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（1）概述

时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的 DDL 里直接定义为一个字段，也可以在 DataStream 转换成表时定义。

一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。

时间属性的数据类型为 TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。

按照时间语义的不同，可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

（2）事件时间

1）在创建表的 DDL 中定义

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个字段，通过 WATERMARK语句来定义事件时间属性。

WATERMARK 语句主要用来定义水位线（watermark）的生成表达式，这个表达式会将带有事件时间戳的字段标记为事件时间属性，并在它基础上给出水位线的延迟时间。

具体定义方式如下：

CREATE TABLE EventTable(user STRING,url STRING,ts TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (...
);

把 ts 字段定义为事件时间属性，而且基于 ts 设置了 5 秒的水位线延迟。这里的“5 秒”是以“时间间隔”的形式定义的，格式是 INTERVAL <数值> <时间单位>：INTERVAL '5’ SECOND，这里的数值必须用单引号引起来，而单位用 SECOND 和 SECONDS 是等效的。

Flink 中支持的事件时间属性数据类型必须为 TIMESTAMP 或者 TIMESTAMP_LTZ。这里TIMESTAMP_LTZ 是指带有本地时区信息的时间戳（TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE）；

如数据中的时间戳是“年-月-日-时-分-秒”形式，那就是不带时区信息的，可以将事件时间属性定义为 TIMESTAMP 类型。
而如果原始的时间戳就是一个长整型的毫秒数，这时就需要另外定义一个字段来表示事件时间属性，类型定义为 TIMESTAMP_LTZ 会更方便：

CREATE TABLE events (user STRING,url STRING,ts BIGINT,ts_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),WATERMARK FOR ts_ltz AS ts_ltz - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (...
);

这里我们另外定义了一个字段 ts_ltz，是把长整型的 ts 转换为 TIMESTAMP_LTZ 得到的；进而使用 WATERMARK 语句将它设为事件时间属性，并设置 5 秒的水位线延迟。

2）在数据流转换为表时定义

调用 fromDataStream()方法创建表时，可以追加参数来定义表中的字段结构；这时可以给某个字段加上.rowtime() 后缀，就表示将当前字段指定为事件时间属性。

这个字段可以是数据中本不存在、额外追加上去的“逻辑字段”，就像之前 DDL 中定义的第二种情况；也可以是本身固有的字段，那么这个字段就会被事件时间属性所覆盖，类型也会被转换为 TIMESTAMP。

不论哪种方式，时间属性字段中保存的都是事件的时间戳（TIMESTAMP 类型）。

需要注意的是，这种方式只负责指定时间属性，而时间戳的提取和水位线的生成应该之前就在 DataStream 上定义好了。

由于 DataStream 中没有时区概念，因此 Flink 会将事件时间属性解析成不带时区的 TIMESTAMP 类型，所有的时间值都被当作 UTC 标准时间。

在代码中的定义方式如下：

// 方法一:
// 流中数据类型为二元组 Tuple2，包含两个字段；需要自定义提取时间戳并生成水位线
DataStream<Tuple2<String, String>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);// 声明一个额外的逻辑字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),$("ts").rowtime());// 方法二:
// 流中数据类型为三元组 Tuple3，最后一个字段就是事件时间戳
DataStream<Tuple3<String, String, Long>> stream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);// 不再声明额外字段，直接用最后一个字段作为事件时间属性
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),$("ts").rowtime());

（3）处理时间

系统时间，使用时不需要提取时间戳（timestamp）和生成水位线（watermark）。因此在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。

类似地，处理时间属性的定义也有两种方式：创建表 DDL 中定义，或者在数据流转换成表时定义。

1）在创建表的 DDL 中定义

在创建表的 DDL（CREATE TABLE 语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的 PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性，返回的类型是 TIMESTAMP_LTZ。

CREATE TABLE EventTable(user STRING,url STRING,ts AS PROCTIME()
) WITH (...
);

时间属性，以“计算列”（computed column）的形式定义出来的。所谓的计算列是 Flink SQL 中引入的特殊概念，可以用一个 AS 语句来在表中产生数据中不存在的列，并且可以利用原有的列、各种运算符及内置函数。

在前面事件时间属性的定义中，将 ts 字段转换成 TIMESTAMP_LTZ 类型的 ts_ltz，也是计算列的定义方式。

2）在数据流转换为表时定义

处理时间属性同样可以在将 DataStream 转换为表的时候来定义。我们调用 fromDataStream()方法创建表时，可以用.proctime()后缀来指定处理时间属性字段。

由于处理时间是系统时间，原始数据中并没有这个字段，所以处理时间属性一定不能定义在一个已有字段上，只能定义在表结构所有字段的最后，作为额外的逻辑字段出现。

代码中定义处理时间属性的方法如下：

DataStream<Tuple2<String, String>> stream = ...;// 声明一个额外的字段作为处理时间属性字段
Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("user"), $("url"),$("ts").proctime());

（4）窗口（Window）

1）分组窗口（Group Window，老版本）

在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；具体在 SQL 中就是调用 TUMBLE()、HOP()、SESSION()，传入时间属性字段、窗口大小等参数就可以了。

以滚动窗口为例：

TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)

这里的 ts 是定义好的时间属性字段，窗口大小用“时间间隔”INTERVAL 来定义。在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。

