flinksql创建表，不设置水位线。没办法窗口聚合计算？

在 Flink SQL 中，如果不设置水位线，窗口聚合计算是无法进行的。因为水位线是用来确定事件时间的，而窗口聚合计算需要根据事件时间来进行窗口划分和计算。

在 Flink SQL 中，可以通过以下方式设置水位线：

-- 创建带有事件时间的表
CREATE TABLE orders (
  order_id BIGINT,
  order_time TIMESTAMP(3),
  amount DECIMAL(10, 2),
  WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.version' = 'universal',
  'connector.topic' = 'orders',
  'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format.type' = 'json',
  'format.derive-schema' = 'true'
);

在上面的例子中，使用 WATERMARK 关键字为表设置水位线。水位线的计算方式可以根据具体的业务需求来进行设置。例如，在上面的例子中，水位线的计算方式为 order_time - INTERVAL '5' SECOND，表示当前事件时间减去 5 秒作为水位线。

如果在创建表时没有设置水位线，可以通过 ALTER TABLE 语句来为表设置水位线。例如：

-- 为 orders 表设置水位线
ALTER TABLE orders ADD WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND;

在上面的例子中，使用 ADD WATERMARK 语句为 orders 表添加水位线。

设置水位线后，就可以进行窗口聚合计算了。例如：

-- 计算每分钟的订单总金额
SELECT TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '1' MINUTE) AS window_start, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY TUMBLE(order_time, INTERVAL '1' MINUTE);

在上面的例子中，使用 TUMBLE 函数进行滚动窗口计算，窗口大小为 1 分钟。窗口的起始时间通过 TUMBLE_START 函数计算得到。

如果不设置水位线，窗口聚合计算将无法进行，因为水位线是用来控制数据延迟和乱序的。在Flink SQL中，使用Watermark来设置水位线，Watermark是一个带有时间戳的特殊数据记录，它告诉Flink系统在该时间戳之前的数据都已经到达了，因此可以进行聚合操作。如果没有设置水位线，Flink无法确定数据是否已经全部到达，无法进行聚合计算。因此，在创建表时，应该设置水位线以确保正确的窗口聚合计算。

在Flink SQL中，如果您没有设置水位线，那么Flink SQL会将您的查询结果视为未定义的，因为它无法区分哪些数据已经超过了时间限制。因此，建议您在Flink SQL中设置合适的水位线。

在没有水位线的情况下，窗口聚合计算是无法进行的，因为Flink需要知道数据到达的时间，以将其归为特定的窗口。如果没有设置水位线，那么Flink无法判断当前数据是否应该被包含在哪个窗口中，因为它无法确定数据的事件时间。

因此，建议您设置合适的水位线来进行窗口聚合计算。可以使用Flink SQL的"INSERT INTO"语句将数据写入到Flink表中，并在创建Flink表时设置水位线。例如：

CREATE TABLE orders (
    user_id BIGINT,
    product STRING,
    price DECIMAL(32, 2),
    order_time TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND  -- 设置水位线
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'orders',
    'connector.startup-mode' = 'latest-offset',
    'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'update-mode' = 'append'
);

在这里，我们针对"order_time"时间戳列设置了一个水位线，将其设置为事件时间减去5秒。这将确保Flink在创建窗口时考虑了5秒钟之前的数据，并确保具有一定的延迟容忍度。

一旦您设置了水位线，在窗口聚合计算中就可以使用Flink SQL的窗口函数来对Flink表进行聚合操作。例如：

SELECT 
    TUMBLE_START(order_time, INTERVAL '1' HOUR) AS w_start,
    COUNT(*) AS num_orders,
    SUM(price) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY TUMBLE(order_time, INTERVAL '1' HOUR);

在这里，我们使用"TUMBLE"函数创建了一个大小为1小时的滚动窗口，并在窗口开始时间和订单数量上进行了聚合操作。这将按小时聚合订单数据。

在 Flink SQL 中进行窗口聚合计算，通常需要设置水位线才能正确触发窗口计算。因为水位线能够帮助 Flink 不断更新数据的事件时间，并决定何时触发窗口计算。如果没有设置水位线，Flink SQL 无法正确处理无序事件，可能会导致窗口计算错误。

