关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算，这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算符 运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。

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NOT NULL x IN (values) 如果x为其中一个列举值，则返回true。 SELECT str1 IN ('testStr1', 'testStr2') x NOT IN (values) 如果x不在列举值中，则返回true。 SELECT str1 NOT IN ('testStr1'

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中字段数小于指定表中列数时自动为其余列填充默认值功能，其余功能暂未适配。 指定LOCAL关键字，且文件路径为相对路径时，文件从二进制目录下搜索；不指定LOCAL关键字，且文件路径为相对路径时，文件从数据目录下搜索。 语法中指定分隔符，转义字符，分行符等符号时，若指定为单引号，将导致词法解析错误。

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并发写入示例 本章节以表test为例，分别介绍相同表的INSERT和DELETE并发，相同表的并发INSERT，相同表的并发UPDATE，以及数据导入和查询的并发的执行详情。 1 CREATE TABLE test(id int, name char(50), address varchar(255));

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起来，然后聚合统计订单总额，最后将统计结果写入结果表。 本例中订单表作为驱动源表输入，商品类别信息表作为静态维表，统计结果表作为作业最终输出。 Connector支持列表 表1 Connector支持列表 Connector 源表 维表 结果表 BlackHole 不支持 不支持

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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

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"value": "xxx"}', '$.value'); -- xxx json_format(json) → varchar 把json值转为序列化的json文本，这是json_parse的反函数： SELECT JSON_format(json '{"id": 1, "value":"xxx"}');

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字符序和表达式的字符集。 字符序优先级 不同表达式字符序优先级由高到低排列如下： COLLATE语法拥有最高优先级。 含有字符序冲突的表达式（如：两个不同字符序的字符串拼接表达式）。 支持字符序的数据类型的列、用户自定义变量、存储过程参数、CASE表达式等。 特定的系统函数（如：

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在“驱动管理”页面，单击MySQL驱动“建议版本”列中的资料链接，按照相应指导获取驱动文件。 在“驱动管理”页面中，选择以下方式上传MySQL驱动。 方式一：单击对应驱动名称右侧操作列的“上传”，选择本地已下载的驱动。 方式二：单击对应驱动名称右侧操作列的“从sftp复制”，配置sftp连接器名称和驱动文件路径。

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在“驱动管理”页面，单击MySQL驱动“建议版本”列中的资料链接，按照相应指导获取驱动文件。 在“驱动管理”页面中，选择以下方式上传MySQL驱动。 方式一：单击对应驱动名称右侧操作列的“上传”，选择本地已下载的驱动。 方式二：单击对应驱动名称右侧操作列的“从sftp复制”，配置sftp连接器名称和驱动文件路径。

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在“驱动管理”页面，单击MySQL驱动“建议版本”列中的资料链接，按照相应指导获取驱动文件。 在“驱动管理”页面中，选择以下方式上传MySQL驱动。 方式一：单击对应驱动名称右侧操作列的“上传”，选择本地已下载的驱动。 方式二：单击对应驱动名称右侧操作列的“从sftp复制”，配置sftp连接器名称和驱动文件路径。

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若建表时包含主键/唯一约束，则选取HASH分布，分布列为主键/唯一约束对应的列。 若建表时不包含主键/唯一约束，但存在数据类型支持作分布列的列，则选取HASH分布，分布列为第一个数据类型支持作分布列的列。 若建表时不包含主键/唯一约束，也不存在数据类型支持作分布列的列，选取ROUNDROBIN分布。

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查询外显结果列表 场景描述 该接口为查询外呼结果接口，提供给重试策略接口创建不重试策略使用。 使用说明 前提条件 有对应的Ak/Sk鉴权权限。 已经申请了开发者账号。 接口方法 该接口仅支持GET方法。 接口URI https://ip:port/rest/isales/v1/o

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Processing)是云数据库 GaussDB (for MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，

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使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 CREATE TABLE `flink`.`orders`

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选择“测试用例”页签，在左侧“用例列表”下选择待添加数据指令的测试用例。 在“用例步骤”页签下，单击“更多 > 数据指令”。 单击“添加参数”，输入“参数名”，设置“参数逻辑”，选择“参数模式”。 输入“参数名” 参数逻辑结果赋值的参数名称。 设置“参数逻辑” 直接输入普通字符串，如直接写入数字1.23

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使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 CREATE TABLE `flink`.`orders`

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作业开发 Spark如何将数据写入到DLI表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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