在 Flink SQL 中，是通过 OVER 聚合和一个条件筛选来实现 Top N 的。 基本语法如下： SELECT ... FROM ( SELECT ..., ROW_NUMBER() OVER ( [PARTITION BY <字段 1>[, <字段 1>...]] ORDER BY <排序字段 1> [asc|desc][, <排序字段 2> [asc|desc]...] ) AS row_num FROM ...) WHERE row_num <= N [AND <其它条件>] 利用 ROW_NUMBER()函数为每一行数据聚合得到一个排序之后的行号。 行号重命名为 row_num，并在外层的查询中以row_num <= N 作为条件进行筛选，就可以得 到根据排序字段统计的 Top N 结果了。。。怎么理解。。

在 Flink SQL 中，要实现 Top N 的功能，需要使用 OVER 聚合和条件筛选的方式。首先，使用子查询得到需要统计的字段，并使用 ROW_NUMBER() 函数进行排序并聚合得到每一行的行号，然后将行号重命名为 row_num。接着，在外层的查询中，通过条件筛选 row_num <= N（N 为需要统计的前 N 个数据），就可以得到统计结果。

举个例子来说，假设我们想要统计某个电商平台上销售额最高的前 10 个商品。我们可以先使用子查询得到每个商品的销售额，并按照销售额从大到小进行排序，然后使用 ROW_NUMBER() 函数得到每个商品在排序后的行号。最后，在外层的查询中使用条件 row_num <= 10 进行筛选，就可以得到销售额最高的前 10 个商品了。

相关问题

在 Flink SQL 中，是通过 OVER 聚合和一个条件筛选来实现 Top N 的。。。怎么理解。。

在 Flink SQL 中，可以使用 OVER 聚合和条件筛选来实现 Top N 的功能。

首先，OVER 聚合是指在一个窗口内对整个数据集进行聚合操作，而不是仅聚合每个分组。可以使用 OVER() 子句来指定 OVER 聚合，比如：

SELECT word, count(*) OVER() as cnt
FROM words

其中，`count(*) OVER()` 会对整个数据集进行计数。

然后，可以在 OVER 聚合的基础上使用条件筛选来获取 Top N 数据。比如，要获取前 10 个出现次数最多的单词，可以这样写：

SELECT word, cnt
FROM (
  SELECT word, count(*) OVER() as cnt
  FROM words
) WHERE row_number() OVER (ORDER BY cnt DESC) <= 10

其中，`row_number() OVER (ORDER BY cnt DESC)` 会根据 cnt 字段降序排序，然后为每一行分配一个序号，最后通过条件筛选保留前 10 行数据。

也可以使用其他聚合函数，比如 SUM()、AVG() 等等，来实现不同的 Top N 功能。

8. FlinkSQL 聚合查询 8.3. TopN 8.3.1. 普通TopN 8.3.2. 窗口Top N

在 FlinkSQL 中可以使用 TopN 实现对数据流中某个字段的排序并取出前 N 个数据。TopN 算子适用于一些需要对数据进行排序、筛选的场景，比如热门商品排行、用户行为分析等。

普通 TopN 是指对整个数据流进行排序，取出前 N 条数据。在 FlinkSQL 中，可以使用如下语句实现普通 TopN：

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column DESC) as rownum
  FROM table
) t
WHERE rownum <= N

其中，ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column DESC) as rownum 表示对表中的某个字段进行降序排序，并为每一行分配一个 rownum，表示该行在排序后的位置。然后在外层 SELECT 语句中筛选出 rownum 小于等于 N 的数据即可。

窗口 TopN 是指对某个时间窗口内的数据进行排序，取出前 N 条数据。在 FlinkSQL 中，可以使用如下语句实现窗口 TopN：

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window ORDER BY column DESC) as rownum
  FROM table
  GROUP BY window, other_column
) t
WHERE rownum <= N

其中，ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window ORDER BY column DESC) as rownum 表示对每个时间窗口内的数据进行排序，并为每一行分配一个 rownum，表示该行在排序后的位置。在外层 SELECT 语句中筛选出 rownum 小于等于 N 的数据即可。需要注意的是，在窗口 TopN 中，需要使用 GROUP BY 将数据按照时间窗口和其他字段进行分组，否则会出现重复数据。