Janelas deslizantes - Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos
Exemplo 1Exemplo 2: agregações de aplicação de consulta em uma janela deslizanteExemplo 3: dados de consulta de várias janelas deslizantes no mesmo stream

Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar o Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos em duas etapas:

1. A partir de 15 de outubro de 2025, você não poderá criar um novo Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos.

2. Excluiremos seus aplicativos a partir de 27 de janeiro de 2026. Você não poderá iniciar ou operar seu Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos. O suporte não estará mais disponível para o Amazon Kinesis Data Analytics SQL a partir desse momento. Para obter mais informações, consulte Descontinuação do Amazon Kinesis Data Analytics SQL para aplicativos.

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Janelas deslizantes

Em vez de agrupar registros usando GROUP BY, defina uma janela baseada em horário ou em linha. Para isso, adicione uma cláusula WINDOW explícita.

Nesse caso, como a janela desliza com o tempo, o Amazon Kinesis Data Analytics emite uma saída quando novos registros aparecem no stream. O Kinesis Data Analytics emite essa saída ao processar as linhas na janela. As janelas podem se sobrepor neste tipo de processamento, e um registro pode fazer parte de várias janelas e ser processado em cada janela. O exemplo a seguir ilustra uma janela deslizante.

Considere uma consulta simples que conta registros no stream. Este exemplo assume uma janela de cinco segundos. No stream de exemplo a seguir, novos registros chegam no horário t1, t2, t6, and t7, e três registros chegam no horário t8 segundos.

Timeline showing record arrivals at t1, t2, t6, t7, and multiple at t8 within a 5-second window.

Lembre-se do seguinte:

  • O exemplo assume uma janela de cinco segundos. A janela de 5 segundos desliza continuamente com o tempo.

  • Para cada linha que entra em uma janela, uma linha de saída é emitida pela janela deslizante. Logo após o aplicativo iniciar, a consulta emitirá uma saída para cada novo registro que aparecer no stream, embora uma janela de 5 segundos não tenha passado ainda. Por exemplo, a consulta emite a saída quando um registro aparece no primeiro segundo e no segundo. Mais tarde, a consulta processará registros na janela de 5 segundos.

  • As janelas deslizam com o tempo. Se um registro antigo no stream ficar fora da janela, a consulta não emitirá a saída, a menos que também haja um novo registro no stream que fique dentro da janela de 5 segundos.

Suponha que a consulta comece a ser executada em t0. Ocorrerá o seguinte:

  1. No horário t0, a consulta será iniciada. A consulta não emitirá a saída (valor da contagem), porque não haverá registros nesse horário.

    Timeline showing a stream starting at t0 with no output initially indicated.

  2. No momento t1, um novo registro aparece no stream e a consulta emite o valor de contagem 1.

    Timeline showing a stream with a record appearing at time t1, and an arrow pointing to t0.

  3. No momento t2, outro registro aparece e a consulta emite a contagem 2.

    Timeline showing stream events at different time points, with two vertical bars at the end.

  4. A janela de 5 segundos desliza com o tempo:

    • No t3, a janela deslizante t3 para t0

    • No t4 (janela deslizante t4 para t0)

    • No t5, a janela deslizante t5 - t0

    Em todos esses horários, a janela de 5 segundos tem os mesmos registros - não há novos registros. Portanto, a consulta não emite saídas.

    Timeline showing stream with multiple time points and colored rectangles representing data windows.

  5. No momento t6, a janela de 5 segundos é (t6 para t1). A consulta detecta um novo registro no t6; assim, ele emite a saída 2. O registro no t1 não está mais na janela e não conta.

    Timeline showing stream events at different time points with a sliding 5-second window.

  6. No momento t7, a janela de 5 segundos é t7 para t2. A consulta detecta um novo registro no t7; assim, ele emite a saída 2. O registro no t2 não está mais na janela de 5 segundos e, portanto, não é contado.

    Timeline showing stream events and time points from t0 to t7, with a 5-second window highlighted.

  7. No momento t8, a janela de 5 segundos é t8 para t3. A consulta detecta três novos registros e, portanto, emite a contagem de registro 5.

    Timeline showing stream events with orange bars representing record counts at different time intervals.

Resumindo, a janela tem um tamanho fixo e desliza com o tempo. A consulta emite a saída quando novos registros são exibidos.

nota

Recomendamos que você use uma janela deslizante por não mais de uma hora. Se você usar uma janela maior, o aplicativo levará mais tempo para reiniciar após a manutenção regular do sistema. Isso ocorre porque os dados de origem precisam ser lidos no fluxo novamente.

Os exemplos de consultas a seguir usam a cláusula WINDOW para definir janelas e executar agregados. Como as consultas não especificam o GROUP BY, a consulta usa a abordagem de janela deslizante para processar registros no stream.

Exemplo 1: processar um fluxo usando uma janela deslizante de um minuto

Considere o stream de demonstração no exercício de conceitos básicos que preenche o stream no aplicativo, SOURCE_SQL_STREAM_001. Este é o esquema.

(TICKER_SYMBOL VARCHAR(4), 
 SECTOR varchar(16),
 CHANGE REAL,
 PRICE REAL)

Suponha que você queira que o aplicativo calcule os agregados usando uma janela deslizante de 1 minuto. Ou seja, para cada novo registro que aparecer no stream, você quer que o aplicativo emita uma saída aplicando agregados aos registros na janela de 1 minuto anterior.

É possível usar as seguintes consultas em janela baseadas em horário. A consulta usa a cláusula WINDOW para definir o intervalo de 1 minuto. O PARTITION BY na cláusula WINDOW agrupa os registros por valores do marcador dentro da janela deslizante. 

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);
Para testar a consulta

  1. Configure um aplicativo seguindo as instruções em Exercício de conceitos básicos.

  2. Substitua a instrução SELECT no código de aplicativo pela consulta SELECT anterior. O código de aplicativo resultante é o seguinte.

    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);

Exemplo 2: agregações de aplicação de consulta em uma janela deslizante

A consulta a seguir no stream de demonstração retorna a média de percentual de alteração no preço de cada marcador em uma janela de 10 segundos.

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);

Para testar a consulta

  1. Configure um aplicativo seguindo as instruções em Exercício de conceitos básicos.

  2. Substitua a instrução SELECT no código de aplicativo pela consulta SELECT anterior. O código de aplicativo resultante é o seguinte.

    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);

Exemplo 3: dados de consulta de várias janelas deslizantes no mesmo stream

É possível gravar consultas para emitir saída em que cada valor da coluna que é calculado usando diferentes janelas deslizantes definidas no mesmo stream.

No exemplo a seguir, a consulta emite o marcador de saída, preço, a2 e a10. Ela emite a saída de símbolos de marcador cuja média de movimentação de duas cruza a média de movimentação de dez linhas. Os valores das colunas a2 e a10 são derivados de janelas deslizantes de duas linhas e dez linhas.

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);

Para testar essa consulta em relação ao stream de demonstração, siga o procedimento de teste descrito no Exemplo 1.