时间窗口 FlinkSql，源表260万数据，直接转化后插入目标表，这种量级的话，正常要多长时间？

根据您提供的信息，源表有260万条数据，使用Flink SQL进行时间窗口聚合操作后插入目标表。由于具体的执行时间和性能取因素，如集群规模、网络带宽、硬件配置等，无法给出一个准确的时间估计。

然而，一般来说，对于这种量级的数，Flink SQL的执行速度相快。在理想情况下，处理260万条数据的时间可能在几分钟到几十分钟之间。但请注意，这只是一个大致的估计，实际执行时间可能会有所不同。

为了更准确地评估执行时间，建议您在实际环境中运行该作业，并观察作业的执行情况和性能指标。此外，您还可以考虑调整Flink集群的配置参数，以提高处理速度和性能。

根据您提供的信息，源表有260万条数据，使用Flink SQL进行时间窗口聚合操作后插入目标表。由于具体的性能取决于多个因素，如集群规模、硬件配置、网络带宽等，无法给出一个准确的时间估计。

然而，一般来说，对于这种量级的数据，Flink SQL的时间窗口聚合操作应该可以在几分钟内完成。但是，实际的执行时间可能会受到上述因素的影响而有所不同。

为了更准确地估处理时间，建议您在VVP平台上运行您的Flink任务，并观察任务的执行情况和日志输出。这样可以帮助您更好地了解任务的性能表现，并根据需要进行优化。

加大点资源和并行度再试一下，看看时间有没有减少。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

由于问题中并没有给出具体硬件配置、Flink集群规模、源表数据分布以及其他可能影响性能的因素，无法准确预测执行这段Flink SQL的时间窗口操作所需的确切时间。但是，我们可以分析几个关键因素：

• 数据分布：260万数据分布在哪些时间窗口内，如果数据均匀分布，那么每个窗口的处理时间相对较短；若集中在某几个窗口，可能会造成热点窗口处理时间较长。

• 集群配置：Flink集群的资源配置，包括CPU、内存、网络速度以及并发度等因素都会影响处理速度。

• 窗口计算复杂性：此处使用的HOP窗口每30秒滑动一次，每次窗口持续1分钟，窗口操作主要是COUNT(1)计数，相对简单，但如果还有其他复杂的聚合操作，时间会增加。

• 状态后端性能：Flink作业在执行窗口操作时需要维护状态，状态后端（如RocksDB）的性能对整体处理时间也有影响。

• 数据读写速度：源表和目标表的数据读取和写入速度，取决于底层数据库或存储系统的性能。

• Flink作业优化：是否启用了批处理模式（Batch execution mode）、是否开启了checkpoint优化等都可能影响执行效率。