1.Order By 子句
支持 Batch\Streaming，但在实时任务中一般用的非常少。
实时任务中，Order By 子句中必须要有时间属性字段，并且时间属性必须为升序时间属性，即 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND 或者 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。
举例：
CREATE TABLE source_table_1 (
user_id BIGINT NOT NULL,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
user_id BIGINT
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT user_id
FROM source_table_1
Order By row_time, user_id desc2.Limit 子句
支持 Batch\Streaming，但实时场景一般不使用，但是此处依然举一个例子：
CREATE TABLE source_table_1 (
user_id BIGINT NOT NULL,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '10',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '10'
);
CREATE TABLE sink_table (
user_id BIGINT
) WITH (
'connector' = 'print'
);
INSERT INTO sink_table
SELECT user_id
FROM source_table_1
Limit 3结果如下，只有 3 条输出：
+I[5]
+I[9]
+I[4]DML：TopN 子句
- TopN 定义（支持 Batch\Streaming）：TopN 其实就是对应到离线数仓中的 row_number()，可以使用 row_number() 对某一个分组的数据进行排序
- 应用场景：根据 某个排序 条件，计算某个分组下的排行榜数据
- SQL 语法标准：
SELECT [column_list]
FROM (
SELECT [column_list],
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]
ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]) AS rownum
FROM table_name)
WHERE rownum <= N [AND conditions]ROW_NUMBER()：标识 TopN 排序子句
PARTITION BY col1[, col2...]：标识分区字段，代表按照这个 col 字段作为分区粒度对数据进行排序取 topN，比如下述案例中的partition by key，就是根据需求中的搜索关键词（key）做为分区
ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]：标识 TopN 的排序规则，是按照哪些字段、顺序或逆序进行排序
WHERE rownum <= N：这个子句是一定需要的，只有加上了这个子句，Flink 才能将其识别为一个 TopN 的查询，其中 N 代表 TopN 的条目数
[AND conditions]：其他的限制条件也可以加上
- 实际案例：取某个搜索关键词下的搜索热度前 10 名的词条数据。
输入数据为搜索词条数据的搜索热度数据，当搜索热度发生变化时，会将变化后的数据写入到数据源的 Kafka 中：
数据源 schema：
-- 字段名 备注
-- key 搜索关键词
-- name 搜索热度名称
-- search_cnt 热搜消费热度（比如 3000）
-- timestamp 消费词条时间戳
CREATE TABLE source_table (
name BIGINT NOT NULL,
search_cnt BIGINT NOT NULL,
key BIGINT NOT NULL,
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
...
);
-- 数据汇 schema：
-- key 搜索关键词
-- name 搜索热度名称
-- search_cnt 热搜消费热度（比如 3000）
-- timestamp 消费词条时间戳
CREATE TABLE sink_table (
key BIGINT,
name BIGINT,
search_cnt BIGINT,
`timestamp` TIMESTAMP(3)
) WITH (
...
);
-- DML 逻辑
INSERT INTO sink_table
SELECT key, name, search_cnt, row_time as `timestamp`
FROM (
SELECT key, name, search_cnt, row_time,
-- 根据热搜关键词 key 作为 partition key，然后按照 search_cnt 倒排取前 100 名
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key
ORDER BY search_cnt desc) AS rownum
FROM source_table)
WHERE rownum <= 100输出结果：
-D[关键词1, 词条1, 4944]
+I[关键词1, 词条1, 8670]
+I[关键词1, 词条2, 1735]
-D[关键词1, 词条3, 6641]
+I[关键词1, 词条3, 6928]
-D[关键词1, 词条4, 6312]
+I[关键词1, 词条4, 7287]可以看到输出数据是有回撤数据的，为什么会出现回撤，我们来看看 SQL 语义。
- SQL 语义
上面的 SQL 会翻译成以下三个算子：
数据源：数据源即最新的词条下面的搜索词的搜索热度数据，消费到 Kafka 中数据后，按照 partition key 将数据进行 hash 分发到下游排序算子，相同的 key 数据将会发送到一个并发中
排序算子：为每个 Key 维护了一个 TopN 的榜单数据，接受到上游的一条数据后，如果 TopN 榜单还没有到达 N 条，则将这条数据加入 TopN 榜单后，直接下发数据，如果到达 N 条之后，经过 TopN 计算，发现这条数据比原有的数据排序靠前，那么新的 TopN 排名就会有变化，就变化了的这部分数据之前下发的排名数据撤回（即回撤数据），然后下发新的排名数据
数据汇：接收到上游的数据之后，然后输出到外部存储引擎中
上面三个算子也是会 24 小时一直运行的。
