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。

相关问题

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。

flinksql中，update/delete流不支持max over开窗，使用table api怎么实现

在 Flink SQL 中，UPDATE 和 DELETE 操作是基于流数据的，而 MAX OVER 开窗操作是基于表数据的，因此 UPDATE 和 DELETE 操作不支持 MAX OVER 开窗。不过，你可以使用 Table API 来实现这个功能。具体的实现步骤如下：

1. 使用 Table API 的 groupBy() 方法根据窗口分组，并使用 window() 方法指定窗口的大小和滑动步长。
2. 使用 select() 方法选择需要使用 MAX OVER 的字段，并使用 max() 方法计算最大值。
3. 使用 join() 方法将计算得到的最大值和原始数据进行连接。
4. 在连接后的表上进行 UPDATE 或 DELETE 操作。

下面是一个示例代码，其中假设数据表名为 "myTable"，需要根据字段 "id" 进行分组，计算字段 "value" 的最大值，并将结果更新回原始表中：

Table table = tableEnv.from("myTable");
Table result = table.groupBy($("id"), $("w").window(Tumble.over("10.minutes").on("ts").as("w")))
                   .select($("id"), $("value").max().over($("w")).as("maxValue"))
                   .join(table).where($("id").equalTo($("id")))
                   .where($("value").equalTo($("maxValue")))
                   .select($("id"), $("value"))
                   .groupBy($("id"))
                   .select($("id"), $("value").sum().as("sumValue"));

tableEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();

上述代码中，首先使用 groupBy() 方法根据字段 "id" 进行分组，并使用 window() 方法指定窗口的大小和滑动步长。然后，使用 select() 方法选择需要使用 MAX OVER 的字段，并使用 max() 方法计算最大值。接着，使用 join() 方法将计算得到的最大值和原始数据进行连接，并使用 where() 方法筛选出满足条件的数据。最后，使用 select() 方法将结果进行聚合，并将结果输出到控制台上。