1.集合操作

集合操作支持 Batch / Streaming 任务。

• UNION：将集合合并并且去重。
• UNION ALL：将集合合并，不做去重。

Flink SQL> create view t1(s) as values ('c'), ('a'), ('b'), ('b'), ('c');
Flink SQL> create view t2(s) as values ('d'), ('e'), ('a'), ('b'), ('b');Flink SQL> (SELECT s FROM t1) UNION (SELECT s FROM t2);
+---+
|  s|
+---+
|  c|
|  a|
|  b|
|  d|
|  e|
+---+Flink SQL> (SELECT s FROM t1) UNION ALL (SELECT s FROM t2);
+---+
|  c|
+---+
|  c|
|  a|
|  b|
|  b|
|  c|
|  d|
|  e|
|  a|
|  b|
|  b|
+---+

• Intersect：交集并且去重。
• Intersect ALL：交集不做去重。

Flink SQL> create view t1(s) as values ('c'), ('a'), ('b'), ('b'), ('c');
Flink SQL> create view t2(s) as values ('d'), ('e'), ('a'), ('b'), ('b');
Flink SQL> (SELECT s FROM t1) INTERSECT (SELECT s FROM t2);
+---+
|  s|
+---+
|  a|
|  b|
+---+Flink SQL> (SELECT s FROM t1) INTERSECT ALL (SELECT s FROM t2);
+---+
|  s|
+---+
|  a|
|  b|
|  b|
+---+

• Except：差集并且去重。
• Except ALL：差集不做去重。

Flink SQL> (SELECT s FROM t1) EXCEPT (SELECT s FROM t2);
+---+
| s |
+---+
| c |
+---+Flink SQL> (SELECT s FROM t1) EXCEPT ALL (SELECT s FROM t2);
+---+
| s |
+---+
| c |
| c |
+---+

上述 SQL 在流式任务中，如果一条左流数据先来了，没有从右流集合数据中找到对应的数据时会直接输出，当右流对应数据后续来了之后，会下发回撤流将之前的数据给撤回。这也是一个回撤流。

• In 子查询：这个大家比较熟悉了，但是注意，In 子查询的结果集只能有一列。

SELECT user, amount
FROM Orders
WHERE product IN (SELECT product FROM NewProducts
)

上述 SQL 的 In 子句其实就和之前介绍到的 Inner Join 类似。并且 In 子查询也会涉及到大状态问题，大家注意设置 State 的 TTL。

2.Order By、Limit 子句

2.1 Order By 子句

支持 Batch / Streaming，但在实时任务中一般用的非常少。

实时任务中，Order By 子句中 必须要有时间属性字段，并且时间属性必须为 升序 时间属性，即 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND 或者 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。

举例：

CREATE TABLE source_table_1 (user_id BIGINT NOT NULL,row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '10','fields.user_id.min' = '1','fields.user_id.max' = '10'
);CREATE TABLE sink_table (user_id BIGINT
) WITH ('connector' = 'print'
);INSERT INTO sink_table
SELECT user_id
FROM source_table_1
Order By row_time, user_id desc

2.2 Limit 子句

支持 Batch / Streaming，但实时场景一般不使用，但是此处依然举一个例子。

CREATE TABLE source_table_1 (user_id BIGINT NOT NULL,row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '10','fields.user_id.min' = '1','fields.user_id.max' = '10'
);CREATE TABLE sink_table (user_id BIGINT
) WITH ('connector' = 'print'
);INSERT INTO sink_table
SELECT user_id
FROM source_table_1
Limit 3

结果如下，只有 3 条输出：

+I[5]
+I[9]
+I[4]

3.TopN 子句

TopN 定义（支持 Batch / Streaming）：TopN 其实就是对应到离线数仓中的 row_number()，可以使用 row_number() 对某一个分组的数据进行排序。

应用场景：根据 某个排序 条件，计算 某个分组 下的排行榜数据。

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]

• ROW_NUMBER()：标识 TopN 排序子句。
• PARTITION BY col1[, col2...]：标识分区字段，代表按照这个 col 字段作为分区粒度对数据进行排序取 TopN，比如下述案例中的 partition by key，就是根据需求中的搜索关键词（key）做为分区。
• ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]：标识 TopN 的排序规则，是按照哪些字段、顺序或逆序进行排序。
• WHERE rownum <= N：这个子句是一定需要的，只有加上了这个子句，Flink 才能将其识别为一个 TopN 的查询，其中 N 代表 TopN 的条目数。
• [AND conditions]：其他的限制条件也可以加上。

实际案例：取某个搜索关键词下的搜索热度前 10 名的词条数据。

输入数据为搜索词条数据的搜索热度数据，当搜索热度发生变化时，会将变化后的数据写入到数据源的 Kafka 中：

-- 数据源 schema-- 字段名         备注
-- key          搜索关键词
-- name         搜索热度名称
-- search_cnt    热搜消费热度（比如 3000）
-- timestamp       消费词条时间戳CREATE TABLE source_table (name BIGINT NOT NULL,search_cnt BIGINT NOT NULL,key BIGINT NOT NULL,row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (...
);-- 数据汇 schema-- key          搜索关键词
-- name         搜索热度名称
-- search_cnt    热搜消费热度（比如 3000）
-- timestamp       消费词条时间戳CREATE TABLE sink_table (key BIGINT,name BIGINT,search_cnt BIGINT,`timestamp` TIMESTAMP(3)
) WITH (...
);-- DML 逻辑
INSERT INTO sink_table
SELECT key, name, search_cnt, row_time as `timestamp`
FROM (SELECT key, name, search_cnt, row_time, -- 根据热搜关键词 key 作为 partition key，然后按照 search_cnt 倒排取前 100 名ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY keyORDER BY search_cnt desc) AS rownumFROM source_table)
WHERE rownum <= 100

输出结果：

-D[关键词1, 词条1, 4944]
+I[关键词1, 词条1, 8670]
+I[关键词1, 词条2, 1735]
-D[关键词1, 词条3, 6641]
+I[关键词1, 词条3, 6928]
-D[关键词1, 词条4, 6312]
+I[关键词1, 词条4, 7287]

可以看到输出数据是有回撤数据的，为什么会出现回撤，我们来看看 SQL 语义。

上面的 SQL 会翻译成以下三个算子：

• 数据源：数据源即最新的词条下面的搜索词的搜索热度数据，消费到 Kafka 中数据后，按照 partition key 将数据进行 Hash 分发到下游排序算子，相同的 Key 数据将会发送到一个并发中。
• 排序算子：为每个 Key 维护了一个 TopN 的榜单数据，接受到上游的一条数据后，如果 TopN 榜单还没有到达 N 条，则将这条数据加入 TopN 榜单后，直接下发数据，如果到达 N 条之后，经过 TopN 计算，发现这条数据比原有的数据排序靠前，那么新的 TopN 排名就会有变化，就变化了的这部分数据之前下发的排名数据撤回（即回撤数据），然后下发新的排名数据。
• 数据汇：接收到上游的数据之后，然后输出到外部存储引擎中。

上面三个算子也是会 24 小时一直运行的。