本文详细介绍了ApacheFlinkSQL中的Group聚合和Over聚合功能，包括它们的基础概念、区别、SQL语义以及在批处理和实时流处理中的应用。特别强调了窗口聚合的时间语义和Groupingsets、Rollup、Cube等高级特性。
《Flink SQL 语法篇》系列，共包含以下 10 篇文章：
- Flink SQL 语法篇（一）：CREATE
- Flink SQL 语法篇（二）：WITH、SELECT & WHERE、SELECT DISTINCT
- Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）
- Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合
- Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、Interval Join
- Flink SQL 语法篇（六）：Temporal Join
- Flink SQL 语法篇（七）：Lookup Join、Array Expansion、Table Function
- Flink SQL 语法篇（八）：集合、Order By、Limit、TopN
- Flink SQL 语法篇（九）：Window TopN、Deduplication
- Flink SQL 语法篇（十）：EXPLAIN、USE、LOAD、SET、SQL Hints
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Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合
1.Group 聚合
1.1 基础概念
Group 聚合定义（支持 Batch / Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就展示出了其区别。其中 按颜色分 key（横向）就是 Group 聚合，按窗口划分（纵向）就是 窗口聚合。
1.2 窗口聚合和 Group 聚合
应用场景：一般用于对数据进行分组，然后后续使用聚合函数进行 count、sum 等聚合操作。
那么这时候，小伙伴萌就会问到，我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合，只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行，那这两个聚合的区别到底在哪？
首先来举一个例子看看怎么将 窗口聚合 转换为 Group 聚合。假如一个窗口聚合是按照 1 1 1 分钟的粒度进行聚合，如下 滚动窗口 SQL：
-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
-- 维度数据
dim STRING,
-- 用户 id
user_id BIGINT,
-- 用户
price BIGINT,
-- 事件时间戳
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
-- watermark 设置
WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.dim.length' = '1',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '100000',
'fields.price.min' = '1',
'fields.price.max' = '100000'
)
-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
dim STRING,
pv BIGINT,
sum_price BIGINT,
max_price BIGINT,
min_price BIGINT,
uv BIGINT,
window_start bigint
) WITH (
'connector' = 'print'
)
-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
max(price) as max_price,
min(price) as min_price,
-- 计算 uv 数
count(distinct user_id) as uv,
UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '1' minute) AS STRING)) * 1000 as window_start
from source_table
group by
dim,
-- 按照 Flink SQL tumble 窗口写法划分窗口
tumble(row_time, interval '1' minute)
转换为 Group 聚合 的写法如下：
-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
-- 维度数据
dim STRING,
-- 用户 id
user_id BIGINT,
-- 用户
price BIGINT,
-- 事件时间戳
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
-- watermark 设置
WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.dim.length' = '1',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '100000',
'fields.price.min' = '1',
'fields.price.max' = '100000'
);
-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
dim STRING,
pv BIGINT,
sum_price BIGINT,
max_price BIGINT,
min_price BIGINT,
uv BIGINT,
window_start bigint
) WITH (
'connector' = 'print'
);
-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
count(*) as pv,
sum(price) as sum_price,
max(price) as max_price,
min(price) as min_price,
-- 计算 uv 数
count(distinct user_id) as uv,
cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint) as window_start
from source_table
group by
dim,
-- 将秒级别时间戳 / 60 转化为 1min
cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint)
确实没错，上面这个转换是一点问题都没有的。
但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于：
- 本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑
allowLateness）。而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出。 - 运行层面：窗口聚合是和 时间 绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由 时间（Watermark）推动的。Group by 聚合完全由 数据 推动触发计算，新来一条数据去根据这条数据进行计算出结果发出；由此可见两者的实现方式也大为不同。
1.3 SQL 语义
SQL 语义这里也拿离线和实时做对比，Order 为 Kafka，target_table 为 Kafka，这个 SQL 生成的实时任务，在执行时，会生成三个算子。
- 数据源算子（
From Order）：数据源算子一直运行，实时的从OrderKafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 Group 聚合算子，向下游发送数据的shuffle策略是根据group by中的key进行发送，相同的key发到同一个 SubTask（并发） 中。 - Group 聚合算子（
group by key+sum / count / max / min）：接收到上游算子发的一条一条的数据，去状态state中找这个key之前的sum / count / max / min结果。如果有结果oldResult，拿出来和当前的数据进行sum / count / max / min计算出这个key的新结果newResult，并将新结果[key, newResult]更新到state中，在向下游发送新计算的结果之前，先发一条撤回上次结果的消息-[key, oldResult]，然后再将新结果发往下游+[key, newResult]；如果state中没有当前key的结果，则直接使用当前这条数据计算sum / max / min结果newResult，并将新结果[key, newResult]更新到state中，当前是第一次往下游发，则不需要先发回撤消息，直接发送+[key, newResult]。 - 数据汇算子（
INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到target_tableKafka 中这个实时任务也是 24 24 24 小时一直在运行的，所有的算子在同一时刻都是处于running状态的。
1.4 Group 聚合支持 Grouping sets、Rollup、Cube
Group 聚合也支持 Grouping sets、Rollup、Cube。举一个 Grouping sets 的案例：
SELECT
supplier_id
, rating
, product_id
, COUNT(*)
FROM (VALUES
('supplier1', 'product1', 4),
('supplier1', 'product2', 3),
('supplier2', 'product3', 3),
('supplier2', 'product4', 4))
AS Products(supplier_id, product_id, rating)
GROUP BY GROUPING SET (
( supplier_id, product_id, rating ),
( supplier_id, product_id ),
( supplier_id, rating ),
( supplier_id ),
( product_id, rating ),
( product_id ),
( rating ),
( )
)
2.Over 聚合
Over 聚合定义（支持 Batch / Streaming）：可以理解为是一种特殊的滑动窗口聚合函数。
那这里我们拿 Over 聚合 与 窗口聚合 做一个对比，其之间的最大不同之处在于：
- 窗口聚合：不在
group by中的字段，不能直接在select中拿到。 - Over 聚合：能够保留原始字段。
注意：其实在生产环境中，Over 聚合的使用场景还是比较少的。在 Hive 中也有相同的聚合，但是小伙伴萌可以想想你在离线数仓经常使用嘛？
- 应用场景：计算最近一段滑动窗口的聚合结果数据。
- 实际案例：查询每个产品最近一小时订单的金额总和。
SELECT order_id, order_time, amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY product
ORDER BY order_time
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM Orders
- Over 聚合的语法总结如下：
SELECT
agg_func(agg_col) OVER (
[PARTITION BY col1[, col2, ...]]
ORDER BY time_col
range_definition),
...
FROM ...
ORDER BY：必须是时间戳列（事件时间、处理时间）。PARTITION BY：标识了聚合窗口的聚合粒度，如上述案例是按照product进行聚合。range_definition：这个标识聚合窗口的聚合数据范围，在 Flink 中有两种指定数据范围的方式。第一种为 按照行数聚合，第二种为 按照时间区间聚合。如下案例所示。
2.1 时间区间聚合
按照时间区间聚合就是时间区间的一个滑动窗口，比如下面案例
1
1
1 小时的区间，最新输出的一条数据的 sum 聚合结果就是最近一小时数据的 amount 之和。
CREATE TABLE source_table (
order_id BIGINT,
product BIGINT,
amount BIGINT,
order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0.001' SECOND
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.order_id.min' = '1',
'fields.order_id.max' = '2',
'fields.amount.min' = '1',
'fields.amount.max' = '10',
'fields.product.min' = '1',
'fields.product.max' = '2'
);
CREATE TABLE sink_table (
product BIGINT,
order_time TIMESTAMP(3),
amount BIGINT,
one_hour_prod_amount_sum BIGINT
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT product, order_time, amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY product
ORDER BY order_time
-- 标识统计范围是一个 product 的最近 1 小时的数据
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table
2.2 行数聚合
按照行数聚合就是数据行数的一个滑动窗口，比如下面案例，最新输出的一条数据的 sum 聚合结果就是最近
5
5
5 行数据的 amount 之和。
CREATE TABLE source_table (
order_id BIGINT,
product BIGINT,
amount BIGINT,
order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0.001' SECOND
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.order_id.min' = '1',
'fields.order_id.max' = '2',
'fields.amount.min' = '1',
'fields.amount.max' = '2',
'fields.product.min' = '1',
'fields.product.max' = '2'
);
CREATE TABLE sink_table (
product BIGINT,
order_time TIMESTAMP(3),
amount BIGINT,
one_hour_prod_amount_sum BIGINT
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT product, order_time, amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY product
ORDER BY order_time
-- 标识统计范围是一个 product 的最近 5 行数据
ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table
预跑结果如下：
+I[2, 2021-12-24T22:18:19.147, 1, 9]
+I[1, 2021-12-24T22:18:20.147, 2, 11]
+I[1, 2021-12-24T22:18:21.147, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:22.147, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:23.148, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:24.147, 1, 11]
+I[1, 2021-12-24T22:18:25.146, 1, 10]
+I[1, 2021-12-24T22:18:26.147, 1, 9]
+I[2, 2021-12-24T22:18:27.145, 2, 11]
+I[2, 2021-12-24T22:18:28.148, 1, 10]
+I[2, 2021-12-24T22:18:29.145, 2, 10]
当然，如果你在一个 SELECT 中有多个聚合窗口的聚合方式，Flink SQL 支持了一种简化写法，如下案例：
SELECT order_id, order_time, amount,
SUM(amount) OVER w AS sum_amount,
AVG(amount) OVER w AS avg_amount
FROM Orders
-- 使用下面子句，定义 Over Window
WINDOW w AS (
PARTITION BY product
ORDER BY order_time
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW)
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