但是如果没有设置水位线，您仍然可以对数据进行窗口聚合计算，只是需要注意以下几点：

Stream Table API 和 SQL 使用的内置聚合函数，如 count、sum、avg 等等，没有一个显式触发机制。这些函数会自动依据当前运行时的水位线和语句中定义的窗口定义触发计算，从而获得正确的结果。因此，如果不设置水位线，计算会被一直等待，直到窗口关闭，最终才能输出正确结果。

在 SQL 语句中可以使用系统函数 proctime() 来定义处理时间窗口。因为处理时间不需要关注水位线，计算可以一直持续进行，直到窗口触发或者无数据输入时结束。

例如，以下是一个 SQL 语句示例，它可以非常精确地计算每60秒之内的订单金额总和，而无需水位线：

CREATE TABLE orders (
  orderId VARCHAR,
  orderTime TIMESTAMP,
  amount DOUBLE
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  ...
);

SELECT 
  TUMBLE_START(orderTime, INTERVAL '60' SECOND) AS winStart,
  TUMBLE_END(orderTime, INTERVAL '60' SECOND) AS winEnd,
  SUM(amount) AS sumAmount
FROM orders
GROUP BY TUMBLE(orderTime, INTERVAL '60' SECOND);

在这个示例中，我们使用了 TUMBLE 函数来设置滚动窗口，并使用系统函数 TUMBLE_START 和 TUMBLE_END 来获取窗口的开始和结束时间。根据当前的时间，系统会自动计算出窗口的开始和结束时间，并在窗口内对订单金额做聚合计算，输出结果。

是的，如果没有设置水位线，Flink 在窗口聚合计算时不知道何时认为事件的时间戳已经过时了，因此无法正确计算窗口的起始点和结束点。这会导致无法正确执行窗口聚合计算。

因此，通常需要设置一个水位线来告诉 Flink 何时认为事件已经过期，以便正确计算窗口的起始点和结束点。您可以通过以下方式为 FlinkSQL 表设置水位线：

CREATE TABLE myTable (
  ...
  event_time TIMESTAMP(3),
  WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) ...

此示例为名为 myTable 的表设置了一个水位线，使用 event_time 字段作为事件时间，并将水位线设置为事件时间减去 5 秒。这将告诉 Flink 在计算窗口时，认为事件的时间戳已经超过了 5 秒。您可以根据需求调整水位线的设置。

Flink watermark是用于处理乱序事件的一种机制，用于告知系统事件的到达情况，从而触发窗口的计算。watermark表示事件时间流的进展情况，它是一个时间戳的度量。当一个事件时间戳达到或超过当前水位线时，Flink会认为该事件已经到达，可以被用于触发触发窗口计算。watermark是一种非常重要的时间概念，它用于处理乱序事件，以确保窗口计算的正确性。 在Flink中，当数据源是有序的情况下，水位线的更新是非常简单的，可以直接使用事件时间戳。但是在乱序数据的情况下，需要设置一个合理的延迟时间，来确保所有事件都能被正确的处理。 具体而言，Flink通过AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks两种方式来生成watermark。前者是定期生成watermark，后者是根据数据流中的特殊标记生成watermark。在窗口计算时，Flink使用水watermark来判断是否可以触发窗口计算。当一个窗口的结束时间戳小于或等于当前watermark时，Flink会认为该窗口已经完成，可以进行计算。 因此，watermark在窗口计算中扮演着非常重要的角色。

如果在 Flink SQL 中创建表时没有设置水位线，那么在窗口聚合计算时可能会出现问题。因为水位线是用来控制事件时间的，没有设置水位线，Flink 无法确定事件时间的进度，也就无法对数据进行正确的窗口聚合计算。

