Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览

我们以3个元素(2 PRECEDING)的窗口为例，如下图：

上图所示窗口 user 1 的 w5和w6， user 2的 窗口 w2 和 w3，虽然有元素都是同一时刻到达，但是他们仍然是在不同的窗口，这一点有别于RANGE OVER Window。

b. 语法

Bounded ROWS OVER Window 语法如下：

SELECT 
agg1(col1) OVER( 
[PARTITION BY (value_expression1,..., value_expressionN)] 
ORDER BY timeCol 
ROWS 
BETWEEN (UNBOUNDED | rowCount) PRECEDING AND CURRENT ROW) AS colName, 
... 
FROM Tab1 

• value_expression - 进行分区的字表达式;
• timeCol - 用于元素排序的时间字段;
• rowCount - 是定义根据当前行开始向前追溯几行元素。

c. SQL 示例

利用item_tab测试数据，我们统计同类商品中当前和当前商品之前2个商品中的最高价格。

SELECT 
itemID, 
itemType, 
onSellTime, 
price, 
MAX(price) OVER ( 
PARTITION BY itemType 
ORDER BY onSellTime 
ROWS BETWEEN 2 preceding AND CURRENT ROW) AS maxPrice 
FROM item_tab 

d. Result

(2) Bounded RANGE OVER Window

Bounded 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。

a. 语义

我们以3秒中数据(INTERVAL '2' SECOND)的窗口为例，如下图：

注意: 上图所示窗口 user 1 的 w6， user 2的 窗口 w3，元素都是同一时刻到达,他们是在同一个窗口，这一点有别于ROWS OVER Window。

b. 语法

Bounded RANGE OVER Window的语法如下：

SELECT 
agg1(col1) OVER( 
[PARTITION BY (value_expression1,..., value_expressionN)] 
ORDER BY timeCol 
RANGE 
BETWEEN (UNBOUNDED | timeInterval) PRECEDING AND CURRENT ROW) AS colName, 
... 
FROM Tab1 

• value_expression - 进行分区的字表达式;
• timeCol - 用于元素排序的时间字段;
• timeInterval - 是定义根据当前行开始向前追溯指定时间的元素行;

c. SQL 示例

（编辑：晋中站长网）

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