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。
# 滑動視窗
您可以定義以時間或資料列為基礎的視窗，而不需使用 `GROUP BY` 將記錄分組。您可以透過添加明確的 `WINDOW` 子句來完成此操作。
在這種情況下，當窗口隨著時間的推移而滑動時，Amazon Kinesis Data Analytics 會在串流上出現新記錄時發出輸出。Kinesis Data Analytics 會透過處理窗口中的資料列來發出此輸出。窗口可以在這種類型的處理中重疊，且記錄可以是多個窗口的一部分，並用每個窗口進行處理。以下範例解釋了滑動窗口。
考慮用一個簡單的查詢來計算串流上的記錄。此範例假設了 5 秒的窗口。在下面的示範串流中，新的記錄到達時間為 t1、t2、t6 和 t7，三個記錄到達時間為 t8 秒。
請謹記以下幾點：
+ 此範例假設了 5 秒的窗口。5 秒的窗口會隨著時間連續滑動。
+ 針對進入窗口的每一列，滑動窗口會發出一個輸出列。應用程式啟動後不久，即使 5 秒的窗口尚未通過，您也會看到查詢發出串流上每筆新記錄的輸出。例如，當記錄出現在第一秒和第二秒的查詢時，串流會發出輸出。稍後，查詢會在 5 秒的窗口中處理記錄。
+ 窗口隨著時間滑動。如果串流上的舊記錄落在窗口外，則查詢不會發出輸出，除非串流上也有新記錄落在該 5 秒視窗內。
假設查詢在 t0 開始執行。然後會發生以下情況：
1. t0 時，查詢開始。查詢不會發出輸出（計數值），因為目前沒有記錄。
1. 在 t1，一個新的記錄出現在串流上，查詢發出計數值 1。
1. 在 t2，另一個記錄出現，查詢發出計數值 2。
1. 5 秒的窗口會隨著時間滑動：
+ 在 t3，滑動窗口 t3 到 t0
+ 在 t4 (滑動窗口 t4 到 t0)
+ 在 t5 滑動窗口 t5-t0
在所有這些時刻，5 秒的窗口具有相同的記錄-沒有新記錄。因此，查詢沒有發出任何輸出。
1. 在時間 t6 時，5 秒的窗口為 (t6 到 t1)。查詢在 t6 偵測到一個新的記錄，因此它發出輸出 2。t1 處的記錄不再位於窗口中，並且不會計算在內。
1. 在時間 t7 時，5 秒的窗口為 t7 到 t2。查詢在 t7 偵測到一個新的記錄，因此它發出輸出 2。t2 處的記錄不再位於 5 秒窗口中，因此不會計算在內。
1. 在時間 t8 時，5 秒的窗口為 t8 到 t3。查詢偵測到三個新記錄，因此會發出記錄計數 5。
總之，窗口是一個固定的大小，並隨著時間的推移滑動。新的記錄出現時，查詢會發出輸出。
**注意**
建議您使用不超過一個小時的滑動窗口。如果您使用較長的窗口，在定期系統維護後，應用程式需要更長的時間重新啟動。這是因為必須再次從串流中讀取來源資料。
下列範例查詢使用 `WINDOW` 子句來定義窗口和執行彙總。因為查詢未指定 `GROUP BY`，所以查詢會使用滑動窗口方法來處理串流上的記錄。
## 範例 1：使用 1 分鐘滑動窗口處理串流
請考慮在入門練習中填入應用程式內串流的示範串流 `SOURCE_SQL_STREAM_001`。以下為其結構描述。
```
(TICKER_SYMBOL VARCHAR(4),
SECTOR varchar(16),
CHANGE REAL,
PRICE REAL)
```
假設您希望應用程式使用滑動 1 分鐘窗口來計算彙總。也就是說，對於出現在串流上的每個新記錄，您希望應用程式套用彙總到前 1 分鐘窗口的記錄，以發出輸出。
您可以使用下列時間窗口查詢。查詢會使用 `WINDOW` 子句來定義 1 分鐘的範圍間隔。在 `WINDOW` 子句中，`PARTITION BY`會按滑動窗口內的股票代號值對記錄進行分組。
```
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);
```
**若要測試查詢**
1. 按照[入門練習](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/get-started-exercise.html)設置應用程式。
1. 用上述 `SELECT` 查詢取代應用程式碼中的 `SELECT` 陳述式。產生的應用程式碼如下所示。
```
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);
```
## 範例 2：查詢在滑動視窗上套用彙總
示範串流上的下列查詢，會傳回 10 秒窗口中每個股票代號價格變動百分比的平均值。
```
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);
```
**若要測試查詢**
1. 按照[入門練習](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/dev/get-started-exercise.html)設置應用程式。
1. 用上述 `SELECT` 查詢取代應用程式碼中的 `SELECT` 陳述式。產生的應用程式碼如下所示。
```
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);
```
## 範例 3：查詢相同串流上多個滑動視窗的資料
您可以撰寫查詢以發出輸出，其中每個資料欄值，是使用同一個資料流上定義的不同滑動窗口來計算。
在下面的例子中，查詢發出輸出股票代號，價格，a2 和 a10。它發出輸出給為兩列移動平均線穿過十列移動平均線的股票代碼。`a2` 和 `a10` 欄值衍生自兩列與十列滑動窗口。
```
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);
```
若要針對示範串流測試此查詢，請遵循 [範例 1](#sliding-ex1) 中所述的測試程序。