1.基于Beetl3.0模板引擎实现动态SQL数据查询及数据中台实现
2.Apache Calcite 框架原理入门和生产应用
3.安装sql2008,引引擎数据库引擎服务,sql server复制,全文搜索,Reporting services都失败。装了不下5次，擎源郁闷。引引擎
4.从基础到进阶：JVS规则引擎中SQL变量数据加工的擎源全面指南
5.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
基于Beetl3.0模板引擎实现动态SQL数据查询及数据中台实现
在Java开发中，执行SQL查询时，引引擎常用MyBatis的擎源源码路口API或XML进行操作，但若后期需调整SQL，引引擎需重写代码并部署，擎源流程复杂且存在风险。引引擎为简化此问题，擎源现介绍一款名为Beetl的引引擎模板引擎框架。
Beetl是擎源一款强大的模板引擎，支持多种模板资源加载方式。引引擎本文使用的擎源是StringTemplateResourceLoader加载字符串模板。
Beetl的引引擎核心是GroupTemplate，单例对象适用。通过GroupTemplate实例化，实现模板解析。
接下来展示一个简单Demo，演示模板解析过程。编写两个SQL语句，怎么调试android源码唯一区别在于属性name值的加引号与否。运行结果验证模板功能。
Beetl轻松完成SQL拼写，生成可执行SQL，后续执行查询即可。
可能有疑问，Beetl是否仅支持简单SQL？答案是否定的。Beetl语法丰富，文档详述其强大功能，包括字符串处理、循环、比较、空值判断等，满足%日常SQL需求。
本文提供一个复杂SQL模板，覆盖多场景，如定界符、占位符、数据比较等，几乎覆盖日常编程%的外卖erp系统源码SQL使用场景。如仍有不足，Beetl官方文档提供了更多语法支持。
在上述SQL模板基础上，准备请求参数，代入程序执行。完整代码展示如下，最终输出结果验证SQL执行效果。
通过JdbcTemplate执行完整SQL，完成查询操作。
借助Beetl框架，构建中台服务，实现SQL模板统一管理、数据源统一配置，满足跨库查询需求，如TIDB数据库，实现数据中台理念。
Beetl功能强大，操作便捷，适合在日常开发中应用。赶快尝试，无限流量源码提升开发效率，简化流程吧！
Apache Calcite 框架原理入门和生产应用
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简介：Calcite 是一个用于优化异构数据源的查询处理的基础框架。在大数据领域，Calcite 作为 SQL 引擎的最佳方案，提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力。它将数据存储以及数据管理的能力留给引擎自身实现，具有良好的可插拔架构设计，用户可根据需要选择使用部分或全部功能构建自己的 SQL 引擎。
核心架构：Calcite 通过 SQL Parser 和 Validator 将 SQL 查询解析为抽象语法树 (AST)，然后使用优化器生成对应的关系表达式树。优化器包含 Rule、MetadataProvider（Catalog）和 Planner engine 三个组件。中间的方框总结了 Calcite 的核心结构，包括 SQL Parser、Validator、Catalog、Adaptor 和 Optimizer。小照云任务源码
SQL parser：负责将 SQL 文本切割为 token 并生成 AST，用于后续的校验和优化。SqlNode 表示 AST 的每个结点，可以是运算符、常量、标识符等。解析后的 SQL 文本结构将用于校验、优化等流程。
Catalog：作为元数据的存储空间，用于管理表、视图等的元数据信息。通过 Catalog，用户可以访问和管理 SQL 的命名空间，进行数据校验。
SQL validator：在解析过程中对每个 SqlNode 结合元数据进行校验，确保 SQL 语句的正确性和一致性。通过 SqlValidator 实现校验逻辑，使用 SqlValidatorNamespace 和 SqlValidatorScope 管理命名空间和作用域。
Query optimizer：将 SqlNode 转换为 RelNode，通过一系列关系代数优化规则进行优化，最终生成可执行的物理计划。RelNode 表示关系代数的抽象结构，用于决定查询的执行方式。
应用场景：基于 Calcite 的可插拔特性，许多 SQL 解析引擎，如 Flink，可以基于 Calcite 进行二次开发。这包括拓展 SQL 语法解析、元数据校验的自定义数据结构、类型解析以及具体的规则优化。这些扩展可以根据特定需求定制 SQL 引擎，满足不同场景下的数据处理需求。
安装sql,数据库引擎服务,sql server复制,全文搜索,Reporting services都失败。装了不下5次，郁闷。
楼主安装 首先看看你的包有问题没 一般通过大小基本能判断出来 解压后是5.G
然后安装需要注意到问题有以下几点：
1、安装vs
2、安装.net framework 至少是3.5 版本
3、关闭防火墙（win7有两个防火墙 都要关闭）
4、安装的时候 如果是win7 要右击以管理员身份运行 不能直接双击
5、安装过程中要保持网络通畅（可以上网）
以上都没有问题了的话，没有理由安装不成功 如果满意 请采纳
安装失败后 要重新卸载 再安装
从基础到进阶：JVS规则引擎中SQL变量数据加工的全面指南
SQL加工背景：在决策配置过程中，通过自定义SQL脚本编写创建数据变量，能从数据库便捷取数。SQL脚本支持传参，满足复杂的数据加工需求。使用前需确认数据库性能，避免影响原有系统。
功能说明：SQL数据加工配置效果直观展示。在变量管理中，创建公共和私有SQL变量。配置界面包含数据源选择、搜索框、数据表与字段详情展示、SQL脚本编辑框、预览设置、执行按钮、参数设置、执行预览和历史记录展示。
数据库选择：切换数据库类型，系统自动加载库表数据，支持MySQL、达梦、PostgreSQL、Oracle等。可选择数据库、表和字段进行编辑。
SQL脚本编辑：编辑器提供关键词提示，支持返回数据总量限制。执行按钮模拟脚本运行，预览结果。执行历史记录展示脚本执行状态、参数、时间和结果。
参数配置：通过参数方式编写SQL脚本，支持字符串、数值、布尔类型。配置参数名称、唯一标识符、类型和模拟值，便于验证数据准确性。
在线演示：可访问rules.bctools.cn体验SQL变量数据加工。详细代码和实现原理可见于gitee.com/software-mini...。
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片，其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行，该过程涉及词法和语法解析，将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素，最终形成抽象语法树。在shardingsphere中，SQL解析过程会生成SQLStatement对象，如InsertStatement，它封装了SQL片段及其相关信息，如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎，如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中，会使用ParsingHook进行跟踪，解析前调用start，成功后调用finishSuccess，异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成，它将SQL解析为ParseTree，再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关，shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL，类似于JDBC的Statement。在prepare方法中，通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine，该引擎负责预处理SQL执行的必要信息，如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。
