Calcite扩展了SQL和关系代数以支持流式查询。
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流是收集到持续不断流动的记录，永远不停止。与表不同，它们通常不存储在磁盘上，而流是通过网络，并在内存中保存很短的时间。
数据流是对表格的补充，因为它们代表了企业现在和将来发生的事情，而表格代表了过去。一个流被存档到一个表中是很常见的。
与表一样，您经常希望根据关系代数以高级语言查询流，根据模式（schema）进行验证，并优化以充分利用可用的资源和算法。
Calcite的SQL是对标准SQL的扩展，而不是另一种“类SQL”的语言。区别很重要，原因如下：
如果不使用STREAM关键字，则返回常规标准SQL。
流式SQL使用以下schema：
最简单的流式查询：
SELECT STREAM *
FROM Orders;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:17:05 | 10 | 6 | 1
10:18:05 | 20 | 7 | 2
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:04:00 | 10 | 10 | 1
11:09:30 | 40 | 11 | 12
11:24:11 | 10 | 12 | 4 该查询读取Orders流中的所有列和行。与任何流式查询一样，它永远不会终止。只要记录到达，它就会输出一条记录Orders。
输入Control-C以终止查询。
STREAM关键字是SQL流的主要扩展。它告诉系统你对订单有兴趣，而不是现有订单。
查询:
SELECT *
FROM Orders;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
08:30:00 | 10 | 1 | 3
08:45:10 | 20 | 2 | 1
09:12:21 | 10 | 3 | 10
09:27:44 | 30 | 4 | 2
4 records returned. 也是有效的，但会打印出现有的所有订单，然后终止。我们把它称为关系查询，而不是流式处理。它具有传统的SQL语义。
Orders很特殊，因为它有一个流和一个表。如果您尝试在表上运行流式查询或在流上运行关系式查询，则Calcite会抛出一个错误：
SELECT * FROM Shipments;
ERROR: Cannot convert stream 'SHIPMENTS' to a table
SELECT STREAM * FROM Products;
ERROR: Cannot convert table 'PRODUCTS' to a stream与常规的SQL中一样，使用一个WHERE子句来过滤行：
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE units > 3;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:09:30 | 40 | 11 | 12
11:24:11 | 10 | 12 | 4在SELECT子句中使用表达式来选择要返回或计算表达式的列：
SELECT STREAM rowtime,
'An order for ' || units || ' '
|| CASE units WHEN 1 THEN 'unit' ELSE 'units' END
|| ' of product #' || productId AS description
FROM Orders;
rowtime | description
----------+---------------------------------------
10:17:00 | An order for 4 units of product #30
10:17:05 | An order for 1 unit of product #10
10:18:05 | An order for 2 units of product #20
10:18:07 | An order for 20 units of product #30
11:02:00 | An order by 6 units of product #10
11:04:00 | An order by 1 unit of product #10
11:09:30 | An order for 12 units of product #40
11:24:11 | An order by 4 units of product #10我们建议您始终在SELECT 条款中包含rowtime列。在每个流和流式查询中有一个有序的时间戳，可以在稍后进行高级计算，例如GROUP BY和JOIN。
有几种方法可以计算流上的聚合函数。差异是：
窗口类型：
SELECT STREAM CEIL(rowtime TO HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY CEIL(rowtime TO HOUR), productId;
rowtime | productId | c | units
------------+---------------+------------+-------
11:00:00 | 30 | 2 | 24
11:00:00 | 10 | 1 | 1
11:00:00 | 20 | 1 | 7
12:00:00 | 10 | 3 | 11
12:00:00 | 40 | 1 | 12 结果是流。在11点整，Calcite发出自10点以来一直到11点有下订单的 productId的小计。12点，它会发出11:00至12:00之间的订单。每个输入行只贡献到一个输出行。
Calcite是如何知道10:00:00的小计在11:00:00完成的，这样就可以发出它们了？它知道rowtime是在增加，而且它也知道CEIL(rowtime TO HOUR)在增加。所以，一旦在11:00:00时间点或之后看到一行，它将永远不会看到贡献到上午10:00:00的一行。
增加或减少的列以及表达式是单调的。（单调递增或单调递减）
如果列或表达式的值具有轻微的失序，并且流具有用于声明特定值将不会再被看到的机制（例如标点符号或水印），则该列或表达式被称为准单调。
在GROUP BY子句中没有单调或准单调表达式的情况下，Calcite无法取得进展，并且不允许查询：
SELECT STREAM productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY productId;
ERROR: Streaming aggregation requires at least one monotonic expression 单调和准单调的列需要在模式中声明。当记录输入流并且由从该流中读取数据的假定查询时，单调性被强制执行。我们建议为每个流指定一个时间戳列rowtime，但也可以声明其他列是单调的，例如orderId。
我们将在下面的内容讨论标点符号，水印，并取得进展的其他方法 。
前面的滚动窗口的例子很容易写，因为窗口是一个小时。对于不是整个时间单位的时间间隔，例如2小时或2小时17分钟，则不能使用CEIL，表达式将变得更复杂。
Calcite支持滚动窗口的替代语法：
SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId;
