TopN语句用于对实时数据中某个指标的前N个最值的筛选。Flink SQL可以基于OVER窗口操作灵活地完成TopN的功能。

语法

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    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]
说明
  • ROW_NUMBER()：行号计算函数OVER的窗口，行号计算从1开始。
  • PARTITION BY col1[, col2..] ：指定分区的列，可以不指定。
  • ORDER BY col1 [asc|desc][, col2 [asc|desc]...]：指定排序的列和每列的排序方向。
如上语法所示，TopN需要两层Query：
  • 查询中使用 ROW_NUMBER()窗口函数来对数据根据排序列进行排序并标上排名。
  • 外层查询中对排名进行过滤，只取前N条。例如N=10即为取前10条的数据。

在执行过程中，Flink SQL会对输入的数据流根据排序键进行排序。如果某个分区的前N条记录发生了改变，则会将改变的那几条数据以更新流的形式发给下游。

说明 如果需要将TopN的数据输出到外部存储，后接的结果表必须是一个带主键的表。

WHERE条件的限制

为了使Flink SQL能识别出这是一个TopN的query，外层循环中必须要指定 rownum <= N的格式来指定前N条记录。此时，您不可以将rownum置于某个表达式中，例如rownum - 5 <= N 。WHERE条件中，可以额外带上其他条件，但是必须使用AND连接条件。

示例1

本例中，先统计查询流中每小时、每个城市和关键字被查询的次数，然后输出每小时、每个城市被查询最多的前100个关键字。在输出表中，小时、城市、排名三者可以唯一确定一条记录，所以需要将这三列声明成联合主键（在外部存储中也需要有同样的主键设置）。

CREATE TABLE rds_output (
  rownum BIGINT,
  start_time BIGINT,
  city VARCHAR,
  keyword VARCHAR,
  pv BIGINT,
  PRIMARY KEY (rownum, start_time, city)
) WITH (
  type = 'rds',
  ...
)

INSERT INTO rds_output
SELECT rownum, start_time, city, keyword, pv
FROM (
  SELECT *,
     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY start_time, city ORDER BY pv desc) AS rownum
  FROM (
        SELECT SUBSTRING(time_str,1,12) AS start_time, 
            keyword,
            count(1) AS pv,
            city
        FROM tmp_search
        GROUP BY SUBSTRING(time_str,1,12), keyword, city
    ) a 
) t
WHERE rownum <= 100

示例2

  • 测试数据
    ip（VARCHAR） time（VARCHAR）
    192.168.1.1 100000000
    192.168.1.2 100000000
    192.168.1.2 100000000
    192.168.1.3 100030000
    192.168.1.3 100000000
    192.168.1.3 100000000
  • 测试语句 
    CREATE TABLE source_table (
  IP VARCHAR,
  `TIME` VARCHAR 
)WITH(
  type='datahub',
  endPoint='<yourEndpoint>',
  project='<yourProjectName>',
  topic='<yourTopicName>',
  accessId='<yourAccessId>',
  accessKey='<yourAccessSecret>'
);

CREATE TABLE result_table (
  rownum BIGINT,
  start_time VARCHAR,
  IP VARCHAR,
  cc BIGINT,
  PRIMARY KEY (start_time, IP)
) WITH (
  type = 'rds',
  url='<yourDatabaseAddress>',
  tableName='blink_rds_test',
  userName='<yourDatabaseUserName>',
  password='<yourDatabasePassword>'
);
INSERT INTO result_table
SELECT rownum,start_time,IP,cc
FROM (
  SELECT *,
     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY start_time ORDER BY cc DESC) AS rownum
  FROM (
        SELECT SUBSTRING(`TIME`,1,2) AS start_time,--可以根据真实时间取相应的数值，这里取得是测试数据。
        COUNT(IP) AS cc,
        IP
        FROM  source_table
        GROUP BY SUBSTRING(`TIME`,1,2), IP
    )a
) t
WHERE rownum <= 3 --可以根据真实top值取相应的数值，这里取得是测试数据。
  • 测试结果
    rownum（BIGINT） start_time（VARCHAR） ip（VARCHAR） cc（BIGINT）
    1 10 192.168.1.3 3
    2 10 192.168.1.2 2
    3 10 192.168.1.1 1

