功能限制 新增的SQL限流规则仅对当前实例生效。 当SQL语句匹配多条限流规则时，优先生效最新添加的规则，之前的规则不再生效。 在添加SQL限流规则之前，已经开始执行的SQL语句，不会被记入并发数。 如果复制时延过长，只读实例新增或删除限流规则时，不会立刻生效。 建议内核小版本升级至最新版本。 当设置过多限流规则时，对性能有一定影响，使用后请删除多余的规则。 以下场景不受SQL限流的限制： 系统表不限制。 不涉及数据查询的不限制，例如：SELECT sleep(xxx); root账户不限制。 对存储过程，触发器，函数内的SQL语句不限制。

请求参数 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 rule_name 否 String 规则名称。 请参考 数据湖探索 用户指南中“SQL防御系统规则”。 最小长度：1 最大长度：32 rule_id 否 String 规则类型。 枚举值： static_0001 static_0002 static_0003 static_0004 static_0005 static_0006 static_0007 dynamic_0001 dynamic_0002 running_0002 running_0003 running_0004 category 否 String 规则状态类型。 支持以下枚举值： static dynamic running engine_rules 否 Object 规则详情。 queueNames 否 Array of strings 队列名称。

整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建弹性资源池并添加队列：创建 DLI 作业运行的队列。 步骤2：创建RDS Postgres数据库：创建RDS Postgres的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：RDS Postgres的表上插入数据，在DWS上查看运行结果。

步骤3：创建DWS数据库和表 连接已创建的DWS集群。 请参考使用gsql命令行客户端连接DWS集群。 执行以下命令连接DWS集群的默认数据库“gaussdb”： gsql -d gaussdb -h DWS集群连接地址 -U dbadmin -p 8000 -W password -r gaussdb：DWS集群默认数据库。 DWS集群连接地址：请参见获取集群连接地址进行获取。如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问地址”或“公网访问 域名 ”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 -W：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。 CREATE DATABASE testdwsdb; 执行以下命令，退出gaussdb数据库，连接新创建的数据库“testdwsdb”。 \q gsql -d testdwsdb -h DWS集群连接地址 -U dbadmin -p 8000 -W password -r 执行以下命令创建表。 create schema test; set current_schema= test; drop table if exists dws_order; CREATE TABLE dws_order ( order_id VARCHAR, order_channel VARCHAR, order_time VARCHAR, pay_amount FLOAT8, real_pay FLOAT8, pay_time VARCHAR, user_id VARCHAR, user_name VARCHAR, area_id VARCHAR );

EXPLAIN PERFORMANCE详解 在SQL调优过程中经常需要执行EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE查看SQL语句实际执行信息，通过对比实际执行与优化器的估算之间的差别来为优化提供依据。EXPLAIN PERFORMANCE相对于EXPLAIN ANALYZE增加了每个DN上的执行信息。 以上一小节中的SQL查询语句为例： 1 SELECT * FROM tt01,tt02 WHERE tt01.c1=tt02.c1; 执行EXPLAIN PERFORMANCE输出的显示执行信息分为以下6个部分： 执行计划 以表格的形式将计划显示出来，包含有11个字段，分别是：id、operation、A-time、A-rows、E-rows、E-distinct、Peak Memory、E-memory、A-width、E-width和E-costs。字段含义如下表1。 表1 执行字段说明 字段 描述 id 执行算子节点编号。 operation 具体的执行节点算子名称。 Vector前缀的算子是指向量化执行引擎算子，一般出现含有列存表的Query中。 