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Apache-Flink深度解析-Temporal-Table-JOIN
在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。 Apache Flink Temporal Table 我们不止一次的提到Apache Flink遵循ANSI-SQL标准，Apache Flink中Temporal Table的概念也源于ANSI-2011 的标准语义，但目前的实现在语法层面和ANSI-SQL略有差别，上面看到ANSI-2011中使用FOR SYSTEM_TIME AS OF的语法，目前Apache Flink中使用 LATERAL TABLE Temporal Table JOIN改进 个人认为Apache Flink的Temporal Table JOIN功能不论在语法和语义上面都要遵循ANSI-SQL标准，后期会推动社区在Temporal Table上面支持ANSI-SQL的FOR SYSTEM_TIME AS OF标准语法。
4.8K50发布于 2019-04-24 - 来自专栏数据库学习经验分享
OushuDB 学习经验分享（一）
高可扩展，遵循ANSI-SQL标准，具有极速执行器，提供PB级数据交互式查询能力。并且提供对主要BI工具的描述性分析支持和高级机器学习功能。兼容主流数据库的数据分析应用。
43120发布于 2021-11-19 - 来自专栏大数据成神之路
Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL
在ANSI-SQL里面FROM Clause里面的subquery是无法引用左边表信息的，所以简单的用FROM Clause里面的subquery，也无法解决上面的问题， 那么上面的查询需求除了INNER 那么为啥不用ANSI-SQL的LATERAL而用CROSS APPLY呢？ 功能方面 在功能方面INNER JOIN本身在ANSI-SQL中是不允许 JOIN 一个Function的，这也是SQL Server当时引入CROSS APPLY的根本原因。 CROSS APPLY sys.dm_db_log_stats(s.database_id); 查询结果： Apache Flink对 LATERAL的支持 前面我花费了大量的章节来向大家介绍ANSI-SQL
6.2K20发布于 2019-03-26 - 来自专栏大数据成神之路
Apache-Flink深度解析-JOIN-LATERAL
在ANSI-SQL里面FROM Clause里面的subquery是无法引用左边表信息的，所以简单的用FROM Clause里面的subquery，也无法解决上面的问题， 那么上面的查询需求除了INNER 那么为啥不用ANSI-SQL的LATERAL而用CROSS APPLY呢？ 功能方面 在功能方面INNER JOIN本身在ANSI-SQL中是不允许 JOIN 一个Function的，这也是SQL Server当时引入CROSS APPLY的根本原因。 CROSS APPLY sys.dm_db_log_stats(s.database_id); 查询结果： Apache Flink对 LATERAL的支持 前面我花费了大量的章节来向大家介绍ANSI-SQL
1.4K50发布于 2019-04-24 - 来自专栏大数据成神之路
王知无的技术周报(3.25-3.29日)
04 ApacheFlink深度解析-TemporalTable-JOIN 本篇结合ANSI-SQL标准和SQL Server对Temporal Table的支持来开篇，然后介绍目前Apache Flink
67930发布于 2019-04-24 - 来自专栏CSDN技术头条
eBay开源新数据库技术Kylin，支持TB到PB级数据量
eBay在周三的一篇博客上分享了Kylin的细节，包括REST API、ANSI-SQL兼容性、连接分析工具Tableau和Excel，以及在一些查询上低于秒级的延迟。
1.2K60发布于 2018-02-08 - 来自专栏算法无遗策
Spark2.x新特性的介绍
开发的一种新的流式调用的configuration api accumulator功能增强：便捷api、web ui支持、性能更高 dataset的增强聚合api SQL 支持sql 2003标准 支持ansi-sql
1.9K10发布于 2019-12-23 - 来自专栏大数据成神之路
Apache-Flink深度解析-SQL概览
ANSI-SQL标准的采用 直到1986年，ANSI和ISO标准组正式采用了标准的"数据库语言SQL"语言定义。 Apache Flink SQL 核心算子的语义设计也参考了1992 、2011等ANSI-SQL标准。 但是，各大关系数据库厂商在遵循ANSI-SQL标准的同时又对标准SQL进行扩展，由基于SET(无重复元素)的操作扩展到基于BAG(有重复元素)的操作，并且添加了过程编程语言功能，如：Oracle的PL/ 随着时间的推移ANSI-SQL规范不断完善，所涉及的功能不断丰富，比如在ANSI-2011中又增加了Temporal Table的标准定义，Temporal Table的标准在结构化关系数据存储上添加了时间维度信息 } Select SELECT 用于从数据集/流中选择数据，语法遵循ANSI-SQL标准，语义是关系代数中的投影(Projection),对关系进行垂直分割，消去某些列, 如下图所示: ?
