flink sql嵌套查询

Flink SQL 支持嵌套查询，可以在一个查询语句中包含另一个查询语句。下面是一个示例：

SELECT col1, col2 FROM (
  SELECT col1, COUNT(*) AS col2 FROM table1 GROUP BY col1
) t WHERE t.col2 > 1

在这个例子中，内部查询语句计算每个 col1 值的行数，然后外部查询语句过滤出行数大于 1 的结果。

需要注意的是，在 Flink SQL 中，嵌套查询必须使用子查询的方式，即将内部查询放在括号中，并且为其指定一个别名。在外部查询中，可以使用别名来引用内部查询的结果。

相关问题

flinksql unnest

在 Flink SQL 中，`UNNEST` 是一个用于展开数组或者嵌套结构的函数。它将数组或嵌套结构中的元素拆分成多行数据，方便进行后续的处理和分析。

下面是一个使用 `UNNEST` 函数的示例：

SELECT *
FROM myTable, LATERAL TABLE(UNNEST(arrayColumn)) AS T(element)

在这个示例中，`myTable` 是包含 `arrayColumn` 数组列的表。`UNNEST` 函数将 `arrayColumn` 拆分成多行数据，每一行包含一个元素。通过 `LATERAL TABLE` 与 `AS` 子句，我们将这些拆分后的元素命名为 `element` 并引入到查询结果中。

请注意，`UNNEST` 函数在 Flink 1.12 版本及以上的版本中可用。

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flinksql解析json数组

Flink SQL（也称为Apache Flink SQL）是一种用于Apache Flink流处理框架的数据处理语言。当处理JSON数据时，特别是数组，你可以使用内置的函数和操作来进行解析。

例如，假设你有一个包含JSON数组的字段，你可以使用`FROM_JSON`函数将其转换成结构化的表形式。这是一个基本的步骤：

CREATE TABLE json_table (json_column STRING);
-- 将json_column中的数组元素转换为结构化数据
SELECT * FROM json_table LATERAL VIEW FROM_JSON(json_column, 'array_type') AS parsed_array;

在这个例子中，`array_type`应该替换为你期望的JSON数组元素的具体模式。如果数组元素有固定的结构，例如都是嵌套的对象，你需要提供对应的模式描述每个元素的键值对。

此外，`WITHIN BATCH`选项可以在批处理环境中启用更复杂的JSON解析，而不仅仅是流式环境。