版本：0.9

用例

持续聚合的三个主要用例示例如下：

实时分析：一个实时分析平台，不断聚合来自事件流的数据，提供即时洞察，同时可选择将数据降采样到较低分辨率。例如，此系统可以编译来自高频日志事件流（例如，每毫秒发生一次）的数据，以提供每分钟的请求数、平均响应时间和每分钟的错误率等最新洞察。
实时监控：一个实时监控系统，不断聚合来自事件流的数据，根据聚合数据提供实时警报。例如，此系统可以处理来自传感器事件流的数据，以提供当温度超过某个阈值时的实时警报。
实时仪表盘：一个实时仪表盘，显示每分钟的请求数、平均响应时间和每分钟的错误数。此仪表板可用于监控系统的健康状况，并检测系统中的任何异常。

在所有这些用例中，持续聚合系统不断聚合来自事件流的数据，并根据聚合数据提供实时洞察和警报。系统还可以将数据降采样到较低分辨率，以减少存储和处理的数据量。这使得系统能够提供实时洞察和警报，同时保持较低的数据存储和处理成本。

实时分析示例

请参阅概述中的实时分析示例。该示例用于计算日志的总数、包大小的最小、最大和平均值，以及大小大于 550 的数据包数量按照每个状态码在 1 分钟固定窗口中的实时分析。

另外，您还可以使用持续聚合来计算其他类型的实时分析。例如，要从 ngx_access_log 表中获取所有不同的国家。持续聚合的查询如下：

/* input table */
CREATE TABLE ngx_access_log (
    client STRING,
    country STRING,
    access_time TIMESTAMP TIME INDEX
);

/* sink table */
CREATE TABLE ngx_country (
    country STRING,
    update_at TIMESTAMP,
    __ts_placeholder TIMESTAMP TIME INDEX,
    PRIMARY KEY(country)
);

/* create flow task to calculate the distinct country */
CREATE FLOW calc_ngx_country
SINK TO ngx_country
AS
SELECT
    DISTINCT country,
FROM ngx_access_log;

创建好 flow 任务后，我们可以将一些数据插入源表 ngx_access_log 中：

/* insert some data */
INSERT INTO ngx_access_log VALUES
    ("client1", "US", "2022-01-01 00:00:00"),
    ("client2", "US", "2022-01-01 00:00:01"),
    ("client3", "UK", "2022-01-01 00:00:02"),
    ("client4", "UK", "2022-01-01 00:00:03"),
    ("client5", "CN", "2022-01-01 00:00:04"),
    ("client6", "CN", "2022-01-01 00:00:05"),
    ("client7", "JP", "2022-01-01 00:00:06"),
    ("client8", "JP", "2022-01-01 00:00:07"),
    ("client9", "KR", "2022-01-01 00:00:08"),
    ("client10", "KR", "2022-01-01 00:00:09");

等待一秒钟确保 Flow 有时间将结果写入 sink 表，然后就可以查询结果了：

/* check the result */
select * from ngx_country;

或者，如果您想要按时间窗口对数据进行分组，可以使用以下查询：

/* input table create same as above */
/* sink table */
CREATE TABLE ngx_country (
    country STRING,
    time_window TIMESTAMP TIME INDEX,
    update_at TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY(country)
);
CREATE FLOW calc_ngx_country
SINK TO ngx_country
AS
SELECT
    DISTINCT country,
    date_bin(INTERVAL '1 hour', access_time) as time_window,
FROM ngx_access_log
GROUP BY
    country,
    time_window;
/* insert data using the same data as above */

上述的查询将 ngx_access_log 表中的数据放入 ngx_country 表中。它计算每个时间窗口的不同国家。date_bin 函数用于将数据分组为一小时的间隔。ngx_country 表将不断更新聚合数据，提供实时洞察，显示正在访问系统的不同国家。

请注意，目前 Flow 的内部状态没有持久存储。内部状态指的是用于计算增量查询结果的中间状态，例如聚合查询的累加器值（如count(col)的累加器记录了目前为止的 count 计数）。然而，Sink 表的数据是有持久存储的。因此，建议您使用适当的时间窗口（例如设置为每小时）来最小化数据丢失。因为一旦内部状态丢失，相关时间窗口的数据也将随之丢失。

实时监控示例

假设您希望实时监控一个来自温度传感器网络的传感器事件流。传感器事件包含传感器 ID、温度读数、读数的时间戳和传感器的位置等信息。您希望不断聚合这些数据，以在温度超过某个阈值时提供实时警报。那么持续聚合的查询将是：

