Apache Quickstep 技术文档
2024-12-23 20:45:34作者:傅爽业Veleda
1. 安装指南
1.1 克隆代码
首先,从 Apache 的代码库中克隆 Quickstep 代码:
git clone https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/incubator-quickstep.git quickstep
1.2 初始化依赖
进入代码目录,并初始化子模块依赖:
cd quickstep
git submodule init
1.3 检出依赖
检出所有依赖项并应用必要的补丁:
git submodule update
cd third_party && ./download_and_patch_prerequisites.sh && cd ..
1.4 编译
进入构建目录,创建 Makefile 并编译:
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j4
注:-j4 参数可根据你的 CPU 核心数进行调整。
2. 使用说明
启动 Quickstep CLI Shell 并初始化数据库:
./quickstep_cli_shell --initialize_db=true
此时,你可以开始执行 SQL 查询。要退出 Quickstep,可以输入:
quit;
初始化后,数据库文件将存储在 qsstor 目录下。下次启动时,可以省略 --initialize_db 参数,直接使用:
./quickstep_cli_shell
3. 项目API使用文档
Quickstep 目前支持的 SQL 表面较小,但会随着时间的推移而增长。目前支持的包括基本的 CREATE TABLE 和 SELECT 语句。支持的数据类型包括:INTEGER、FLOAT、DOUBLE、VARCHAR、CHAR、DATE 和 DATETIME。Quickstep 尚不支持 NULL 值或键。
以下是一些示例 SQL 语句:
3.1 创建表
CREATE TABLE Weather (cid INTEGER, recordDate DATE, highTemperature FLOAT, lowTemperature FLOAT);
CREATE TABLE City (cid INTEGER, name VARCHAR(80), state CHAR(2));
3.2 插入数据
INSERT INTO City VALUES (1, 'Madison', 'WI');
INSERT INTO City VALUES (2, 'Palo Alto', 'CA');
INSERT INTO Weather VALUES (1, '2015-11-1', 50, 30);
INSERT INTO Weather VALUES (1, '2015-11-2', 51, 32);
INSERT INTO Weather VALUES (2, '2015-11-1', 60, 50);
3.3 查询
3.3.1 查询所有加州的天气记录
SELECT * FROM Weather W, City C WHERE C.cid = W.cid AND C.state = 'CA';
3.3.2 查询每个城市的最高和最低温度
SELECT cid, MIN(lowTemperature), MAX(highTemperature) FROM Weather GROUP BY cid;
3.3.3 使用嵌套查询查询每个城市的最高和最低温度,并打印城市名称
SELECT * FROM City C, (SELECT cid, MIN(lowTemperature), MAX(highTemperature) FROM Weather GROUP BY cid) AS T WHERE C.cid = T.cid;
3.4 数据导入
Quickstep 还支持 COPY TABLE 命令。以下是一个示例:
首先,在一个单独的 shell 文件中创建数据文件:
echo "3|2015-11-3|49|29" > /tmp/tmp.tbl
echo "3|2015-11-4|48|28" >> /tmp/tmp.tbl
echo "3|2015-11-5|47|27" >> /tmp/tmp.tbl
然后,在 Quickstep shell 中加载数据:
COPY Weather FROM '/tmp/tmp.tbl' WITH (DELIMITER '|');
现在,Weather 表中已加载更多数据,可以再次执行上述 SQL 查询。
4. 安装方式
请参考以下文档以获取更多关于构建和开发的信息:
Quickstep 使用 Apache License, Version 2.0 许可。有关完整许可文本,请见 LICENSE。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0188- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
awesome-zig一个关于 Zig 优秀库及资源的协作列表。Makefile00
热门内容推荐
最新内容推荐
5个实战技巧:用langchaingo构建企业级对话系统的全流程指南解锁模块化编辑:Milkdown框架的可扩展开发指南[技术专题] OpenWeChat消息处理:从核心原理到高级实践Dapr集群部署失败?5步实战指南助你快速定位并解决问题小爱音箱AI升级定制指南:从零开始的设备改造与功能扩展Vanna AI训练数据效率提升实战指南:从数据准备到模型优化全流程解析打造现代界面新范式:Glass Liquid设计理念与实践指南PandaWiki部署实战:从环境准备到系统优化全指南4个步骤掌握Claude AI应用容器化部署:claude-quickstarts项目Docker实践指南4个高效步骤:Pixelle-Video API集成与开发实战指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
12
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
598
4.03 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
440
531
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
920
768
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
368
247
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.46 K
822
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
168
暂无简介
Dart
844
204
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
156