本文将针对开发过程中依旧经常出现的SQL编码缺陷，讲解其背后原理及形成原因。并以几个常见漏洞存在形式，提醒技术同学注意相关问题。最后会根据原理，提供解决或缓解方案。
随着 ChatGPT 给几乎所有技术都带来新冲击和新机会，让我们不禁思考，在 BI 场景下「用户直接使用自然语言完成数据查询」的可行性。
如何高效地使用 MaxCompute（ODPS）SQL ，将基础 SQL 语法运用到极致。
SQL的几种常用查询用法，表结果和内容，查询表内的某字段——最基础的语句格式。
在greenplum中使用psql执行sql，报网络异常错误问题的解决方法。gpconfig -s gp_interconnect_type
如果 IN 的参数是1, 2, 3 这样的数值列表，一般还不需要特别注意。但是如果参数是子查询，那么就需要注意了。在大多时候，[NOT] IN 和 [NOT] EXISTS 返回的结果是相同的。但是两者用于子查询时，EXISTS 的速度会更快一些。我们试着从 Class_A 表中查出同时存在于 Class_B 表中的员工。下面两条SQL 语句返回的结果是一样的，但是使用 EXISTS 的 SQL语句更快一些。
Apache Flink 社区在最近的两个版本（1.9 & 1.10 ）中为面向未来的统一流批处理在架构层面做了很多优化，其中一个重大改造是引入了 Blink Planner，开始支持 SQL & Table API 使用不同的 SQL Planner 进行编译（Planner 的插件化）。
我们知道，连接可以理解为筛选+笛卡尔乘积，即便真实的算法可以做很多优化，基本思想不会变。笛卡尔乘积是固定的，让连接操作变得复杂的，只有筛选操作，也就是筛选条件。根据不同的筛选条件，SQL提供了不同的书写方式，帮助程序员明确目的、减少意料之外的事情，也增加了学习的难度。只要牢记，各种连接就是筛选条件不同，也就可以很容易地区分各种连接了。
我理解上，Column Family NoSQL的schema和SQL schema大多能够互相作逻辑转换。也就是说，给一个DB，里面有很多table，table里有很多column，然后跟你说我query的型态会长怎样 (等同告诉你app layer的join要怎么做)。我们多半能把这些DB schema转成CF NoSQL的schema。反之亦然。
SQL优化无论在工作还是面试中都是经常遇见的问题。一般优化数据优化有四个维度:硬件，系统配置，数据表结构，SQL及索引。本文将仅从SQL及索引优化入手，不会有太多原理，可以看成一些SQL语法和加索引的规范。都是个人在工作中或者其他文章中一点点积累整理的。
SQL 遵循一组称为“语法”的规则和指南。本教程列出了所有的 SQL 基础语法供你快速学习 SQL 之用。所有的 SQL 语句都以下列关键字之一开始：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、ALTER、DROP、CREATE、USE、SHOW，并以一个分号（;）结束。有一点需要特别注意：SQL 不区分大小写，也就是说 SELECT 和 select 在 SQL 语句中有相同的含义。
窗口函数是聚集函数的延伸，是更高级的SQL语言操作，主要用于AP场景下对数据进行一些分析、汇总、排序的功能。本文将从窗口函数的基本概念入手，介绍其常用SQL语法和主要的应用场景，同时会讲到在GaussDB(DWS)中使用窗口函数需要考虑的一些因素。
MapReduce简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序，成本也确实太高了。
最近在优化项目的like语法，那既然谈到了SQL，我们不妨来看看一些主流的解析器是怎么实现like的语法逻辑。这里需要提一下主流的两种SQL解析器，它们分别是ANTLR和Calcite。
SQL常用函数汇总说明，COALESCE函数NULL值转化选择。转换函数COALESCE(可变参数)，返回从左侧数第一个不为NULL的值；
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。它避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。因为 MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs (Plain Old Java Objects，普通的 Java 对象)映射成数据库中的记录。
本节主要介绍动态SQL,其主要用于解决用户提交的查询条件不确定的情况。用户提交的查询条件不同，执行的SQL也就不同。若针对每种情况都一一列出来，将会出现大量SQL语句。针对这样的情况可以用动态SQL解决。
MyBatis 令人喜欢的一大特性就是动态 SQL。在使用 JDBC 的过程中， 根据条件进行 SQL 的拼接是很麻烦且很容易出错的。MyBatis 动态 SQL 的出现， 解决了这个麻烦。
SQL 提供了多种对数据进行过滤的方式，包括WHERE、HAVING以及ON子句等。虽然它们都能够实现类似的功能，但是你知道它们之间的区别吗？让我们一起来探讨一下。
7 月 6 日，Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版，1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题，提升用户的生产使用体验。
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