Calcite中的流式SQL总体设计思路
　　总体语法应该兼容SQL，这个是和目前流处理SQL的发展趋势是一致的。
　　如果部分功能标准SQL中没有包含，则尽量采用 业界标杆（Oracle） 。比如模式匹配的功能，目前流处理中还没有针对语法达成共识，那么在设计上，采用Oracle data warehouse的Match Recognize的方式。还有滑窗功能。
　　如果还有功能目前业界标杆都没有，那么通过函数的方式拓展，翻滚窗口和跳动窗口，这两个窗口在标准SQL中都是不包含的，所以采用了Ceil，Tumble，Hop等函数的方式来实现功能。
　　总体思路是 在兼容标准SQL的基础上做尽可能少的拓展，保证语义和标准SQL一致，尽大可能减少私有化的语法 。
　　Calcite StreamSQL说明
　　1、在DDL中明确定义schema是流Or表，TODO：官网没有示例，待补充
　　比如有三张schema：
　　Orders (rowtime， productId， orderId， units) - 既是表，又是流
　　Products (rowtime， productId， name) - 表
　　Shipments (rowtime， orderId) - 流
　　2、查询中如果包含Stream关键字，是流式查询，如果不包含，是表查询。表查询可以马上返回结果并结束，流式查询只会输出结果但并不结束。
　　比如下面一个流查询示例：
　　SELECT STREAM *
　　FROM Orders;
　　rowtime | productId | orderId | units
　　----------+-----------+---------+-------
　　10:17:00 |        30 |       5 |     4
　　10:17:05 |        10 |       6 |     1
　　10:18:05 |        20 |       7 |     2
　　10:18:07 |        30 |       8 |    20
　　11:02:00 |        10 |       9 |     6
　　11:04:00 |        10 |      10 |     1
　　11:09:30 |        40 |      11 |    12
　　11:24:11 |        10 |      12 |     4
　　表查询示例：
　　SELECT *
　　FROM Orders;
　　rowtime | productId | orderId | units
　　----------+-----------+---------+-------
　　08:30:00 |        10 |       1 |     3
　　08:45:10 |        20 |       2 |     1
　　09:12:21 |        10 |       3 |    10
　　09:27:44 |        30 |       4 |     2
　　4 records returned.
　　流和表的查询不能混用，否则会报错
　　SELECT * FROM Shipments;
　　ERROR: Cannot convert stream 'SHIPMENTS' to a table
　　SELECT STREAM * FROM Products;
　　ERROR: Cannot convert table 'PRODUCTS' to a stream
　　1、其他过滤，排序，having等操作和标准sql一致，不再举例。
　　2、子查询只需要在外层语句写Stream关键字即可，内层写了无效。
　　如:
　　SELECT STREAM rowtime， productId
　　FROM (
　　SELECT TUMBLE_END(rowtime， INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime，
　　productId，
　　COUNT(*) AS c，
　　SUM(units) AS su
　　FROM Orders
　　GROUP BY TUMBLE(rowtime， INTERVAL '1' HOUR)， productId)
　　WHERE c > 2 OR su > 10;
　　rowtime | productId
　　----------+-----------
　　10:00:00 |        30
　　11:00:00 |        10
　　11:00:00 |        40
　　窗口功能说明
　　翻滚窗（Tumbling window）
　　两个窗口之间数据没有重叠。
　　SELECT STREAM CEIL(rowtime TO HOUR) AS rowtime，
　　productId，
　　COUNT(*) AS c，
　　SUM(units) AS units
　　FROM Orders
　　GROUP BY CEIL(rowtime TO HOUR)， productId;
　　rowtime | productId |       c | units
　　----------+-----------+---------+-------
　　11:00:00 |        30 |       2 |    24
　　11:00:00 |        10 |       1 |     1
　　11:00:00 |        20 |       1 |     7
　　12:00:00 |        10 |       3 |    11
　　12:00:00 |        40 |       1 |    12
　　该示例每个小时结束的时候，输出这个小时的统计结果，11点整，输出1点的统计结果。以事件为驱动，内部不包含定时器。
　　下面的例子和上面的例子等价
　　SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime， INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime，
　　productId，
　　COUNT(*) AS c，
　　SUM(units) AS units
　　FROM Orders
　　GROUP BY TUMBLE(rowtime， INTERVAL '1' HOUR)， productId;
　　rowtime | productId |       c | units
　　----------+-----------+---------+-------
　　11:00:00 |        30 |       2 |    24
　　11:00:00 |        10 |       1 |     1
　　11:00:00 |        20 |       1 |     7
　　12:00:00 |        10 |       3 |    11
　　12:00:00 |        40 |       1 |    12
　　又比如，需要没半个小时输出一次结果，以12分钟为对齐时间，
　　SELECT STREAM
　　TUMBLE_END(rowtime， INTERVAL '30' MINUTE， TIME '0:12') AS rowtime，
　　productId，
　　COUNT(*) AS c，
　　SUM(units) AS units
　　FROM Orders
　　GROUP BY TUMBLE(rowtime， INTERVAL '30' MINUTE， TIME '0:12')，
　　productId;
　　rowtime | productId |       c | units
　　----------+-----------+---------+-------
　　10:42:00 |        30 |       2 |    24
　　10:42:00 |        10 |       1 |     1
　　10:42:00 |        20 |       1 |     7
　　11:12:00 |        10 |       2 |     7
　　11:12:00 |        40 |       1 |    12
　　11:42:00 |        10 |       1 |     4
　　跳动窗(HOP window)
　　两个窗口之间的数据有一定重叠。
　　跳动窗口是广义化的翻滚窗，允许数据在窗口中保存更长时间。
　　比如下面的例子，数据输出时间为11:00，但是其中还包含08:00到11:00的数据，以及09:00到12:00的数据，一个输入行对应三个输出行。
　　SELECT STREAM
　　HOP_END(rowtime， INTERVAL '1' HOUR， INTERVAL '3' HOUR) AS rowtime，
　　COUNT(*) AS c，
　　SUM(units) AS units
　　FROM Orders
　　GROUP BY HOP(rowtime， INTERVAL '1' HOUR， INTERVAL '3' HOUR);
　　rowtime |        c | units
　　----------+----------+-------
　　11:00:00 |        4 |    27
　　12:00:00 |        8 |    50
　　滑动窗(sliding window)
　　Calcite中的滑动窗采用标准的Over方式，直接套用了标准SQL中的分析函数。
　　SELECT STREAM rowtime，
　　productId，
　　units，
　　SUM(units) OVER (ORDER BY rowtime RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING) unitsLastHour
　　FROM Orders;
　　下面的一个例子展示了过去10分钟的平均订单大小和上周平均订单的比较数据
　　SELECT STREAM *
　　FROM (
　　SELECT STREAM rowtime，
　　productId，
　　units，
　　AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING) AS m10，
　　AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS d7
　　FROM Orders
　　WINDOW product AS (
　　ORDER BY rowtime
　　PARTITION BY productId))
　　WHERE m10 > d7;
　　在这个例子中，使用Window子句来定义部分窗口，然后在每个OVER子句中在进行细化。初次之外，还可以在window子句中定义所有的窗口。
　　这种实现方式中，在后台同时维护了两张表，10分钟和7天的窗口数据。你可以直接访问到这些表，不需要做显示的查询。
　　这种语法还可以实现其他一些功能：
　　* 行组窗口
　　* 引用尚未到达的行，流将等待，直到它们到达。
　　* 可以支持其他RANK等统计分析函数