大佬们 flinksql collect_time＞ 前一分钟时间 这个要怎么写 。 查到 当前

您好！根据您的需求，您想在Flink SQL中实现一个查询条件，即选取collect_time大于前一分钟时间的数据。由于Flink对Blink的语义变更，特别是Timestamp类型的调整，您遇到了类型不匹配的问题。这里提供一个解决方案来帮助您解决这个问题。

问题背景

您需要编写一个Flink SQL查询，筛选出collect_time字段值大于当前时间前一分钟的所有记录。但在实际操作中，因为Flink SQL中now()函数返回的是TIMESTAMP_LTZ类型，而您的collect_time字段可能是TIMESTAMP类型，导致直接比较时出现类型不匹配错误。

解决方案

步骤1：转换时间戳类型

首先，您需要将now()函数返回的TIMESTAMP_LTZ类型转换为与collect_time字段相同的TIMESTAMP类型，以便进行比较。可以使用TO_TIMESTAMP函数（或相应的转换函数）来完成这一转换。但请注意，从TIMESTAMP_LTZ到TIMESTAMP的转换需要考虑时区因素，确保正确处理。

步骤2：计算前一分钟的时间戳

接着，利用转换后的TIMESTAMP类型时间戳，减去一分钟的时间间隔。考虑到类型兼容性，推荐使用INTERVAL与时间戳相减的方式来实现这一逻辑。

综合上述步骤，您可以尝试以下Flink SQL查询示例：

SELECT * 
FROM your_table
WHERE collect_time > TIMESTAMP_SUB(CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP), INTERVAL '1' MINUTE)

在这个SQL语句中： - CURRENT_TIMESTAMP返回当前的TIMESTAMP_LTZ。 - CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP)将TIMESTAMP_LTZ转换为TIMESTAMP类型。 - TIMESTAMP_SUB函数用于从给定的TIMESTAMP减去指定的时间间隔，在这个例子中是1分钟。

注意事项

• 时区问题：转换时区可能会影响结果的准确性，确保应用中的时区设置与预期相符。
• 类型转换：在进行类型转换时，要确保转换逻辑符合业务需求，避免因时区差异导致数据不准确。
• 函数支持性：请确认所使用的Flink版本支持上述提到的函数和语法。

通过以上方法，您应该能够解决timestamp类型不匹配的问题，并成功执行时间对比查询。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。