Streaming是一个特殊的算子，它实现了分布式架构的核心数据shuffle功能，Streaming共有三种形态，分别对应了分布式结构下不同的数据shuffle功能： Streaming (type: GATHER)：作用是coordinator从DN收集数据。 Streaming(type: REDISTRIBUTE)：作用是DN根据选定的列把数据重分布到所有的DN。 Streaming(type: BROADCAST)：作用是把当前DN的数据广播给其他所有的DN。 A-time 各DN相应算子执行时间，一般DN上执行的算子的A-time是由[]括起来的两个值，分别表示此算子在所有DN上完成的最短时间和最长时间，包括下层算子执行时间。 注意：在整个计划中，除了叶子节点的执行时间是算子本身的执行时间，其余算子的执行时间均包含子节点的执行时间。 A-rows 表示相应算子输出的全局总行数。 E-rows 每个算子估算的输出行数。 E-distinct 表示hashjoin算子的distinct估计值。 Peak Memory 此算子在每个DN上执行时使用的内存峰值，[]中左侧为最小值，右侧为最大值。 E-memory DN上每个算子估算的内存使用量，只有DN上执行的算子会显示。某些场景会在估算的内存使用量后使用括号显示该算子在内存资源充足下可以自动扩展的内存上限。 A-width 表示当前算子每行元组的实际宽度，仅对于重内存使用算子会显示，包括：(Vec)HashJoin、(Vec)HashAgg、(Vec) HashSetOp、(Vec)Sort、(Vec)Materialize算子等，其中(Vec)HashJoin计算的宽度是其右子树算子的宽度，会显示在其右子树上。 E-width 每个算子输出元组的估算宽度。 E-costs 每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进去。虽然这个时间可能在实际的总时间里占据相当重要的分量，但是被优化器忽略了，因为它无法通过修改规划来改变。 Predicate Information (identified by plan id) 谓词过滤这部分主要显示的是对应执行算子节点的过滤条件，即在整个计划执行过程中不会变的信息，主要是一些join条件和一些filter信息。对于分区表，还会显示分区剪枝信息。 Memory Information (identified by plan id) 内存使用信息这部分显示的是整个计划中会将内存的使用情况打印出来的算子的内存使用信息，主要是Hash、Sort算子，包括算子峰值内存（peak memory），优化器预估的内存（estimate memory），控制内存（control memory），估算内存使用（operator memory），执行时实际宽度（width），内存使用自动扩展次数（auto spread num），是否提前下盘（early spilled），以及下盘信息，包括重复下盘次数（spill Time(s)），内外表下盘分区数（inner/outer partition spill num），下盘文件数（temp file num），下盘数据量及最小和最大分区的下盘数据量（written disk IO [min, max] ）。其中sort算子不会显示具体的下盘文件数，仅在显示排序方法时显示Disk。下方是一个发生了下盘的算子的内存信息示例。 Targetlist Information (identified by plan id) 这一部分显示的是每一个算子对应的输出目标列信息。 DataNode Information (identified by plan id) 这部分将各个算子的执行时间（如果包含过滤及投影也会显示对应的执行时间）、CPU、buffer的使用情况全部打印出来。 算子执行信息 每个算子的执行信息都包含三个部分： executor0_es_group/executor1_es_group表示具体执行的节点信息，括号中的信息是实际的执行信息。 actual time表示实际的执行时间，第一个数字表示执行时进入当前算子到输出第一条数据所花费的时间，第二个数字表示输出所有数据的总执行时间。 rows表示当前算子输出数据行数。 loops表示当前算子的执行次数。需要注意，对于分区表来说，每一个分区表的扫描就是一次完整的扫描操作，当切换到下一个分区的时候，又是一次新的扫描操作。 CPU信息 每个算子执行的过程都有CPU信息，其中cyc代表的是CPU的周期数，ex cyc表示的是当前算子的周期数，不包含其子节点；inc cyc是包含子节点的周期数；ex row是当前算子输出的数据行数；ex c/r则是ex cyc/ex row得到的每条数据所用的平均周期数。 Buffer信息 buffers显示缓冲区信息，包括共享块和临时块的读和写。 共享块包含表和索引，临时块在排序和物化中使用的磁盘块。上层节点显示出来的块数据包含了其所有子节点使用的块数。 对于发生了下盘的算子，Buffer信息会展示下盘的数据量，“temp read”代表读取下盘的临时数据的次数，write代表写下盘的临时数据的次数，written_size代表下盘的数据量。 