Spark SQL 列如何轉換資料型別

Spark大資料開發實踐5：Spark RDD-KV型別值轉換。

若要修改型別，請使用 SQL 語句

更改表名 更改列欄位名稱 varchar 不為空

示例：如下圖所示建立表。

如圖所示：將 name 列修改為 varchar，長度為 20，如下圖所示：

更改後，結果為：

更改表 表名 更改列列名 新資料型別 [（長度）] null 或不為 null

示例：alter table teacher alter column office char（20） not null default"辦公室"

如果長度足夠，就可以使用了。

更改表名。

alter column 欄位名稱：nvarchar（255），如果長度不夠，需要新增一列，然後將源資料列轉換為長度並放入。

reatetable

mytest

fidint?展館呢？ 敲淳魷魚盯著大敏？ Yun， Fnamenvarchar （20）.

null） 建立名為 的表。如果此時要更改型腔。

fname column： mytest，其中包含兩個字段？ 蛞蝓，那麼你可以用下面這句話開志：

altertable

mytest

蘆葦？ 猴子？ 醜？ 帝國撬動？ 氖。

您可以使用 alter table 和 alter column 來更改指定的列資料型別，例如：

create table

mytest (fid int,fname nvarchar(20) null)

建立乙個名為 mytest 的表，其中包含兩個字段。 如果此時要更改 fname 列，可以使用以下語句：

alter table mytest

alter column fname nvarchar(30) null

這裡需要注意的是，如果指定的新資料型別的長度小於原始資料型別的長度，則會出現資料丟失，因此請注意，此外，並非所有資料型別都可以更改，以下是 SQL Online 系列中提到的注意事項：

要更改的列不能是：

資料型別為 text、image、ntext 或 timestamp 的列。

表的 rowguidcol 列。

計算列或用於計算列的列。

正在複製該列。 索引中使用的列，除非列資料型別為 varchar、nvarchar 或 varbinary，否則資料型別未更改，並且新列大小等於或大於舊列大小。

在由 create statistics 語句建立的統計資訊中使用的列。 首先，使用 drop statistics 語句刪除統計資訊。 查詢優化器自動生成的統計資訊將由 alter 列自動刪除。

在“主鍵”或“[外來鍵]引用”約束中使用的列。

檢查或唯一約束中使用的列，除非檢查或唯一約束中使用的可變長度列的長度允許更改。

具有與其關聯的預設值的列，除非允許您在不更改資料型別的情況下更改列的長度、精度或小數位數。

alter

表名：alter

column

列名是新的資料型別 [（length）]。

null 與否

null 示例：alter

表教師更改

column

辦公室字元 （20）。

notnull

default

辦公室"將寫好的句子放在執行其他SQL語句的地方，如execute（SQL），執行一次，然後改回原來的樣子。

更改表 表名 更改列列名 新資料型別 [（長度）] null 或不為 null

示例：alter table teacher alter column office char（20） not null default"辦公室"

將寫好的句子放在執行其他SQL語句的地方，如execute（SQL），執行一次，然後改回原來的樣子。

這似乎沒有必要。 nchar 型別和 nvarchar 型別之間有什麼相同的東西？ 對於與其他多個字元的轉換，例如中文、音標等，每個英文 （ASCII） 字元占用 2 個位元組，乙個漢字占用 2 個位元組，所有字元占用 2 個位元組。