基本使用方式如下：

Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT " +"user, " +
"TUMBLE_END(ts, INTERVAL '1' HOUR) as endT, " +"COUNT(url) AS cnt " +"FROM EventTable " +"GROUP BY " + // 使用窗口和用户名进行分组"user, " +"TUMBLE(ts, INTERVAL '1' HOUR)" // 定义 1 小时滚动窗口);

这里定义了 1 小时的滚动窗口，将窗口和用户 user 一起作为分组的字段。用聚合函数COUNT()对分组数据的个数进行了聚合统计，并将结果字段重命名为cnt；用TUPMBLE_END() 函数获取滚动窗口的结束时间，重命名为 endT 提取出来。

分组窗口的功能比较有限，只支持窗口聚合，所以目前已经处于弃用（deprecated）的状态。

2）窗口表值函数（Windowing TVFs，新版本）

从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。

窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回。表函数（table function）可以看作是返回一个表的函数。

目前 Flink 提供了以下几个窗口 TVF：
1.滚动窗口（Tumbling Windows）；
2.滑动窗口（Hop Windows，跳跃窗口）；
3.累积窗口（Cumulate Windows）；
4.会话窗口（Session Windows，目前尚未完全支持）。

1.概述

窗口表值函数可以完全替代传统的分组窗口函数。窗口 TVF 更符合 SQL 标准，性能得到了优化，拥有更强大的功能；可以支持基于窗口的复杂计算，例如窗口 Top-N、窗口联结（window join）等等。

在窗口 TVF 的返回值中，除去原始表中的所有列，还增加了用来描述窗口的额外 3 个列：“窗口起始点（window_start）、“窗口结束点”（window_end）、“窗口时间”（window_time）。

起始点和结束点比较好理解，这里的“窗口时间”指的是窗口中的时间属性，它的值等于 window_end - 1ms，所以相当于是窗口中能够包含数据的最大时间戳。

在 SQL 中的声明方式，与以前的分组窗口是类似的，直接调用 TUMBLE()、HOP()、CUMULATE()就可以实现滚动、滑动和累积窗口，不过传入的参数会有所不同。

2.滚动窗口（TUMBLE）

滚动窗口在 SQL 中的概念与 DataStream API 中的定义完全一样，是长度固定、时间对齐、无重叠的窗口，一般用于周期性的统计计算。

在 SQL 中通过调用 TUMBLE()函数就可以声明一个滚动窗口，只有一个核心参数就是窗口大小（size）。

在 SQL 中不考虑计数窗口，所以滚动窗口就是滚动时间窗口，参数中还需要将当前的时间属性字段传入；另外，窗口 TVF 本质上是表函数，可以对表进行扩展，所以还应该把当前查询的表作为参数整体传入。具体声明如下：

TUMBLE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOUR)

这里基于时间字段 ts，对表 EventTable 中的数据开了大小为 1 小时的滚动窗口。窗口会将表中的每一行数据，按照它们 ts 的值分配到一个指定的窗口中。

（2）滑动窗口（HOP）

滑动窗口的使用与滚动窗口类似，可以通过设置滑动步长来控制统计输出的频率。在 SQL中通过调用 HOP()来声明滑动窗口；除了也要传入表名、时间属性外，还需要传入窗口大小（size）和滑动步长（slide）两个参数。

HOP(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '1' HOURS));

这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上创建了大小为 1 小时的滑动窗口，每 5 分钟滑动一次。需要注意的是，紧跟在时间属性字段后面的第三个参数是步长（slide），第四个参数才是窗口大小（size）。

（3）累积窗口（CUMULATE）

滚动窗口和滑动窗口，可以用来计算大多数周期性的统计指标。

在实际应用中还会遇到这样一类需求：我们的统计周期可能较长，因此希望中间每隔一段时间就输出一次当前的统计值；

与滑动窗口不同的是，在一个统计周期内，我们会多次输出统计值，它们应该是不断叠加累积的。

例如，我们按天来统计网站的 PV（Page View，页面浏览量），如果用 1 天的滚动窗口，那需要到每天 24 点才会计算一次，输出频率太低；如果用滑动窗口，计算频率可以更高，但统计的就变成了“过去 24 小时的 PV”。

所以我们真正希望的是，还是按照自然日统计每天的PV，不过需要每隔 1 小时就输出一次当天到目前为止的 PV 值。这种特殊的窗口就叫作“累积窗口”（Cumulate Window）。

累积窗口是窗口 TVF 中新增的窗口功能，它会在一定的统计周期内进行累积计算。

累积窗口中有两个核心的参数：最大窗口长度（max window size）和累积步长（step）。

所谓的最大窗口长度其实就是我们所说的“统计周期”，最终目的就是统计这段时间内的数据。开始时，创建的第一个窗口大小就是步长 step；之后的每个窗口都会在之前的基础上再扩展 step 的长度，直到达到最大窗口长度。

在 SQL 中可以用 CUMULATE()函数来定义，具体如下：

CUMULATE(TABLE EventTable, DESCRIPTOR(ts), INTERVAL '1' HOURS, INTERVAL '1' DAYS))

这里我们基于时间属性 ts，在表 EventTable 上定义了一个统计周期为 1 天、累积步长为 1小时的累积窗口。注意第三个参数为步长 step，第四个参数则是最大窗口长度。

上面所有的语句只是定义了窗口，类似于 DataStream API 中的窗口分配器；在 SQL 中窗口的完整调用，还需要配合聚合操作和其它操作。