Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL: 1. A partir de **1º de setembro de 2025,** não forneceremos nenhuma correção de bug para aplicativos do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL porque teremos suporte limitado para ele, devido à próxima descontinuação. 2. A partir **de 15 de outubro de 2025,** você não poderá criar novos aplicativos Kinesis Data Analytics para SQL. 3. Excluiremos as aplicações a partir de **27 de janeiro de 2026**. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte [Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL](discontinuation.md). As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Janelas deslizantes Em vez de agrupar registros usando `GROUP BY`, defina uma janela baseada em horário ou em linha. Para isso, adicione uma cláusula `WINDOW` explícita. Nesse caso, como a janela desliza com o tempo, o Amazon Kinesis Data Analytics emite uma saída quando novos registros aparecem no stream. O Kinesis Data Analytics emite essa saída ao processar as linhas na janela. As janelas podem se sobrepor neste tipo de processamento, e um registro pode fazer parte de várias janelas e ser processado em cada janela. O exemplo a seguir ilustra uma janela deslizante. Considere uma consulta simples que conta registros no stream. Este exemplo assume uma janela de cinco segundos. No stream de exemplo a seguir, novos registros chegam no horário t1, t2, t6, and t7, e três registros chegam no horário t8 segundos. ![\[Timeline showing record arrivals at t1, t2, t6, t7, and multiple at t8 within a 5-second window.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-10.png) Lembre-se do seguinte: + O exemplo assume uma janela de cinco segundos. A janela de 5 segundos desliza continuamente com o tempo. + Para cada linha que entra em uma janela, uma linha de saída é emitida pela janela deslizante. Logo após o aplicativo iniciar, a consulta emitirá uma saída para cada novo registro que aparecer no stream, embora uma janela de 5 segundos não tenha passado ainda. Por exemplo, a consulta emite a saída quando um registro aparece no primeiro segundo e no segundo. Mais tarde, a consulta processará registros na janela de 5 segundos. + As janelas deslizam com o tempo. Se um registro antigo no stream ficar fora da janela, a consulta não emitirá a saída, a menos que também haja um novo registro no stream que fique dentro da janela de 5 segundos. Suponha que a consulta comece a ser executada em t0. Ocorrerá o seguinte: 1. No horário t0, a consulta será iniciada. A consulta não emitirá a saída (valor da contagem), porque não haverá registros nesse horário. ![\[Timeline showing a stream starting at t0 with no output initially indicated.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t0.png) 1. No momento t1, um novo registro aparece no stream e a consulta emite o valor de contagem 1. ![\[Timeline showing a stream with a record appearing at time t1, and an arrow pointing to t0.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t1.png) 1. No momento t2, outro registro aparece e a consulta emite a contagem 2. ![\[Timeline showing stream events at different time points, with two vertical bars at the end.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t2.png) 1. A janela de 5 segundos desliza com o tempo: + No t3, a janela deslizante t3 para t0 + No t4 (janela deslizante t4 para t0) + No t5, a janela deslizante t5 - t0 Em todos esses horários, a janela de 5 segundos tem os mesmos registros - não há novos registros. Portanto, a consulta não emite saídas. ![\[Timeline showing stream with multiple time points and colored rectangles representing data windows.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t3-4-5.png) 1. No momento t6, a janela de 5 segundos é (t6 para t1). A consulta detecta um novo registro no t6; assim, ele emite a saída 2. O registro no t1 não está mais na janela e não conta. ![\[Timeline showing stream events at different time points with a sliding 5-second window.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t6.png) 1. No momento t7, a janela de 5 segundos é t7 para t2. A consulta detecta um novo registro no t7; assim, ele emite a saída 2. O registro no t2 não está mais na janela de 5 segundos e, portanto, não é contado. ![\[Timeline showing stream events and time points from t0 to t7, with a 5-second window highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t7.png) 1. No momento t8, a janela de 5 segundos é t8 para t3. A consulta detecta três novos registros e, portanto, emite a contagem de registro 5. ![\[Timeline showing stream events with orange bars representing record counts at different time intervals.