当关闭spill-to-OBS特性GUC开关enable_spill_to_remote_storage时，数据下盘到DN实例目录中，数据显示格式如下： 当打开spill-to-OBS特性GUC开关enable_spill_to_remote_storage时，还会额外显示和该特性相关的下盘统计信息，示例如下图所示。其中，written_disk_size代表下盘到磁盘缓存的数据量；written_obs_size代表如磁盘缓存空间不足情况时直接下盘到obs的数据量；spill_obs_size代表的是磁盘缓存空间不足时，从磁盘缓存写回到obs的数据量。 磁盘缓存信息 Disk Cache：表示磁盘缓存的命中信息和数据读取信息。 miss代表磁盘缓存未命中的次数，hit表示磁盘缓存命中的次数，disk_cache_error_code，error表示产生errorCode的次数。scanBytes表示scan查询的数据量，remoteReadBytes表示在OBS上读取的数据量，loadTime表示从磁盘缓存加载数据的时间，openTime表示打开磁盘缓存文件的时间，preadTime表示从磁盘读取数据的时间。为了提升OBS的效率会对相邻的请求块合并，或者因为请求写磁盘缓存的最小粒度是block(默认1M)，可能会使得scanBytes会小于remoteReadBytes。 ReadAhead：表示数据预取的相关信息。 parseMetaTime表示预读时解析文件元数据的时间，submitBytes表示预读的数据量，submitTime表示数据预读请求的提交时间，waitTime表示读取数据时命中执行中的数据预读请求并且等待预读请求完成的时间，waitCount表示读取数据时命中执行中的数据预读请求的次数，cancelCount表示读取数据时命中并撤销尚未开始执行的数据预读请求的次数，hitCount表示读取数据时命中的已经完成的数据预读请求的次数，fabricCacheHitCount L1Cache：表示数据缓存在L1层命中的次数，L2Cache：表示数据缓存在L2层命中的次数。 OBS I/O ：表示OBS IO请求的详细信息。 count表示OBS IO请求的总数量，averageRTT表示OBS IO请求的平均RTT(Round Trip Time，IO请求往返时间)，单位为μs，averageLatency表示OBS IO请求的平均延迟，单位为μs，latencyGt1s表示OBS IO请求延迟超过1s的数量，latencyGt10s表示OBS IO请求延迟超过10s的数量，retryCount表示OBS IO请求重试的总次数，rateLimitCount表示OBS IO请求被流控的总次数。 Query Summary 这一部分主要打印语句级执行信息，包括了各阶段执行时间、各个DN上初始化和结束阶段的最大最小执行时间、CN上的初始化、执行、结束阶段的时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存、并行度等信息。 DN执行信息 DataNode executor start time：DN执行器开始时间，[min_node_name, max_node_name] : [min_time, max_time] DataNode executor run time：DN执行器运行时间，[min_node_name, max_node_name] : [min_time, max_time] DataNode executor end time：DN执行器结束时间，[min_node_name, max_node_name] : [min_time, max_time] Remote query poll time：接收结果时用于poll等待的时间 内存估算信息 System available mem：系统可用内存 Query Max mem：查询最大内存 Query estimated mem：语句估算内存 SMP自适应并行信息（仅开启SMP自适应时显示） Initial DOP：计划生成的初始规划并行度 Avail max core：可供该语句执行使用的CPU核数 Final Max DOP：计划中算子的最大并行度 CN执行时间 Coordinator executor start time：CN执行器开始时间 Coordinator executor run time：CN执行器运行时间 Coordinator executor end time：CN执行器结束时间 Parser runtime：解析器运行时间 Planner runtime：优化器执行时间 Query Id：查询ID Total runtime：总执行时间 A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般情况下两者偏差越大，则可以认为优化器生成的计划的越不可信，人工干预调优的必要性越大。 A-time中的两个值偏差越大，表明此算子的计算偏斜(在不同DN上执行时间差异)越大，人工干预调优的必要性越大。一般来说，两个相邻的算子，上层算子的执行时间包含下层算子的执行时间，但如果上层算子为stream算子，由于各线程不存在驱动关系，上层算子执行时间可能小于下层算子的执行时间，即不存在包含关系。 Max Query Peak Memory经常用来估算SQL语句耗费内存，也被用来作为SQL语句调优时运行态内存参数设置的重要依据。一般会以EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE的输出作为进一步调优的输入。

