Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）-华为云

数据湖探索 DLI-窗口:OVER WINDOW

OVER WINDOW Over Window与Group Window区别在于Over window每一行都会输出一条记录。语法格式 1 2 3 4 OVER ( [PARTITION BY partition_name] ORDER BY proctime|rowtime(ROWS number PRECEDING) |(RANGE (BETWEEN INTERVAL '1' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW | UNBOUNDED preceding)) ) 语法说明表3 参数说明参数参数说明 PARTITION BY 指定分组的主键，每个分组各自进行计算。 ORDER BY 指定数据按processing time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。注意事项同一select里所有聚合函数定义的窗口都必须保持一致。当前Over窗口只支持前向计算(preceding)，不支持following计算。必须指定ORDER BY 按processing time或event time。不支持对常量做聚合操作，如sum(2)。示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 // 计算从规则启动到目前为止的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime RANGE UNBOUNDED preceding) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime RANGE UNBOUNDED preceding) as cnt2 FROM Orders; // 计算最近四条记录的计数及总和(in proctime) insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY proctime ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt2 FROM Orders; // 计算最近60s的计数及总和(in eventtime),基于事件时间处理，事件时间为Orders中的timeattr字段。 insert into temp SELECT name, count(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY timeattr RANGE BETWEEN INTERVAL '60' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt1, sum(amount) OVER (PARTITION BY name ORDER BY timeattr RANGE BETWEEN INTERVAL '60' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) as cnt2 FROM Orders;

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数据湖探索 DLI-窗口:GROUP WINDOW

GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： time_attr可以设置processing-time或者event-time。 time_attr设置为event-time时参数类型为bigint或者timestamp类型。 time_attr设置为processing-time时无需指定类型。 interval设置窗口周期。分组函数表1 分组函数表函数名说明 TUMBLE(time_attr, interval) 跳跃窗口。 HOP(time_attr, interval, interval) 拓展的跳跃窗口(等价于datastream的滑动窗口)，可以分别设置输出触发周期和窗口周期。 SESSION(time_attr, interval) 会话窗口，interval表示多长时间没有记录则关闭窗口。窗口函数表2 窗口函数表函数名说明 TUMBLE_START(time_attr, interval) 返回跳跃窗口开始时间。为UTC时区。 TUMBLE_END(time_attr, interval) 返回跳跃窗口结束时间。为UTC时区。 HOP_START(time_attr, interval, interval) 返回拓展的跳跃窗口开始时间。为UTC时区。 HOP_END(time_attr, interval, interval) 返回拓展的跳跃窗口结束时间。为UTC时区。 SESSION_START(time_attr, interval) 返回会话窗口开始时间。为UTC时区。 SESSION_END(time_attr, interval) 返回会话窗口结束时间。为UTC时区。示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 // 每天计算SUM（金额）（事件时间）。 insert into temp SELECT name, TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' DAY) as wStart, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '1' DAY), name; // 每天计算SUM（金额）（处理时间）。 insert into temp SELECT name, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(proctime, INTERVAL '1' DAY), name; // 每个小时计算事件时间中最近24小时的SUM（数量）。 insert into temp SELECT product, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY HOP(ts, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '1' DAY), product; // 计算每个会话的SUM（数量），间隔12小时的不活动间隙（事件时间）。 insert into temp SELECT name, SESSION_START(ts, INTERVAL '12' HOUR) AS sStart, SESSION_END(ts, INTERVAL '12' HOUR) AS sEnd, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY SESSION(ts, INTERVAL '12' HOUR), name;

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数据湖探索 DLI-配置时间模型:配置Event Time

配置Event Time Event Time是指事件产生的时间，即数据产生时自带时间戳。语法格式 1 2 3 CREATE SOURCE STREAM stream_name(...) WITH (...) TIMESTAMP BY {attr_name}.rowtime SET WATERMARK (RANGE {time_interval} | ROWS {literal}, {time_interval}); 语法说明设置Event Time需要选定流中的某一个属性来作为时间戳，同时需要设置Watermark策略。由于网络等原因，有时会导致乱序的产生；对于迟来的数据，需要Watermark来保证一个特定的时间后去触发Window进行计算。Watermark主要是用来处理乱序数据，流处理从事件产生，到发送到 DLI 服务，中间有一个过程。 Watermark有两种设置策略：按时间周期 1 SET WATERMARK(range interval {time_unit}, interval {time_unit}) 按事件个数 1 SET WATERMARK(rows literal, interval {time_unit}) 一个逗号表示一个参数，第一个参数表示Watermark发送周期，第二个参数表示允许最大延迟时间。注意事项无。示例 time2事件产生时间开始，每10s发送一次watermark，事件最大允许延迟时间为20s。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 CREATE SOURCE STREAM student_scores ( student_number STRING, /* 学号 */ student_name STRING, /* 姓名 */ subject STRING, /* 学科 */ score INT, /* 成绩 */ time2 TIMESTAMP ) WITH ( type = "dis", region = "", channel = "dliinput", partition_count = "1", encode = "csv", field_delimiter="," ) TIMESTAMP BY time2.rowtime SET WATERMARK (RANGE interval 10 second, interval 20 second); INSERT INTO score_greate_90 SELECT student_name, sum(score) over (order by time2 RANGE UNBOUNDED PRECEDING) FROM student_scores; 每收到10个数据发送一次watermark，事件最大允许延迟时间为20s。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 CREATE SOURCE STREAM student_scores ( student_number STRING, /* 学号 */ student_name STRING, /* 姓名 */ subject STRING, /* 学科 */ score INT, /* 成绩 */ time2 TIMESTAMP ) WITH ( type = "dis", region = "", channel = "dliinput", partition_count = "1", encode = "csv", field_delimiter="," ) TIMESTAMP BY time2.rowtime SET WATERMARK (ROWS 10, interval 20 second); INSERT INTO score_greate_90 SELECT student_name, sum(score) over (order by time2 RANGE UNBOUNDED PRECEDING) FROM student_scores;

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数据湖探索 DLI-配置时间模型:配置Processing Time

配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(...) WITH (...) TIMESTAMP BY proctime.proctime; CREATE TEMP STREAM stream_name(...) TIMESTAMP BY proctime.proctime; 语法说明设置Processing Time只需在timestamp by后配置proctime.proctime即可，后续可以直接使用proctime字段。注意事项无。示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE SOURCE STREAM student_scores ( student_number STRING, /* 学号 */ student_name STRING, /* 姓名 */ subject STRING, /* 学科 */ score INT /* 成绩 */ ) WITH ( type = "dis", region = "", channel = "dliinput", partition_count = "1", encode = "csv", field_delimiter="," )TIMESTAMP BY proctime.proctime; INSERT INTO score_greate_90 SELECT student_name, sum(score) over (order by proctime RANGE UNBOUNDED PRECEDING) FROM student_scores;

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