数据也是生产力，保持热爱，奔赴山海！

SQL窗口函数LAG和LEAD应用解析 LAG和LEAD是SQL中用于跨行取值的窗口函数，分别获取当前行之前（LAG）和之后（LEAD）的数据。两个函数语法相同，都需配合ORDER BY定义排序规则，可选PARTITION BY分组计算。典型应用场景包括：计算日环比（相邻行差值）、获取前后行数据、设定自定义偏移量（如前N行）。相比自连接方式，这两个函数能简化代码并提升性能，特别适合处理时间序列数据比较、相邻记录分析等需求。使用时需注意必须指定排序规则，合理设置默认值以避免NULL值问题。

•以SQL方式创建一个hudi表的外表，与spark-shell or deltastreamer方式创建的hudi外表相同。Hudi当前不支持使用char、varchar、tinyint、smallint类型，建议使用string或int类型。CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Hudi Table。表2 CREATE TABLE Options描述。•创建非分区表-- 创建一个cow内部表。表1 CREATE TABLE参数描述。– 创建一个mor外部表。

可以在数据库命令行直接执行 输出到控制台，也可以将查询计划封装成SQL文件 在神通数据库节点执行即可。exec PUBLIC.p_count('模式名);修改需要查询的SCHEMA。

传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。4.读取数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到一小部分列。1.不支持真正的删除/更新支持 不支持事务（期待后续版本支持）7.对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟。

4、点击提交，表和数据已导入，完成！(大批量的文件数据不建议用Hue，用load或者spark导入)1、进入Hue访问界面，点击要导入表的schema，点击+号，上传要导入的文件。3、点击下一步，可自定义表名，以及选择字段数据类型，定义文件的类型格式。2、本次测试文件数据用逗号分隔，也可根据文件分隔符选择具体格式。

政府、军队、军工、金融（银行、保险、证券）、电信、航天、邮政、能源（电力、煤炭、石油、天然气）、互联网、交通运输、制造业、教育、医疗医药、农林水利、环保、烟草、物流、税务、审计、原材料、城建、文化、旅游、服务业、材料、化工、矿产等面向海量数据联机分析业务提供数据仓库支持。采用行列混合压缩存储引擎，通过压缩机制降低系统存储采购成本，提供多级的压缩机制，加载后数据不膨胀，压缩状态下查询性能不下降，为系统节省存储空间。具有行式存储引擎、列式存储引擎、行列混合存储引擎，可根据不同业务场景选择适应的存储方式。

create or replace view 视图 as select * from 表名;grant select any dictionary to 用户;grant select any table to 用户;grant create view to 用户;

STPython\神通数据库\神通MPP