字或 datetime 类型时,转为另一边的类型(string)。然而绝大多数的数据库或者开源生态而言,应用的都不是这种转换规则,比方 hive,mysql 等会优先转成 string。这种不确定的转换规则有时候会很危险,如用户从 hive 往 odps 迁徙时,可能会导致无声无息的精度损失,语义谬误等。ODPS2.0 为了平安禁止此隐式类型转换(这也是目前 oracle 的默认行为), 如果须要请应用 CAST 函数。(之前好好的,当初要报错了)所以当初项目组要求脚本作者查看本人脚本,明确要转到的类型,如果须要退出显式转换。
例:select * from (–(谬误)

select a_bigint c1 from t1

union all

select a_string c1 from t2) x;

— 如果心愿后果 c1 为 bigint 类型(这是目前 ODPS 的行为),改为

select * from (–(正确)

select a_bigint c1 from t1

union all

select cast(a_string as bigint) c1 from t2) x;

— 如果心愿后果 c1 为 string 类型(这是目前 HIVE 的行为),改为

select * from (–(正确)

select cast(a_bigint as string) c1 from t1

union all

select a_string c1 from t2) x;

1.2 问题剖析
因为还未降级,目前脚本也不会报错,maxcompute 的异样咱们也捕捉不到,革新的压力有点纯靠肉眼辨认了,着实有点惆怅。

谬误示例:

select 123 as aa,0 as ab

from xlog

union ALL

select getdate() as aa,0 as ab

from xlog;

FAILED: ODPS-0130241:[4,8] Illegalunion operation – type mismatch for column 0 of UNION, left is BIGINT while right is DATETIME

– 正文:这里的 [4,8] 是指第四行,第八个字符开始也就是 getdate().

那怎么去疾速的定位到是哪个字段呢?我翻了一下后盾检索进去的上百个脚本,脚本代码在 500-1000 行之间居多,union 的数量在单个脚本中少则三五个,多的有二十几个。呆了一早上,毫无停顿。

第 2 章 问题解决
简略的思考了一下,要想取得 Union 的两个表数据类型是否对齐,就得看下原来表构造中的数据类型,指标表构造的数据类型,还需看一下代码找到 SQL 逻辑执行后的数据类型,这样能力找到哪些字段数据类型不统一。

于是依照这个思路开始看,第一个脚本的代码就 1000 多行,union 的表字段数量也是 100 多个,union 还有 6 个。间接懵了,齐全肉眼无奈辨认。一早上就这么过来了,岂但一个没有搞定,还把本人搞烦了。

2.1 利用执行打算
一抽莫展之际,忽然想到了执行打算。MaxCompute 的执行打算,尽管会不会刚好会展现输入的数据类型呢?答案:会的。

explain

select 123 as aa,0 as ab

from xlog

;

Job Queueing…

job0 is root job

In Job job0:

root Tasks: M1

In Task M1:

Data source: mujiao.xlog

TS: mujiao.xlog

   SEL: 123L aa, 0L ab

       FS: output: Screen

           schema:

             aa (bigint)

             ab (bigint)

OK

explain

select getdate() as aa,0 as ab

from xlog;

;

Job Queueing…

job0 is root job

In Job job0:

root Tasks: M1

In Task M1:

Data source: mujiao.xlog

TS: mujiao.xlog

   SEL: 1655965081824 aa, 0L ab

       FS: output: Screen

           schema:

             aa (datetime)

             ab (bigint)

OK

咱们看到在 FS:output:Screen 上面是 schema:aa(bigint),ab(bigint)。这就是咱们能够利用的数据类型了。所以,咱们能够把长脚本中的 union 一段一段的 explain,而后截取这部分内容,比拟多个 schema 的不同。

schema1: schema2:

aa (bigint) aa (datetime)

ab (bigint) ab (bigint)

这样就肉眼可视的发现其实 union 中两段 SQL 的字段 aa 是不同的。

2.2 其余问题
其余相干的一些问题:

1) 执行打算中的 max_pt()函数无奈在开发环境应用,因为开发环境没有分区,这个函数会间接报错。要么删除、正文这个函数,要么在表后面减少生产环境前缀。

2) 超长的 SQL 段,执行打算可能有几百行上千行,找不到最终的 output。能够在日志中搜寻“output: Screen”这段对应的就是最终的输入。

3) 太多的字段,肉眼无奈判断哪些类型不一样的时候,倡议在 excel 中来比拟,利用 excel 的筛选能力,一一数据类型筛选比拟。

4) 执行打算在特地的状况下可能出不来,应用 create table as 创立一个长期表来辨认 SQL 输入的数据类型,而后再 desc 表构造。不过每个字段都要给一个名称,在 create table 的时候,还有 null 这种写法也是须要 cast 后给一个明确的数据类型。

5) 日期转换,因为 string 到日期转换的格式化类型不是能猜出来的,倡议理论看一下数据格式,不要猜想。否则只能线上运行后,报错能力排查出问题。

6) 对于 Null 值,能够 cast(null as datetime)、cast(null as double)给字段赋值。

即使这些都能够,对于数百个长达几百行的脚本来说,这项工作都足以让你烦躁不安失去急躁。倡议研发同学还是劳逸结合,再就是日后把这个工作变成一个习惯。一大段 SQL 的 union,就间接先 explain,别等报错一个一个看心烦。

最初,你会发现这所有的原因还是咱们的根底工作没有做好。既然是 union 一起的数据字段,实践数据类型和值域是截然不同的,怎么会出这种问题。标准化的数据应该是日期就是日期,数值就是数值,字符就是字符,不会数值存储成字符、日期存储成字符。显然,当初的苦楚还是来源于之前的工作缺失,做好每一步,前面会越来越轻松。

2.3 另外一个办法
起初跟研发同学要到了一个能够让 warning 信息显示进去的提醒。

setodps.compiler.warning.disable=false;

sql running …..

WARNING:[4,8] implicit conversion from bigint to datetime,use cast function to suppress

这个 warning 会让所有的隐式转换都抛出来,在现场环境中,显著比我理论依照 explain 的办法判断进去的要多很多。这两种办法,在理论应用中该如何应用,大家能够自行判断。

祝大家好运!

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正文完
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