执行计划显示信息 除了设置不同的执行计划显示格式外，还可以通过不同的EXPLAIN用法，显示不同详细程度的执行计划信息。常见有如下几种，关于更多用法请参见EXPLAIN说明。 EXPLAIN statement： 只生成执行计划，不实际执行。其中statement代表SQL语句。 EXPLAIN ANALYZE statement：生成执行计划，进行执行，并显示执行的概要信息。显示中加入了实际的运行时间统计，包括在每个规划节点内部花掉的总时间(以毫秒计)和它实际返回的行数。 EXPLAIN PERFORMANCE statement：生成执行计划，进行执行，并显示执行期间的全部信息。 为了测量运行时在执行计划中每个节点的开销，EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE会在当前查询执行上增加性能分析的开销。在一个查询上运行EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE有时会比普通查询明显地花费更多的时间。超支的数量依赖于查询的本质和使用的平台。 因此，当定位SQL运行慢问题时，如果SQL长时间运行未结束，建议通过EXPLAIN命令查看执行计划，进行初步定位。如果SQL可以运行出来，则推荐使用EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE查看执行计划及其实际的运行信息，以便更精准地定位问题原因。 执行计划中的常见关键字说明： 表访问方式 ForeignScan 全表顺序扫描。最基本的扫描算子，用于外表的顺序扫描，支持value分区剪枝。 表连接方式 Nested Loop 嵌套循环，适用于被连接的数据子集较小的查询。在嵌套循环中，外表驱动内表，外表返回的每一行都要在内表中检索找到它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（不能大于10000），要把返回子集较小的表作为外表，而且在内表的连接字段上建议要有索引。 (Sonic) Hash Join 哈希连接，适用于数据量大的表的连接方式。优化器使用两个表中较小的表，利用连接键在内存中建立hash表，然后扫描较大的表并探测散列，找到与散列匹配的行。 运算符 sort 对结果集进行排序。 filter EXPLAIN输出显示WHERE子句当作一个"filter"条件附属于顺序扫描计划节点。这意味着规划节点为它扫描的每一行检查该条件，并且只输出符合条件的行。预计的输出行数降低了，因为有WHERE子句。不过，扫描仍将必须访问所有 10000 行，因此开销没有降低；实际上它还增加了一些（确切的说，通过10000 * cpu_operator_cost）以反映检查WHERE条件的额外CPU时间。 LIMIT LIMIT限定了执行结果的输出记录数。如果增加了LIMIT，那么不是所有的行都会被检索到。

Stream计划 Fabric SQL中使用Stream计划进行查询的执行： CN根据原语句生成计划并将计划下发给DN进行执行，各DN执行过程中使用Stream算子进行数据交互。 现有表tt01和tt02定义如下： 1 2 3 4 5 6 CREATE EXTERNAL TABLE tt01(c1 int, c2 int) store as orc; CREATE EXTERNAL TABLE tt02(c1 int, c2 int) store as orc; 两表JOIN，且连接条件包含非分布列，其DN间存在数据交换。此时对于tt02表，会在各DN进行基表扫描，扫描后会通过Redistribute Stream算子，按照JOIN条件中的tt02.c1进行哈希计算后重新发送给各DN，然后在各DN上做JOIN，最后汇总到CN。

算子级调优 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(66167-56217)/66878=14.8%，Foreign scan算子的执行时间占总时间的：56217/66878=84%，此处Foreign scan算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化，如使用分区表。 同时，对于两个表的Join，如果数据量较大时，且选择了NestLoop，此时该算子性能会比较差。需要设置enable_nestloop=off，选择HashJoin，则性能可以得到较大提升。 父主题： SQL调优进阶

