第一层:查询退款数 & 全部数量  & 开滚动窗口

第二层:计算比例

第三层:开窗函数排序

第四层:获得top-N

tenv.executeSql("" +
                "select * from " +
                " (select window_start ,window_end ,regionName,row_number() over(partition by window_start,window_end order by rate desc) rk  from " +
                "  (select window_start ,window_end ,regionName ,round( ( (ct_noRf*1.0) / ct_all ),1) rate from (" +
                "    select " +
                "        window_start ,window_end ,regionName ," +
                "        count(distinct (case when isRefund = '1' then goodsId else 0 end) ) ct_Rf ," +
                "        count(distinct goodsId) ct_all " +
                "        from  TABLE ( TUMBLE(TABLE kafkaOrder,DESCRIPTOR(createTime),INTERVAL '1' hour) )  " +
                "    group by window_start , window_end ,regionName   " +
                "  )  " +
                " ) " +
                ")  where rk <=2  ").print();

一条简单的Sql,当时一直钻牛角尖,过后记录一下

[flinkSQL] 开滚动窗口 求不同地区退款率 top-N相关推荐

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