rowtime | productId | c | units
----------+-----------+---------+-------
11:00:00 | 30 | 2 | 24
11:00:00 | 10 | 1 | 1
11:00:00 | 20 | 1 | 7
12:00:00 | 10 | 3 | 11
12:00:00 | 40 | 1 | 12 正如你所看到的，它返回与前一个查询相同的结果。TUMBLE 函数返回一个分组键，这个分组键在给定的汇总行中将会以相同的方式结束; TUMBLE_END函数采用相同的参数并返回该窗口的结束时间; 当然还有一个TUMBLE_START函数。
TUMBLE有一个可选参数来对齐窗口。在以下示例中，我们使用30分钟间隔和0:12作为对齐时间，因此查询在每小时过去12分钟和42分钟时发出汇总：
SELECT STREAM
TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '30' MINUTE, TIME '0:12') AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '30' MINUTE, TIME '0:12'),
productId;
rowtime | productId | c | units
----------+-----------+---------+-------
10:42:00 | 30 | 2 | 24
10:42:00 | 10 | 1 | 1
10:42:00 | 20 | 1 | 7
11:12:00 | 10 | 2 | 7
11:12:00 | 40 | 1 | 12
11:42:00 | 10 | 1 | 4 跳转窗口是滚动窗口的泛化（概括），它允许数据在窗口中保持比发出间隔更长的时间。
查询发出的行的时间戳11:00，包含数据从08:00至11:00（或10：59.9）；以及行的时间戳12:00，包含数据从09:00至12:00。
SELECT STREAM
HOP_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3' HOUR) AS rowtime,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3' HOUR);
rowtime | c | units
----------+----------+-------
11:00:00 | 4 | 27
12:00:00 | 8 | 50 在这个查询中，因为保留期是发出期的3倍，所以每个输入行都贡献到3个输出行。想象一下，HOP函数为传入行生成一组Group Keys，并将其值存储在每个Group Key的累加器中。例如，HOP(10:18:00, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3')产生3个时间间隔周期：
[08:00, 09:00)
[09:00, 10:00)
[10:00, 11:00)
这就提出了允许不满意内置函数HOP和TUMBLE的用户来自定义的分区函数的可能性。
我们可以建立复杂的复杂表达式，如指数衰减的移动平均线：
SELECT STREAM HOP_END(rowtime),
productId,
SUM(unitPrice * EXP((rowtime - HOP_START(rowtime)) SECOND / INTERVAL '1' HOUR))
/ SUM(EXP((rowtime - HOP_START(rowtime)) SECOND / INTERVAL '1' HOUR))发出：
GROUPING SETS对于流式查询是有效的，只要每个分组集合包含单调或准单调表达式。
CUBE和ROLLUP不适用于流式查询，因为它们将生成至少一个聚合所有内容（如GROUP BY ()）的分组集合 。
与标准SQL一样，可以使用HAVING子句来过滤由流GROUP BY发出的行：
SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId
HAVING COUNT(*) > 2 OR SUM(units) > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10前述的HAVING查询可以使用WHERE子查询中的子句来表示：
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM (
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS su
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId)
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 40 HAVING子句是在SQL早期引入的，当需要在聚合之后执行过滤器时，（回想一下，WHERE在输入到达GROUP BY子句之前过滤行）。
从那时起，SQL已经成为一种数学封闭的语言，这意味着您可以在一个表上执行的任何操作也可以在查询上执行。
SQL 的闭包属性非常强大。它不仅使 HAVING陈旧过时（或至少减少到语法糖），它使视图成为可能：
CREATE VIEW HourlyOrderTotals (rowtime, productId, c, su) AS
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR),
productId,
COUNT(*),
SUM(units)
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId;
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM HourlyOrderTotals
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 40 FROM子句中的子查询有时被称为“内联视图”，但实际上它们比视图更基础。视图只是一个方便的方法，通过给出这些分片命名并将它们存储在元数据存储库中，将SQL分割成可管理的块。
很多人发现嵌套的查询和视图在流上比在关系上更有用。流式查询是连续运行的运算符的管道，而且这些管道通常会很长。嵌套的查询和视图有助于表达和管理这些管道。
顺便说一下，WITH子句可以完成与子查询或视图相同的操作：
WITH HourlyOrderTotals (rowtime, productId, c, su) AS (
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR),
productId,
COUNT(*),
SUM(units)
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId)
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM HourlyOrderTotals
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
------------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 40 回顾一下HourlyOrderTotals视图的定义。此视图是流还是关系？
