flink sql cdc数据统计

这个问题可能是因为你的Flink SQL CDC任务在处理时间过滤条件时，没有正确地处理时间的边界。为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 检查时间过滤条件的定义：确保你的时间过滤条件正确地定义了每天的开始和结束。例如，你可以使用CURRENT_DATE函数来获取当前日期的开始，然后加上一天的间隔来计算第二天的开始。

2. 使用时间窗口：在Flink中，你可以使用时间窗口来处理时间序列数据。例如，你可以定义一个一天的时间窗口，然后使用这个窗口来处理每天的数据。

3. 使用事件时间：在Flink中，你可以使用事件时间来处理时间序列数据。事件时间是每个事件发生的实际时间，而不是每个事件被处理的时间。通过使用事件时间，你可以确保你的任务在处理数据时，总是按照事件发生的实际时间进行处理。

4. 检查任务的启动方式：如果你的任务是通过Crond或者其他定时任务的方式启动的，那么你需要确保每次任务启动时，都会从最新的数据开始处理。否则，你的任务可能会在处理昨天的数据之后，又重新开始处理今天的数据。

在 Flink SQL 中，如果您正在使用 CDC（Change Data Capture）进行实时数据统计，并且希望只统计当天的数据，但发现每到第二天任务仍然会把之前的数据加上，这可能是因为时间窗口的处理方式不正确或者窗口触发条件设置的问题。

为了确保只统计当天的数据，您需要正确地设置时间和窗口参数。以下是一些建议：

1. 定义正确的时间属性：
   确保您的源表包含一个表示事件发生时间的字段，并且该字段已经正确映射到 Flink 的时间属性中。您可以使用 TIMESTAMP_LTZ 类型来表示这个时间字段。

2. 使用滑动窗口或滚动窗口：
   使用滑动窗口或滚动窗口可以控制每次统计的时间范围。例如，您可以创建一个按天分组的滑动窗口，每天窗口向前移动一次，这样就可以始终统计当天的数据。

   滑动窗口示例：

   SELECT COUNT(*), TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '1' DAY) as window_start
   FROM source_table
   GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' DAY)
   

3. 检查水印设置：
   在处理无界流时，Flink 依赖于水印机制来处理延迟到达的数据。如果水印设置不当，可能会导致旧数据在新的窗口中被计算。请确保水印设置能够正确处理迟到的数据，同时又不会让过期数据影响当前窗口。

4. 考虑设置允许延迟的数据量：
   如果某些数据因为网络或其他原因偶尔延迟，您可以通过设置最大延迟时间来容忍这些延迟。但是请注意，这可能导致一些旧数据出现在稍后的窗口中。

5. 启动时间与窗口对齐：
   如果您的任务是定时重启的，确保任务启动时间与您想要统计的数据窗口对齐。否则，您可能会在一个窗口开始时收到前一天的一些数据。

6. 清理状态和快照：
   如果您之前的任务没有正确停止，那么状态信息可能会保留下来并影响新任务。尝试清理状态和快照信息，然后重新启动任务。

7. 监控和调试：
   使用 Flink 的监控工具（如 Web UI 或 Metrics）来观察任务的行为，看看是否有任何异常或延迟的情况。如果有问题，试着调整配置或增加日志以找出问题所在。

在Flink SQL CDC实时数据统计中，如果发现每到第二天会把之前的数据也统计进来，这可能是因为时间过滤条件设置的问题。具体来说，你可以尝试使用TUMBLE滚动窗口来统计每天的数据。TUMBLE窗口会根据指定的字段（比如时间字段）来划分数据，并且每个窗口的范围是固定的，这样可以避免把前一天的数据也统计进来。

首先，你需要定义一个TUMBLE窗口，如下所示：

TUMBLE_START('timestamp', INTERVAL '24' HOURS)
OVER (PARTITION BY 'partition_field' ORDER BY 'timestamp')
AS windowed_table

然后，你可以在这个窗口上进行你的统计分析。

另外，请确保你的时间字段已经被正确设置为事件时间。你可以通过以下方式来设置：

INSERT INTO table_name SELECT *, ROWTIME AS my_timestamp, ...
FROM another_source;

如果你的问题还没有得到解决，可能需要检查你的Flink任务配置和CDC连接器的设置。确保Flink任务的运行环境和依赖项都是正确的。