1.2K40发布于 2019-04-08 - 来自专栏大数据成神之路
Apache-Flink深度解析-概述
ANSI-SQL的支持 Apache Flink 之所以利用ANSI-SQL作为用户统一的开发语言，是因为SQL有着非常明显的优点，如下： ? Unify - Apache Flink在引擎上对流与批进行统一，同时又利用ANSI-SQL在语法和语义层面进行统一。
1.5K30发布于 2019-03-12 - 来自专栏大数据成神之路
Apache-Flink深度解析-SQL概览
ANSI-SQL标准的采用 直到1986年，ANSI和ISO标准组正式采用了标准的"数据库语言SQL"语言定义。 Apache Flink SQL 核心算子的语义设计也参考了1992 、2011等ANSI-SQL标准。 但是，各大关系数据库厂商在遵循ANSI-SQL标准的同时又对标准SQL进行扩展，由基于SET(无重复元素)的操作扩展到基于BAG(有重复元素)的操作，并且添加了过程编程语言功能，如：Oracle的PL/ 随着时间的推移ANSI-SQL规范不断完善，所涉及的功能不断丰富，比如在ANSI-2011中又增加了Temporal Table的标准定义，Temporal Table的标准在结构化关系数据存储上添加了时间维度信息 } Select SELECT 用于从数据集/流中选择数据，语法遵循ANSI-SQL标准，语义是关系代数中的投影(Projection),对关系进行垂直分割，消去某些列, 如下图所示: SQL 示例
92710发布于 2019-03-26 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
Kylin的入门实战
其特点包括: 1.可扩展的超快的 OLAP 引擎 2.提供 ANSI-SQL 接口 3.交互式查询能力 4.MOLAP Cube 的概念(立方体) 5.与 BI 工具可无缝整合 1.3.
80930编辑于 2022-05-12 - 来自专栏C++开发学习交流
【C++】开源：SQLite数据库配置使用
它遵循 ANSI-SQL 标准，并且提供了丰富的数据类型和内置函数支持。
74510编辑于 2024-07-24 解耦与演进：SQL 解析器的分层架构改造实践
优势：核心 Parser 保持 ANSI-SQL 中立，方言逻辑集中管理。3. 语义解析层（Semantic Analyzer）职责：绑定元数据（Metadata Binding），校验语义合法性。
11010编辑于 2026-01-24- 来自专栏大数据技术栈
大数据OLAP框架对比
并提供ANSI-SQL接口交互式查询能力 Druid Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储。
4.3K72发布于 2020-03-20 - 来自专栏数据科学与人工智能
【SQL技能】SQL技能对于ETL开发人员的重要性
ANSI-SQL标准几乎被所有主流关系型数据库所接受，如Oracle,DB2 和SQL Server，当客户决定从一个数据库迁移到另一个时，它极大地提高了可移植性。
2.3K90发布于 2018-02-27 - 来自专栏IT大咖说
flink为什么会成为下一代数据处理框架--大数据面试
一个使用select 的语句如下：select cola,colc from tab 2.2 where where 用于从数据集/流中过滤数据，与select 一起使用，语法遵循ansi-sql 标准
72720发布于 2021-06-15 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
偶数科技OushuDB数据库巡检脚本
高可扩展，遵循 ANSI-SQL 标准，具有极速执行器，提供 PB 级数据交互式查询能力。并且提供对主要 BI 工具的描述性分析支持和高级机器学习功能。
1.4K40编辑于 2023-04-26 - 来自专栏大数据成长之路
大数据实战【千亿级数仓】项目总结
其特点包括: ✔ 可扩展的超快的 OLAP 引擎 ✔ 提供 ANSI-SQL 接口 ✔ 交互式查询能力 ✔ MOLAP Cube 的概念
1K30发布于 2021-01-27 - 来自专栏芋道源码1024
ByteHouse 如何将 OLAP 性能提升百倍？
ANSI-SQL：SQL兼容性全面提升，支持ANSI-SQL 2011标准，TPC-DS测试集100%通过率。 UDF：支持Python UDF/UDAF创建与管理，补足函数的可扩展性。
48810编辑于 2024-04-18 - 来自专栏大数据成长之路
第一个“国产“Apache顶级项目——Kylin，了解一下!
其特点包括: 可扩展的超快的 OLAP 引擎 提供 ANSI-SQL 接口 交互式查询能力 MOLAP Cube 的概念 与 BI 工具可无缝整合 Kylin的总体架构 Kylin
1.6K41发布于 2021-01-27
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