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 Tagsensor_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 FLOW [ IF NOT EXISTS ] <flow-name>
SINK TO <sink-table-name>
[ EXPIRE AFTER <expr> ]
[ COMMENT = "<string>" ]
AS
<SQL>;
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
。
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;