# 窗口去重
#### 功能描述
窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。
对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外，它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合，窗口TopN和窗口关联。
窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。 除此之外，窗口去重需要 PARTITION BY 子句包含表的 window_start 和 window_end 列。 否则优化器无法翻译。
Flink 使用 ROW_NUMBER() 移除重复数据，就像窗口TopN一样。理论上，窗口是一种特殊的窗口 Top-N：N是1并且是根据处理时间或事件时间排序的。
更多介绍和使用请参考开源社区文档：[窗口去重](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/dev/table/sql/queries/window-deduplication/)。
#### 语法格式
```
SELECT [column_list]
FROM (
   SELECT [column_list],
     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end [, col_key1...]
       ORDER BY time_attr [asc|desc]) AS rownum
   FROM table_name) -- relation applied windowing TVF
WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2) [AND conditions]
```
参数说明：
- ROW_NUMBER()：为每一行分配一个唯一且连续的序号，从1开始。
- PARTITION BY window_start, window_end \[, col_key1...\]： 指定分区字段，需要包含window_start， window_end以及其他分区键。
- ORDER BY time_attr \[asc\|desc\]： 指定排序列，必须是时间属性。目前 Flink 支持处理时间属性和事件时间属性。 Order by ASC 表示保留第一行，Order by DESC 表示保留最后一行。
- WHERE (rownum = 1 \| rownum \<=1 \| rownum \< 2)： 优化器通过 rownum = 1 \| rownum \<=1 \| rownum \< 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。
#### 注意事项
- Flink 只支持在滚动窗口、滑动窗口和累积窗口的窗口表值函数后进行窗口去重
- 窗口去重只支持根据事件时间属性进行排序
 
#### 示例
本示例展示了在10分钟的滚动窗口上保持最后一条记录。
```
-- tables must have time attribute, e.g. `bidtime` in this table
Flink SQL> DESC Bid;
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|        name |                   type | null | key | extras |                       watermark |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|     bidtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true |     |        | `bidtime` - INTERVAL '1' SECOND |
|       price |         DECIMAL(10, 2) | true |     |        |                                 |
|        item |                 STRING | true |     |        |                                 |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
Flink SQL> SELECT * FROM Bid;
+------------------+-------+------+
|          bidtime | price | item |
+------------------+-------+------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    |
+------------------+-------+------+
Flink SQL> SELECT *
  FROM (
    SELECT bidtime, price, item, supplier_id, window_start, window_end, 
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end ORDER BY bidtime DESC) AS rownum
    FROM TABLE(
               TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))
  ) WHERE rownum <= 1;
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
|          bidtime | price | item | supplier_id |     window_start |       window_end | rownum |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 |    D |   supplier4 | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |      1 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 |    F |   supplier5 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |      1 |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
```