它不包含STREAM关键字，所以它是一个关系。但是，这是一种可以转换成流的关系。
可以在关系和流式查询中使用它：
# A relation; will query the historic Orders table.
# Returns the largest number of product #10 ever sold in one hour.
SELECT max(su)
FROM HourlyOrderTotals
WHERE productId = 10;
# A stream; will query the Orders stream.
# Returns every hour in which at least one product #10 was sold.
SELECT STREAM rowtime
FROM HourlyOrderTotals
WHERE productId = 10; 这种方法不限于视图和子查询。遵循CQL [ 1 ]中规定的方法，流式SQL中的每个查询都被定义为关系查询，并最上面的SELECT使用STREAM关键字转换为流。
如果STREAM关键字存在于子查询或视图定义中，则不起作用。
在查询准备时间，Calcite计算查询中引用的关系是否可以转换为流或历史的关系。
有时候，一个流可以提供它的一些历史记录（比如Apache Kafka [ 2 ]主题中最后24小时的数据），但不是全部。在运行时，Calcite计算出是否有足够的历史记录来运行查询，如果没有，则会给出错误。
一个特定的情况下，需要将流转换为关系时会发生我所说的“饼图问题”。想象一下，你需要写一个带有图表的网页，如下所示，它总结了每个产品在过去一小时内的订单数量。
但是这个Orders流只包含几条记录，而不是一个小时的汇总。我们需要对流的历史记录运行一个关系查询：
SELECT productId, count(*)
FROM Orders
WHERE rowtime BETWEEN current_timestamp - INTERVAL '1' HOUR
AND current_timestamp;如果Orders流的历史记录正在滚动到Orders表中，尽管成本很高,我们可以回答查询。更好的办法是，如果我们可以告诉系统将一小时的汇总转化为表格，在流式处理过程中不断维护它，并自动重写查询以使用表格。
ORDER BY的故事类似于GROUP BY。语法看起来像普通的SQL，但是Calcite必须确保它能够提供及时的结果。因此，它需要在ORDER BY键的前沿（leading edge）有一个单调的表达式。
SELECT STREAM CEIL(rowtime TO hour) AS rowtime, productId, orderId, units
FROM Orders
ORDER BY CEIL(rowtime TO hour) ASC, units DESC;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:00:00 | 30 | 8 | 20
10:00:00 | 30 | 5 | 4
10:00:00 | 20 | 7 | 2
10:00:00 | 10 | 6 | 1
11:00:00 | 40 | 11 | 12
11:00:00 | 10 | 9 | 6
11:00:00 | 10 | 12 | 4
11:00:00 | 10 | 10 | 1大多数查询将按照插入的顺序返回结果，因为引使用流式算法，但不应该依赖它。例如，考虑一下：
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE productId = 10
UNION ALL
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE productId = 30;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:05 | 10 | 6 | 1
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:04:00 | 10 | 10 | 1
11:24:11 | 10 | 12 | 4 productId= 30 的行显然是不符合order要求的，可能是因为Orders流以productId分区，分区后的流在不同的时间发送了他们的数据。
如果您需要特定的顺序，请添加一个显式的ORDER BY：
Calcite可能会通过合并使用rowtime实现UNION ALL，这样只是效率稍微低些。
只需要添加一个ORDER BY到最外层的查询。如果需要在UNION ALL之后执行GROUP BY，Calcite将会 隐式添加ORDER BY，以便使GROUP BY算法成为可能。
VALUES子句创建一个拥有给定行集合的内联表。
流式传输是不允许的。这组行不会发生改变，因此一个流永远不会返回任何行。
> SELECT STREAM * FROM (VALUES (1, 'abc'));
ERROR: Cannot stream VALUES 标准SQL的功能特性之一可以在SELECT子句中使用所谓的“分析函数” 。不像GROUP BY，不会折叠记录。对于每个进来的记录，出来一个记录。但是聚合函数是基于一个多行的窗口。
我们来看一个例子。
SELECT STREAM rowtime,