如果你已经创建了没有水位线的表，可以通过以下两种方式来解决窗口聚合计算的问题：

在查询语句中设置水位线。可以使用 WITH WATERMARK 子句来设置水位线，例如：

SELECT * FROM myTable WHERE eventTime > TIMESTAMP '2021-01-01 00:00:00' AND eventTime < TIMESTAMP '2021-01-02 00:00:00' WITH WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '5' SECOND GROUP BY TUMBLE(eventTime, INTERVAL '1' HOUR) 在这个例子中，我们在查询语句中设置了水位线，并使用 WITH WATERMARK 子句将 eventTime 字段作为事件时间，并设置了一个 5 秒的延迟。

修改表结构，添加水位线。如果你已经创建了表，可以通过 ALTER TABLE 语句来修改表结构，添加水位线，例如：

ALTER TABLE myTable ADD WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '5' SECOND; 在这个例子中，我们使用 ALTER TABLE 语句来为 myTable 表添加了一个水位线，并将 eventTime 字段作为事件时间，并设置了一个 5 秒的延迟。

无论是哪种方式，都可以解决没有水位线的表在窗口聚合计算时的问题。

在Flink SQL中创建表时，如果不设置水位线，则无法进行窗口聚合计算。这是因为在Flink SQL中，窗口聚合计算是基于水位线的。

水位线是一种用于划分数据流窗口的方法。在创建表时，可以设置水位线，以便在数据流经过时能够对数据流进行划分，从而进行窗口聚合计算。例如，如果我们想要对每个消息的窗口聚合值进行统计，我们可以在创建表时将水位线设置为消息 ID 的某个值，例如 100，那么当数据流中的message_id等于100时，就会划分出一个窗口，并对窗口内的数据进行聚合计算。

如果您不想设置水位线，可以考虑使用其他聚合方式，例如使用聚合函数进行聚合计算。

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个字段，通过 WATERMARK 语句来定义事件时间属性。WATERMARK 语句主要用来定义水位线（watermark）的生成表达式，这个表达式会将带有事件时间戳的字段标记为事件时间属性，并在它基础上给出水位线的延迟时间。具体定义方式如下:

CREATE TABLE EventTable( user STRING,
url STRING,
ts TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
...

若您在 Flink SQL 中创建的表没有设置水位线，那么在窗口聚合计算时会出现问题。因为水位线是用来确定事件时间（Event Time）进展的机制。

在 Flink 的流式计算模型中，我们需要通过 Watermark 来把传输进来的事件按照 Event Time 有序地排序，并触发一些操作比如开启一个基于时间长度的窗口进行聚合，在不同的 Item 时间戳到达时输出结果等。

如果您未设置水位线，则 Flink 无法准确地获知数据每个事件的发生时间，导致窗口计算错误或者不能计算.

因此建议您在 Flink SQL 中创建表时同时指定相应的Watermark,例如：

CREATE TABLE my_table (
  rowtime TIMESTAMP(3),
  temperature DOUBLE,
  humidity DOUBLE
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.version' = 'universal',
  'connector.topic' = 'my_topic',
  'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
  'format.type' = 'json',
  'format.derive-schema' = 'true'
) WATERMARK FOR rowtime AS rowtime - INTERVAL '5' SECOND;

这里假设 rowtime 字段代表事件时间，使用了 - INTERVAL '5' SECOND 作为延迟策略，即认为晚于该时间的记录都可以被视作迟到的记录处理。

是的,在Flink SQL中创建表如果不指定水位线(watermark),那么无法使用基于事件时间的窗口聚合运算。 在Flink SQL中,使用窗口聚合通常需要: 1. 在创建表时,为事件时间字段指定watermark,用于标识事件时间的进展。 2. 在查询中使用GROUP BY ... WINDOW 子句进行窗口聚合。 例如:

CREATE TABLE orders (
  order_id BIGINT, 
  event_time TIMESTAMP(3), 
  price DECIMAL(10, 2),
  WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '1' SECOND
) WITH (...);

SELECT 
  SUM(price) AS total_price 
FROM orders
GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '5' SECOND)

