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FlinkSQL的常用语言

news 来源：原创 2025/9/17 18:26:43

FlinkSQL 常用语言指南

FlinkSQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 接口，允许用户使用标准 SQL 或扩展的 SQL 语法来处理流式和批式数据。以下是 FlinkSQL 的常用语言元素和操作：

基本查询

-- 选择查询
SELECT * FROM table_name;-- 带条件的查询
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;-- 分组聚合
SELECT user_id, COUNT(*) as cnt 
FROM orders 
GROUP BY user_id;

时间属性定义

-- 定义处理时间
CREATE TABLE orders (order_id STRING,product STRING,amount DOUBLE,order_time TIMESTAMP(3),-- 声明处理时间属性proc_time AS PROCTIME()
) WITH (...);-- 定义事件时间和水位线
CREATE TABLE orders (order_id STRING,product STRING,amount DOUBLE,order_time TIMESTAMP(3),-- 声明事件时间属性WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (...);

窗口操作

-- 滚动窗口
SELECT window_start, window_end, SUM(amount) as total_amount
FROM TABLE(TUMBLE(TABLE orders, DESCRIPTOR(order_time), INTERVAL '1' HOUR)
)
GROUP BY window_start, window_end;-- 滑动窗口
SELECT window_start, window_end, user_id,SUM(amount) as total_amount
FROM TABLE(HOP(TABLE orders, DESCRIPTOR(order_time), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOUR)
)
GROUP BY window_start, window_end, user_id;-- 会话窗口
SELECT window_start, window_end, user_id,COUNT(*) as event_count
FROM TABLE(SESSION(TABLE orders, DESCRIPTOR(order_time), INTERVAL '10' MINUTES)
)
GROUP BY window_start, window_end, user_id;

连接操作

-- 常规连接
SELECT o.order_id, o.product, u.user_name
FROM orders AS o
JOIN users AS u ON o.user_id = u.user_id;-- 时间区间连接
SELECT o.order_id, p.promotion_name,o.order_time,o.amount
FROM orders o
JOIN promotions p 
ON o.product_id = p.product_id
AND o.order_time BETWEEN p.start_time AND p.end_time;-- 窗口连接
SELECT o.order_id,s.shipment_id,o.order_time,s.ship_time,TIMESTAMPDIFF(HOUR, o.order_time, s.ship_time) as hours_to_ship
FROM orders o
JOIN shipments s
ON o.order_id = s.order_id
AND o.order_time BETWEEN s.ship_time - INTERVAL '1' HOUR AND s.ship_time;

常用函数

标量函数

-- 字符串函数
SELECT LOWER(name), SUBSTRING(email, 1, 5) FROM users;-- 数学函数
SELECT ABS(amount), ROUND(price, 2) FROM products;-- 时间函数
SELECT DATE_FORMAT(order_time, 'yyyy-MM-dd'),TIMESTAMPDIFF(DAY, order_time, CURRENT_TIMESTAMP)
FROM orders;

聚合函数

SELECT COUNT(*) as total_orders,SUM(amount) as total_amount,AVG(amount) as avg_amount,MAX(amount) as max_amount,MIN(amount) as min_amount
FROM orders;

窗口函数

SELECT product_id,order_time,amount,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY order_time) as row_num,SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY order_time ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_sum
FROM orders;

DDL 语句

-- 创建表
CREATE TABLE orders (order_id STRING,product_id STRING,amount DECIMAL(10, 2),order_time TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'orders','properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092','format' = 'json'
);-- 创建视图
CREATE VIEW large_orders AS
SELECT * FROM orders WHERE amount > 1000;-- 创建函数
CREATE FUNCTION my_udf AS 'com.example.MyUDF';

DML 语句

-- 插入数据
INSERT INTO target_table
SELECT * FROM source_table WHERE amount > 100;-- 更新数据 (Flink 1.12+ 支持有限)
UPDATE orders SET amount = 200 WHERE order_id = '123';-- 删除数据 (Flink 1.12+ 支持有限)
DELETE FROM orders WHERE order_id = '456';

模式匹配 (MATCH_RECOGNIZE)

SELECT *
FROM orders
MATCH_RECOGNIZE (PARTITION BY user_idORDER BY order_timeMEASURESSTART_ROW.order_id AS start_order,LAST(PRICE_DOWN.order_id) AS bottom_order,LAST(PRICE_UP.order_id) AS end_orderONE ROW PER MATCHAFTER MATCH SKIP TO LAST PRICE_UPPATTERN (START_ROW PRICE_DOWN+ PRICE_UP+)DEFINEPRICE_DOWN AS (LAST(PRICE_DOWN.amount, 1) IS NULL AND PRICE_DOWN.amount < START_ROW.amount) OR PRICE_DOWN.amount < LAST(PRICE_DOWN.amount, 1),PRICE_UP AS PRICE_UP.amount > LAST(PRICE_DOWN.amount, 1)
) MR;

配置参数

-- 设置参数
SET 'table.exec.mini-batch.enabled' = 'true';
SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency' = '5 s';
SET 'table.exec.mini-batch.size' = '1000';

常用连接器配置

-- Kafka 源表
CREATE TABLE kafka_source (id INT,name STRING,event_time TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'input_topic','properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092','properties.group.id' = 'testGroup','scan.startup.mode' = 'latest-offset','format' = 'json'
);-- JDBC 结果表
CREATE TABLE jdbc_sink (id INT,name STRING,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://mysql:3306/mydb','table-name' = 'sink_table','username' = 'user','password' = 'password'
);

FlinkSQL 不断演进，这里只是举例一些常用的语句，参考官方文档可以获取最新语法和功能。

FlinkSQL的常用语言

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智慧班牌系统解决方案系统概述智慧班牌是智慧校园建设不断发展的产物，是教育信息化改革的载体。通过智慧班牌可以高效便捷传递各种知识信息和通知信息、及时反馈课堂信息、实现班级的透明化管理。智慧班牌将学生平安考勤、异常出勤情况及时反馈至家长、老师&…...

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【开发工具】科研开发中的主流AI工具整理及如何使用GPT润色英文论文

一、主流AI工具 AI技术发展至今已经逐渐成熟，并可以取代一部分科研和开发中的简单工作，并为复杂工作提高辅助，除此之外也是更高级的信息检索工具。熟练掌握 AI 工具在当前市场理应具有竞争优势，目前笔者在科研和开发中接触过AI工…...

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用excel做九乘九乘法表

公式： IF($A2>B 1 , 1, 1,A2 & “" & B$1 & “” & $A2B$1,”")...

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nacos配置达梦数据库驱动源代码步骤

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编程日记 2025/9/8 20:18:18

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Spring Boot 线程池配置详解一、核心配置参数及作用基础参数核心线程数 (corePoolSize)‌ 作用‌：线程池中始终保持存活的线程数量，即使空闲也不回收‌。建议‌：根据任务类型设定（如 I/O 密集型任务可设为 CPU 核心数 2）‌。最大线程数 (maxPoolSize)‌ 作用‌：…...

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前言我写这一个板块的原因是我参加了我们学校的新生项目课，需要创立一个系统，我们小组选的标题的基于计算机视觉的商品识别系统，那么我们需要一个网站来展示我们的功能，故写这些来记录一下自己，大家如果有什么问题的话…...

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23.OpenCV轮廓逼近与拟合

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单细胞转录组-生物标志物篇 | 从异质性描绘到筛查应用

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