impala sql语法与doris sql语法区别

Impala和Doris都是Hadoop生态系统中的数据仓库解决方案，它们的SQL语法有一些区别。

1. 数据类型支持：Impala支持更多的数据类型，包括ARRAY、MAP、STRUCT等，而Doris则不支持这些数据类型。

2. 聚合函数：Impala支持更多的聚合函数，包括GROUP_CONCAT、APPROX_COUNT_DISTINCT等，而Doris则不支持这些聚合函数。

3. 窗口函数：Impala支持窗口函数，包括LAG、LEAD、RANK等，而Doris则不支持这些窗口函数。

4. JOIN语法：Impala和Doris的JOIN语法是相似的，但是Impala支持更多的JOIN类型，包括FULL OUTER JOIN、LEFT SEMI JOIN等。

总的来说，Impala比Doris更加强大和灵活，但是Doris也有自己的优势，例如支持更高的并发查询和更快的查询速度等。选择哪个SQL语法取决于具体的应用场景和需求。

相关问题

Impala sql语法

Impala SQL是一种类似于SQL的查询语言，用于在Apache Hadoop和Apache HBase上进行数据分析。以下是一些Impala SQL语法的示例：

1. 创建表

CREATE TABLE table_name (column1 datatype1, column2 datatype2, column3 datatype3, ...);

2. 插入数据

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, value3, ...);

3. 查询数据

SELECT column1, column2, column3, ... FROM table_name WHERE condition;

4. 更新数据

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;

5. 删除数据

DELETE FROM table_name WHERE condition;

6. 连接表

SELECT column1, column2, ... FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

7. 分组与聚合

SELECT column1, SUM(column2) FROM table_name GROUP BY column1;

8. 排序

SELECT column1, column2, ... FROM table_name ORDER BY column1 ASC, column2 DESC;

这些只是Impala SQL语法的一些示例，还有许多其他的语法和用法。

java解析impala的sql语法的插件

可以使用 Apache Calcite 这个开源的 SQL 解析引擎来解析 Impala 的 SQL 语法。Calcite 可以通过定义自定义的 SQL dialect 来解析特定的 SQL 语法。以下是一个简单的例子：

首先，需要在项目中引入 Calcite 的依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.calcite</groupId>
  <artifactId>calcite-core</artifactId>
  <version>1.26.0</version>
</dependency>

然后，在代码中定义 Impala 的 SQL dialect：

import org.apache.calcite.config.Lex;
import org.apache.calcite.sql.SqlDialect;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser.Config;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParserImplFactory;

public class ImpalaSqlDialect extends SqlDialect {
    public static final SqlDialect DEFAULT =
        new ImpalaSqlDialect(SqlParserImplFactory.DEFAULT);

    public ImpalaSqlDialect(SqlParserImplFactory parserFactory) {
        super(
            EMPTY_CONTEXT
                .withDatabaseProduct(DatabaseProduct.IMPALA)
                .withIdentifierQuoteString("\""),
            "\"", // quoteString
            SqlParser.DEFAULT_QUOTED_CASING, // quotedCasing
            Lex.JAVA // lex
        );
    }

    @Override
    public Config configureParser(SqlParser.Config config) {
        return config;
    }
}

这里使用 `SqlDialect` 类来定义 Impala 的 SQL dialect，并且指定了 Impala 的 quote string 是双引号（"）。

最后，可以使用以下代码来解析 SQL：

import org.apache.calcite.jdbc.CalciteConnection;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.SqlNode;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

public class ImpalaSqlParser {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException, SqlParseException {
        Class.forName("org.apache.calcite.jdbc.Driver");
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:calcite:");
        CalciteConnection calciteConnection = connection.unwrap(CalciteConnection.class);
        SchemaPlus rootSchema = calciteConnection.getRootSchema();

        String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 123";
        SqlParser.Config config = SqlParser.configBuilder()
            .setLex(Lex.JAVA)
            .setIdentifierMaxLength(256)
            .build();
        SqlParser parser = SqlParser.create(sql, config);
        SqlNode sqlNode = parser.parseQuery();
        System.out.println(sqlNode.toString());

        connection.close();
    }
}

这里使用 `SqlParser` 类来解析 SQL 语句，并且将解析后的 `SqlNode` 对象打印出来。需要注意的是，在使用 Calcite 的 JDBC 驱动时，需要将 SQL 语句作为一个参数传递给 `SqlParser.create()` 方法。