StreamSQL 是否支持基于event time的事件窗口？

阿里云的实时计算产品，如实时计算Flink版，是支持Event Time处理的。Event Time是流处理中的一个关键概念，它代表事件在其产生源头的真实时间戳。这与处理时间（Processing Time）不同，处理时间指的是执行操作时系统的时间。

在实时计算Flink版中，通过Stream SQL可以方便地处理基于Event Time的计算。虽然某些文档或示例可能更多地展示了处理时间的例子，但Event Time的支持是非常成熟的，并且是其核心特性之一。使用Event Time，你可以实现时间窗口聚合、 watermark机制来处理乱序事件等复杂的时间相关的流处理逻辑。

例如，以下是一个简单的基于Event Time的Stream SQL示例，展示了如何按5分钟的滚动窗口对数据进行汇总：

CREATE TABLE input_table (
    orderId BIGINT,
    amount DOUBLE,
    eventTime TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',  -- 假设输入源为Kafka
    'connector.topic' = 'your_input_topic',
    'format.type' = 'json'
);

CREATE TABLE output_table (
    window_end TIMESTAMP(3),
    total_amount DOUBLE
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',  -- 输出到Kafka
    'connector.topic' = 'your_output_topic',
    'format.type' = 'json'
);

INSERT INTO output_table
SELECT 
    TUMBLE_END(eventTime, INTERVAL '5' MINUTE) as window_end,
    SUM(amount) as total_amount
FROM input_table
GROUP BY TUMBLE(eventTime, INTERVAL '5' MINUTE);

在这个例子中，WATERMARK语句定义了如何处理延迟或乱序的数据，而TUMBLE函数则用来定义基于Event Time的时间窗口。这展示了实时计算Flink版在处理Event Time场景的强大能力。