신중한 고려 끝에 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 중단하기로 결정했습니다.

1. **2025년 9월 1**일부터 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션에 대한 버그 수정은 제공되지 않습니다. 곧 중단될 예정이므로 지원이 제한될 예정이기 때문입니다.

2. **2025년 10월 15**일부터 새 Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 생성할 수 없습니다.

3. **2026년 1월 27**일부터 애플리케이션이 삭제됩니다. Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션을 시작하거나 작동할 수 없게 됩니다. 그 시점부터 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL에 대한 지원을 더 이상 이용할 수 없습니다. 자세한 내용은 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 애플리케이션 단종](discontinuation.md) 단원을 참조하십시오.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 윈도우 모드 쿼리
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애플리케이션 코드에서 SQL 쿼리는 애플리케이션 내 스트림에 대해 연속적으로 실행됩니다. 애플리케이션 내 스트림은 애플리케이션을 통해 연속적으로 흐르는 무한 데이터를 나타냅니다. 따라서 연속적으로 업데이트되는 이 입력으로부터 결과 세트를 얻으려면 시간 또는 행을 기반으로 정의된 윈도우를 사용하여 쿼리를 자주 바인딩해야 합니다. 이를 *윈도우 모드 SQL*이라고도 합니다.

시간 기반 윈도우 모드 쿼리의 경우 시간 기반 윈도우 크기를 지정합니다(예: 1분 윈도우). 이를 위해서는 단순 증가하는 타임스탬프 열이 애플리케이션 내 스트림에 있어야 합니다. (새 행의 타임스탬프가 이전 행보다 크거나 같은 경우.) Amazon Kinesis Data Analytics는 각 애플리케이션 내 스트림에 대해 `ROWTIME`라는 그러한 타임스탬프 열을 제공합니다. 시간 기반 쿼리를 지정할 때 이 열을 사용할 수 있습니다. 애플리케이션에 대해 몇몇 다른 타임스탬프 옵션을 선택할 수 있습니다. 자세한 설명은 [타임스탬프와 ROWTIME 열](timestamps-rowtime-concepts.md) 섹션을 참조하십시오.

행 기반 윈도우 모드 쿼리의 경우 행 수 기준 윈도우 크기를 지정합니다.

애플리케이션의 필요에 따라 텀블링 윈도우, 슬라이딩 윈도우 또는 스태거 윈도우 방식으로 레코드를 처리하도록 쿼리를 지정할 수 있습니다. Kinesis Data Analytics는 다음 창 유형을 지원합니다:
+ [스태거 윈도우](stagger-window-concepts.md): 데이터가 도착하면 열리는 키 참조 시간 기반 윈도우를 이용해 데이터를 집계하는 쿼리. 복수의 중복 윈도우를 허용하는 키. 스태거 윈도우는 텀블링 윈도우에 비해 지연되거나 순서가 맞지 않는 데이터가 적으며, 따라서 시간 기반 윈도우를 이용해 데이터를 집계할 때 권장되는 방식입니다.
+ [텀블링 윈도우](tumbling-window-concepts.md): 정기적으로 열리고 닫히는 개별 시간 기반 윈도우를 이용해 데이터를 집계하는 쿼리.
+ [슬라이딩 윈도우](sliding-window-concepts.md): 고정 시간이나 행 개수 간격을 이용해 데이터를 지속적으로 집계하는 쿼리.