关于flink-sql count/sum 数据如何每天重新计算

问题描述

用户希望使用Flink SQL按天统计员工业绩，仅计算每天的数据并sink到MySQL。但实际操作中发现数据包含了前几天的记录，而非仅限于当天。此外，用户还想知道如何在同一个查询中既计算当天数据，又能汇总本月的所有数据。

解决方案

针对只计算今天数据的问题：

1. 确保writeTime字段正确过滤当天数据:

   • 确保writeTime字段是时间戳类型，并且在where子句中正确地使用日期函数来限定只选取今天的记录。例如，如果writeTime包含日期和时间信息，应使用类似DATE(writeTime) = CURRENT_DATE的条件来精确筛选当天数据。

   INSERT INTO daily_performance 
   SELECT CURRENT_DATE, COUNT(1), worker 
   FROM XX 
   WHERE DATE(writeTime) = CURRENT_DATE -- 确保只选择今天的记录
   GROUP BY worker;
   

2. 检查事件时间处理配置:

   • 如果你的数据流基于事件时间(event time)，请确认是否正确设置了水印(watermark)，以确保窗口聚合仅基于已到达的数据进行计算。

针对同时计算当天及本月总数据的问题：

• 可以通过构造两个查询来实现这一需求：一个查询专注于当天数据，另一个查询汇总本月数据，然后将这两个结果合并或分别sink到不同的表中。

-- 计算当天数据
INSERT INTO today_performance 
SELECT CURRENT_DATE, COUNT(1), worker 
FROM XX 
WHERE DATE(writeTime) = CURRENT_DATE
GROUP BY worker;

-- 计算本月所有数据（假设writeTime字段可以准确区分月份）
INSERT INTO this_month_performance 
SELECT DATE_FORMAT(CURRENT_DATE, 'yyyy-MM') AS month, COUNT(1), worker 
FROM XX 
WHERE DATE_FORMAT(writeTime, 'yyyy-MM') = DATE_FORMAT(CURRENT_DATE, 'yyyy-MM') -- 确保只选择本月的记录
GROUP BY worker;

注意事项

• 时区问题：确保服务器和数据库的时区设置与预期相符，避免因时区差异导致数据筛选不准确。
• 性能考量：对于大流量数据，频繁的全月数据汇总可能影响性能，考虑使用窗口函数(window function)或定期调度任务来优化。
• 数据分区策略：在MySQL中合理设计表的分区策略，如按日期分区，可提高查询效率。

总结

要解决只计算当天数据的问题，需确保where子句正确使用日期函数限制时间范围。若需同时处理当天和当月数据，可以通过构造独立的查询分别sink到不同表或视图中。注意时区、性能和数据分区策略的优化。