您好DataWorks中有一个SQL需求，两张表一张主表一张子表，对应关系是主表1行对应子表多，我？

在DataWorks中，您可以使用一些内置函数来处理JSON数据。对于您的主表和子表的left join操作，可以使用GROUP_CONCAT函数将多行子表整合成一个JSON字符串。具体步骤如下：

使用LEFT JOIN将主表和子表连接起来，并选择需要的字段。

使用GROUP_CONCAT函数将子表中的多行数据整合成一个JSON数组字符串。具体语法为：

scheme
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GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('field1', sub_table.field1, 'field2', sub_table.field2, ...)) AS sub_data
```
其中，'field1', 'field2'等为子表中需要整合的字段名，sub_table为子表的别名，sub_data为整合后的JSON数组字符串。

将主表和子表的其他字段以及整合后的JSON数组字符串作为输出结果。

完整的SQL语句如下（假设主表的表名为main_table，子表的表名为sub_table，两张表的关联字段为id）：

sql_more
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SELECT main_table.*, CONCAT('[', GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('field1', sub_table.field1, 'field2', sub_table.field2)), ']') AS sub_data
FROM main_table
LEFT JOIN sub_table ON main_table.id = sub_table.id
GROUP BY main_table.id;
上述SQL语句将主表和子表进行了left join操作，并将子表中的多行数据整合成了一个JSON数组字符串，最终将主表和子表的其他字段以及整合后的JSON数组字符串作为输出结果。

在DataWorks中查看支持的pyodps版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 登录到DataWorks控制台。
2. 找到并打开你的项目。
3. 在项目首页或数据开发页面，选择一个已存在的脚本文件或新建一个脚本文件。
4. 在脚本编辑器中，点击右上角的“设置”按钮（齿轮图标）。
5. 在弹出的设置对话框中，选择“资源引用”选项卡。
6. 在该选项卡中，你将看到当前项目所引用的资源列表。
7. 找到名为"pyodps"的资源，它是DataWorks支持的pyodps库。
8. 查看"pyodps"资源的版本号，该版本号就是DataWorks支持的pyodps版本。

一对多关系是指关系中第一个表中的单个行可以与第二个表中的一个或多个行相关，但第二个表中的一个行只可以与第一个表中的一个行相关。单击工具栏上图标为两张表建立一对多的关系。单击工具栏上
https://help.aliyun.com/document_detail/187037.html
行列转换可以参考看下这个 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/transpose-rows-to-columns-or-columns-to-rows?spm=a2c4g.137670.0.i2 函数可能需要看下内建的是否有对应 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/built-in-functions-1/?spm=a2c4g.11186623.0.i2，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”