SQL中常见的几个报错

本文介绍了SQL编程中常见的错误类型及解决方法,包括表名错误、列名错误、group by错误等,并提供了具体的代码示例帮助理解。

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本篇讲讲SQL中常见的一些报错,内容节选自《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书。

1 表名错误

如果数据库中没有某张表,或者你在写代码的时候把表名写错了,都会导致程序找不到这张表,最后报错:Table 'XXX' doesn't exist。如果遇到这个报错时,去检查XXX表名是否写正确,然后再去检查数据库中是否有这张表。

2 列名错误

如果某张表中不存在某个字段,或者你把字段名写错了,都会导致程序找不到这个字段,最后报错:Unknown column 'XX' in 'field list'。如果遇到这个报错时,去检查XX列名是否写正确,然后再去检查这张表中是否有这个字段。

3 group by错误

Expression not in GROUP BY key 'xxx',如果你遇到这个报错,可能是select语句中的xxx字段没有在group by子句中出现导致的。如果有group by语句,select后面的字段要么在group by中出现,要么在聚合函数中出现。比如如下代码:

select 
    col1
    ,sum(col2)
from
    table
select 
    col1
    ,col2
    ,sum(col3)
from
    table
group by
    col1

上面两种代码都可能会报xxx字段没有在group by中的错,为啥是可能呢,因为mysql 8.0以上版本是不会报错,默认只展示第一个值。但是其他版本数据库会报错。

尤其第二段代码的书写方式我们需要注意,当select中有多列时,经常会在group by后面漏写某个字段,导致报错。

4 权限错误

在公司里面我们要对数据查询时,首先需要申请权限。如果你没有对某个字段或某张表的查询权限时,通过会报类似于You have no privilege xxx的错,不同公司的报错提醒可能不太一样,你只需要抓重点no privilege即可。

5 逗号错误

select后面的多个字段之间要用逗号分隔开来,且只能有一个。最后一个字段与from之间不可以有逗号。有的时候要么会多写逗号,要么会漏写,都会导致程序报错。根据程序报错的位置仔细检查即可。

select
    col1,
    col2,
    col3,
from
    table

上面代码的书写方式就是最后一个字段和from之间有逗号,这是不对的。

select
    col1,
    col2,,
    col3
from
    table

上面代码的书写方式就是col2列后面有两个逗号,也会导致报错。

select
    col1,
    col2
    col3
from
    table

上面代码的书写方式就是col2与col3列之间没有逗号分隔,也会导致报错。

当列名与列名之间的逗号放在列名之后时,很容易被我们忽视,忽视就会导致程序报错。这也就是为什么建议大家把列与列之间的逗号要放在列名前,而不是放在列名后,可以减少代码错误率。

6 括号错误

代码中的括号都是成对出现的,没有成对出现的括号都是会报错的。如果是只有一对括号时是不容易出错的,当有多层括号嵌套时,最容易少写一个或多写一个,根据报错定位的位置仔细检查即可。

select
    col1
    ,if(col2<60,"不及格",if(col2<80,"良好","优秀")
from
    table

上面代码中if嵌套少一个括号,就会导致报错。

我在这里列举的报错是我平常遇到的以及同学们问的比较多的一些报错,但肯定不是全部。报错会因为每个人的电脑文件以及电脑设置不同而报不同错误,所以报错是无法穷尽的,所以大家需要培养的解决报错的能力,那就是搜索。你遇到的问题,有很大的可能别人也遇到过,且会有一些乐于分享的人把解决答案分享出来。当你遇到报错时,直接去网上搜索这个报错即可,你总能找到解决方案。

