flink 窗口表值函数

前言

  从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回

滚动窗口（Tumbling Windows）
滑动窗口（Hop Windows，跳跃窗口）
累积窗口（Cumulate Windows）
会话窗口（Session Windows，目前尚未完全支持）

  在窗口 TVF 的返回值中，除去原始表中的所有列，还增加了用来描述窗口的额外 3 个列：窗口起始点（window_start）、窗口结束点（window_end）、窗口时间（window_time）。窗口时间指的是窗口中的时间属性，它的值等于window_end - 1ms，所以相当于是窗口中包含数据的最大时间戳

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1. 滚动窗口（TUMBLE）

  在 SQL 中通过调用 TUMBLE()函数声明一个滚动窗口，只有一个核心参数就是窗口大小（size）。在 SQL 中不考虑计数窗口，所以滚动窗口就是滚动时间窗口，参数中还需要将当前的时间属性字段传入；另外，窗口 TVF 本质上是表函数，可以对表进行扩展，所以还应该把当前查询的表作为参数整体传入

TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR)

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2. 滑动窗口（HOP）

  滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在 SQL中通过调用 HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数

HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));

  基于时间属性 ts，在表 EventTable 上创建了大小为 1 小时的滑动窗口，每 5 分钟滑动一次。在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）

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3. 累积窗口（CUMULATE）

  累积窗口是窗口 TVF 中新增的窗口功能，它会在一定的统计周期内进行累积计算。累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。所谓的最大窗口长度就是统计周期，最终目的就是统计这段时间内的数据

CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))

  基于时间属性 ts，在表 EventTable 上定义了一个统计周期为 1 天、累积步长为 1小时的累积窗口。注意第三个参数为步长 step，第四个参数则是最大窗口长度

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