在这个例子中,我们在创建orders表时指定了event_time字段的watermark。这使得我们可以在后续的窗口聚合查询中,基于event_time事件时间进行分组和聚合运算。 如果在创建表时未指定watermark,那么event_time字段就只是一个普通的TIMESTAMP字段,无法用于事件时间分组和窗口聚合。Flink SQL无法理解event_time中的时间究竟代表什么意义,也就无法基于其进行有意义的窗口分组。 所以,要使用Flink SQL中的窗口聚合运算,watermark的设置是必不可少的。watermark为Flink的事件时间概念提供了参照,使其能正确理解时间字段并基于时间进行窗口划分。 建议您在创建支持窗口聚合查询的表时,为事件时间字段指定合理的watermark。如果表已创建但未指定watermark,您需要: 1. 使用ALTER TABLE语句为事件时间字段添加watermark; 2. 任何基于该表的窗口聚合查询,都需要在语句开始处 Sey REPLACE TABLE tbl_name,以替换现有表。

在 Flink SQL 中，如果没有设置水位线，会默认将事件时间（Event Time）戳记为无限大（MAX_WATERMARK）。这样的话，如果您使用了基于事件时间的窗口（例如滚动窗口、滑动窗口等），那么窗口永远不会关闭，也就无法触发窗口聚合计算。

因此，如果您想要基于事件时间的窗口聚合计算，需要确保您的数据流中包含了事件时间，并且设置了正确的水位线，才能正确触发窗口计算。如果您的数据流中没有事件时间，可以使用 Flink 的时间戳分配器或者自定义函数来为数据流添加时间戳；如果您的数据流中包含了事件时间，但是没有设置水位线，在 Flink SQL 中可以使用 WITH WATERMARK FOR 语句来设置水位线，例如：

CREATE TABLE orders (
  order_time TIMESTAMP(3),
  order_id BIGINT,
  order_price DECIMAL(10, 2),
  WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector.type' = 'kafka',
  'connector.topic' = 'my_orders',
  'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format.type' = 'json'
);

上述示例中，我们为 orders 表中的 order_time 字段设置了水位线，该水位线为事件时间减去 5 秒。这意味着，当事件时间超过 order_time - 5s 时就会触发窗口计算。 ** 总之，如果您想要基于事件时间的窗口计算，必须设置正确的水位线。**

在 Flink SQL 中，水位线（Watermark）是用于标记事件时间进度的特殊数据记录，通常用于处理事件时间窗口的计算。如果一个数据源没有提供事件时间信息，或者在创建表时没有设置水位线，那么就不能进行事件时间窗口聚合计算。

不过，您仍然可以利用基于处理时间（Processing Time）的窗口来进行计算。处理时间是指 Flink 程序处理数据的当前时间，而非数据中实际包含的时间信息。因此，使用处理时间窗口可以在不考虑事件时间的情况下对数据进行聚合计算。

要使用处理时间窗口，需要在 SQL 语句中指定“processing time”作为时间属性，例如：

sql

SELECT TUMBLE_START(ts, INTERVAL '1' HOUR) as wStart, COUNT(*) as cnt FROM myTable GROUP BY TUMBLE (ts, INTERVAL '1' HOUR)

其中 TUMBLE_START 函数表示窗口开始时间，ts 列指定处理时间属性。这样，就可以使用基于处理时间的窗口进行聚合计算了。

是的，如果您在Flink SQL中创建表时没有设置水位线，那么就无法进行窗口聚合计算。水位线是Flink用于控制事件时间的机制，它告诉Flink处理数据的时间范围，以便正确地执行窗口计算和其他事件时间相关的操作。

如果没有设置水位线，Flink将无法区分事件时间和处理时间，并且无法正确地执行事件时间窗口计算。因此，在使用Flink SQL进行窗口聚合计算时，必须设置正确的水位线，以便Flink能够正确地识别事件时间并执行窗口计算。