文件组织方式 如下图所示，Iceberg将数据分为元数据管理层、数据存储层。 元数据层： metadata文件为json格式。存储当前版本的元数据信息，所有快照信息。 manifest list文件，即snapshot文件或清单列表文件，为avro格式。一次commit生成一个快照文件，每行存储一个manifest file的路径、其存储的数据文件的分区范围，增加删除了几个数据文件等信息，在查询时提供过滤信息，加快速度。 manifest文件，为avro格式。存储多个数据文件的信息列表，每行是一个数据文件的详细描述，包括状态、路径、分区信息、列级别的统计信息（最大最小值、空值数等）、文件大小以及文件里数据行数等。其中列级别的统计信息在扫描表数据时可过滤掉不必要的文件。 数据存储层：支持不同的文件格式，包括parquet、orc、avro。

主要特点 可扩展性：Iceberg可轻松扩展到支持海量的数据表格和庞大的数据集合。 查询性能：Iceberg的元数据管理和查询优化功能可以提高数据查询的性能。 数据版本管理：Iceberg提供了可靠的数据版本管理功能，可以帮助用户对数据进行版本控制和回溯。 易于使用：Iceberg提供了简单易用的API和命令行工具，使得用户可以轻松地创建、管理和查询数据表格。 灵活的分区策略：Iceberg支持灵活的分区策略，可以根据不同的数据集合进行分区管理。 多版本数据支持：Iceberg支持多版本数据，可以帮助用户对数据进行版本管理和回溯。 多种数据格式支持：Iceberg支持多种数据格式，包括Parquet、ORC、Avro等。

基本概念 Table（表格）：Iceberg的最基本的概念是Table，它是一个数据表格的抽象表示。Table包含了表格的元数据信息、数据存储位置、分区策略等信息。 Partition（分区）：Partition是将Table中的数据按照指定的规则划分为多个子集的过程。Partition可以基于数据的某些特征进行划分，例如按照时间、地理位置、产品类型等进行分区。 Metadata（元数据）：Iceberg的元数据是指描述Table中的数据结构、分区策略、数据版本等信息的数据。元数据存储在持久化的存储介质中，例如HDFS、S3等。 Snapshot（快照）：Snapshot是指Table在某个时间点上的数据视图，它包含了Table当前版本的数据和元数据信息。 Manifest（清单）：Manifest是指Table中数据文件的清单列表，它包含了每个数据文件的元数据信息（例如文件路径、大小、分区信息等）。

更多优化示例 示例：修改select语句，将子查询修改为和主表的join，或者修改为可以提升的subquery，但是在修改前后需要保证语义的正确性。 1 explain (costs off)select * from t1 where t1.c1 in (select t2.c1 from t2 where t1.c2 = t2.c2); 上面示例计划中存在一个subPlan，为了消除这个subPlan可以修改语句为： 1 explain(costs off) select * from t1 where exists (select 1 from t2 where t1.c1 = t2.c1 and t1.c2 = t2.c2); 从计划可以看出，subPlan消除了，计划变成了两个表的semi join，这样会大幅度提高执行效率。

总结 通常优化器总会选择最优的执行计划，但是众所周知代价估算，尤其是中间结果集的代价估算一般会有比较大的偏差，这种比较大的偏差就可能会导致agg的计算方式出现比较大的偏差，这时候就需要通过best_agg_plan进行agg计算模型的干预。 一般来说，当agg汇聚的收敛度很小时，即结果集的个数在agg之后并没有明显变少时（经验上以5倍为临界点），选择redistribute+hashagg执行方式，否则选择hashagg+redistribute+hashagg执行方式。

创建Iceberg External表 通过CREATE EXTERNAL TABLE语法创建Iceberg表。与一般EXTERNAL表相比，创建Iceberg EXTERNAL表没有特别的参数需要指定，只需要指定STORE AS ICEBERG即可。具体语法可参见CREATE EXTERNAL TABLE。 当前创建Iceberg External表仅支持创建V2表。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE EXTERNAL TABLE iceberg_ext( col1 int, col2 varchar(20), ... )PARTITION BY (col3 bigint) TABLEPROPERTIES ( 'write.metadata.delete-after-commit.enabled'='true'， 'write.metadata.previous-versions-max' = '10' ) STORE AS ICEBERG; 其中write.metadata.delete-after-commit.enabled控制是否在提交事务后删除旧版本元数据文件，默认情况为false。true的情况下，可以通过write.metadata.previous-versions-max设定保留多少个metadata。 使用这两个参数需要谨慎，虽然删除元数据文件可以节省存储空间，但需要确保不会影响数据的一致性和可用性。

