flink sql 时间转换

<think>好的，用户想了解Flink SQL中时间函数的使用方法和示例。首先我需要回忆一下Flink SQL支持的时间函数，包括系统内置的和自定义的可能。根据提供的引用内容，特别是引用[2]提到了窗口函数和其他常见函数，引用[4]提到了自定义函数的使用，但用户的问题主要聚焦于时间函数，可能需要涉及处理时间、事件时间以及相关的窗口操作。 首先，系统内置的时间函数包括CURRENT_TIMESTAMP、DATE_FORMAT、EXTRACT等，这些是基础的时间处理函数。然后，时间属性在Flink中分为处理时间和事件时间，用户可能需要知道如何定义这两种时间属性，例如在DDL中指定或者通过PROCTIME()函数。 接下来是窗口函数，比如TUMBLE、HOP、SESSION等，这些在流处理中非常重要。需要给出具体的SQL示例，展示如何将时间字段作为窗口参数，并配合聚合函数使用。例如，TUMBLE_START和TUMBLE_END来获取窗口的开始和结束时间。 另外，用户可能需要了解如何将字符串转换为时间类型，或者提取时间的某个部分，比如年、月、日等。这里可能需要用到TO_TIMESTAMP和EXTRACT函数。 还需要注意，在引用中提到自定义函数的注册和使用，例如引用[2]中的hashcode函数，但时间函数主要是内置的，不过如果有自定义的时间处理需求，可能需要用到UDF，但用户的问题可能更关注内置函数。 此外，引用[3]和[4]提到Flink SQL的自定义函数加载和解析，但用户的问题不涉及自定义函数，所以可能不需要深入这部分，除非用户的问题扩展到自定义时间处理函数，但目前应集中在系统内置函数。 需要检查是否有遗漏的时间函数，比如INTERVAL的使用，或者时间差计算函数DATEDIFF等。同时，可能需要给出水印设置的例子，因为事件时间处理通常需要水印，这涉及到时间属性的定义。 最后，需要确保示例的正确性，比如在DDL中定义时间字段、指定水印，以及在查询中使用窗口函数和聚合。同时，要提醒用户关于时间函数在使用时的一些注意事项，比如时区处理，或者时间格式的正确性。 总结回答结构：先介绍时间函数分类，再分点讲解内置函数、时间属性定义、窗口函数，每个部分给出示例，最后注意事项。确保使用正确的$$...$$格式和行内$...$，并生成相关问题。</think>### Flink SQL 时间函数用法详解 #### 一、时间函数分类 Flink SQL 的时间函数主要分为以下几类： 1. **系统内置时间函数**：如 `CURRENT_TIMESTAMP`、`DATE_FORMAT`、`EXTRACT` 等 2. **时间属性定义函数**：用于指定事件时间（Event Time）或处理时间（Processing Time） 3. **窗口函数**：与时间窗口相关的 `TUMBLE`、`HOP`、`SESSION` 等 --- #### 二、内置时间函数示例 1. **获取当前时间** ```sql SELECT CURRENT_TIMESTAMP AS current_ts; -- 返回格式: 2023-09-15 14:30:00.123 ``` 2. **时间格式转换** ```sql SELECT DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm') AS formatted_ts, -- 将时间戳格式化为字符串 TO_TIMESTAMP('2023-09-15 14:30:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS converted_ts -- 字符串转时间戳 FROM events; ``` 3. **时间提取** ```sql SELECT EXTRACT(YEAR FROM ts) AS year, EXTRACT(HOUR FROM ts) AS hour FROM events; ``` --- #### 三、时间属性定义 在 Flink DDL 中定义时间属性： ```sql CREATE TABLE sensor ( id STRING, ts BIGINT, -- 将ts字段转换为TIMESTAMP类型，并声明为事件时间 event_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts / 1000)), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND -- 定义水位线 ) WITH (...); ``` --- #### 四、窗口函数使用 1. **滚动窗口示例** ```sql SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '1' HOUR) AS window_start, COUNT(id) AS cnt FROM sensor GROUP BY TUMBLE(event_time, INTERVAL '1' HOUR); ``` 2. **滑动窗口示例** ```sql SELECT HOP_START(event_time, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '15' MINUTE) AS window_start, AVG(temperature) AS avg_temp FROM sensor GROUP BY HOP(event_time, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '15' MINUTE); ``` --- #### 五、时间间隔计算 ```sql SELECT DATEDIFF(ts1, ts2) AS day_diff, -- 计算两个时间戳的天数差 TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, end_time) AS minute_diff FROM time_table; ``` --- #### 六、注意事项 1. 事件时间必须配合 `WATERMARK` 定义使用[^2] 2. 处理时间可通过 `PROCTIME()` 函数直接声明： ```sql SELECT id, PROCTIME() AS process_time FROM sensor; ``` 3. 时区设置需通过 `table.local-time-zone` 配置参数统一管理 ---

在Flink SQL中，可以使用LATERAL TABLE语句实现列转行的需求。具体步骤如下： 1. 创建表并插入数据 假设我们有一个表，包含两列数据：id和urls，其中urls列是一个包含多个url的数组。我们可以使用以下语句创建并插入数据： ```sql CREATE TABLE source_table ( id INT, urls ARRAY<ROW<content_type STRING, url STRING>> ) WITH ( 'connector' = 'values', 'data-id' = 'source_table', 'changelog-mode' = 'I', 'schema' = 'id INT, urls ARRAY<ROW<content_type STRING, url STRING>>' ); INSERT INTO source_table VALUES (1, ARRAY[ROW('tool', 'http://json.la/'), ROW('tool', 'http://www.baidu.com/'), ROW('tool', 'https://hub.fastgit.org/')]); ``` 2. 使用LATERAL TABLE语句实现列转行 接下来，我们可以使用LATERAL TABLE语句将urls列转换为多行数据。具体语句如下： ```sql SELECT id, url.content_type, url.url FROM source_table, LATERAL TABLE(urls) AS t(url) ``` 在这个语句中，我们使用LATERAL TABLE语句将urls列转换为多行数据，并将其命名为t(url)。然后，我们可以使用SELECT语句选择需要的列，其中url.content_type和url.url分别表示数组中的两个字段。 3. 查看结果 执行以上语句后，我们可以得到以下结果： ``` +----+--------------+------------------------+ | id | content_type | url | +----+--------------+------------------------+ | 1 | tool | http://json.la/ | | 1 | tool | http://www.baidu.com/ | | 1 | tool | https://hub.fastgit.org/| +----+--------------+------------------------+ ```