Flink SQL 知其所以然：TopN、Order By、Limit 操作-51CTO.COM

DML：Order By、Limit 子句

大家好，我是老羊，今天我们来学习 Flink SQL 中的 TopN、Order By、Limit 3个操作。

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 desc

2.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。