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对于新项目，建议您使用新的适用于 Apache Flink Studio 的托管服务，而不是使用 Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。Managed Service for Apache Flink Studio 不仅操作简单，还具有高级分析功能，使您能够在几分钟内构建复杂的流处理应用程序。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

交错窗口

使用交错窗口 是一种窗口化方法，适用于分析到达时间不一致的数据组。这种方法非常适合任何时间序列分析使用案例，例如一组相关的销售或日志记录。

例如，VPC 流日志具有一个大约 10 分钟的捕获窗口。但是，如果您在客户端上聚合数据，则最多可以具有 15 分钟的捕获窗口。交错窗口非常适合用于聚合这些日志进行分析。

交错窗口解决了多条相关记录不属于同一时间限制窗口的问题，例如在使用了滚动窗口的情况下。

滚动窗口的部分结果

使用滚动窗口聚合延迟或无序数据具有某些限制。

如果使用滚动窗口来分析与时间相关的多组数据，则个别记录可能属于单独的窗口。因此，必须稍后组合每个窗口的部分结果，以便为每组记录生成完整的结果。

在以下滚动窗口查询中，记录按行时间、事件时间和股票代码分组为若干窗口：

CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
    TICKER_SYMBOL VARCHAR(4),
    EVENT_TIME timestamp,
    TICKER_COUNT     DOUBLE);

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
  INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" 
    SELECT STREAM 
        TICKER_SYMBOL,
        FLOOR(EVENT_TIME TO MINUTE),
        COUNT(TICKER_SYMBOL) AS TICKER_COUNT
    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
    GROUP BY ticker_symbol, FLOOR(EVENT_TIME TO MINUTE), STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '1' MINUTE);

在下图中，应用程序根据交易发生的时间（事件时间）以一分钟的粒度计算它收到的交易数量。应用程序可以使用滚动窗口根据行时间和事件时间对数据进行分组。该应用程序接收四条记录，所有记录都在彼此的一分钟之内到达。它按行时间、事件时间和股票代码对记录进行分组。因为一些记录在第一个滚动窗口结束后到达，所以记录并非全部位于同一个一分钟的滚动窗口内。

上图包含以下事件。

滚动窗口应用程序的结果集类似于以下内容。

在前面的结果集中，返回了三个结果：

要分析完整的结果集，必须在持久性存储中聚合记录。这给应用程序增加了复杂性和处理要求。

完整结果与交错窗口

为了提高分析与时间相关的数据记录的准确性，Kinesis Data Analytics 提供了一种名为交错窗口的新窗口类型。在此窗口类型中，窗口在与分区键匹配的第一个事件到达时打开，而不是在固定的时间间隔打开。窗口根据指定的期限关闭，期限是从窗口打开的时间开始计算的。

交错窗口是窗口子句中每个键分组的单独时间限制窗口。应用程序将窗口子句的每个结果聚合在其自己的时间窗口内，而不是对所有结果使用单个窗口。

在以下交错窗口查询中，记录按事件时间和股票代码分组为若干窗口：

CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (
    ticker_symbol    VARCHAR(4), 
    event_time       TIMESTAMP,
    ticker_count     DOUBLE);

CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
  INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" 
    SELECT STREAM 
        TICKER_SYMBOL,
        FLOOR(EVENT_TIME TO MINUTE),
        COUNT(TICKER_SYMBOL) AS ticker_count
    FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
    WINDOWED BY STAGGER (
            PARTITION BY FLOOR(EVENT_TIME TO MINUTE), TICKER_SYMBOL RANGE INTERVAL '1' MINUTE);
        
        

在下图中，事件按事件时间和股票代码聚合到交错窗口中。

上图包含以下事件，这些事件与分析的滚动窗口应用程序相同：

交错窗口应用程序的结果集类似于以下内容。

返回的记录聚合了前三条输入记录。记录按一分钟的交错窗口分组。当应用程序收到第一条 AMZN 记录（ROWTIME 为 11:00:20）时，交错窗口开始。当 1 分钟交错窗口到期时 (11:01:20)，对于包含位于交错窗口内的结果（基于 ROWTIME 和 EVENT_TIME）的记录，将被写入输出流。使用交错窗口，在一分钟窗口内具有 ROWTIME 和 EVENT_TIME 的所有记录都将在单个结果中发出。

最后一条记录（其 EVENT_TIME 位于一分钟聚合之外）是单独聚合的。这是因为 EVENT_TIME 是用于将记录分成多个结果集的分区键之一，而第一个窗口的 EVENT_TIME 的分区键是 11:00。

交错窗口的语法在特殊子句 WINDOWED BY 中定义。对于流式处理聚合，使用此子句代替 GROUP BY 子句。该子句紧跟在可选的 WHERE 子句之后和 HAVING 子句之前。

交错窗口在 WINDOWED BY 子句中定义，并带有两个参数：分区键和窗口长度。分区键对传入的数据流进行分区，并定义窗口何时打开。当流中出现具有唯一分区键的第一个事件时，将打开一个交错窗口。在经过由窗口长度定义的固定时间段之后，交错窗口关闭。以下代码示例说明了此语法：

...
FROM <stream-name>
WHERE <... optional statements...>
WINDOWED BY STAGGER(
	PARTITION BY <partition key(s)>
	RANGE INTERVAL <window length, interval>
);