SQL Following 本身并不是一个特定的技术或工具，而是一个概念，可能指的是 SQL 语句在数据流或数据处理过程中的执行顺序或逻辑。因此，它本身并不直接支持大规模数据处理。但是，SQL 语言可以与大规模数据处理框架结合使用，如 Apache Flink，从而支持大规模数据处理。
SQL 语言与大规模数据处理框架的结合
- Apache Flink SQL：Flink SQL 是 Apache Flink 项目的一部分，用于在流和批处理应用程序中进行结构化查询。它支持标准的 SQL 语法，包括 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、JOIN 等，并提供了丰富的窗口操作和时间语义支持。
- 分布式 SQL 引擎：例如，IBM Big SQL 是一个大规模并行处理 (MPP) SQL 引擎，它允许在 Hadoop 集群上执行 SQL 查询，支持 SQL 2011 标准，并提供存储过程、用户自定义函数等。
大数据处理的关键技术和策略
- 数据分区：将大数据按照特定的规则进行分区，可以提高查询效率。
- 并行计算：利用多个处理单元同时执行查询任务，加速数据处理过程。
- 索引优化：创建适当的索引可以显著缩短查询时间。
- 查询优化：限制返回的列数，使用合适的连接方式，使用子查询和临时表等。
实际应用案例
- 实时数据分析：通过实时处理流数据，可以及时获取业务指标和监控数据。
- 复杂事件处理：检测和响应复杂事件模式，如金融交易中的欺诈检测。
- 数据管道：在数据管道中进行实时数据清洗、聚合和转换。
综上所述，虽然 SQL Following 本身并不直接支持大规模数据处理，但通过结合使用 SQL 语言与大规模数据处理框架，如 Apache Flink，可以实现对大规模数据的高效处理。此外，合理应用数据分区、并行计算、索引优化和查询优化等技术和策略，可以进一步提高大数据处理的效率和性能。