Flink/Blink 原理漫谈（四）window机制详解_flink stream group by window-优快云博客

Blink-1.x版本的window内容
有一些比较基本的group by概念我觉得不需要陈述了，主要需要介绍的是两个类型：group by window和over window。
Group by window中包含滚动窗口，滑动窗口，会话窗口；over window包含rows over window和range over window。

在开始介绍窗口之前，我想先进行一个总结：group by window都是仅仅支持时间窗口的（数据时间戳进行划分窗口），而over window支持时间窗口和计数窗口（按数据条数进行划分窗口），这个划分方式决定了在一些实际的业务问题上面，会产生很严重的影响，例如根据心跳日志实时计算上线人数和下线人数；如果使用group by window，flink自身的retract机制就会导致结果和预期不符，但是使用over window，问题就迎刃而解了。

Group by window

Tumbling window 滑动窗口

特点：左闭右开，窗口长度固定，无重叠。
在这里插入图片描述
窗口语法：

SELECT 
    [gk],
    [TUMBLE_START(timeCol, size)], 
    [TUMBLE_END(timeCol, size)], 
    agg1(col1), 
    ... 
    aggn(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], TUMBLE(timeCol, size)

• [gk] 决定了流是Keyed还是/Non-Keyed;
• TUMBLE_START - 窗口开始时间;
• TUMBLE_END - 窗口结束时间;
• timeCol - 是流表中表示时间字段；
• size - 表示窗口的大小，如秒，分钟，小时，天；

真实示例：

SELECT  
    region,
    TUMBLE_START(accessTime, INTERVAL '2' MINUTE)