flink sql使用Group by，报错is not being grouped

在Flink SQL中，当你使用GROUP BY子句对某些列进行分组时，你只能选择那些在GROUP BY子句中指定的列或使用聚合函数（如COUNT()、SUM()、AVG()等）处理过的列。这是因为一个分组的结果是一组具有相同分组键值的数据行的集合，对于没有出现在GROUP BY子句中的列，数据库不知道应该取哪一行的值作为结果。例如，在你的查询语句 SELECT a, b, c FROM xxx GROUP BY a, b 中，列c并没有被包含在GROUP BY子句中，也没有使用聚合函数来处理，这会导致Flink无法确定c的值应该取自哪个数据行。要解决这个问题，你可以采取以下几种方法：

1. 添加列到GROUP BY子句：

   • 如果你想在结果集中包含列c，那么你需要将它添加到GROUP BY子句中：SELECT a, b, c FROM xxx GROUP BY a, b, c。
   • 这样做的缺点是可能会产生大量的分组结果，尤其是当c列的值很多的情况下。

2. 使用聚合函数：

   • 对于列c，你可以使用一个合适的聚合函数，比如MAX(c)、MIN(c)、AVG(c)、SUM(c)或COUNT(c)等，根据实际需求选择合适的聚合函数。
   • 例如：SELECT a, b, AVG(c) AS avg_c FROM xxx GROUP BY a, b。

3. 使用窗口函数：

   • 如果你想得到每个a和b组合的最新c值，可以使用窗口函数来实现。
   • 例如：SELECT a, b, LAST_VALUE(c) OVER (PARTITION BY a, b ORDER BY some_timestamp_column DESC) AS last_c FROM xxx。
   • 注意：这里假设有一个时间戳列some_timestamp_column可以帮助排序。

4. 两次查询：

   • 如果上述方法都无法满足你的需求，你可以考虑先执行一次只包含GROUP BY列的查询，然后使用这个查询的结果集作为另一个查询的输入，这个查询可以包含所有想要的列。
   • 这种方法可能会影响性能，因为涉及到两次查询操作。

这种情况是因为在执行SQL查询时，C字段没有被包含在GROUP BY子句中。要解决这个问题，可以将C字段添加到GROUP BY子句中，如下所示：

SELECT a, b, c FROM xxx GROUP BY a, b, c;

在SQL查询中，当你使用GROUP BY子句时，你只能选择那些出现在GROUP BY子句中的列或使用聚合函数的列。这是因为每个分组中的非聚合列值都是不确定的，因为它们可以是该组中的任何行的值。因此，直接在SELECT列表中包含没有聚合函数的非GROUP BY列会导致错误。

有几种方法可以处理这种情况：

方法1：使用聚合函数

如果你想要包括一个不在GROUP BY子句中的列c，你可以尝试使用一些聚合函数来获取关于这个列的信息。这取决于你的具体需求，常见的聚合函数有：

• COUNT()：计算非NULL值的数量
• SUM()：求和
• AVG()：平均值
• MIN()：最小值
• MAX()：最大值
• FIRST_VALUE()：返回第一行的值
• LAST_VALUE()：返回最后一行的值
• LAG() / LEAD()：查看前一行/后一行的值
• COALESCE()：返回第一个非NULL值

例如：

SELECT a, b, AVG(c) AS avg_c
FROM xxx
GROUP BY a, b;

方法2：使用子查询或窗口函数

如果需要特定行的c值（例如每一组的第一行或最后一行），可以使用子查询或者窗口函数来实现。假设我们想获得每组中的最后一个c值：

子查询方式

SELECT t1.a, t1.b, t2.c
FROM (
    SELECT a, b, MAX(c) AS max_c
    FROM xxx
    GROUP BY a, b
) t1
JOIN xxx t2 ON t1.a = t2.a AND t1.b = t2.b AND t1.max_c = t2.c;

窗口函数方式

SELECT DISTINCT a, b, c
FROM (
    SELECT a, b, c,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY a, b ORDER BY c DESC) as row_num
    FROM xxx
) t
WHERE t.row_num = 1;

这些例子可能不完全符合你的实际需求，但应该能提供一种思路来解决这个问题。根据具体情况，你可能需要调整这些查询以适应你的数据和业务逻辑。