无排名优化

  • 使用无排名优化，您可以解决数据膨胀问题。

    • 数据膨胀问题

      根据TopN的语法，rownum字段会作为结果表的主键字段之一写入结果表。但是这可能导致数据膨胀的问题。例如，收到一条原排名9的更新数据，更新后排名上升到1，则从1到9的数据排名都发生变化了，需要将这些数据作为更新都写入结果表。这样就产生了数据膨胀，导致结果表因为收到了太多的数据而降低更新速度。

    • 无排名优化方法

      结果表中不保存 rownum，最终的 rownum 由前端计算。因为TopN的数据量通常不会很大，前端排序100个数据很快。当收到一条原排名9、更新后排名上升到1的数据，也只需要发送这一条数据，而不用把排名1到9的数据全发送下去。这种优化能够提升结果表的更新速度。
  • 无排名优化语法 
    SELECT col1, col2, col3
FROM (
 SELECT col1, col2, col3
   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]

    语法与上文类似，只是在外层查询中将rownum字段裁剪掉即可。

    说明 在无rownum的场景中，对于结果表主键的定义需要特别小心。如果定义有误，会直接导致TopN结果的不正确。 无rownum场景中，主键应为TopN上游GROUP BY节点的KEY列表。
  • 无排名优化示例

    本示例来源于自视频行业的案例。用户每个视频在分发时会产生大量流量，依据视频产生的流量可以分析出最热门的视频。本例用于统计出每分钟流量最大的Top5的视频。

    • 测试语句 
      --从SLS读取数据原始存储表。
CREATE TABLE sls_cdnlog_stream (
vid VARCHAR, -- video id
rowtime TIMESTAMP, -- 观看视频的时间。
response_size BIGINT, -- 观看产生的流量。
WATERMARK FOR rowtime as withOffset(rowtime, 0)
) WITH (
type='sls',
...
);

--1分钟窗口统计vid带宽数。
CREATE VIEW cdnvid_group_view AS
SELECT vid,
TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL '1' MINUTE) AS start_time,
SUM(response_size) AS rss
FROM sls_cdnlog_stream
GROUP BY vid, TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' MINUTE);

--存储表。
CREATE TABLE hbase_out_cdnvidtoplog (
vid VARCHAR,
rss BIGINT,
start_time VARCHAR,
   -- 注意结果表中不存储rownum字段。
   -- 特别注意该主键的定义，为TopN上游GROUP BY的KEY。
PRIMARY KEY(start_time, vid)
) WITH (
type='RDS',
...
);

-- 统计每分钟Top5消耗流量的vid，并输出。
INSERT INTO hbase_out_cdnvidtoplog

-- 注意次外层查询，不选出rownum字段。
SELECT vid, rss, start_time FROM
(
SELECT
vid, start_time, rss,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY start_time ORDER BY rss DESC) as rownum
FROM
cdnvid_group_view
)
WHERE rownum <= 5;
    • 测试数据
      vid（VARCHAR） rowtime（Timestamp） response_size（BIGINT）
      10000 2017-12-18 15:00:10 2000
      10000 2017-12-18 15:00:15 4000
      10000 2017-12-18 15:00:20 3000
      10001 2017-12-18 15:00:20 3000
      10002 2017-12-18 15:00:20 4000
      10003 2017-12-18 15:00:20 1000
      10004 2017-12-18 15:00:30 1000
      10005 2017-12-18 15:00:30 5000
      10006 2017-12-18 15:00:40 6000
      10007 2017-12-18 15:00:50 8000
    • 测试结果
      start_time（VARCHAR） vid（VARCHAR） rss（BIGINT）
      2017-12-18 15:00:00 10000 9000
      2017-12-18 15:00:00 10007 8000
      2017-12-18 15:00:00 10006 6000
      2017-12-18 15:00:00 10005 5000
      2017-12-18 15:00:00 10002 4000