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管理 Flows

每一个 flow 是 GreptimeDB 中的一个持续聚合查询。它根据传入的数据持续更新并聚合数据。本文档描述了如何创建和删除一个 flow。

创建 sink 表

在创建 flow 之前，你需要有一个 sink 表来存储 flow 生成的聚合数据。虽然它与常规的时间序列表相同，但有一些重要的注意事项：

列的顺序和类型：确保 sink 表中列的顺序和类型与 flow 查询结果匹配。
时间索引：为 sink 表指定 TIME INDEX，通常使用时间窗口函数生成的时间列。
将 update_at 指定为 schema 的最后一列：flow 会自动将数据的更新时间写入 update_at 列。请确保此列是 sink 表模式中的最后一列。
Tag：使用 PRIMARY KEY 指定 Tag，与 time index 一起作为行数据的唯一标识，并优化查询性能。

例如：

/* 创建 sink 表 */
CREATE TABLE temp_alerts (
  sensor_id INT,
  loc STRING,
  max_temp DOUBLE,
  time_window TIMESTAMP TIME INDEX,
  update_at TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY(sensor_id, loc)
);

CREATE FLOW temp_monitoring
SINK TO temp_alerts
AS
SELECT
  sensor_id,
  loc,
  max(temperature) AS max_temp,
  date_bin(INTERVAL '10 seconds', ts) AS time_window
FROM temp_sensor_data
GROUP BY
  sensor_id,
  loc,
  time_window
HAVING max_temp > 100;

sink 表包含列 sensor_id、loc、max_temp、time_window 和 update_at。

前四列分别对应 flow 的查询结果列 sensor_id、loc、max(temperature) 和 date_bin(INTERVAL '10 seconds', ts)。
time_window 列被指定为 sink 表的 TIME INDEX。
update_at 列是 schema 中的最后一列，用于存储数据的更新时间。
最后的 PRIMARY KEY 指定 sensor_id 和 loc 作为 Tag 列。这意味着 flow 将根据 Tag sensor_id 和 loc 以及时间索引 time_window 插入或更新数据。

创建 flow

创建 flow 的语法是：

CREATE [ OR REPLACE ] FLOW [ IF NOT EXISTS ] <flow-name>
SINK TO <sink-table-name>
[ EXPIRE AFTER <expr> ]
[ COMMENT '<string>' ]
AS 
<SQL>;

当指定 OR REPLACE 时，如果已经存在同名的 flow，它将被更新为新 flow。请注意，这仅影响 flow 任务本身，source 表和 sink 表将不会被更改。当指定 IF NOT EXISTS 时，如果 flow 已经存在，它将不执行任何操作，而不是报告错误。还需要注意的是，OR REPLACE 不能与 IF NOT EXISTS 一起使用。

flow-name 是目录级别的唯一标识符。
sink-table-name 是存储聚合数据的表名。它可以是一个现有的表或一个新表。如果目标表不存在，flow 将创建目标表。
EXPIRE AFTER 是一个可选的时间间隔，用于从 Flow 引擎中过期数据。有关更多详细信息，请参考 EXPIRE AFTER 部分。
COMMENT 是 flow 的描述。
SQL 部分定义了用于持续聚合的查询。它定义了为 flow 提供数据的源表。每个 flow 可以有多个源表。有关详细信息，请参考编写查询部分。

一个创建 flow 的简单示例：

CREATE FLOW IF NOT EXISTS my_flow
SINK TO my_sink_table
EXPIRE AFTER INTERVAL '1 hour'
COMMENT 'My first flow in GreptimeDB'
AS
SELECT
    max(temperature) as max_temp,
    date_bin(INTERVAL '10 seconds', ts) as time_window,
FROM temp_sensor_data
GROUP BY time_window;

创建的 flow 将每 10 秒计算一次 max(temperature) 并将结果存储在 my_sink_table 中。所有在 1 小时内的数据都将用于 flow 计算。

`EXPIRE AFTER` 子句

EXPIRE AFTER 子句指定数据将在 flow 引擎中过期的时间间隔。此过期仅影响 flow 引擎中的数据，不影响 source 表中的数据。

当 flow 引擎处理聚合操作（update_at 时间）时，时间索引早于指定间隔的数据将过期。

例如，如果 flow 引擎在 10:00:00 处理聚合，并且设置了 INTERVAL '1 hour'，则早于 09:00:00 的数据将过期。只有从 09:00:00 开始的数据将用于聚合。

编写 SQL 查询

flow 的 SQL 部分类似于标准的 SELECT 子句，但有一些不同之处。查询的语法如下：

SELECT AGGR_FUNCTION(column1, column2,..), TIME_WINDOW_FUNCTION() as time_window FROM <source_table> GROUP BY time_window;

在 SELECT 关键字之后只允许以下类型的表达式：

聚合函数：有关详细信息，请参阅表达式文档。
时间窗口函数：有关详细信息，请参阅定义时间窗口部分。
标量函数：例如 col、to_lowercase(col)、col + 1 等。这部分与 GreptimeDB 中的标准 SELECT 子句相同。

查询语法中的其他部分需要注意以下几点：

必须包含一个 FROM 子句以指定 source 表。由于目前不支持 join 子句，因此只能聚合来自单个表的列。
支持 WHERE 和 HAVING 子句。WHERE 子句在聚合之前过滤数据，而 HAVING 子句在聚合之后过滤数据。
DISTINCT 目前仅适用于 SELECT DISTINCT column1 .. 语法。它用于从结果集中删除重复行。SELECT count(DISTINCT column1) ... 尚不可用，但将来会添加。
GROUP BY 子句的工作方式与标准查询相同，即按指定列对数据进行分组，在其中指定时间窗口列对于持续聚合场景至关重要。 GROUP BY 中的其他表达式可以是 literal、列名或 scalar 表达式。
不支持ORDER BY、LIMIT 和 OFFSET。

有关如何在实时分析、监控和仪表板中使用持续聚合的更多示例，请参阅用例示例。

定义时间窗口

时间窗口是持续聚合查询的重要属性。它定义了数据在流中的聚合方式。这些窗口是左闭右开的区间。

时间窗口对应于时间范围。 source 表中的数据将根据时间索引列映射到相应的窗口。时间窗口也是聚合表达式计算的范围，因此每个时间窗口将在结果表中生成一行。

你可以在 SELECT 关键字之后使用 date_bin() 来定义固定的时间窗口。例如：

SELECT
    max(temperature) as max_temp,
    date_bin(INTERVAL '10 seconds', ts) as time_window
FROM temp_sensor_data
GROUP BY time_window;

在此示例中，date_bin(INTERVAL '10 seconds', ts) 函数创建从 UTC 00:00:00 开始的 10 秒时间窗口。 max(temperature) 函数计算每个时间窗口内的最大温度值。

有关该函数行为的更多详细信息，请参阅 date_bin。

提示

目前，flow 的内部状态（例如记录当前计数的 count(col) 的累加值）没有持久存储。为了在内部状态故障时尽量减少数据丢失，建议使用较小的时间窗口。

这种内部状态丢失不会影响 sink 表中的现有数据。

刷新 flow

当 source 表中有新数据到达时，flow 引擎会在 1 秒内自动处理聚合操作。但你依然可以使用 ADMIN FLUSH_FLOW 命令手动触发 flow 引擎立即执行聚合操作。

ADMIN FLUSH_FLOW('<flow-name>')

删除 flow

请使用以下 DROP FLOW 子句删除 flow：

To delete a flow, use the following DROP FLOW clause:

DROP FLOW [IF EXISTS] <name>

例如：

DROP FLOW IF EXISTS my_flow;

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