在 Databend 中查询数据
Databend 支持标准 SQL 以及 ANSI SQL:1999 和 SQL:2003 分析扩展。本节涵盖查询技术、优化工具和高效数据处理的高级功能。
核心查询功能
| 功能 | 描述 | 主要优势 |
|---|---|---|
| 通用表表达式 (CTE) | 使用 WITH 子句定义命名临时结果集 | 提升查询可读性，支持子查询复用 |
| JOIN | 合并多表数据 | 支持内连接 (Inner)、外连接 (Outer)、交叉连接 (Cross)、半连接 (Semi) 和反连接 (Anti) |
| GROUP BY | 分组聚合数据（含扩展功能） | 支持 CUBE、ROLLUP 和 GROUPING SETS |
| Sequence | 生成连续数值序列 | 自动递增标识符与计数器 |
高级查询功能
| 功能 | 类型 | 描述 | 使用场景 |
|---|---|---|---|
| 用户定义函数 (UDF) | Lambda & 嵌入式 | 使用 Python、JavaScript、WebAssembly 实现自定义操作 | 复杂数据转换，定制业务逻辑 |
| 外部函数 | 云特性 | 通过外部服务器执行自定义操作 | 弹性扩展处理，集成外部库 |
| 字典 | 数据集成 | 外部数据的内存键值存储 | 快速查询 MySQL、Redis 等数据源 |
| 存储过程 | SQL 脚本 | 含控制流的可重用命令集 | 多步骤操作，复杂业务逻辑 |
查询优化与分析
| 工具 | 用途 | 访问方式 | 核心特性 |
|---|---|---|---|
| Query Profile | 性能分析 | Databend Cloud Monitor | 可视化执行计划，性能指标 |
| Query Hash | 查询标识 | SQL 函数 | 唯一查询指纹，性能追踪 |
GROUP BY 扩展
| 扩展 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| CUBE | 分组列的全组合聚合 | 多维数据分析 |
| ROLLUP | 分层小计与总计 | 层级报表生成 |
| GROUPING SETS | 自定义分组组合 | 灵活聚合场景 |
快速开始指南
- 基础查询：通过 JOIN 和 GROUP BY 实现基础数据操作
- 高级逻辑：运用 CTE 构建复杂查询结构
- 自定义函数：通过 UDF 实现定制化数据处理
- 性能优化：利用 Query Profile 获取优化建议
- 外部数据：通过 Dictionary 集成外部数据源
优化说明：
- 统一术语格式：技术术语采用 中文 (英文) 结构（如 "通用表表达式 (CTE)"）
- 精简表达：将 "进行基本数据操作" 优化为 "实现基础数据操作"，"具有控制流的" 简化为 "含控制流的"
- 专业表述："云功能" 改为 "云特性"，"获取优化洞察" 改为 "获取优化建议"
- 术语一致性：全文档统一使用 "GROUP BY" 等原生技术名词
- 空格规范：确保中文与英文/数字间保留空格（如 "Python、JavaScript"）
- 表格优化："最适用于" 改为 "适用场景"，"主要功能" 改为 "核心特性"
