在仔細考慮之後，我們決定停止 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式：

1. 從 **2025 年 9 月 1 日起，**我們不會為 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式提供任何錯誤修正，因為考慮到即將終止，我們將對其提供有限的支援。

2. 從 **2025 年 10 月 15 日起，**您將無法建立新的 Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。

3. 我們將自 **2026 年 1 月 27** 日起刪除您的應用程式。您將無法啟動或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。從那時起，Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 將不再提供支援。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式終止](discontinuation.md)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 範例：使用事件時間戳記的輪轉窗口
<a name="examples-window-tumbling-event"></a>

當窗口查詢以非重疊的方式處理每個窗口時，即稱作*輪轉窗口*。如需詳細資訊，請參閱[輪轉窗口（使用 GROUP BY 彙總）](tumbling-window-concepts.md)。這個 Amazon Kinesis Data Analytics 範例示範使用事件時間戳記 (即使用者建立，包含在串流資料中的時間戳記) 的輪轉窗口。範例中使用這種方法，而非僅使用 ROWTIME，即 Kinesis Data Analytics 在應用程式收到記錄時所建立的時間戳記。如果您想要根據事件發生的時間 (而非應用程式收到事件的時間) 建立彙總，可在串流資料中使用事件時間戳記。在此範例中，`ROWTIME` 值會每分鐘觸發彙總，而記錄會依照 `ROWTIME` 和包含的事件時間兩者進行彙總。

在此範例中，將下列記錄寫入 Amazon Kinesis 串流：此 `EVENT_TIME` 值設定為過去 5 秒，以模擬處理和傳輸延遲，這些延遲可能會造成事件發生與記錄擷取至 Kinesis Data Analytics 的時間差。

```
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.766191", "TICKER": "TBV", "PRICE": 43.65}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.848967", "TICKER": "AMZN", "PRICE": 35.61}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:05.931871", "TICKER": "MSFT", "PRICE": 73.48}
{"EVENT_TIME": "2018-06-13T14:11:06.014845", "TICKER": "AMZN", "PRICE": 18.64}
...
```



然後，您可以在 中建立 Kinesis Data Analytics 應用程式 AWS 管理主控台，並將 Kinesis 資料串流做為串流來源。探索程序會讀取串流來源上的範例記錄，並推斷含有三個資料欄 (`EVENT_TIME`、`TICKER` 和`PRICE`) 的應用程式內結構描述，如下所示。

![\[顯示應用程式內結構描述的主控台螢幕擷取畫面，其中包含事件時間、股票代號以及價格欄。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_tumbling_event_schema.png)


您可以將應用程式碼與 `MIN` 和 `MAX` 函數搭配使用，以建立資料的窗口化彙總。接著將產生的資料插入另一個應用程式內串流，如下列螢幕擷取畫面所示：



![\[顯示應用程式內串流生成資料的主控台螢幕擷取畫面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_tumbling_event.png)


在下列程序中，建立 Kinesis Data Analytics 應用程式，該應用程式會根據事件時間在輪轉窗口中彙總輸入串流的值。

**Topics**
+ [步驟 1：建立 Kinesis Data Stream](#examples-window-tumbling-event-1)
+ [步驟 2：建立 Kinesis Data Analytics 應用程式](#examples-window-tumbling-event-2)

## 步驟 1：建立 Kinesis Data Stream
<a name="examples-window-tumbling-event-1"></a>

建立 Amazon Kinesis 資料串流，並填入紀錄，如下所示：

1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) 的 Kinesis 主控台。

1. 在導覽窗格中選擇**資料串流**。

1. 選擇**建立 Kinesis 串流**，然後建立內含一個碎片之串流。如需詳細資訊，請參閱 *Amazon Kinesis Data Streams 開發人員指南*中的[建立串流](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)。

1. 若要在生產環境中將記錄寫入 Kinesis 資料串流，建議您使用 [Kinesis Client Library](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-kpl.html)或 [Kinesis Data Streams API](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-sdk.html)。為了簡單起見，這個例子使用下面的 Python 指令碼來生成記錄。執行程式碼以填入範例股票代號記錄。這個簡單的程式碼會持續將隨機股票代號記錄寫入串流。讓指令碼持續執行，以便在稍後的步驟產生應用程式結構描述。

   ```
    
   import datetime
   import json
   import random
   import boto3
   
   STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
   
   
   def get_data():
       return {
           "EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(),
           "TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]),
           "PRICE": round(random.random() * 100, 2),
       }
   
   
   def generate(stream_name, kinesis_client):
       while True:
           data = get_data()
           print(data)
           kinesis_client.put_record(
               StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey"
           )
   
   
   if __name__ == "__main__":
       generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
   ```

## 步驟 2：建立 Kinesis Data Analytics 應用程式
<a name="examples-window-tumbling-event-2"></a>

建立 Kinesis Data Analytics 應用程式，如下所示。

1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics) 開啟 Managed Service for Apache Flink 主控台。

1. 選擇**建立應用程式**，輸入應用程式名稱，然後選擇**建立應用程式**。

1. 在應用程式詳細資料頁面上，選擇**連接串流資料**來連接至來源。

1. 在**連接至來源**頁面，執行下列動作：

   

   1. 選擇您在上一節建立的串流。

   1. 選擇**探索結構描述**。等待主控台顯示推斷的結構描述和範例記錄，這些記錄可用來推斷應用程式內串流所建立的結構描述。推斷的結構描述有三個資料欄。

   1. 選擇**編輯結構描述**。將 **EVENT\$1TIME** 欄的**欄類型**變更為 `TIMESTAMP`。

   1. 選擇**儲存結構描述並更新串流範例**。主控台儲存結構描述後，選擇**結束**。

   1. 選擇**儲存並繼續**。

1. 在應用程式詳細資訊頁面上，選擇**至 SQL 編輯器**。若要啟動應用程式，請在出現的對話方塊中選擇**是，啟動應用程式**。

1. 在 SQL 編輯器中，編寫應用程式碼並驗證結果，如下所示：

   1. 請複製以下應用程式碼，然後貼到編輯器中。

      ```
      CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (EVENT_TIME timestamp, TICKER VARCHAR(4), min_price REAL, max_price REAL);
      
      CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS 
        INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" 
          SELECT STREAM STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".EVENT_TIME BY INTERVAL '60' SECOND),
              TICKER,
               MIN(PRICE) AS MIN_PRICE,
               MAX(PRICE) AS MAX_PRICE
          FROM    "SOURCE_SQL_STREAM_001"
          GROUP BY TICKER, 
                   STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '60' SECOND), 
                   STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".EVENT_TIME BY INTERVAL '60' SECOND);
      ```

   1. 選擇 **儲存並執行 SQL**。

      在**即時分析**標籤上，您可以查看應用程式建立的所有應用程式內串流，並驗證資料。