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/kinesisanalytics/latest/dev/images/sliding-t8.png) Resumindo, a janela tem um tamanho fixo e desliza com o tempo. A consulta emite a saída quando novos registros são exibidos. **nota** Recomendamos que você use uma janela deslizante por não mais de uma hora. Se você usar uma janela maior, o aplicativo levará mais tempo para reiniciar após a manutenção regular do sistema. Isso ocorre porque os dados de origem precisam ser lidos no fluxo novamente. Os exemplos de consultas a seguir usam a cláusula `WINDOW` para definir janelas e executar agregados. Como as consultas não especificam o `GROUP BY`, a consulta usa a abordagem de janela deslizante para processar registros no stream. ## Exemplo 1: processar um fluxo usando uma janela deslizante de um minuto Considere o stream de demonstração no exercício de conceitos básicos que preenche o stream no aplicativo, `SOURCE_SQL_STREAM_001`. Este é o esquema. ``` (TICKER_SYMBOL VARCHAR(4), SECTOR varchar(16), CHANGE REAL, PRICE REAL) ``` Suponha que você queira que o aplicativo calcule os agregados usando uma janela deslizante de 1 minuto. Ou seja, para cada novo registro que aparecer no stream, você quer que o aplicativo emita uma saída aplicando agregados aos registros na janela de 1 minuto anterior. É possível usar as seguintes consultas em janela baseadas em horário. A consulta usa a cláusula `WINDOW` para definir o intervalo de 1 minuto. O `PARTITION BY` na cláusula `WINDOW` agrupa os registros por valores do marcador dentro da janela deslizante. ``` SELECT STREAM ticker_symbol, MIN(Price) OVER W1 AS Min_Price, MAX(Price) OVER W1 AS Max_Price, AVG(Price) OVER W1 AS Avg_Price FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001" WINDOW W1 AS ( PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING); ``` **Para testar a consulta** 1. Configure um aplicativo seguindo as instruções em [Exercício de conceitos básicos](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/get-started-exercise.html). 1. Substitua a instrução `SELECT` no código de aplicativo pela consulta `SELECT` anterior. O código de aplicativo resultante é o seguinte. ``` CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( ticker_symbol VARCHAR(10), Min_Price double, Max_Price double, Avg_Price double); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM ticker_symbol, MIN(Price) OVER W1 AS Min_Price, MAX(Price) OVER W1 AS Max_Price, AVG(Price) OVER W1 AS Avg_Price FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001" WINDOW W1 AS ( PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING); ``` ## Exemplo 2: agregações de aplicação de consulta em uma janela deslizante A consulta a seguir no stream de demonstração retorna a média de percentual de alteração no preço de cada marcador em uma janela de 10 segundos. ``` SELECT STREAM Ticker_Symbol, AVG(Change / (Price - Change)) over W1 as Avg_Percent_Change FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001" WINDOW W1 AS ( PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '10' SECOND PRECEDING); ``` **Para testar a consulta** 1. Configure um aplicativo seguindo as instruções em [Exercício de conceitos básicos](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/get-started-exercise.html). 1. Substitua a instrução `SELECT` no código de aplicativo pela consulta `SELECT` anterior. O código de aplicativo resultante é o seguinte. ``` CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( ticker_symbol VARCHAR(10), Avg_Percent_Change double); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM Ticker_Symbol, AVG(Change / (Price - Change)) over W1 as Avg_Percent_Change FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001" WINDOW W1 AS ( PARTITION BY ticker_symbol RANGE INTERVAL '10' SECOND PRECEDING); ``` ## Exemplo 3: dados de consulta de várias janelas deslizantes no mesmo stream É possível gravar consultas para emitir saída em que cada valor da coluna que é calculado usando diferentes janelas deslizantes definidas no mesmo stream. No exemplo a seguir, a consulta emite o marcador de saída, preço, a2 e a10. Ela emite a saída de símbolos de marcador cuja média de movimentação de duas cruza a média de movimentação de dez linhas. Os valores das colunas `a2` e `a10` são derivados de janelas deslizantes de duas linhas e dez linhas. ``` CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( ticker_symbol VARCHAR(12), price double, average_last2rows double, average_last10rows double); CREATE OR REPLACE PUMP "myPump" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM ticker_symbol, price, avg(price) over last2rows, avg(price) over last10rows FROM SOURCE_SQL_STREAM_001 WINDOW last2rows AS (PARTITION BY ticker_symbol ROWS 2 PRECEDING), last10rows AS (PARTITION BY ticker_symbol ROWS 10 PRECEDING); ``` Para testar essa consulta em relação ao stream de demonstração, siga o procedimento de teste descrito no [Exemplo 1](#sliding-ex1).