好的，各位朋友，欢迎来到今天的“查询炼金术”课堂！🧙♂️ 今天我们要聊的是一个能让你的SQL代码瞬间优雅起来的“小魔法”—— CTE，也就是Common Table Expressions，中文名曰：公共表表达式。 别被这高大上的名字吓到，其实它就是一个SQL里的“小抄”，或者说“临时视图”，能帮你把复杂的查询拆解成更小、更易懂的片段，从而让你的SQL代码更加清晰、易于维护，甚至还能提高查询效率！听起来是不是很诱人？😎 一、什么是CTE？它能干啥？ 想象一下，你要做一道大菜，比如“满汉全席”。如果让你一口气从头做到尾，估计你会累趴下。但是，如果你先把各种食材分别处理好，切好肉丁，洗好蔬菜，熬好高汤，然后再把它们组合起来，是不是就轻松多了？ CTE就像是这个“食材预处理”的过程。它允许你定义一个命名的临时结果集，这个结果集只在当前查询中有效。你可以把它理解成一个临时的视图，但它比视图更灵活，因为它是内联定义的，而且不会像视图那样永久存储在数据库中。 CTE的主要用途： 简化复杂查询： 将一个复杂的查询拆解成多个逻辑清晰的步骤，每个CTE负责完成一部分任务，最后再把它们组合起来。 提高代 …
Flink Table API 与 SQL 编程：流批一体的统一查询
Flink Table API 与 SQL 编程：流批一体的统一查询，带你飞！🚀 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，一个在数据世界里摸爬滚打多年的码农。今天，咱们不聊那些高深莫测的理论，就聊聊Flink Table API 和 SQL，这两个神器如何帮我们实现流批一体的统一查询，让数据处理变得像喝水一样简单！ 开场白：数据世界的“变形金刚” 在数据的江湖里，流处理和批处理就像一对欢喜冤家。流处理实时性强，可以抓住每一个稍纵即逝的机会，但历史数据分析就有点力不从心；批处理能对海量历史数据进行深入挖掘，但面对瞬息万变的数据流就显得笨拙迟缓。 传统的做法是，我们得分别维护两套系统，一套处理流数据，一套处理批数据，数据得来回倒腾，维护成本蹭蹭往上涨。这就像同时养了两只宠物，一只负责抓老鼠，一只负责看家，累死个人！ 但是！有了 Flink Table API 和 SQL，这一切都将成为过去式！它们就像数据世界的“变形金刚”，可以根据需求自由切换形态，让你用一套代码，搞定流和批两种场景，真正实现流批一体！是不是很心动？😍 第一幕：认识一下我们的主角 在正式开始之前，我们先来认识一下今天的主 …