关键字 SQL里有保留字和非保留字之分。根据标准，保留字绝不能用做其他标识符。非保留字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 表1 SQL关键字 关键字 Fabric SQL SQL:1999 SQL:1992 ABORT 非保留 - - ABS - 非保留 - ABSOLUTE 非保留 保留 保留 AC CES S 非保留 - - ACCOUNT 非保留 - - ACTION 非保留 保留 保留 ADA - 非保留 非保留 ADD 非保留 保留 保留 ADMIN 非保留 保留 - AFTER 非保留 保留 - AGGREGATE 非保留 保留 - ALIAS - 保留 - ALL 保留 保留 保留 ALLOCATE - 保留 保留 ALSO 非保留 - - ALTER 非保留 保留 保留 ALWAYS 非保留 - - ANALYSE 保留 - - ANALYZE 保留 - - AND 保留 保留 保留 ANY 保留 保留 保留 APP 非保留 - - ARE - 保留 保留 ARRAY 保留 保留 - AS 保留 保留 保留 ASC 保留 保留 保留 ASENSITIVE - 非保留 - ASSERTION 非保留 保留 保留 ASSIGNMENT 非保留 非保留 - ASYMMETRIC 保留 非保留 - AT 非保留 保留 保留 ATOMIC - 非保留 - ATTRIBUTE 非保留 - - AUTHID 保留 - - AUTHINFO 非保留 - - AUTHORIZATION 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 AUTOEXTEND 非保留 - - AUTOMAPPED 非保留 - - AVG - 非保留 保留 BACKWARD 非保留 - - BARRIER 非保留 - - BEFORE 非保留 保留 - BEGIN 非保留 保留 保留 BETWEEN 非保留(不能是函数或类型) 非保留 保留 BIGINT 非保留(不能是函数或类型) - - BINARY 保留(可以是函数或类型) 保留 - BINARY_DOUBLE 非保留(不能是函数或类型) - - BINARY_INTEGER 非保留(不能是函数或类型) - - BIT 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 BITVAR - 非保留 - BIT_LENGTH - 非保留 保留 BLOB 非保留 保留 - BOOLEAN 非保留(不能是函数或类型) 保留 - BOTH 保留 保留 保留 BUCKETS 保留 - - BREADTH - 保留 - BY 非保留 保留 保留 C - 非保留 非保留 CACHE 非保留 - - CALL 非保留 保留 - CALLED 非保留 非保留 - CARDINALITY - 非保留 - CASCADE 非保留 保留 保留 CASCADED 非保留 保留 保留 CASE 保留 保留 保留 CAST 保留 保留 保留 CATA LOG 非保留 保留 保留 CATALOG_NAME - 非保留 非保留 CHAIN 非保留 非保留 - CHAR 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 CHARACTER 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 CHARACTERIS TICS 非保留 - - CHARACTER_LENGTH - 非保留 保留 CHARACTER_SET_CATALOG - 非保留 非保留 CHARACTER_SET_NAME - 非保留 非保留 CHARACTER_SET_SCHEMA - 非保留 非保留 CHAR_LENGTH - 非保留 保留 CHECK 保留 保留 保留 CHECKED - 非保留 - CHECKPOINT 非保留 - - CLASS 非保留 保留 - CLEAN 非保留 - - CLASS_ORIGIN - 非保留 非保留 CLOB 非保留 保留 - CLOSE 非保留 保留 保留 CLUSTER 非保留 - - COALESCE 非保留(不能是函数或类型) 非保留 保留 COBOL - 非保留 非保留 COLLATE 保留 保留 保留 COLLATION 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 COLLATION_CATALOG - 非保留 非保留 COLLATION_NAME - 非保留 非保留 COLLATION_SCHEMA - 非保留 非保留 COLUMN 保留 保留 保留 COLUMNS 非保留 - - COLUMN_NAME - 非保留 非保留 COMMAND_FUNCTION - 非保留 非保留 COMMAND_FUNCTION_CODE - 非保留 - COMMENT 非保留 - - COMMENTS 非保留 - - COMMIT 