以下是一个使用Flink SQL进行事件时间窗口计算的示例代码：

sql Copy code CREATE TABLE my_table ( event_time TIMESTAMP(3), value INT ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.topic' = 'my_topic', 'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format.type' = 'json' );

INSERT INTO my_sink_table SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '10' SECOND) as window_start, SUM(value) as total FROM my_table GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '10' SECOND) 在上述代码中，我们创建了一个名为“my_table”的表，该表包含事件时间（event_time）和值（value）两个字段。我们使用Kafka作为数据源，并使用JSON格式读取数据。在执行窗口计算时，我们使用了TUMBLE函数将事件时间分成10秒的时间窗口，并使用SUM函数对值进行聚合计算。注意，在使用TUMBLE函数进行窗口计算时，必须设置正确的水位线，以便Flink能够正确地识别事件时间。

希望这些信息能够帮助您解决问题。

在Flink SQL中，如果没有设置水位线，窗口聚合计算是无法正常进行的。因为Flink的窗口聚合依赖于事件时间或者处理时间来进行，而没有水位线意味着Flink不知道数据流的延迟情况，因此无法判断哪些数据属于哪个窗口。

因此，在使用Flink SQL进行窗口聚合计算时，一定要注意设置好水位线。可以使用ROWTIME或PROCTIME来指定事件时间或处理时间，并使用WATERMARK语句设置水位线。例如：

CREATE TABLE orders ( order_time TIMESTAMP, user_id INT, product_id INT, price DECIMAL(18, 2) ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'connector.topic' = 'orders', 'format.type' = 'json', 'format.derive-schema' = 'true', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' );

CREATE TABLE orders_total ( user_id INT, order_total DECIMAL(18, 2), order_count BIGINT ) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb', 'connector.table' = 'orders_total', 'connector.username' = 'root', 'connector.password' = 'password', 'connector.write.flush.max-rows' = '1' );

INSERT INTO orders_total SELECT user_id, SUM(price) AS order_total, COUNT(*) AS order_count FROM orders WHERE TUMBLE_ROWTIME(order_time, INTERVAL '1' HOUR) > TIMESTAMP '2022-01-01 00:00:00' GROUP BY user_id, TUMBLE_ROWTIME(order_time, INTERVAL '1' HOUR); 在上面的例子中，我们使用ROWTIME来指定事件时间，并在窗口聚合计算时使用了TUMBLE_ROWTIME函数来指定滚动窗口。同时，我们也设置了水位线的阈值，即1小时之前的数据都被视为迟到的数据，并在窗口计算时进行处理。

在 Flink SQL 中，如果您在创建表时未指定水位线，则 Flink 将无法确定如何处理输入数据的延迟，并且在执行窗口聚合计算时可能会出现问题。

窗口操作需要根据事件时间 (Event Time) 进行操作，而事件时间通常是通过从输入数据中提取的时间戳来表示的。为了正确处理基于事件时间的操作，Flink 需要知道数据流中的延迟情况。水位线 (Watermark) 是一种用于衡量事件时间进展的机制，它告诉 Flink 输入数据流中最近的事件时间，并触发相应的窗口操作。

因此，如果您没有指定水位线，Flink 将无法进行基于事件时间的窗口聚合计算。在这种情况下，您可以考虑使用处理时间 (Processing Time) 或者 Ingestion Time 来进行窗口操作，通过设置 rowtime 字段为 NULL 来指定使用处理时间或者 Ingestion Time。例如：

CREATE TABLE myTable (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  processing_time as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my-topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'format' = 'json'
);

如果您的数据源中包含事件时间字段，则建议您在创建表时指定水位线以便进行基于事件时间的操作。

是，如果使用 Flink SQL 创建了一个没有水位线的表，那么在窗口聚合计算时可能会存在问题。

在 Flink SQL 中，窗口聚合计算需要根据数据的时间戳来进行分组，而水位线则用于控制 Flink 何时认为某个时间窗口已经关闭，从而触发窗口操作。如果没有设置水位线，那么 Flink 就无法确定何时关闭窗口，从而无法进行窗口聚合计算。