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Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--
replace replace函数用于用new字符串替换str字符串中与old字符串完全重合的部分并返回替换后的str。 如果没有重合的字符串，返回原str。 命令格式 replace(string <str>, string <old>, string <new>) 参数说明 表1
select corr(items,price) from warehouse; 返回结果如下： _c0 1.242355 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）和价格（price）的相关系数。命令示例如下：
计算所有仓库表中的记录数。命令示例如下： select count(*) from warehouse; 返回结果如下： _c0 10 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库（warehouseId）的商品数。命令示例如下：
replace replace函数用于用new字符串替换str字符串中与old字符串完全重合的部分并返回替换后的str。 如果没有重合的字符串，返回原str。 命令格式 replace(string <str>, string <old>, string <new>) 参数说明 表1
select corr(items,price) from warehouse; 返回结果如下： _c0 1.242355 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehourseId）进行分组，并计算同组商品库存（items）和价格（price）的相关系数。命令示例如下：
如下： select sum(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 55357 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库商品的总数（items）总和。命令示例如下： select
计算所有仓库表中的记录数。命令示例如下： select count(*) from warehouse; 返回结果如下： _c0 10 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库（warehouseId）的商品数。命令示例如下：
如下： select sum(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 55357 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库商品的总数（items）总和。命令示例如下： select
regexp_instr regexp_instr函数用于计算字符串source从start_position开始，与pattern第occurrence次匹配的子串的起始或结束位置。 命令格式 regexp_instr(string <source>, string <pattern>[
regexp_instr regexp_instr函数用于计算字符串source从start_position开始，与pattern第occurrence次匹配的子串的起始或结束位置。 命令格式 regexp_instr(string <source>, string <pattern>[
如下： select avg(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 100.0 与group by配合使用，计算每个仓库中所有商品的平均库存。命令示例如下： select warehourseId, avg(items) from
如下： select avg(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 100.0 与group by配合使用，计算每个仓库中所有商品的平均库存。命令示例如下： select warehourseId, avg(items) from
DLI支持用户使用Hive UDAF（User Defined Aggregation Function，用户定义聚合函数）可对多行数据产生作用，通常与groupBy联合使用；等同于SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数。 约束限制 在DLI Console上执行UDAF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。
Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(
col_name [ASC | DESC],...]; 关键字 ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 SORT BY：一般与GROUP BY一起使用，为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 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
col 是 除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下： col值为NULL时，该行不参与计算。 col为BOOLEAN类型时，不允许参与运算。 示例代码 计算所有商
col_name [ASC | DESC],...]; 关键字 ASC/DESC：ASC为升序，DESC为降序，默认为ASC。 SORT BY：一般与GROUP BY一起使用，为PARTITION进行单列或多列的局部排序。 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
[,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE BY：根据指定的字段进行分桶，支持单字段及多字段，不会在桶内进行排序。与SORT BY配合使用即为分桶后的排序。 注意事项 所排序的表必须是已经存在的，否则会出错。 举例 根据字段score对表student进行分桶。
Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(
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