非保留 保留 保留 COMMITTED 非保留 非保留 非保留 COMPATIBLE_ILLEGAL_CHARS 非保留 - - COMPLETE 非保留 - - COMPRESS 非保留 - - COMPLETION - 保留 - CONCURRENTLY 保留(可以是函数或类型) - - CONDITION - - - CONDITION_NUMBER - 非保留 非保留 CONFIGURATION 非保留 - - CONNECT - 保留 保留 CONNECTION 非保留 保留 保留 CONNECTION_NAME - 非保留 非保留 CONSTRAINT 保留 保留 保留 CONSTRAINTS 非保留 保留 保留 CONSTRAINT_CATALOG - 非保留 非保留 CONSTRAINT_NAME - 非保留 非保留 CONSTRAINT_SCHEMA - 非保留 非保留 CONSTRUCTOR - 保留 - CONTAINS - 非保留 - CONTENT 非保留 - - CONTINUE 非保留 保留 保留 CONVERSION 非保留 - - CONVERT - 非保留 保留 COORDINATOR 非保留 - - COPY 非保留 - - CORRESPONDING - 保留 保留 COST 非保留 - - COUNT - 非保留 保留 CREATE 保留 保留 保留 CROSS 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 CS V 非保留 - - CUBE - 保留 - CURRENT 非保留 保留 保留 CURRENT_CATALOG 保留 - - CURRENT_DATE 保留 保留 保留 CURRENT_PATH - 保留 - CURRENT_ROLE 保留 保留 - CURRENT_SCHEMA 保留(可以是函数或类型) - - CURRENT_TIME 保留 保留 保留 CURRENT_TIMESTAMP 保留 保留 保留 CURRENT_USER 保留 保留 保留 CURSOR 非保留 保留 保留 CURSOR_NAME - 非保留 非保留 CYCLE 非保留 保留 - DATA 非保留 保留 非保留 DATE_FORMAT 非保留 - - DATABASE 非保留 - - DATAFILE 非保留 - - DATE 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 DATETIME_INTERVAL_CODE - 非保留 非保留 DATETIME_INTERVAL_PRECISION - 非保留 非保留 DAY 非保留 保留 保留 DBCOMPATIBILITY 非保留 - - DEALLOCATE 非保留 保留 保留 DEC 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 DECIMAL 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 DECLARE 非保留 保留 保留 DECODE 非保留(不能是函数或类型) - - DEFAULT 保留 保留 保留 DEFAULTS 非保留 - - DEFERRABLE 保留 保留 保留 DEFERRED 非保留 保留 保留 DEFINED - 非保留 - DEFINER 非保留 非保留 - DELETE 非保留 保留 保留 DELIMITER 非保留 - - DELIMITERS 非保留 - - DELTA 非保留 - - DEPTH - 保留 - DEREF - 保留 - DESC 保留 保留 保留 DESCRIBE - 保留 保留 DESCRIPTOR - 保留 保留 DESTROY - 保留 - DESTRUCTOR - 保留 - DETERMINISTIC 非保留 保留 - DIAGNOSTICS - 保留 保留 DICTIONARY 非保留 保留 - DIRECT 非保留 - - DIRECTORY 非保留 - - DISABLE 非保留 - - DISCARD 非保留 - - DISCONNECT - 保留 保留 DISPATCH - 非保留 - DISTINCT 保留 保留 保留 DISTRIBUTE 非保留 - - DISTRIBUTION 非保留 - - DO 保留 - - DOCUMENT 非保留 - - DOMAIN 非保留 保留 保留 DOUBLE 非保留 保留 保留 DROP 非保留 保留 保留 DYNAMIC - 保留 - DYNAMIC_FUNCTION - 非保留 非保留 DYNAMIC_FUNCTION_CODE - 非保留 - EACH 非保留 保留 - ELASTIC 非保留 - - ELSE 保留 保留 保留 ENABLE 非保留 - - ENCODING 非保留 - - ENCRYPTED 非保留 - - END 保留 保留 保留 END-EXEC - 保留 保留 ENFORCED 非保留 - - ENUM 非保留 - - EOL 非保留 - - EQUALS - 保留 - ERRORS 非保留 - - ESCAPE 