数据平台：SuperSQL

码奋 2025-03-10

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SuperSQL（或写作 SuperSQL/Super-SQL）是一个跨数据库联邦查询系统，旨在通过扩展 SQL 语法实现对多种异构数据源的统一查询和集成分析。它允许用户通过单一的 SQL 语句同时操作多个不同类型的数据库、数据湖或文件系统，而无需手动整合数据或切换工具。

1.SuperSQL 解决的问题

SuperSQL 说白了就是一个“万能查询工具”，专门解决公司里数据乱七八糟放的问题。比如公司有的数据在 MySQL 数据库里，有的在 MongoDB 这种 NoSQL 里，还有些报表存在 AWS 云上或者本地文件里。以前要分析这些数据，得分别写代码查不同的系统，搞不好还得把数据搬来搬去，特别麻烦。

而 SuperSQL 直接让你用一句 SQL（就是大家最熟悉的那种数据库查询语言）同时查所有这些地方的数据。比如说，你可以直接写一句：“把 MySQL 里的订单表，和 AWS 上存的客户日志 CSV 文件，还有 MongoDB 里的用户信息，按用户 ID 拼在一起，统计最近一个月消费超过 1000 块的用户。” 它会在背后自动帮你搞定不同数据库的沟通、数据格式转换这些脏活累活。

SuperSQL 解决的问题：

1. 数据孤岛（Data Silos）

2. 多数据源查询的复杂性

3. 实时分析需求

4. 技术栈碎片化

5. 资源与成本优化

2.SuperSQL复杂场景

1.需求：从MySQL、MongoDB和S3的CSV文件中，查询过去7天订单金额超过1万的用户信息（含用户画像和地理位置）。

难点：多数据源关联、时间过滤、嵌套JSON解析。

SELECT 
  mysql://prod_db/orders.user_id AS uid,
  mongo://analytics/users.profile.name AS username,
  s3://bucket/customer_locations.csv.city AS city,
  SUM(mysql://prod_db/orders.amount) AS total_spent
FROM 
  mysql://prod_db/orders 
  JOIN mongo://analytics/users ON orders.user_id = users.id 
  JOIN s3://bucket/customer_locations.csv ON orders.user_id = csv.user_id
WHERE 
  mysql://prod_db/orders.order_date >= NOW() - INTERVAL '7 days'
  AND mysql://prod_db/orders.amount > 10000
GROUP BY uid, username, city;

2.需求：将Kafka实时流数据（JSON格式）与HDFS历史日志（Parquet格式）关联，找出异常请求模式。

难点：流批混合查询、JSON解析、时间范围匹配。

SELECT 
  kafka://logs_stream/ip AS client_ip,
  hdfs:///logs/history.parquet.user_agent AS user_agent,
  COUNT(*) AS error_count
FROM 
  kafka://logs_stream  -- 实时Kafka流
  JOIN hdfs:///logs/history.parquet  -- 历史Parquet文件
    ON kafka://logs_stream.user_id = hdfs:///logs/history.parquet.user_id
WHERE 
  kafka://logs_stream.timestamp BETWEEN '2023-10-01 00:00:00' AND NOW()
  AND kafka://logs_stream.status_code = '500'
GROUP BY client_ip, user_agent
HAVING error_count > 10;

3.需求：联合查询AWS Redshift（云数仓）和本地PostgreSQL，计算跨云销售占比。

难点：跨网络延迟优化、云与本地鉴权、数据类型转换。

SELECT 
  redshift://sales.cloud_orders.region AS region,
  (SUM(redshift://sales.cloud_orders.amount) + 
   SUM(postgresql://local_db/onprem_orders.amount)) AS total_sales,
  SUM(postgresql://local_db/onprem_orders.amount) / total_sales AS onprem_ratio
FROM 
  redshift://sales.cloud_orders
  FULL OUTER JOIN postgresql://local_db/onprem_orders
    ON cloud_orders.order_id = onprem_orders.order_id
GROUP BY region;