/* create input table */
CREATE TABLE temp_sensor_data (
    sensor_id INT,
    loc STRING,
    temperature DOUBLE,
    ts TIMESTAMP TIME INDEX
);

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

CREATE FLOW temp_monitoring
SINK TO temp_alerts
AS
SELECT
    sensor_id,
    loc,
    max(temperature) as max_temp,
FROM temp_sensor_data
GROUP BY
    sensor_id,
    loc
HAVING max_temp > 100;

创建好 flow 任务后，我们可以将一些数据插入源表 temp_sensor_data 中：

INSERT INTO temp_sensor_data VALUES
    (1, "room1", 98.5, "2022-01-01 00:00:00"),
    (2, "room2", 99.5, "2022-01-01 00:00:01");

/* You may want to flush the flow task to see the result */
ADMIN FLUSH_FLOW('temp_monitoring');

当前输出表应该为空。您可以在等待一秒后通过以下查询查看结果：

/* for now sink table will be empty */
SELECT * FROM temp_alerts;

INSERT INTO temp_sensor_data VALUES
    (1, "room1", 101.5, "2022-01-01 00:00:02"),
    (2, "room2", 102.5, "2022-01-01 00:00:03");

等待一秒钟确保 Flow 有时间将结果写入 sink 表，然后就可以查询结果了：

/* now sink table will have the max temperature data */
SELECT * FROM temp_alerts;

上述的查询将从 temp_sensor_data 表中不断聚合数据到 temp_alerts 表中。它计算每个传感器和位置的最高温度读数，并过滤出最高温度超过 100 度的数据。temp_alerts 表将不断更新聚合数据，并且当温度超过阈值时提供实时警报（即 temp_alerts 表中的新行）。

实时仪表盘示例

假设您需要一个柱状图显示每个状态码的数据包大小分布，以监控系统的健康状况。持续聚合的查询将是：

/* create input table */
CREATE TABLE ngx_access_log (
    client STRING,
    stat INT,
    size INT,
    access_time TIMESTAMP TIME INDEX
);
/* create sink table */
CREATE TABLE ngx_distribution (
    stat INT,
    bucket_size INT,
    total_logs BIGINT,
    time_window TIMESTAMP TIME INDEX,
    update_at TIMESTAMP, /* auto generated column to store the last update time */
    PRIMARY KEY(stat, bucket_size)
);
/* create flow task to calculate the distribution of packet sizes for each status code */
CREATE FLOW calc_ngx_distribution SINK TO ngx_distribution AS
SELECT
    stat,
    trunc(size, -1)::INT as bucket_size,
    count(client) AS total_logs,
    date_bin(INTERVAL '1 minutes', access_time) as time_window,
FROM
    ngx_access_log
GROUP BY
    stat,
    time_window,
    bucket_size;

创建好 flow 任务后，我们可以将一些数据插入源表 ngx_access_log 中：

INSERT INTO ngx_access_log VALUES
    ("cli1", 200, 100, "2022-01-01 00:00:00"),
    ("cli2", 200, 104, "2022-01-01 00:00:01"),
    ("cli3", 200, 120, "2022-01-01 00:00:02"),
    ("cli4", 200, 124, "2022-01-01 00:00:03"),
    ("cli5", 200, 140, "2022-01-01 00:00:04"),
    ("cli6", 404, 144, "2022-01-01 00:00:05"),
    ("cli7", 404, 160, "2022-01-01 00:00:06"),
    ("cli8", 404, 164, "2022-01-01 00:00:07"),
    ("cli9", 404, 180, "2022-01-01 00:00:08"),
    ("cli10", 404, 184, "2022-01-01 00:00:09");

等待一秒钟确保 Flow 有时间将结果写入 sink 表，然后就可以查询结果了：

SELECT * FROM ngx_distribution;

上述查询将从 ngx_access_log 表中的数据放入 ngx_distribution 表中。它计算每个状态码的数据包大小分布，并将数据分组到每个时间窗口中。ngx_distribution 表将不断更新聚合数据，提供实时洞察，显示每个状态码的数据包大小分布。

结论

持续聚合是实时分析、监控和仪表盘的强大工具。它允许您不断聚合来自事件流的数据，并根据聚合数据提供实时洞察和警报。通过将数据降采样到较低分辨率，您可以减少存储和处理的数据量，从而更容易提供实时洞察和警报，同时保持较低的数据存储和处理成本。持续聚合是任何实时数据处理系统的关键组件，可以在各种用例中使用，以提供基于流数据的实时洞察和警报。

用例

实时分析示例​

实时监控示例​

实时仪表盘示例​

结论​

实时分析示例

实时监控示例

实时仪表盘示例

结论