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<think>我们正在讨论Hive SQL常见错误信息。根据引用[2]中的内容,我们知道在Join操作中,如果表的大小安排不当,可能会导致内存溢出错误。引用[3]展示了一个Hive SQL优化中的错误写法,使用count(distinct)在大数据量时可能导致性能问题。引用[4]则展示了在获取Hive表最大ID时可能遇到的NULL值处理问题。 结合这些引用和Hive SQL常见问题,我们可以总结出以下几类常见错误: 1. **语法错误**:如缺少关键字、括号不匹配、表名或列名错误等。 2. **资源不足错误**:如内存溢出(OOM)、容器被YARN杀死等,通常由于数据倾斜或资源配置不合理导致(如引用[2]提到的Join操作内存问题)。 3. **数据问题**:如空值(NULL)处理不当(如引用[4])、数据类型不匹配、分区不存在等。 4. **配置问题**:如Hive配置错误、缺少UDF、权限不足等。 5. **性能问题**:如使用低效的SQL写法(如引用[3]中count(distinct)在大数据量时的性能问题)、未利用分区或索引等。 6. **执行引擎问题**:如使用Tez或Spark引擎时,任务失败、shuffle错误等。 下面详细列举一些具体的错误信息: ### 1. 语法错误 - **错误示例**:`FAILED: ParseException line 1:5 cannot recognize input near 'SELECT' '*' 'FROM' in expression specification` - **原因**:SQL语句语法错误,可能是关键字拼写错误或结构不正确。 - **解决方法**:仔细检查SQL语句,确保符合Hive SQL语法。 ### 2. 资源不足错误 - **错误示例**:`Container killed by YARN for exceeding memory limits.` - **原因**:任务所需内存超过容器限制,常见于数据倾斜或配置不合理(如引用[2]的Join操作未优化)。 - **解决方法**: - 优化SQL(如将小表放在Join左边)。 - 调整资源配置(如增加`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`)。 ### 3. 数据问题 - **错误示例**:`Failed with exception java.io.IOException:java.lang.IllegalArgumentException: Can not create a Path from an empty string` - **原因**:分区或表不存在,或路径为空。 - **解决方法**:检查表名、分区名和路径是否正确。 ### 4. 配置问题 - **错误示例**:`FAILED: SemanticException [Error 10004]: Line 1:17 Invalid table alias or column reference` - **原因**:列名或别名错误,或UDF未注册。 - **解决方法**:检查列名和UDF注册情况。 ### 5. 性能问题 - **错误示例**:任务长时间运行无结果,或报`GC overhead limit exceeded`。 - **原因**:SQL写法低效(如引用[3]的`count(distinct)`在大数据量时)。 - **解决方法**: - 改写SQL(如用`GROUP BY`代替`count(distinct)`)。 - 增加资源或调整参数。 ### 6. 执行引擎问题 - **错误示例**:`org.apache.tez.dag.api.SessionNotRunning: TezSession has already shutdown` - **原因**:Tez会话关闭,可能由于任务失败或资源不足。 - **解决方法**:检查任务日志,调整资源配置。 --- ### 常见错误排查步骤 1. **查看日志**:使用`grep`搜索错误关键词(如`ERROR`、`FAILED`)及其上下文(如`grep -C 5 'ERROR' hive.log`)。 2. **检查资源配置**:确认YARN和Hive资源配置合理。 3. **优化SQL**: - 避免`select *`,只选择必要列。 - 将小表放在Join左边(引用[2])。 - 用`GROUP BY`代替`count(distinct)`(引用[3])。 4. **处理空值**:对可能为NULL的结果做默认值处理(如引用[4])。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何解决Hive SQL的`OutOfMemoryError`? 2. 如何优化Hive SQL中的`count(distinct)`操作? 3. 如何排查Hive on Tez/Spark的任务失败问题? 4. Hive SQL中Join操作的数据倾斜有哪些解决方案? 5. 如何配置Hive以减少常见错误的发生?</think>### Hive SQL 常见错误信息及解决方案 #### 1. **语法解析错误** ```sql FAILED: ParseException line 1:7 cannot recognize input near 'SELCT' '*' 'FROM' ``` - **原因**:SQL关键字拼写错误(如SELCT代替SELECT) - **解决**:检查语法规范,使用IDE自动补全功能[^1] #### 2. **资源不足错误** ```sql Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.8 GB of 5.5 GB physical memory used ``` - **原因**:数据倾斜或内存配置不足 - **解决**: - 优化Join顺序(小表放左边)[^2] - 增加配置:`set mapreduce.map.memory.mb=8192;` #### 3. **数据倾斜错误** ```sql Reduce phase stuck at 99% for over 2 hours ``` - **原因**:特定key的数据量过大 - **解决**: - 启用倾斜优化:`set hive.optimize.skewjoin=true;` - 拆分大key:`select case when key='A' then rand() else key end` #### 4. **空值处理错误** ```sql NULL value in max(id) causes script failure ``` - **原因**:聚合函数返回NULL未处理(如引用[4]场景) - **解决**: ```bash maxid=$(hive -e "SELECT coalesce(max(id),0) FROM table") ``` #### 5. **性能问题** ```sql Query runs for 6+ hours on 1TB dataset ``` - **原因**:低效操作(如count(distinct)) - **解决**: - 改写count distinct → group by[^3] ```sql SELECT count(1) FROM ( SELECT order_id FROM orders WHERE dt BETWEEN '20221001' AND '20221010' GROUP BY order_id ) t ``` #### 6. **元数据错误** ```sql Table not found: default.orders ``` - **原因**:表不存在或元数据不同步 - **解决**: - 刷新元数据:`MSCK REPAIR TABLE orders;` - 检查表位置:`describe formatted orders;` #### 7. **权限错误** ```sql Authorization failed: No write permission on /warehouse ``` - **原因**:HDFS权限不足 - **解决**: ```bash hadoop fs -chown hive_user /warehouse/orders ``` #### 8. **格式错误** ```sql Cannot deserialize value: 2023-13-01 as Date ``` - **原因**:数据类型不匹配 - **解决**: - 显式转换:`CAST(col AS DATE)` - 检查数据质量:`SELECT count(*) FROM tbl WHERE col IS NULL` --- ### 错误排查工具 1. **日志分析**: ```bash grep -C 10 'ERROR' /var/log/hive/hiveserver2.log ``` 2. **EXPLAIN 分析**: ```sql EXPLAIN SELECT ... -- 查看执行计划 ``` 3. **YARN 日志**: ```bash yarn logs -applicationId app_123456789_0001 ``` ---
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