使用#StandardSQL遇Ambiguous Column错误，如何用表名及数据集名限定Data_Dt？

嗨，这个问题我太熟悉了！Standard SQL对列的歧义性要求比Legacy SQL严格得多（其实这是个更严谨的设计，避免你不小心用到错误的列），解决方法就是明确用表名/表别名加上点号来限定列，具体来说有两种常用方式：

1. 使用完整的数据集+表名限定列 #

如果表名或者数据集名不长，直接用完整路径来指定列所属的表：

SELECT
  -- 明确指定来自dataset_a.table_x的Data_Dt
  dataset_a.table_x.Data_Dt,
  dataset_a.table_x.user_id,
  dataset_b.table_y.order_amount
FROM dataset_a.table_x
JOIN dataset_b.table_y
  -- 关联条件里同样需要限定两边的Data_Dt
  ON dataset_a.table_x.Data_Dt = dataset_b.table_y.Data_Dt

2. 给表设置别名（更推荐，代码更简洁） #

当表名或者数据集路径比较长时，给表起个短别名会让代码清爽很多，关联和查询时都用别名来限定列：

SELECT
  tx.Data_Dt, -- tx是dataset_a.table_x的别名
  tx.user_id,
  ty.order_amount -- ty是dataset_b.table_y的别名
FROM dataset_a.table_x AS tx
JOIN dataset_b.table_y AS ty
  ON tx.Data_Dt = ty.Data_Dt

额外提示：如果需要同时获取两张表的Data_Dt #

要是你的业务场景里需要同时保留两张表的Data_Dt（比如验证关联是否正确），记得给它们起不同的别名区分：

SELECT
  tx.Data_Dt AS user_reg_date,
  ty.Data_Dt AS order_date,
  tx.user_id,
  ty.order_amount
FROM dataset_a.table_x AS tx
JOIN dataset_b.table_y AS ty
  ON tx.Data_Dt = ty.Data_Dt

至于为什么Legacy SQL之前没报错？那是因为Legacy会默认帮你选其中一个表的列，但这种“自动处理”很容易埋下bug——比如你以为用的是A表的列，实际却是B表的。Standard SQL强制要求明确指定，反而能避免这类隐性问题～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patel