4.需求：从MongoDB的嵌套JSON订单中提取商品列表，关联Elasticsearch的商品库存。

难点：JSON数组展开、NoSQL与搜索引擎联合查询。

SELECT 
  mongo://orders.order_id AS order_id,
  UNNEST(mongo://orders.items[*].product_id) AS product_id,  -- 展开JSON数组
  elasticsearch://inventory/products.stock AS stock
FROM 
  mongo://orders
  JOIN elasticsearch://inventory/products 
    ON UNNEST(mongo://orders.items[*].product_id) = elasticsearch://inventory/products.id
WHERE 
  mongo://orders.status = 'shipped'
  AND elasticsearch://inventory/products.stock < 10;  -- 关联低库存商品

5.需求：从Cassandra（用户行为）、S3（用户画像CSV）、PostgreSQL（订单）中提取特征，供模型训练。

难点：特征拼接、稀疏数据处理、分布式执行优化。

SELECT 
  cassandra://user_behavior.user_id AS user_id,
  -- 从Cassandra计算行为频率
  COUNT_IF(cassandra://user_behavior.event_type = 'click') AS click_count,
  -- 从S3的CSV加载用户画像
  s3://profiles/user_details.csv.age AS age,
  -- 从PostgreSQL计算历史订单均值
  AVG(postgresql://orders.amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS avg_order_amount
FROM 
  cassandra://user_behavior
  LEFT JOIN s3://profiles/user_details.csv 
    ON user_behavior.user_id = user_details.csv.user_id
  LEFT JOIN postgresql://orders 
    ON user_behavior.user_id = orders.user_id
WHERE 
  cassandra://user_behavior.timestamp >= '2023-01-01';

6.需求：实时监控可疑交易，要求：

实时流：从 Kafka 获取交易流水（包含用户ID、金额、时间戳）。

图数据库：从 Neo4j 查询用户关联网络（例如：用户是否在“高风险群体”的子图中）。

外部API：调用银行内部 API 验证用户账户状态。

历史数据：从 PostgreSQL 读取用户过去30天的交易均值，判断当前交易是否偏离正常范围。

输出：实时触发警报，并写入 Elasticsearch 供风控团队分析。

-- 定义流式输入（Kafka）与动态外部API调用
CREATE STREAM risk_alerts AS
SELECT 
  t.user_id AS uid,
  t.amount AS current_amount,
  -- 调用内部API验证账户状态（JSON响应解析）
  EXTERNAL_API('POST', 'https://bank-api/validate', {'user_id': t.user_id})->>'status' AS account_status,
  -- 查询图数据库判断用户是否在高风险子图
  (CALL neo4j://risk_graph/cypher 
    WITH "MATCH (u:User {id: $uid})-[:KNOWS*2..5]-(r:RiskyGroup) RETURN COUNT(r) > 0 AS is_risky", 
    PARAMS => {'uid': t.user_id}
  ) AS is_risky_group,
  -- 关联历史数据计算交易偏离度
  (t.amount - AVG(pg://history/user_transactions.amount) 
    OVER (PARTITION BY t.user_id RANGE 30 DAYS PRECEDING)) AS deviation  
FROM 
  kafka://transactions_stream t  -- 实时交易流水
  JOIN pg://history/user_transactions  -- 历史交易表
    ON t.user_id = pg://history/user_transactions.user_id
WHERE 
  t.amount > 100000  -- 大额交易阈值
  AND account_status = 'active'  -- API返回状态过滤
  AND is_risky_group = TRUE      -- 图数据库风险标记
  AND deviation > 3.0            -- 偏离历史均值3倍标准差
  AND t.timestamp >= NOW() - INTERVAL '5 minutes';  -- 仅处理近5分钟数据


-- 将结果实时写入Elasticsearch
SINK INTO elasticsearch://risk_alerts_index 
SELECT * FROM risk_alerts;

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