问题一：DataWorks两行数组类型数据，如何用sql求元素出现的次数，按次数倒序排列？
DataWorks两行数组类型数据，如何用sql求元素出现的次数，按次数倒序排列？
["123gohouse", "123go", "challengeeating", "foodchallenge"]
["123gohouse", "123go"]
参考回答：
在DataWorks中，可以使用SQL语句来实现这个需求。首先，需要将两个数组合并成一个表，然后使用GROUP BY和COUNT(*)来计算每个元素出现的次数，最后使用ORDER BY按照次数倒序排列。
假设数组1存储在表table1的column1列中，数组2存储在表table2的column2列中，可以使用以下SQL语句：
WITH combined_data AS ( SELECT column1 AS value FROM table1 UNION ALL SELECT column2 AS value FROM table2 ) SELECT value, COUNT(*) AS count FROM combined_data GROUP BY value ORDER BY count DESC;
这个SQL语句首先使用WITH子句创建一个名为combined_data的临时表，将两个数组的元素合并在一起。然后，使用GROUP BY和COUNT(*)计算每个元素出现的次数，并使用ORDER BY按照次数倒序排列。
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问题二：dataworks的sql语法有教程吗？比如一个字段是字符串json，想要获取值，等等相关教程？
dataworks的sql语法有教程吗？比如一个字段是字符串json，想要获取值，等等相关教程？
参考回答：
可以参考看下maxcompute的文档 使用get_json_object函数
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/sql-3/
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问题三：DataWorks中double计算精度问题如使解决？
DataWorks中double计算精度问题如使解决？
参考回答：
DataWorks中double计算精度问题可以通过以下几种方式解决：
- 使用Decimal类型：在需要精确计算的地方，尽量使用Decimal类型而不是double类型。Decimal类型提供了精确的小数运算。
- 设置精度：在使用double类型进行计算时，可以设置一个合适的精度，例如保留小数点后两位。这可以通过四舍五入函数round()实现。
- 避免浮点数比较：由于double类型的精度问题，直接比较两个浮点数是否相等可能会得到错误的结果。一种常见的解决方案是定义一个很小的正数（例如0.00001），如果两个浮点数的差的绝对值小于这个正数，就认为它们相等。
- 使用BigDecimal类：在Java等编程语言中，可以使用BigDecimal类进行高精度的浮点数运算。
- 使用字符串处理：在一些情况下，可以将double类型的数值转换为字符串进行处理，以避免精度问题。
- 使用专门的数学库：有些数学库提供了更精确的浮点数运算函数，可以考虑使用这些库来提高计算精度。
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问题四：DataWorks中WM_CONCAT 排序不好使？不管怎么调都是按照字母排序，这个怎么解？
DataWorks中WM_CONCAT 排序不好使？不管怎么调都是按照字母排序，这个怎么解？
参考回答：
在DataWorks中使用WM_CONCAT函数时，如果遇到排序问题，可以尝试以下解决方案：
- 使用RANK()窗口函数：您可以在源数据上添加一列排名字段，然后在这个基础上使用WM_CONCAT函数。这样做可以帮助您在WM_CONCAT聚合之前对数据进行适当的排序。
- 使用OVER子句：虽然DataWorks中的WM_CONCAT不支持OVER (…) 子句，但您可以尝试结合其他SQL技巧，比如使用MAX和GROUP BY查询来嵌套使用WM_CONCAT OVER，以便在分组内进行排序。
- 使用WITH语句：您可以尝试使用WITH语句创建一个临时的结果集，然后对这个结果集应用WM_CONCAT函数。这样可以确保在进行字符串连接之前，数据已经是按照您的要求排序的。
此外，在使用WM_CONCAT函数时，需要确保您对其工作原理有充分的了解，包括它是如何处理NULL值、重复值以及特殊字符等问题。这些因素都可能影响最终的排序结果。
总之，解决WM_CONCAT函数排序问题可能需要您根据具体的数据和需求进行一些实验和调整。
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问题五：DataWorks表是否配置DQC API？
DataWorks表是否配置DQC API？
参考回答：
DataWorks的表可以配置DQC（数据质量监控）API来执行数据质量规则。具体步骤如下：
- 访问控制台：登录到DataWorks控制台，并导航到数据建模与开发 > 数据质量部分。
- 进入数据质量界面：在数据质量模块中，选择相应的工作空间，并进入数据质量界面。
- 规则管理：在数据质量左侧导航栏中，选择规则管理 > 按表配置，以定位并选择需要监控的目标表。
- 配置监控规则：找到目标表后，点击操作列中的监控配置，进入该表的规则配置页面进行具体的质量监控规则设置。
- 完成配置：根据业务需求为表配置好质量规则之后，可以通过数据分析模块对数据进行可视化展示，以便更直观地了解数据质量情况。
- 脚本模式生成API：DataWorks支持通过脚本模式生成API，以满足个性化查询需求，包括多表关联、复杂查询和聚合函数等功能。
总的来说，通过这些步骤，您可以有效地配置和使用DataWorks的数据质量监控功能，确保数据的准确性和可靠性。如果您需要批量为多个表配置某个质量规则，也可以使用规则模板来进行批量配置。
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