将旧版 SQL 转换为标准 SQL（加入每个和逗号）答案

【问题标题】：Convert Legacy to Standard SQL (Join Each and comma Like)将旧版 SQL 转换为标准 SQL（加入每个和逗号）
【发布时间】：2018-09-10 18:48:08
【问题描述】：

我正在努力将此旧版 SQL 查询转换为标准 SQL。需要转换的特定内容是 FLATTEN、JOIN EACH、对于参数类型的函数 REGEXP_REPLACE 没有匹配签名：ARRAY、STRING、STRING。支持的签名：REGEXP_REPLACE(STRING, STRING, STRING); REGEXP_REPLACE(BYTES, BYTES, BYTES) 等...有人可以帮忙吗？

谢谢！

SELECT a.name, b.name, COUNT(*) as count
FROM (FLATTEN(
SELECT GKGRECORDID, UNIQUE(REGEXP_REPLACE(SPLIT(V2Persons,';'), r',.*'," ")) name
FROM [gdelt-bq:gdeltv2.gkg] 
WHERE DATE>20180901000000 and DATE < 20180910000000 and V2Persons like '%Trump%'
,name)) a
JOIN EACH (
SELECT GKGRECORDID, UNIQUE(REGEXP_REPLACE(SPLIT(V2Persons,';'), r',.*'," ")) name
FROM [gdelt-bq:gdeltv2.gkg] 
WHERE DATE>20180901000000 and DATE < 20180910000000 and V2Persons like '%Trump%'
) b
ON a.GKGRECORDID=b.GKGRECORDID
WHERE a.name<b.name
GROUP EACH BY 1,2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 250

【问题讨论】：

标签： sql google-bigquery

【解决方案1】：

SELECT a.name, b.b_name, COUNT(*) as count
FROM (
SELECT DISTINCT GKGRECORDID, REGEXP_REPLACE(name, r',.*'," ") name
FROM `gdelt-bq.gdeltv2.gkg`, UNNEST(SPLIT(V2Persons,';')) as name
WHERE DATE>20180901000000 and DATE < 20180910000000 and V2Persons like '%Trump%'
) a
JOIN (
SELECT DISTINCT GKGRECORDID, REGEXP_REPLACE(b_name, r',.*'," ") b_name
FROM `gdelt-bq.gdeltv2.gkg`, UNNEST(SPLIT(V2Persons,';')) as b_name 
WHERE DATE>20180901000000 and DATE < 20180910000000 and V2Persons like '%Trump%'
) b
ON a.GKGRECORDID=b.GKGRECORDID
WHERE a.name<b.b_name
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 250

【讨论】：

【解决方案2】：

回复：我会在这里查阅文档：https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/migrating-from-legacy-sql#removing_repetition_with_flatten

在其他示例中，文档说明： “标准 SQL 没有传统 SQL 中的 FLATTEN 函数，但您可以使用 JOIN（逗号）运算符实现类似的语义。”

Re: Join Each，这里已经回答了这个问题：BigQuery - equivalent of GROUP EACH in standard SQL

在标准sql中基本不需要

Re：“LIKE 具有逗号分隔的参数...”，您的语法适用于标准 sql。它的运行方式不应与您在旧版 sql 中运行时的运行方式有任何不同。标准 sql 的一大优点是，您可以使用 WHERE 语句中的函数比较列，其灵活性比允许的传统 SQL 更大（如有必要）。例如，如果您想在运行类似比较之前拆分 V2Person，您可以在 WHERE 语句中执行此操作

更新：意识到我错过了您关于数据类型不匹配的最后一个问题。在标准 sql 中，当您遇到这些错误时，您可能希望显式地转换所有内容。在不同数据类型之间的比较方面，它比传统 sql 更挑剔，但我觉得这更符合其他 SQL 数据库。

【讨论】：