Flink系列之：窗口Top-N

一、窗口Top-N
二、示例：在窗口聚合后进行窗口 Top-N
三、在窗口表值函数后进行窗口 Top-N
四、限制

一、窗口Top-N

适用于流、批一体
窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。
与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。因此，窗口 Top-N 适用于用户不需要每条数据都更新Top-N结果的场景，相对普通Top-N来说性能更好。通常，窗口 Top-N 直接用于窗口表值函数上。另外，窗口 Top-N 可以用于基于窗口表值函数的操作之上，比如窗口聚合，窗口 Top-N 和窗口关联。
窗口 Top-N 的语法和普通的 Top-N 相同。除此之外，窗口 Top-N 需要 PARTITION BY 子句包含窗口表值函数或窗口聚合产生的 window_start 和 window_end。否则优化器无法翻译。

下面展示了窗口 Top-N 的语法：

SELECT [column_list]
FROM (SELECT [column_list],ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end [, col_key1...]ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownumFROM table_name) -- relation applied windowing TVF
WHERE rownum <= N [AND conditions]

二、示例：在窗口聚合后进行窗口 Top-N

下面的示例展示了在10分钟的滚动窗口上计算销售额位列前三的供应商。

-- tables must have time attribute, e.g. `bidtime` in this table
Flink SQL> desc Bid;
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|        name |                   type | null | key | extras |                       watermark |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|     bidtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true |     |        | `bidtime` - INTERVAL '1' SECOND |
|       price |         DECIMAL(10, 2) | true |     |        |                                 |
|        item |                 STRING | true |     |        |                                 |
| supplier_id |                 STRING | true |     |        |                                 |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+Flink SQL> SELECT * FROM Bid;
+------------------+-------+------+-------------+
|          bidtime | price | item | supplier_id |
+------------------+-------+------+-------------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 |    A |   supplier1 |
| 2020-04-15 08:06 |  4.00 |    C |   supplier2 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 |    G |   supplier1 |
| 2020-04-15 08:08 |  2.00 |    B |   supplier3 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 |    D |   supplier4 |
| 2020-04-15 08:11 |  2.00 |    B |   supplier3 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 |    E |   supplier1 |
| 2020-04-15 08:15 |  3.00 |    H |   supplier2 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 |    F |   supplier5 |
+------------------+-------+------+-------------+Flink SQL> SELECT *FROM (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end ORDER BY price DESC) as rownumFROM (SELECT window_start, window_end, supplier_id, SUM(price) as price, COUNT(*) as cntFROM TABLE(TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))GROUP BY window_start, window_end, supplier_id)) WHERE rownum <= 3;
+------------------+------------------+-------------+-------+-----+--------+
|     window_start |       window_end | supplier_id | price | cnt | rownum |
+------------------+------------------+-------------+-------+-----+--------+
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |   supplier1 |  6.00 |   2 |      1 |
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |   supplier4 |  5.00 |   1 |      2 |
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |   supplier2 |  4.00 |   1 |      3 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |   supplier5 |  6.00 |   1 |      1 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |   supplier2 |  3.00 |   1 |      2 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |   supplier3 |  2.00 |   1 |      3 |
+------------------+------------------+-------------+-------+-----+--------+

注意：为了更好地理解窗口行为，这里把 timestamp 值后面的0去掉了。例如：在 Flink SQL Client 中，如果类型是 TIMESTAMP(3) ，2020-04-15 08:05 应该显示成 2020-04-15 08:05:00.000 。

这条Flink SQL查询的目标是在表Bid中根据时间窗口对数据进行分组，并找出每个窗口内价格最高的三个供应商。

首先，在FROM子句中，使用TUMBLE函数对Bid表进行分区，每个分区的时间窗口大小为10分钟，并指定bidtime作为分区依据。然后，将其结果作为内部查询的输入表。
在内部查询中，使用GROUP BY子句将数据按窗口的开始时间（window_start）、结束时间（window_end）和供应商ID（supplier_id）进行分组。并计算每个分组的价格总和（SUM(price)）和行数（COUNT(*)）。同时，使用ROW_NUMBER()函数在每个窗口分组内按价格降序排列，并为每行分配一个行号（rownum）。
最后，在外部查询中，筛选出行号(rownum)小于等于3的记录，并返回窗口的开始时间、结束时间、供应商ID、价格总和、行数和行号。
最终的查询结果将包括每个窗口内价格最高的三个供应商的信息。

三、在窗口表值函数后进行窗口 Top-N

下面的示例展示了在10分钟的滚动窗口上计算价格位列前三的数据。

Flink SQL> SELECT *FROM (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end ORDER BY price DESC) as rownumFROM TABLE(TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))) WHERE rownum <= 3;
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
|          bidtime | price | item | supplier_id |     window_start |       window_end | rownum |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 |    A |   supplier1 | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |      2 |
| 2020-04-15 08:06 |  4.00 |    C |   supplier2 | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |      3 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 |    D |   supplier4 | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |      1 |
| 2020-04-15 08:11 |  2.00 |    B |   supplier3 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |      3 |
| 2020-04-15 08:15 |  3.00 |    H |   supplier2 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |      2 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 |    F |   supplier5 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |      1 |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+

这个Flink SQL语句的目标是从表Bid中选择特定的列，并为每个时间窗口内的数据分配一个行号（rownum）。行号的分配是基于每个窗口内数据的价格进行降序排列。

首先，在内部查询中，使用TUMBLE函数将Bid表按照bidtime进行分区，每个分区代表一个时间窗口，窗口大小为10分钟。然后将分区结果作为输入表。
接下来，在内部查询中，使用ROW_NUMBER()函数为每个窗口分组内的数据分配行号。PARTITION BY子句指定按窗口开始时间（window_start）和结束时间（window_end）进行分组，ORDER BY子句指定按价格（price）降序排列。这样，每个时间窗口内的数据就会被分配一个行号。
最后，在外部查询中，筛选出行号（rownum）小于等于3的记录，这意味着只保留每个时间窗口内前三个价格最高的数据。
最终的查询结果将包括原始表中的所有列，以及每个时间窗口的开始时间、结束时间和行号。这样就可以查看每个窗口内价格最高的前三个数据，同时保留其他列的信息。