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在 Flink SQL 中计算实时指标的同比（Year-on-Year），核心是通过时间窗口划分周期（如日、月、周），并关联当前周期与去年同期的指标值。以下是结合流数据处理特性的具体实现方法，包含数据准备、窗口聚合、历史数据关联等关键步骤。
一、同比的定义与场景
同比指当前周期指标值与去年同期周期指标值的对比（如 2024 年 10 月 1 日 vs 2023 年 10 月 1 日，或 2024 年 Q3 vs 2023 年 Q3）。实时指标同比计算需解决两个核心问题：
- 周期对齐：当前周期与去年同期周期的时间窗口匹配（如 “自然日” 对齐）；
- 历史数据存储与查询：需要访问去年同期的聚合结果，通常需结合外部存储（如 MySQL、Redis）实现。
二、实现步骤与 SQL 示例
以下以 “每日订单金额同比” 为例，演示 Flink SQL 实现实时同比的完整流程。
1. 数据准备：定义数据源表
假设数据源为 Kafka，包含订单事件（order_time 为事件时间，amount 为订单金额），需通过 WATERMARK 定义事件时间属性，处理乱序数据。
sql
-- 创建 Kafka 源表（订单数据流）
CREATE TEMPORARY TABLE order_source (order_id STRING,amount DOUBLE,order_time TIMESTAMP(3), -- 事件时间字段WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND -- 水位线，允许5秒延迟
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'order_topic','properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092','format' = 'json','json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601' -- 时间字段格式
);
2. 按周期聚合当前指标（如 “日指标”）
通过滚动窗口（TUMBLE）按天聚合订单金额，同时提取周期标识（如 yyyyMMdd 格式的日期），用于后续关联去年同期数据。
sql
-- 计算当日订单总金额（当前周期指标）
CREATE TEMPORARY VIEW current_daily_agg AS
SELECTDATE_