各位大佬 flink sql 里面 窗口在group by 里面和在 FROM TABLE 后面有

在Apache Flink SQL中，窗口（Window）操作对于处理无界或有界流数据中的时间相关聚合非常关键。它允许用户在特定的时间段内对数据进行分组和聚合。您提到的两种场景——窗口在GROUP BY里面和在FROM TABLE后面，实际上代表了Flink SQL中窗口应用的两种不同方式，它们各有侧重：

1. 窗口在GROUP BY里面： 这种用法通常是在定义了一个表的基础上，直接在GROUP BY子句中指定窗口函数来划分时间窗口。这种方式比较直观，适用于简单的基于时间的聚合查询。例如：

   SELECT window_start, window_end, COUNT(*) 
   FROM table_name
   GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '5' MINUTES)
   

   在这个例子中，TUMBLE是一个窗口函数，用于定义滚动窗口，每5分钟一个窗口，根据event_time字段对数据进行分组。

2. 窗口在FROM TABLE后面： 另一种方式是使用TABLE WINDOW语法，在FROM子句之后定义窗口，这通常涉及到更复杂的窗口逻辑或者需要先对数据流进行窗口划分然后再进行后续的查询操作。这种用法提供了更多的灵活性，可以更容易地处理滑动窗口、会话窗口等复杂场景。例如：

   SELECT window_start, window_end, user_id, COUNT(*) as count
   FROM TABLE(
      TUMBLE(TABLE table_name, DESCRIPTOR(event_time), INTERVAL '5' MINUTES)
   ) AS windowed_table
   GROUP BY window_start, window_end, user_id
   

   这里，首先通过TUMBLE在FROM TABLE子句中创建了一个按5分钟滚动的窗口表，然后在这个窗口表上进行进一步的GROUP BY操作，可能包括其他维度（如user_id）。

区别总结： - 位置与表达能力：在GROUP BY中的窗口更多用于简单的时间分片聚合，而FROM TABLE后面的窗口定义支持更复杂的窗口逻辑和多步骤的数据处理。 - 逻辑层次：后者将窗口作为数据处理的一个独立步骤，使得窗口逻辑更加清晰，便于理解和维护复杂的SQL查询。 - 适用场景：前者适合快速实现基于时间的简单聚合需求；后者则更适合需要灵活窗口划分、多维度分析或更精细控制窗口行为的场景。

选择哪种方式取决于具体的需求复杂度和想要达到的查询效果。