flink sql 开窗

Flink SQL中的开窗操作是用于处理流数据的窗口计算。它允许我们在流数据上定义窗口，并在每个窗口上执行聚合、排序或其他操作。

在Flink SQL中，我们可以使用`TUMBLE`、`HOP`和`SESSION`来定义不同类型的窗口。

- `TUMBLE`窗口：它将流数据划分为固定大小的、不重叠的窗口，每个窗口的大小是固定的，并且窗口之间没有重叠。例如，我们可以定义一个5分钟的TUMBLE窗口，对每个窗口内的数据进行聚合操作。

- `HOP`窗口：它将流数据划分为固定大小的、可能重叠的窗口。与TUMBLE窗口不同的是，HOP窗口之间可以有一定的重叠。例如，我们可以定义一个5分钟大小、每2分钟滑动一次的HOP窗口，对窗口内的数据进行聚合操作。

- `SESSION`窗口：它根据会话间隔来定义窗口，会话间隔是指两个连续数据之间的时间间隔超过某个阈值。例如，我们可以定义一个会话间隔为10秒的SESSION窗口，将数据按照会话分组，并对每个会话进行聚合操作。

在Flink SQL中，我们可以使用类似下面的语句来定义窗口并进行计算：

SELECT ...
FROM ...
GROUP BY ..., TUMBLE(rowtime, INTERVAL '5' MINUTE)

上面的示例使用了`TUMBLE`窗口，并按照`rowtime`字段进行了5分钟的窗口划分。你可以根据具体需求选择合适的窗口类型和窗口参数来进行流数据处理。

相关问题

flinksql中，update/delete流不支持max over开窗

是的，Flink SQL 中的 UPDATE 和 DELETE 操作不支持使用 MAX OVER 开窗函数。这是因为 UPDATE 和 DELETE 操作需要在数据流中对特定行进行修改或删除，而 MAX OVER 开窗函数需要对整个窗口的数据进行聚合计算，这两者的计算方式不同，不能直接结合使用。如果需要对数据流进行实时聚合计算并支持 UPDATE 和 DELETE 操作，可以考虑使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 以编程方式实现。

flinksql中，update/delete流不支持max over开窗怎么解决

在 Flink SQL 中，update/delete 流不支持 max over 开窗，并且目前也没有直接解决方法。但是可以考虑以下两种替代方案：

1. 使用 process function：可以使用 Flink 中的 process function 对数据进行处理，来实现类似于 max over 开窗的功能。process function 可以让你自定义窗口逻辑，对窗口内的数据进行处理。

2. 使用 Flink Table API：Flink Table API 支持使用 max over 开窗，而且支持 update/delete 流。你可以将数据流转换为 Table，然后使用 Flink Table API 进行操作。

需要注意的是，这两种方法都需要对数据进行一些处理，可能会影响程序的性能。因此，需要根据具体场景选择合适的方法。