请问flinkSQL做分组聚合是，怎么实现回撤呢？不带窗口的聚合运算，始终无法实现回撤，大家是怎么处

Flink SQL在不带窗口的聚合运算中实现回撤需要使用Flink的事件时间（Event Time）特性以及状态变量。

事件时间是根据事件本身产生时间来计算的，而不是依据Flink接收事件的时间。在Flink SQL中，可以使用rowtime来指定事件时间的字段。

接下来，需要使用状态变量存储先前的聚合结果，在后续数据的到来时，计算新的聚合结果，然后用新的结果替换旧的结果。同时，对于旧的结果也需要更新，以便下一次撤回操作能够得到正确的结果。

具体实现步骤如下：

在CREATE TABLE语句中，使用ROWTIME（或PROCTIME）语义来定义事件时间字段： CREATE TABLE myTable ( id INT, value BIGINT, row_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND -- 定义水印 ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', ... ) 在查询中，使用事件时间窗口（TUMBLE、HOP或SESSION）进行聚合： SELECT id, SUM(value) FROM myTable GROUP BY id, TUMBLE(row_time, INTERVAL '1' MINUTE) 计算新的聚合结果，并更新状态变量： public class MyAggregateFunction extends AggregateFunction<Long, Tuple2<Long, Boolean>> {

@Override public Tuple2<Long, Boolean> createAccumulator() { return Tuple2.of(0L, false); }

@Override public Tuple2<Long, Boolean> add(Long value, Tuple2<Long, Boolean> accumulator) { return Tuple2.of(accumulator.f0 + value, true); }

@Override public Long getResult(Tuple2<Long, Boolean> accumulator) { return accumulator.f0; }

@Override public Tuple2<Long, Boolean> merge(Tuple2<Long, Boolean> acc1, Tuple2<Long, Boolean> acc2) { if (acc1.f1 && !acc2.f1) { // acc1 变成旧的结果 acc1.f0 -= acc2.f0; // 回撤 } else if (!acc1.f1 && acc2.f1) { // acc2 变成旧的结果 acc2.f0 -= acc1.f0; // 回撤 } // 更新状态变量为最新的结果 return Tuple2.of(acc1.f0 + acc2.f0, true); } } 将聚合函数应用到查询中： SELECT id, MyAggregateFunction(value) FROM myTable GROUP BY id 在使用Flink SQL进行分组聚合时，根据具体业务需求，可以在SQL语句中加入OVER PARTITION BY或OVER ORDER BY等其他语法，以满足更细粒度的需求。

• 如果要实现回撤，需要使用带有时间滚动窗口的分组聚合操作。首先，必须使用如下代码开启Checkpoint：

env.enableCheckpointing(1000); // 开启checkpoint

• 然后需要设置窗口时间以及触发条件：

SELECT
  TUMBLE_START(rowTime, INTERVAL '5' SECOND) as window_start,
  COUNT(id)
FROM
   myTable
GROUP BY
   TUMBLE(rowTime, INTERVAL '5' SECOND)

• 这里的TUMBLE_START函数指定窗口的开始时间，TUMBLE函数指定窗口的大小和滑动步长。Flink会按照窗口的大小将数据进行分组，并计算每个窗口内每个组的聚合结果。当一个窗口结束时，Flink会将聚合结果输出到下游任务中。

• 同时，当执行完聚合结果时，Flink会将当前状态进行checkpoint，以备回撤。接下来，如果有新数据进来，Flink会根据时间戳将其分配到对应的窗口中进行聚合，并将新的结果输出到下游任务。如果需要进行回撤，则可以通过之前checkpoint保存的状态，将之前的聚合结果重新计算，保证数据的准确性和一致性。