productId,
units,
SUM(units) OVER (ORDER BY rowtime RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING) unitsLastHour 这个功能特性付出很小的努力就包含了很多Power。在SELECT子句中可以有多个函数，基于多个窗口规则定义。
以下示例返回在过去10分钟内平均订单数量大于上周平均订单数量的订单。
SELECT STREAM *
FROM (
SELECT STREAM rowtime,
productId,
units,
AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING) AS m10,
AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS d7
FROM Orders
WINDOW product AS (
ORDER BY rowtime
PARTITION BY productId)) 为了简洁起见，在这里我们使用一种语法，其中使用WINDOW子句部分定义窗口，然后在每个OVER子句中细化窗口。也可以定义WINDOW子句中的所有窗口，或者如果您愿意，可以定义所有内联窗口。
但真正的power超越语法。在幕后，这个查询维护着两个表，并且使用FIFO队列添加和删除子汇总中的值。但是，无需在查询中引入联接，也可以访问这些表。
窗口化聚合语法的一些其他功能特性：
可以计算与顺序有关的函数，如RANK中位数。
如果我们想要一个返回每个记录的结果的查询，比如一个滑动窗口，但是在一个固定的时间段重置总数，就像一个翻滚的窗口？这种模式被称为级联窗口。这里是一个例子：
SELECT STREAM rowtime,
productId,
units,
SUM(units) OVER (PARTITION BY FLOOR(rowtime TO HOUR)) AS unitsSinceTopOfHour 它看起来类似于滑动窗口查询，但单调表达式出现在PARTITION BY窗口的子句中。由于rowtime从10:59:59到11:00:00，FLOOR(rowtime TO HOUR)从10:00:00到11:00:00发生改变，因此一个新的分区开始。在新的时间到达的第一行将开始新的汇总; 第二行将有一个由两行组成的汇总，依此类推。
Calcite知道旧分区永远不会再被使用，因此从内部存储中删除该分区的所有子汇总。
使用级联和滑动窗口的分析函数可以组合在同一个查询中。
有两种类型的连接，即stream-to-table join和stream-to-stream join。
如果表的内容没有改变，则流到表的连接是直接的。这个查询以每个产品的列出价格丰富了订单流：
SELECT STREAM o.rowtime, o.productId, o.orderId, o.units,
p.name, p.unitPrice
FROM Orders AS o JOIN Products AS p ON o.productId = p.productId;
rowtime | productId | orderId | units | name | unitPrice
----------+-----------+---------+-------+ -------+-----------
10:17:00 | 30 | 5 | 4 | Cheese | 17
10:17:05 | 10 | 6 | 1 | Beer | 0.25
10:18:05 | 20 | 7 | 2 | Wine | 6
10:18:07 | 30 | 8 | 20 | Cheese | 17
11:02:00 | 10 | 9 | 6 | Beer | 0.25
11:04:00 | 10 | 10 | 1 | Beer | 0.25
11:09:30 | 40 | 11 | 12 | Bread | 100
11:24:11 | 10 | 12 | 4 | Beer | 0.25 如果表格在改变，会发生什么？例如，假设product#10的单价在11点增加到0.35。在11:00之前下的订单应该是旧价格，在11:00之后下的订单应该反映新价格。
实现此目的的一种方法是创建一个表，使每个版本的开始和结束生效日期保持一致，ProductVersions如下所示：
SELECT STREAM *
FROM Orders AS o JOIN ProductVersions AS p
ON o.productId = p.productId
AND o.rowtime BETWEEN p.startDate AND p.endDate
rowtime | productId | orderId | units | productId1 | name | unitPrice
----------+-----------+---------+-------+ -----------+--------+-----------
10:17:00 | 30 | 5 | 4 | 30 | Cheese | 17
10:17:05 | 10 | 6 | 1 | 10 | Beer | 0.25
10:18:05 | 20 | 7 | 2 | 20 | Wine | 6
10:18:07 | 30 | 8 | 20 | 30 | Cheese | 17
