，order02定义的列，以及额外的列c1和c2 CREATE TABLE orders_like03 (c1 int,c2 float,LIKE order01 INCLUDING PROPERTIES,LIKE order02); 创建表orders_like04和order

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，order02定义的列，以及额外的列c1和c2 CREATE TABLE orders_like03 (c1 int,c2 float,LIKE order01 INCLUDING PROPERTIES,LIKE order02); 创建表orders_like04和order

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Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT

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平台提供了 云审计 服务（Cloud Trace Service，简称 CTS ）。通过云审计服务，可记录与KooDrive相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的KooDrive服务关键操作 操作名称 资源类型 事件名称

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dws_data.dws_order; 图15 数据实时同步 更多信息 在Flink跨源开发场景下，如果在作业脚本中直接配置数据源认证信息，存在密码泄露的风险。建议使用 DLI 提供的跨源认证功能，不要在作业脚本中直接指定MySQL和 GaussDB (DWS)的用户名和密码。 当前仅Flink

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品的详情，“amount”用于记录商品的数量。 图14 为Order对象添加orderNo字段 图15 为OrderDetail添加product和amount字段 建立业务场景关系，即为User和Order，Order和OrderDetai建立聚合关系。 在订单系统中，要求用户

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参考增强型跨源连接，在DLI上根据ClickHouse和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测

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目ID。 获取账号的AK和SK，参见准备工作。 步骤四：通过外表导入DLI表数据 使用系统管理员dbadmin用户登录GaussDB(DWS)数据库，默认登录gaussdb数据库即可。 执行以下SQL创建外部Server。其中OBS终端节点从1获取，AK和SK从准备工作获取，DLI终端节点从2获取。

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根据这些数据的订单渠道利用内置的条件函数设置channel_code和channel_name的值，从而获取了源表中的字段信息，以及begin_time、end_time和channel_code、channel_name的值。 根据需要对相应指标进行统计和筛选，并将结果写入到结果表中。 选择所创建的DLI通用队列提交作业。

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radata扩展项，不是标准ANSI语法。QUALIFY在WHERE和GROUP BY子句后执行，必须单独成行。 只有当SELECT语句显式包含列名和/或表达式时，DSC才允许在ORDER BY子句中指定该列名和/或表达式。 输入：QUALIFY 1 2 3 4 5 6 SELECT

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timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的TIMESTAMP和TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE 的格式。 当前支持的格式为'SQL'和'ISO-8601'： 可选参数 'SQL' 将会以 "yyyy-MM-dd

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您只要实现了相应接口，填写配置信息即可实现horizon功能。 如horizon整体介绍中的架构图描述，horizon开放了两种插件entry插件和exit插件。其中统一认证和统一鉴权需要实现entry插件；而变更通知、更新缓存、统一审计、统一工作流需要实现exit插件。具体实现请参考以下步骤： 实现接口。

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： 查看待审核、处理中、已取消、已完成和待支付状态等状态的包年/包月订单。 查询待支付订单可用的优惠券，支付或取消待支付状态的订单，退订已订购的包年/包月产品。 查询待支付订单的可用折扣。 查询某次退订订单或者降配订单的退款金额来自哪些资源和对应订单。 相关API列表 开放接口 接口定义链接

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VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 VPC本身不收取费用。 但如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。弹性公网IP提供“包年/包月”和“按需计费”两种计费模式。 了解VPC计费说明。 DMS Kafka

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分析函数 在Teradata中，分析函数统称为有序分析函数，它们为数据挖掘、分析和商业智能提供了强大的分析能力。 ORDER BY中的分析函数 输入：ORDER BY子句中的分析函数 1 2 3 4 SELECT customer_id, customer_name, RANK(customer_id

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timestamp-format.standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的TIMESTAMP和TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE 的格式。 当前支持的格式为'SQL'和'ISO-8601'： 可选参数 'SQL' 将会以 "yyyy-MM-dd

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消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka

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-syntax为fields和map有什么区别？ A：当schema-syntax为fields时，会将Redis的key中hash值赋给flink中同名相应字段；当schema-syntax为map时，会将Redis的每个hash中的hashkey和hashvalue放入一个m

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= property_value, property_name = property_value, ...)。 视图可以包含Limit和ORDER BY子句，如果关联视图的查询语句也包含了这类子句，则最后执行结果将根据视图的子句运算后得到。例如视图V指定了返回5条数据，而关联查询为select

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= property_value, property_name = property_value, ...)。 视图可以包含Limit和ORDER BY子句，如果关联视图的查询语句也包含了这类子句，则最后执行结果将根据视图的子句运算后得到。例如视图V指定了返回5条数据，而关联查询为select

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value.format 是 无 String 用于反序列化和序列化Kafka消息的值部分的格式。 注意: format和value.format只能配置其中一个，如果同时配置两个，则会有冲突。 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 value.fields-include

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