Blink文档阅读笔记（1）：DDL与DML_blink dml index语法-优快云博客

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本文是Blink文档阅读笔记的第一部分，主要介绍了Blink中DDL（数据定义语言）和DML（数据操纵语言）的使用。在DDL部分，详细讲解了如何创建stream中的源表（如Datahub、Kafka、SLS、TT等）、结果表（如Hologres、RDS等）以及维表，并提到了视图的作用。在DML部分，重点讨论了`INSERT INTO`语句在流计算中的应用。

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系列文章目录

Blink文档阅读笔记（1）：DDL与DML

Blink文档阅读笔记（2）：Query语句

Blink文档阅读笔记（3）：aggregation 聚合的语法 group window，over window

DDL和DML

DDL和DML语句有很多，这里只写在有了sql基础之后，比较特别的部分，如果工作需要其他函数的话可以直接查阅blink文档，这里不赘述了。

DDL：

Data Definition Language 数据定义语言，这部分主要分为stream ，batch，view，函数。
其实很好理解，建议不要直接啃语法，因为本身就没啥难度，看完语法反而有点晕。看一遍下面的步骤就很好理解了：创建原表，然后创建结果表，创建视图进行数据的一些操作，然后将视图中的数据插入结果表中，这就是一个最简单的代码结构了。

我们先从实例出发，一般的操作步骤如下：创建数据总线（DataHub）源表系统订单是实时产生的，源表语句如下。
系统订单是实时产生的，源表语句如下

CREATE TABLE online_retailers (
    id                    VARCHAR,  -- 商品ID
    buyer_id              VARCHAR,  -- 买家ID
    site                  VARCHAR,  -- 商品类别
    pay_time              VARCHAR,  -- 订单支付时间
    buy_amount            DOUBLE,   -- 订单金额
    wap                   VARCHAR   -- 购买方式
) WITH (
    type = 'datahub',
    endPoint = 'xxx',
    roleArn='xxx',
    project = 'xxx',
    topic = 'xxx',
  batchReadSize='500'