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-Flink SQL语法约束与定义:语法定义

语法定义 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 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 INSERT INTO stream_name query; query: values | { select | selectWithoutFrom | query UNION [ ALL ] query } orderItem: expression [ ASC | DESC ] select: SELECT { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ JOIN tableExpression ] [ WHERE booleanExpression ] [ GROUP BY { groupItem [, groupItem ]* } ] [ HAVING booleanExpression ] selectWithoutFrom: SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } projectItem: expression [ [ AS ] columnAlias ] | tableAlias . * tableExpression: tableReference tableReference: tablePrimary [ [ AS ] alias [ '(' columnAlias [, columnAlias ]* ')' ] ] tablePrimary: [ TABLE ] [ [ catalogName . ] schemaName . ] tableName | LATERAL TABLE '(' functionName '(' expression [, expression ]* ')' ')' | UNNEST '(' expression ')' values: VALUES expression [, expression ]* groupItem: expression | '(' ')' | '(' expression [, expression ]* ')' | CUBE '(' expression [, expression ]* ')' | ROLLUP '(' expression [, expression ]* ')' | GROUPING SETS '(' groupItem [, groupItem ]* ')'

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数据湖探索 DLI-Flink SQL语法约束与定义:语法支持范围

语法支持范围基础类型： VARCHAR，STRING，BOOLEAN，TINYINT，SMALLINT，INTEGER/INT，BIGINT，REAL/FLOAT，DOUBLE，DECIMAL，DATE，TIME，TIMESTAMP Array：使用[]进行引用。例如： 1 insert into temp select CARDINALITY(ARRAY[1,2,3]) FROM OrderA;

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数据湖探索 DLI-自定义函数:注意事项

注意事项暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，否则本地调试运行时会加载不到pom文件中的依赖包。具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下：在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit Configurations”。在“Run/Debug Configurations”界面，勾选：include dependencies with "Provided" scope。单击“OK”完成应用配置。

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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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