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一种为"yyyy-MM"即保存年份和月份，精度到月份，它的range参数可以为YEAR或者YEAR To Month。 一种为天时间"dd HH:mm:sss.fff"，用来保存天数、小时、分钟、秒和毫秒， 精度最低到毫秒。它的range参数可以为DAY、MINUTE、DAY TO HOUR、DAY
内连接 功能描述 仅将两个表中满足连接条件的行组合起来作为结果集。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference {JOIN | INNER JOIN} table_reference ON join_condition;
LIMIT | FETCH FIRST LIMIT和FETCH FIRST都可以限制结果集中的行数。Limit和offset可以配合使用进行分页查询。 LIMIT LIMIT { count | ALL } 下面的查询限制返回的行数为5： SELECT * FROM fruit LIMIT
示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。 与整数有关的可以使用INT、SMALLINT/SHORT、BIGINT/LONG、TINYINT。
于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”），这些常用
当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用CDM迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。 跨源访问的必要条件包括“DLI与数据
value2]*) 返回从值列表 (value1, value2, …) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段，但至少需要两个字段。 显式行构造函数可以处理任意数量的字段，但目前还不能很好地支持所有类型的字段表达式。 ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
SETS 的 GROUP BY 子句可以生成一个等效于由多个简单 GROUP BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集，并且其效率比 GROUP BY 要高。 ROLLUP与CUBE按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
GROUP BY GROUP BY GROUP BY将SELECT语句的输出行划分成包含匹配值的分组。简单的GROUP BY可以包含由输入列组成的任何表达式，也可以是按位置选择输出列的序号。 以下查询是等效的： SELECT count(*), nationkey FROM customer
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。如果在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference( ) 方法。 建议使用注解方式，因为它可使自定义类型推导逻辑保持在受影响位置附近，而在其他位置则保持默认状态。
Grouping Sets 可以通过一个标准的 GROUP BY 语句来描述更复杂的分组操作。数据按每个指定的 Grouping Sets 分别分组，并像简单的 group by 子句一样为每个组进行聚合。 GROUPING SETS 的每个子列表可以是：空的，多列或表达式，它们的解释方式和直接使用
Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]
采用big-endian（默认）编码的两个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 INT 采用 big-endian （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 BIGINT 采用 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 'raw.endianness'
API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference( ) 方法。 建议使用注解方式，因为它可使自定义类型推导逻辑保持在受影响位置附近，而在其他位置则保持默认状态。
中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。 表2 cast函数转换 显式转换 转换结果 cast(date as date) 相同DATE值。 cast(timestamp as
DLI服务目前支持：SQL作业、Spark作业和Flink作业。您可以根据业务类型以及数据量大小灵活选择DLI的计费方式。 价格说明 计费说明 计费详情和样例 04 使用 您可以详细了解DLI管理控制台的功能，常用SQL语法。除此之外，还可以实时查看监控指标及审计日志，以便及时了解DLI的健康状态。
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