• Flink SQL 对于批处理（Batch）和流处理（streaming）模式的SQL，都支持 Top-N 查询。
• Top-N 查询可以根据指定列排序后获得前 N 个最小或最大值。并且该结果集还可用于进一步分析。
• Flink 使用 OVER 窗口子句和过滤条件的组合来表达一个 Top-N 查询。借助 OVER 窗口的 PARTITION BY 子句能力，Flink 也能支持分组 Top-N。

1、SQL 语法标准：

SELECT [column_list]
FROM (SELECT [column_list],ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownumFROM table_name)
WHERE rownum <= N [AND conditions]

2、参数说明：

• ROW_NUMBER()：根据分区数据的排序，为每一行分配一个唯一且连续的序号，从 1 开始。目前，只支持 ROW_NUMBER 作为 OVER 窗口函数。未来会支持 RANK() 和 DENSE_RANK()。
• PARTITION BY col1[, col2…]：指定分区字段。每个分区都会有一个 Top-N 的结果。
• ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]…]： 指定排序列。 每个列的排序类型（ASC/DESC）可以不同。
• WHERE rownum <= N: Flink 需要 rownum <= N 才能识别此查询是 Top-N 查询。 N 表示将要保留 N 个最大或最小数据。
• [AND conditions]: 可以在 WHERE 子句中添加其他条件，但是这些其他条件和 rownum <= N 需要使用 AND 结合。

3、注意事项：

输出的位置必须支持更新，比如mysql、clickhouse等关系型数据库，print等
不可以输出到文件系统，否则会报错误：

Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink 'default_catalog.default_database.sink_order' doesn't support consuming update and delete changes which is produced by node Rank(strategy=[UndefinedStrategy], rankType=[ROW_NUMBER], rankRange=[rankStart=1, rankEnd=10], partitionBy=[dataType], orderBy=[id ASC], select=[date, source_length])