1.基础概念

Group 聚合定义（支持 Batch / Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就展示出了其区别。其中 按颜色分 key（横向）就是 Group 聚合，按窗口划分（纵向）就是 窗口聚合。

2.窗口聚合和 Group 聚合

应用场景：一般用于对数据进行分组，然后后续使用聚合函数进行 count、sum 等聚合操作。

那么这时候，小伙伴萌就会问到，我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合，只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行，那这两个聚合的区别到底在哪？

首先来举一个例子看看怎么将 窗口聚合 转换为 Group 聚合。假如一个窗口聚合是按照 $1$ 分钟的粒度进行聚合，如下 滚动窗口 SQL：

-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (-- 维度数据dim STRING,-- 用户 iduser_id BIGINT,-- 用户price BIGINT,-- 事件时间戳row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),-- watermark 设置WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '10','fields.dim.length' = '1','fields.user_id.min' = '1','fields.user_id.max' = '100000','fields.price.min' = '1','fields.price.max' = '100000'
)-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (dim STRING,pv BIGINT,sum_price BIGINT,max_price BIGINT,min_price BIGINT,uv BIGINT,window_start bigint
) WITH ('connector' = 'print'
)-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,count(*) as pv,sum(price) as sum_price,max(price) as max_price,min(price) as min_price,-- 计算 uv 数count(distinct user_id) as uv,UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '1' minute) AS STRING)) * 1000  as window_start
from source_table
group bydim,-- 按照 Flink SQL tumble 窗口写法划分窗口tumble(row_time, interval '1' minute)

转换为 Group 聚合 的写法如下：

-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (-- 维度数据dim STRING,-- 用户 iduser_id BIGINT,-- 用户price BIGINT,-- 事件时间戳row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),-- watermark 设置WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '10','fields.dim.length' = '1','fields.user_id.min' = '1','fields.user_id.max' = '100000','fields.price.min' = '1','fields.price.max' = '100000'
);-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (dim STRING,pv BIGINT,sum_price BIGINT,max_price BIGINT,min_price BIGINT,uv BIGINT,window_start bigint
) WITH ('connector' = 'print'
);-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,count(*) as pv,sum(price) as sum_price,max(price) as max_price,min(price) as min_price,-- 计算 uv 数count(distinct user_id) as uv,cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint) as window_start
from source_table
group bydim,-- 将秒级别时间戳 / 60 转化为 1mincast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint)

确实没错，上面这个转换是一点问题都没有的。

但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于：

• 本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑 allowLateness）。而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出。
• 运行层面：窗口聚合是和 时间 绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由 时间（Watermark）推动的。Group by 聚合完全由 数据 推动触发计算，新来一条数据去根据这条数据进行计算出结果发出；由此可见两者的实现方式也大为不同。

3.SQL 语义

SQL 语义这里也拿离线和实时做对比，Order 为 Kafka，target_table 为 Kafka，这个 SQL 生成的实时任务，在执行时，会生成三个算子。

• 数据源算子（From Order）：数据源算子一直运行，实时的从 Order Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 Group 聚合算子，向下游发送数据的 shuffle 策略是根据 group by 中的 key 进行发送，相同的 key 发到同一个 SubTask（并发） 中。
• Group 聚合算子（group by key + sum / count / max / min）：接收到上游算子发的一条一条的数据，去状态 state 中找这个 key 之前的 sum / count / max / min 结果。如果有结果 oldResult，拿出来和当前的数据进行 sum / count / max / min 计算出这个 key 的新结果 newResult，并将新结果 [key, newResult] 更新到 state 中，在向下游发送新计算的结果之前，先发一条撤回上次结果的消息 -[key, oldResult]，然后再将新结果发往下游 +[key, newResult]；如果 state 中没有当前 key 的结果，则直接使用当前这条数据计算 sum / max / min 结果 newResult，并将新结果 [key, newResult] 更新到 state 中，当前是第一次往下游发，则不需要先发回撤消息，直接发送 +[key, newResult]。
• 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中这个实时任务也是 $24$ 小时一直在运行的，所有的算子在同一时刻都是处于 running 状态的。

4.Group 聚合支持 Grouping sets、Rollup、Cube

Group 聚合也支持 Grouping sets、Rollup、Cube。举一个 Grouping sets 的案例：

SELECT supplier_id, rating, product_id, COUNT(*)
FROM (VALUES('supplier1', 'product1', 4),('supplier1', 'product2', 3),('supplier2', 'product3', 3),('supplier2', 'product4', 4))
AS Products(supplier_id, product_id, rating)
GROUP BY GROUPING SET (( supplier_id, product_id, rating ),( supplier_id, product_id         ),( supplier_id,             rating ),( supplier_id                     ),(              product_id, rating ),(              product_id         ),(                          rating ),(                                 )
)