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SQL 动态表 & 连续查询文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-687310.html
一、SQL 应用于流处理的思路文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-687310.html
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仅支持Flink的Batch模式 当将数据写入v2表格时，Iceberg支持基于主键的UPSERT。有两种方法可以启用upsert。 建表时指定 UPSERT模式下，如果对表进行分区，则分区字段必须是主键。 Batch模式： Streaming模式： 从当前快照读取所有记录，然后从该快照读取增量数据 读取指定快照id(不包
Flink中使用表和SQL基本上跟其他场景是一样的。不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个Table转换成DataStream时，有\\\"仅插入流\\\"(Insert-Only Streams)和\\\"更新日志流\\\"（Changelog Streams）两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新操作。 这种麻烦其实是不可避
![[SQL Server]数据库入门之多表查询](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/477012-1.gif)
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接着上次写剩下的查询继续学习。 环境准备： 记得第二步：启动 yarn-seesion ！！！ 注意：我们写 SQL 的时候尽量避免，比如函数名（avg、sum）！ 分组窗口起始就是我们之前学过的 滑动窗口、会话窗口、滚动窗口，之所以叫它分组窗口，其实是把它的
语法示例： flink从1.13开始，提供了时间窗口聚合计算的TVF语法。 表值函数的使用约束： （1）在窗口上做 分组聚合 ，必须带上window_start 和 window_end 作为分组的key； （2）在窗口上做 topn计算 ，必须带上window_start 和 window_end 作为partition的key； （3）带条件的 join ，必须包含
最近在假期实训，但是实在水的不行，三天要学完SSM，实在一言难尽，浪费那时间干什么呢。SSM 之前学了一半，等后面忙完了，再去好好重学一遍，毕竟这玩意真是面试必会的东西。 今天开始学习 Flink 最后一部分 Flink SQL ，完了还有不少框架得学：Kafka、
在平时使用sql语句查询时，in查询肯定少不了，多数用于一些数据统计或者测试类。in查询并不建议放到实际常用的查询列表里。 此篇文章主要简单聊聊，in查询方法内的参数设置方式，以及通过分隔函数将含有逗号隔开的字符串转为数据集进行查询 在 SQL Server 中，你可以使
1.2.1 sql标签 可以通过sql标签提高sql代码的复用性 定义代码片段 使用代码片段 1.2.2 if标签 进行条件判断，判断成功会把if内部SQL拼接到外部SQL中，否则不拼接 问题：直接使用if会出现多余的where和and、or等 1.2.3 where标签 用于配置条件，会去掉多余的where、and、or
1、多对一映射处理 场景模拟： 查询员工信息以及员工所对应的部门信息 多对一对应对象：即在多的一方的实体类的成员变量中需要加上一的一方的类型 1.1、级联方式处理映射关系 1.2、使用association处理映射关系 1.3、分步查询 ①查询员工信息 ②根据员工所对应的部门id查询
SQL 和关系代数在设计时并未考虑流数据。因此，在关系代数(和 SQL)之间几乎没有概念上的差异。 本文会讨论这种差异，并介绍 Flink 如何在无界数据集上实现与数据库引擎在有界数据上的处理具有相同的语义。 下表比较了传统的关系代数和流处理与输入数据、执行和输出结果