非保留 保留 保留 ESCAPING 非保留 - - EVERY 非保留 保留 - EXCEPT 保留 保留 保留 EXCEPTION - 保留 保留 EXCHANGE 非保留 - - EXCLUDE 非保留 - - EXCLUDING 非保留 - - EXCLUSIVE 非保留 - - EXEC - 保留 保留 EXECUTE 非保留 保留 保留 EXISTING - 非保留 - EXISTS 非保留(不能是函数或类型) 非保留 保留 EXPIRATION 非保留 - - EXPLAIN 非保留 - - EXTENSION 非保留 - - EXTERNAL 非保留 保留 保留 EXTRACT 非保留(不能是函数或类型) 非保留 保留 FALSE 保留 保留 保留 FAMILY 非保留 - - FAST 非保留 - - FENCED 非保留 - - FETCH 保留 保留 保留 FILEHEADER 非保留 - - FILL_MISSING_FIELDS 非保留 - - FINAL - 非保留 - FIRST 非保留 保留 保留 FIXED 非保留 保留 保留 FLOAT 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 FOLLOWING 非保留 - - FOR 保留 保留 保留 FORCE 非保留 - - FOREIGN 保留 保留 保留 FORMATTER 非保留 - - FORTRAN - 非保留 非保留 FORWARD 非保留 - - FOUND - 保留 保留 FREE - 保留 - FREEZE 保留(可以是函数或类型) - - FROM 保留 保留 保留 FULL 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 FUNCTION 非保留 保留 - FUNCTIONS 非保留 - - G - 非保留 - GENERAL - 保留 - GENERATED - 非保留 - GET - 保留 保留 GLOBAL 非保留 保留 保留 GO - 保留 保留 GOTO - 保留 保留 GRANT 保留 保留 保留 GRANTED 非保留 非保留 - GREATEST 非保留(不能是函数或类型) - - GROUP 保留 保留 保留 GROUPING - 保留 - HANDLER 非保留 - - HAVING 保留 保留 保留 HEADER 非保留 - - HIERARCHY - 非保留 - HOLD 非保留 非保留 - HOST - 保留 - HOUR 非保留 保留 保留 IDENTIFIED 非保留 - - IDENTITY 非保留 保留 保留 IF 非保留(不能是函数或类型) - - IFNULL 非保留(不能是函数或类型) - - IGNORE - 保留 - IGNORE_EXTRA_DATA 非保留 - - ILIKE 保留(可以是函数或类型) - - IMMEDIATE 非保留 保留 保留 IMMUTABLE 非保留 - - IMPLEMENTATION - 非保留 - IMPLICIT 非保留 - - IN 保留 保留 保留 INCLUDING 非保留 - - INCREMENT 非保留 - - INDEX 非保留 - - INDEXES 非保留 - - INDICATOR - 保留 保留 INFIX - 非保留 - INHERIT 非保留 - - INHERITS 非保留 - - INITIAL 非保留 - - INITIALIZE - 保留 - INITIALLY 保留 保留 保留 INITRANS 非保留 - - INLINE 非保留 - - INNER 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 INOUT 非保留(不能是函数或类型) 保留 - INPUT 非保留 保留 保留 INSENSITIVE 非保留 非保留 保留 INSERT 非保留 保留 保留 INSTANCE - 非保留 - INSTANTIABLE - 非保留 - INSTEAD 非保留 - - INT 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 INTEGER 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 INTERNAL 保留 - - INTERSECT 保留 保留 保留 INTERVAL 非保留(不能是函数或类型) 保留 保留 INTO 保留 保留 保留 INVOKER 非保留 非保留 - IS 保留 保留 保留 ISNULL 非保留(不能是函数或类型) - - ISOLATION 非保留 保留 保留 ITERATE - 保留 - JOIN 保留(可以是函数或类型) 保留 保留 K - 非保留 - KEY 非保留 保留 保留 KEY_MEMBER - 非保留 - KEY_TYPE - 非保留 - LABEL 非保留 - - LANGUAGE 非保留 保留 保留 LARGE 非保留 保留 - 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