Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览

我们查询customer_tab 和 order_tab表，将客户和订单信息选择出来如下：

SELECT * FROM customer_tab AS c LEFT JOIN order_tab AS o ON o.c_id = c.c_id 

4. Result

5. 特别说明

RIGHT JOIN 相当于 LEFT JOIN 左右两个表交互一下位置。FULL JOIN相当于 RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 之后进行UNION ALL操作。

十一、Window

在Apache Flink中有2种类型的Window，一种是OverWindow，即传统数据库的标准开窗，每一个元素都对应一个窗口。一种是GroupWindow，目前在SQL中GroupWindow都是基于时间进行窗口划分的。

1. Over Window

Apache Flink中对OVER Window的定义遵循标准SQL的定义语法。

按ROWS和RANGE分类是传统数据库的标准分类方法，在Apache Flink中还可以根据时间类型(ProcTime/EventTime)和窗口的有限和无限(Bounded/UnBounded)进行分类，共计8种类型。为了避免大家对过细分类造成困扰，我们按照确定当前行的不同方式将OVER Window分成两大类进行介绍，如下:

• ROWS OVER Window - 每一行元素都视为新的计算行，即，每一行都是一个新的窗口。
• RANGE OVER Window - 具有相同时间值的所有元素行视为同一计算行，即，具有相同时间值的所有行都是同一个窗口。

(1) Bounded ROWS OVER Window

Bounded ROWS OVER Window 每一行元素都视为新的计算行，即，每一行都是一个新的窗口。

a. 语义

（编辑：晋中站长网）

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