作者丨静默虚空本文针对关系型数据库的一般语法。限于篇幅，本文侧重说明用法，不会展开讲解特性、原理。一、基本概念 数据库术语数据库（database） - 保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。数据表（table） - 某种特定类型数据的结构化清单。模式（schema） - 关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如
目录前言一、字段血缘1.区别字段2.区别标识符序列3.功能函数设定二、字段血缘可视化点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言SQL解析和血缘追踪的研究现在差不多可以告一段落了，从8月22日写HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解这篇文章以来便断断续续的对SQL语法解析研究，到了今天终于是有了一番成果。一般做此类研究的项目都是在数据治理和数据中台方面的服务作支撑，对于数据安全
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2023-10-14 06:21:14
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目录前言一.parser grammar改写二、得到AST三、优化问题前言作为一个开发实践项目，实现对HiveSQL语句的解析可以很有效的作为管理用户查询权限的管理。对于这方面的知识本身也不是非常熟悉了解，很多时候也是边学边记。身边也没有人指导这个方案具体该怎么实现怎么做，只有需求是要将复杂查询或者是关联建表的SQL语句能够将其库名和表名全都给提取出来并且能够实现上下游的追溯。这个功能最好还是用J
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2024-04-11 09:59:06
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# Java解析SQL血缘
随着数据规模的增大和数据分析的复杂度的提高，越来越多的企业需要对大量的数据进行处理和分析。在进行数据分析之前，需要首先了解数据之间的关系和依赖，以便正确地进行数据处理和分析。而SQL血缘分析就是一种用于了解SQL语句中数据之间关系的方法。
## 什么是SQL血缘
SQL血缘是指通过解析SQL语句，分析其中各个表之间的依赖关系和数据流向的过程。通过SQL血缘分析，可
原创
2023-12-06 03:56:15
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本文介绍使用Hive的API获取一条HQL的最终执行计划，从而获取这条HQL的Job数量，另外，介绍使用API分析一条HQL中所包含的输入表和输出表。这些信息在做元数据管理和Hive表的血缘分析时候很有用。 Hive在执行一条HQL的时候，会经过以下步骤：语法解析：Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象 语法树AST Tree；语义解析：遍历AST Tree
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2023-10-05 14:46:06
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slardar是一个sql mapping框架，其大概使用方式类似mybatis，没有采用hibernate那种orm的方式是因为个人觉得这种方式需要大量的处理sql，每次操作对象都要进行依次sql解析比较繁琐；转而想到mybatis这种把sql逻辑交给用户的方式还是比较合理的。同时又不像全盘照抄mybatis，还是想有一些独特的地方，于是将mybatis的xml配置sql的方式换成了javasc
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2024-09-14 21:26:31
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创建一个视图 vsal123，一个 INSERT ALL 语句用于将订单数据插入到不同的表中，以及创建两个表 scott.dept 和 scott.emp 的DDL（数据定义语言）语句。CREATE VIEW vsal123
AS
SELECT a.deptno "Department"
原创
2024-06-03 14:17:22
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1.背景：血缘关系非常重要，因为有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。所以考虑将采用MapReduce引擎执行的sql进行迭代，以spark引擎执行。但同时也需要实现字段血缘的功能。hive血缘关系实现较为简单，攻略
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2023-08-05 11:27:38
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作者：Hao Guangshi一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。 Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。平台计划将 Hive 任务迁移到 Spark SQL
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2023-11-21 14:56:12
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# Python中的SQL解析与血缘分析
在现代数据处理和分析中，SQL（结构化查询语言）扮演着重要角色。通过使用Python进行SQL解析和血缘分析，我们可以更好地理解数据流动和转换过程，从而提高数据治理和数据质量管理的能力。本文将探讨如何使用Python进行SQL解析，并实现简单的血缘分析。
## 什么是SQL解析与血缘分析？
SQL解析是将SQL语句转换为可操作的数据结构的过程，使得我
# Java解析SQL血缘的jar
在软件开发过程中，我们经常需要对SQL语句进行解析，分析SQL的血缘关系（即数据之间的依赖关系）。这对于数据流分析、性能优化等方面非常有用。在Java开发中，有一些开源的jar包可以帮助我们实现这一功能，比如Apache Calcite。
## Apache Calcite简介
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它提供了一种将SQL语句解
原创
2024-03-16 03:38:50
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本文字数：7860字预计阅读时间：20分钟＋1 研究背景随着企业信息化和业务的发展，数据资产日益庞大，数据仓库构建越来越复杂，在数仓构建的过程中，常遇到数据溯源困难，数据模型修改导致业务分析困难等难题，此类问题主要是由于数据血缘分析不足造成的，只有强化血缘关系，才能帮助企业更好的发挥数据价值。SQL血缘关系是数据仓库模型构建的核心依赖。通过对SQL语句进行梳理与解析，得到各个业务层表之间依赖关系和
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2023-07-20 21:20:48
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一、SQLFlow–数据治理专家的一把利器数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据治理分析师常常需要对各种复杂场景下的SQL语句进行溯源分析，而限于环境因素，往往只能提供SQL语句给SQLFlow进行分析处理，SQL语句的制造
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2023-11-06 16:45:47
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数据血缘关系在企业的数据治理中是非常重要的一个环节，关于数据血缘在企业数据治理中的重要作用，可以参考这篇文章。SQL 语言在数据处理中被广泛使用，SQL 语句中包含了丰富的数据血缘关系，关于什么是 SQL 中的数据血缘，如何发现这些隐藏在 SQL 语句中数据血缘，请参考这篇文章。本文主要介绍如何利用马哈鱼数据血缘分析器提供的 UI，Rest API 及 Java 库来快速获取复杂 SQL 语句中的
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2024-08-08 12:37:06
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Spark中比较重要的一块就是血缘关系和阶段划分，虽说并不能像累加器或者广播变量解决特定的需求，但对于理解Spark计算的任务执行调度有很大的帮助。Lineage（血缘关系）RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列 Lineage (血统)记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据信息和转换行为，当该 RDD 的部分分
一、Spark1.1 Spark有几种部署方式？请分别简要论述1）Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。2）Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。3）Yarn: Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/T236450?contestId=67903
题目描述农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统。然而他不是一个真正优秀的记帐员。他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树，并且把二叉树以更线性的“树的中序遍历”和“树的前序遍历”的符号加以记录而 不是用图形的方法。你的任务是在被给予奶牛家谱的“树中序遍历”和“树前序遍历”的符号后，创
在今天的博客中，我将记录下“sql血缘关系解析代码java”的开发过程。SQL血缘关系解析是数据治理和数据管理中的一个重要问题，能够帮助我们了解数据的来源及其传递路径，确保数据使用的合规性和准确性。本文将从多个方面探讨这个问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
## 背景描述
在数据驱动的时代，了解数据源及其传递链条变得尤为重要。SQL血缘关系解析能够帮助我们追
随着公司平台用户数量与表数量的不断增多，各种表之间的数据流向也变得更加复杂，特别是某个任务中会对源表读取并进行一系列复杂的变换后又生成新的数据表，因此需要一套表血缘关系解析机制能清晰地解析出每个任务所形成的表血缘关系链。 实现思路: spark对sql的操作会形成一个dataf
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2024-01-03 20:41:57
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# MySQL SQL解析与数据血缘流程
在现代数据处理和分析中，数据的血缘关系非常重要。数据血缘描述了数据从源头到最终用途的流动路径。本文将指导你如何实现MySQL的SQL解析，获取数据的血缘流程。
## 流程概述
以下是获取数据血缘的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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