11:02:00 | 10 | 9 | 6 | 10 | Beer | 0.35
11:04:00 | 10 | 10 | 1 | 10 | Beer | 0.35
11:09:30 | 40 | 11 | 12 | 40 | Bread | 100
11:24:11 | 10 | 12 | 4 | 10 | Beer | 0.35 另一种实现方法是使用具有临时支持的数据库（能够像过去的任何时候一样查找数据库的内容），并且系统需要知道Orders流的rowtime列对应于Products表的事务时间戳 。
对于许多应用程序而言，暂时支持或版本化表格的成本和努力是不值得的。查询在重放时给出不同的结果是可以接受的：在这个例子中，在重放时，product#10的所有订单被分配后来的单价0.35。
如果连接条件以某种方式强迫它们彼此保持有限的距离，那么流与流的连接就是合理的。在以下查询中，发货日期在订单日期的一小时内：
SELECT STREAM o.rowtime, o.productId, o.orderId, s.rowtime AS shipTime
FROM Orders AS o JOIN Shipments AS s
ON o.orderId = s.orderId
AND s.rowtime BETWEEN o.rowtime AND o.rowtime + INTERVAL '1' HOUR;
rowtime | productId | orderId | shipTime
----------+-----------+---------+----------
10:17:00 | 30 | 5 | 10:55:00
10:17:05 | 10 | 6 | 10:20:00
11:02:00 | 10 | 9 | 11:58:00
11:24:11 | 10 | 12 | 11:44:00 请注意，相当多的订单不会显示，因为它们在一个小时内没有发货。在系统接收到Order#10时，时间戳为11:24:11，它已经从其哈希表中删除了订单包括Order#8（时间戳10:18:07）。
正如你所看到的，把这两个流的单调或准单调列联系在一起的“锁定步骤”是系统取得进展所必需的。如果它不能推断出一个锁定步骤, 它将拒绝执行一个查询。
这不仅是查询对流来说有意义。运行DML语句（INSERT，UPDATE，DELETE，UPSERT和REPLACE）对流来说同样有意义。
DML非常有用，因为它允许基于流实现物华流或表格，因此经常使用值可以节省工作量。
考虑到流的应用程序通常由查询管道组成，每个查询将输入流转换为输出流。管道的组件可以是一个视图：
CREATE VIEW LargeOrders AS
SELECT STREAM * FROM Orders WHERE units > 1000;或者一个标准的INSERT语句：
INSERT INTO LargeOrders
SELECT STREAM * FROM Orders WHERE units > 1000; 这些看起来很相似，在这两种情况下，管道中的下一个步骤都可以读取LargeOrders，而不用担心它是如何填充的。效率是有差别的：INSERT无论有多少消费者，做的工作都是相同的。这个视图的确与消费者的数量成正比，特别是没有消费者的情况下就没有工作。
其他形式的DML对于流也是有意义的。例如，以下常设UPSERT语句维护一个表格，以实现最后一小时订单的汇总：
UPSERT INTO OrdersSummary
SELECT STREAM productId,
COUNT(*) OVER lastHour AS c
FROM Orders
WINDOW lastHour AS (
PARTITION BY productId
ORDER BY rowtime
RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING) Punctuation [ 5 ]允许流式查询取得进展，即使单调的键中没有足够的值来推送出结果。
（我更喜欢术语“rowtime bounds”，水印[ 6 ]是一个相关的概念，但为了这些目的，Punctuation就足够了。）
如果某个流具有Punctuation，那么它可能不会被排序，不过仍然可以排序。因此，出于语义的目的，按照排序的流来工作就足够了。
顺便说一下，一个无序的流也是可排序的，如果按t-sorted排序 （即，每个记录保证在其时间戳的t秒内到达）或k-sorted排序（即每个记录保证不超过k的位置造成无序）。所以对这些流的查询可以像带有Punctuation的流式查询来进行计划。
而且，我们经常要聚合不是时间的且是单调的属性。“一个团队在获胜状态和失败状态之间转移的次数”就是这样一个单调的属性。系统需要自己弄清楚聚合这样一个属性是否安全; Punctuation不会添加任何额外的信息。
我记得一些计划器的元数据（成本指标）：
并非本文中的所有概念都已经在Calcite中实现。其他的可能在Calcite中实现，但不能在SamzaSQL [ 3 ] [ 4 ] 等特定的适配器中实现。
已实现
未实现
本文档中提供的以下功能特性，以为Calcite支持它们，但实际上它还没有实现。全面支持意味着参考实现支持该功能特性（包括负面情况），TCK则对其进行测试。
本文档做了什么
以下函数在标准SQL中不存在，但在流式SQL中定义。
标量函数：
分区函数：
