Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Условие случая внутренней ошибки bigquery

Я получаю внутреннюю ошибку при выполнении запроса, который в качестве особенностей включает предложение «CASE» и два разных поля в предложении «WHEN». Запрос выглядит следующим образом:

SELECT
  CASE WHEN site != 'a' OR geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM  elc.CpEvents_agderposten
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

Подобные запросы работают нормально:

SELECT
  CASE WHEN site != 'agderposten' OR geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM  elc.CpEvents_agderposten
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

-

SELECT
  CASE WHEN geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM  elc.CpEvents_agderposten
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

-

SELECT
 CASE WHEN site != 'a' AND geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM  elc.CpEvents_agderposten
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

-

SELECT
  CASE WHEN site != 'a' THEN "test" WHEN geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM
  elc.CpEvents_agderposten
WHERE
  _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24')
  AND TIMESTAMP('2014-09-24')

Я знаю, что последний пример можно использовать в качестве обходного пути для первого запроса, но его нельзя применять всегда. Например, следующий запрос также не удался:

SELECT
      CASE WHEN site == 'a' and geo >= 'NO' THEN "test" END
    FROM  elc.CpEvents_agderposten
    WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

Идентификатор задания для первого запроса: cpcd-1357:bquijob_24edf89_157ae353e1e.

И последний запрос: cpcd-1357:bquijob_1b26172b_157ae348938

Кто-нибудь знает, как избежать этой ошибки?

google-bigquery internal
10.10.2016

Ответы:


1

Похоже, вы столкнулись с крайним случаем в устаревшем SQL, связанным с использованием повторяющегося столбца внутри условия. Если вы включите стандартный SQL, сняв флажок "Использовать устаревший SQL" в разделе "Показать параметры" в пользовательского интерфейса должен работать следующий запрос:

SELECT
  CASE WHEN site != 'a' OR geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM  `elc.CpEvents_agderposten` t, t.geo geo
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24');

Этот запрос «сглаживает» повторение, чтобы сравнить его с geo.

Кроме того, вы можете использовать оператор FLATTEN с устаревшим SQL, чтобы обойти внутреннюю ошибку:

SELECT
  CASE WHEN site != 'a' OR geo LIKE 'NO%' THEN "test" END
FROM FLATTEN([elc.CpEvents_agderposten], geo)
WHERE _partitiontime BETWEEN TIMESTAMP('2014-09-24') AND TIMESTAMP('2014-09-24')

Подробнее о различиях между устаревшим и стандартным SQL можно прочитать в миграции. руководство.

10.10.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..