класс ошибок ARITHMETIC_OVERFLOW
<message>
.
<alternative>
При необходимости задайте значение <config>
false, чтобы обойти эту ошибку.
Параметры
- message: описание выражения, вызывающего переполнение.
- альтернатива: советы о том, как избежать ошибки.
- config: параметр конфигурации для изменения режима ANSI.
Объяснение
Арифметическое переполнение происходит, когда Azure Databricks выполняет математическую операцию, превышающую максимальный диапазон типа данных, в котором выполняется операция.
Во многих случаях математические вычисления выполняются в наименее распространенном типе операндов оператора или в наименее распространенном типе аргументов функции.
Добавление двух чисел типа TINYINT
может быстро превысить диапазон типов, который ограничен от -128
до +127
.
Другие типы, такие как TIMESTAMP
и INTERVAL
, также имеют большой, но конечный диапазон.
Определение домена типа см. в определении для типа данных.
Смягчения
Устранение этой ошибки зависит от причины:
Являются ли математические или какие-либо из входных аргументов неверными?
Исправьте используемые функции или входные данные соответствующим образом.
Вы также можете рассмотреть возможность изменения порядка операций, чтобы сохранить промежуточные результаты в нужном диапазоне.
Является ли тип данных не самым широким типом?
Расширение типа путем приведения одного из аргументов к типу, достаточному для завершения операции.
DOUBLE
Выбор илиDECIMAL(38, s)
с соответствующимs
предоставляет большой диапазон за счет округления.Можете ли вы терпеть условия переполнения и заменить их на
NULL
?Измените выражение, чтобы использовать функцию, предложенную в
alternative
. Например, используйте try_sum вместо sum.Вы не можете изменить выражение и скорее получить результаты в оболочке, чем возвращать ошибку?
В крайнем случае отключите режим ANSI, задав для
ansiConfig
параметра значениеfalse
.
Примеры
-- An overflow of a small numeric
> SELECT 100Y * 100Y;
[ARITHMETIC_OVERFLOW] 100S * 100S caused overflow.
If necessary set ansi_mode to "false" (except for ANSI interval type) to bypass this error.
-- Use a wider numeric to perform the operation by casting one of the operands
> SELECT 100Y * cast(100Y AS INTEGER);
10000
-- An overflow of a complex expression which can be rewritten
> SELECT 100Y * 10Y / 5;
[ARITHMETIC_OVERFLOW] 100S * 10S caused overflow.
If necessary set spark.sql.ansi.enabled to "false" (except for ANSI interval type) to bypass this error.
-- Rewrite the expression
> SELECT 100Y / 5 * 10Y;
200.0
-- An occasional overfklow that should be tolerated
> SELECT arg1 * arg2 FROM VALUES(100Y, 100Y), (20Y, 5Y) AS t(arg1, arg2);
[ARITHMETIC_OVERFLOW] 100S * 100S caused overflow.
If necessary set ansi_mode to "false" (except for ANSI interval type) to bypass this error.
-- Allowing overflows to be treated as NULL
> SELECT try_multiply(arg1, arg2) FROM VALUES(100Y, 100Y), (20Y, 5Y) AS t(arg1, arg2);
NULL
100
-- In Databricks SQL temporarily disable ANSI mode to tolerate incorrect overflow.
> SET ANSI_MODE = false;
> SELECT arg1 * arg2 FROM VALUES(100Y, 100Y), (20Y, 5Y) AS t(arg1, arg2);
16
100
> SET ANSI_MODE = true;
-- In Databricks Runtime temporarily disable ANSI mode to tolerate incorrect overflow.
> SET spark.sql.ansi.enabled = false;
> SELECT arg1 * arg2 FROM VALUES(100Y, 100Y), (20Y, 5Y) AS t(arg1, arg2);
16
100
> SET spark.sql.ansi.enabled = true;