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ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 ORDER BY：对全局进行单列或多列排序。与GROUP BY一起使用时，ORDER BY后面可以跟聚合函数。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 示例 根据字段score对表student进行升序排序，并返回排序后的结果。 1 2
型转换，避免用户在使用时因强数据类型校验带来的不便。当前在插入数据（Insert）、条件判断（Where）、运算操作（+、-、*、/）以及函数调用（连接操作 ||）时能提供数据类型隐式转换功能。 父主题： 数据类型隐式转换
maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，
maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，
来选定。 窗口表值函数 Flink 支持在 TUMBLE， HOP 和 CUMULATE 上进行窗口聚合。 在流模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是事件时间或处理时间。关于窗口函数更多信息，参见 窗口表值函数（Windowing TVFs）。 在批模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是
DML语法定义 约束限制 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java 不一样的地方在于，通过反引号，可以允许标识符带有非字母的字符（如："SELECT a AS
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
between LowerBound(R.time) and UpperBound(R.time) R.time between LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个
case表达式。 math_func 数学函数。 date_func 日期函数。 string_func 字符串函数。 aggregate_func 聚合函数。 window_func 分析窗口函数。 user_define_func 用户自定义函数。 general_binary_operator
between LowerBound(R.time) and UpperBound(R.time) R.time between LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个
between LowerBound(R.time) and UpperBound(R.time) R.time between LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个
扫描量计费 按扫描量计费 按扫描量计费即：按运行查询作业扫描的数据量付费，如果扫描字节数量少于10M， 按10M计算。 且数据定义语言（DDL）语句（如 CREATE、ALTER、DROP TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 对于取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。
Connector：更关注于直接与DWS的性能与交互，用户能够更加灵活便捷的与DWS进行数据的读写操作。 您可以通过自定义函数（UDF）的方式使用DWS自研的DWS Connector。自定义函数操作请参考自定义函数。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。 （废弃，不推荐使用）DLI服务的DWS
CASE...WHEN 简单CASE函数 CASE搜索函数 父主题： SELECT
L_Id, R.num as R_Num, R.id as R_Id, COALESCE(L.window_start, R.window_start) as window_start, COALESCE(L.window_end, R.window_end)
根据当前分区内的各行的顺序从第一行开始，依次为每一行分配一个唯一且连续的号码。目前，我们只支持 ROW_NUMBER 在 over 窗口函数中使用。未来将会支持 RANK() 和 DENSE_RANK()函数。 PARTITION BY col1[, col2...]: 指定分区列，每个分区都将会有一个 Top-N
只能为user-defined，表示使用自定义的source。 connector.class-name 是 source函数的全限定类名。 connector.class-parameter 否 source函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector.class-name需要为全限定类名。
根据当前分区内的各行的顺序从第一行开始，依次为每一行分配一个唯一且连续的号码。目前，我们只支持 ROW_NUMBER 在 over 窗口函数中使用。未来将会支持 RANK() 和 DENSE_RANK()函数。 PARTITION BY col1[, col2...]: 指定分区列，每个分区都将会有一个 Top-N
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink Jar作业。
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