在FlinkSQL中,Cross Join可以通过SELECT语句的FROM子句中使用两个数据集,并使用CROSS JOIN关键字进行连接操作。下面通过一个简单的示例来演示Cross Join的具体用法。 假设我们有两个数据集A和B,它们的结构如下: 数据集A: +-++ id name +-++ 1 Amy 2 Bob 3 John +-++ 数据集B: +-++ id age +-++ 1 ...
在Flink SQL中,Cross Join也被称为交叉连接,它可以帮助我们在处理复杂的数据分析和查询任务时进行数据的扩展和组合。本文将详细介绍Flink SQL中Cross Join的用法,并以步骤的形式逐步回答。 第一步:了解Cross Join的概念和原理 CrossJoin是一种连接操作,它将两个表的每一行都与另一个表的每一行进行匹配。在进行...
cross join: 保留左表和右表数据笛卡尔积 基于关联键值逐行关联匹配,过滤表数据并生成最终结果,提供给下游数据分析使用。 就此打住,关于数据库SQL中的JOIN原理不再多赘述,感兴趣的话大家可自行研究,下面我们将目光转移到大数据领域看看吧。 1.2 离线场景下的JOIN 假设存在这样一个场景: 已知Mysql数据库中订单表和订单...
细分Flink SQL 支持的 Join: ⭐ Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join ⭐ Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join ⭐ Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join ⭐ Lookup Join:流与外部维表的...
1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的...
inner join: 保留左表关联数据和右边关联数据 cross join: 保留左表和右表数据笛卡尔积 基于关联键值逐行关联匹配,过滤表数据并生成最终结果,提供给下游数据分析使用。 就此打住,关于数据库SQL中的JOIN原理不再多赘述,感兴趣的话大家可自行研究,下面我们将目光转移到大数据领域看看吧。
OUTER JOIN LEFT - 返回左表所有行,右表不存在补NULL; RIGHT - 返回右表所有行,左边不存在补NULL; FULL - 返回左表和右表的并集,不存在一边补NULL; SELF JOIN - 自连接,将表查询时候命名不同的别名。 JOIN语法 JOIN 在SQL89和SQL92中有不同的语法,以INNER JOIN为例说明: ...
1、Regular Join Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流数据输出。应用场景:Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说基本上是离不开 Join 的。那么实时数仓的建设也必然离不开 Join,比如日志关联扩充维度...
间隔联结不需要用 JOIN 关键字,直接在 FROM 后将要联结的两表列出来就可以,用逗号分隔。这与标准 SQL 中的语法一致,表示一个“交叉联结”(Cross Join),会返回两表中所有行的笛卡尔积。 联结条件 联结条件用 WHERE 子句来定义,用一个等值表达式描述。交叉联结之后再用 WHERE进行条件筛选,效果跟内联结 INNER JOIN...
主要引用官方文档https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/joins/ 操作符 Join Flink SQL 支持对动态表进行 Join 操作。有几种不同类型的 Join 可以支持多种语义。 默认情况下,Join 的顺序不会优化。表按 FROM 子句中指定的顺序联接。用户可以调整 Join 查询...