[ WITH with_query [ , ... ] ]
select_statement [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] select_statement, ... ]
    [ ORDER BY { expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [ , ... ] } ]
    [ SORT BY { expression [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [ , ... ] } ]
    [ CLUSTER BY { expression [ , ... ] } ]
    [ DISTRIBUTE BY { expression [, ... ] } ]
    [ WINDOW { named_window [ , WINDOW named_window, ... ] } ]
    [ LIMIT { ALL | expression } ]
其中 select_statement 语句为：
SELECT [ hints , ... ] [ ALL | DISTINCT ] { [ [ named_expression | regex_column_names ] [ , ... ] | TRANSFORM (...) ] }
    FROM { from_item [ , ... ] }
    [ PIVOT clause ]
    [ LATERAL VIEW clause ] [ ... ] 
    [ WHERE boolean_expression ]
    [ GROUP BY expression [ , ... ] ]
    [ HAVING boolean_expression ]
语法说明：
with_query：在主查询块之前指定公共表表达式（CTE）。这些表表达式允许稍后在 FROM 子句中引用。这有助于从 FROM 子句中提取重复的子查询块，并提高查询的可读性。
hints：可以指定提示来帮助 spark optimizer 做出更好的规划决策。目前 spark支持影响连接策略选择和数据重新分区的提示。
ALL：从关系中选择所有匹配的行，并在默认情况下启用。
DISTINCT：剔除结果中的重复项后，从关系中选择所有匹配的行。
named_expression：具有指定名称的表达式。通常，它表示一个列表达式。语法是：expression [AS] [alias]
from_item：指定查询的输入源。它可以是以下内容之一：

Table relation
Join relation
Table-value function
Inline table
Subquery
PIVOT：PIVOT 子句用于数据透视；我们可以根据特定的列值得到聚合值。
LATERAL VIEW：LATERAL VIEW 子句与诸如 EXPLODE 之类的生成器函数结合使用，后者将生成包含一行或多行的虚拟表。横向视图将行应用于每个原始输出行。
WHERE：根据提供的谓词筛选 FROM 子句的结果。
GROUP BY：指定用于对行进行分组的表达式。它与聚合函数（MIN、MAX、COUNT、SUM、AVG等）结合使用，根据分组表达式和每个组中的聚合值对行进行分组。当 FILTER 子句附加到聚合函数时，只将匹配的行传递给该函数。
HAVING：指定筛选 GROUP BY 生成的行所依据的谓词。HAVING子句用于在执行分组后过滤行。如果指定 HAVING 时没有 GROUP BY，则表示  GROUP BY 没有分组表达式（全局聚合）。
ORDER BY：指定查询的完整结果集的行的顺序。输出行跨分区排序。此参数与SORT BY、CLUSTER BY 和 DISTRIBUTE BY 互斥，不能一起指定。
SORT BY：指定在每个分区中对行进行排序的顺序。此参数与 ORDER BY 和CLUSTER BY 互斥，不能一起指定。
CLUSTER BY：指定一组用于重新分区和对行排序的表达式。使用此子句与同时使用 DISTRIBUTE BY 和 SORT BY 具有相同的效果。
DISTRIBUTE BY：指定用于重新分区结果行的表达式集。此参数与 ORDER BY 和 CLUSTER BY 互斥，不能一起指定。
LIMIT：指定语句或子查询可以返回的最大行数。此子句主要与 ORDER BY 结合使用，以产生确定的结果。
boolean_expression：指定计算结果类型为布尔值的任何表达式。可以使用逻辑运算符（AND、OR）将两个或多个表达式组合在一起。
expression：指定计算为值的一个或多个值、运算符和SQL函数的组合。
named_window：为一个或多个源窗口规范指定别名。源窗口规范可以在查询的窗口定义中引用。
regex_column_names：当 spark.sql.parser.quotedRegexColumnNames 为true时，SELECT 语句中引用的标识符（使用反勾号```）将被解释为正则表达式，SELECT语句可以采用基于 regex 的列规范。例如，下面的SQL只取c列：
   SELECT `(a|b)?+.+` FROM (
     SELECT 1 as a, 2 as b, 3 as c
TRANSFORM：指定配置  hive-style  的转换查询规范，以通过分叉和运行用户指定的命令或脚本来转换输入。
https://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-qry-select.html