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。跟别人解释。。

在 Flink SQL 中，要实现 Top N 的功能，可以使用 OVER 聚合和条件筛选来实现。首先使用子查询和 ROW_NUMBER()函数为每一行数据聚合得到一个排序之后的行号，行号会被重命名为 row_num。然后在外层的查询中，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。具体的语法如上所示，其中可以指定一个或多个分区字段，以及一个或多个排序字段。

相关问题

flink sql 窗口函数

Flink SQL支持窗口函数，可以在流式数据或批处理数据上进行窗口操作。窗口函数主要用于在指定的窗口范围内进行聚合计算。

在Flink SQL中，窗口函数可以通过以下方式使用：

1. 定义窗口：在查询语句中使用`WINDOW`子句来定义窗口。窗口可以基于事件时间、处理时间或者是无界的。
例如，定义一个滑动时间窗口可以使用以下语法：

   SELECT ...
   FROM ...
   WINDOW TUMBLE (SIZE INTERVAL '1' HOUR, SLIDE INTERVAL '30' MINUTE)
   ...

2. 使用窗口函数：在查询语句中使用内置的窗口函数来进行计算。常见的窗口函数包括`SUM`、`COUNT`、`AVG`、`MIN`、`MAX`等。
例如，计算每个窗口内某个字段的总和可以使用以下语法：

   SELECT SUM(field) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) AS sum_field
   FROM ...

3. 指定窗口范围：使用窗口函数时，可以通过`PARTITION BY`和`ORDER BY`子句来指定分区和排序方式。分区决定了窗口的划分，排序用于确定事件在窗口中的顺序。
例如，按照某个字段进行分区和排序可以使用以下语法：

   SELECT ...
   FROM ...
   WINDOW TUMBLE (SIZE INTERVAL '1' HOUR) 
   PARTITION BY field1 
   ORDER BY field2
   ...

这只是窗口函数的简要介绍，Flink SQL还支持更多高级的窗口操作和函数。你可以查阅Flink官方文档以获取更详细的信息和示例。