"如何在Flink SQL中实现StreamAPI中的flatMap算子？提高数据处理效率的秘诀"

UNNEST和LATERAL关键字，具体步骤如下：

如何使用UNNEST和LATERAL关键字实现flatMap算子功能？

1、使用UNNEST关键字将数组或集合类型的列展开为多行。

2、使用LATERAL关键字引用展开后的列。

示例：

示例演示

假设我们有一个表orders，包含以下字段：order_id（订单ID）、items（订单中的商品列表）。

CREATE TABLE orders (
  order_id INT,
  items ARRAY<STRING>
);

现在，我们想要将items列中的每个商品都作为一行输出，可以使用以下Flink SQL查询实现这个功能：

SELECT order_id, item FROM orders, UNNEST(items) AS t(item)

这里，UNNEST(items)将items列展开为多行，然后使用LATERAL关键字引用展开后的列item，我们从展开后的结果中选择order_id和item作为输出。

以上是如何在Flink SQL中实现类似Stream API中的flatMap算子功能的方法。

你了解Flink SQL的其他用法吗？

Flink SQL有哪些其他的高级用法？是否可以在SQL中进行复杂的数据分析操作？

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