经过仔细考虑，我们决定停用适用于 SQL 应用程序的 Amazon Kinesis Data Analytics：

1. 从 **2025年9月1日起，**我们将不再为适用于SQL应用程序的Amazon Kinesis Data Analytics Data Analytics提供任何错误修复，因为鉴于即将停产，我们对其的支持将有限。

2. 从 **2025 年 10 月 15 日**起，您将无法为 SQL 应用程序创建新的 Kinesis Data Analytics。

3. 从 **2026 年 1 月 27 日**起，我们将删除您的应用程序。您将无法启动或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序。从那时起，将不再提供对 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 的支持。有关更多信息，请参阅 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 应用程序停用](discontinuation.md)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 窗口式查询
<a name="windowed-sql"></a>

对应用程序内部流连续执行应用程序代码中的 SQL 查询。应用程序内部流表示通过您的应用程序持续流动的无边界数据。因此，要从该连续更新输入获取结果集，通常可以使用根据时间或行定义的窗口来限制查询。这些查询也称为*窗口式 SQL*。

对于基于时间的窗口式查询，需要以时间为单位指定窗口大小（例如，一分钟窗口）。这需要在应用程序内部流中有一个单调递增的时间戳列。(新行的时间戳大于或等于前一行。) Amazon Kinesis Data Analytics 为每个应用程序内部流提供名为 `ROWTIME` 的时间戳列。在指定基于时间的查询时，可以使用该列。对于您的应用程序，可以选择其他某个时间戳选项。有关更多信息，请参阅 [时间戳和 ROWTIME 列](timestamps-rowtime-concepts.md)。

对于基于行的窗口式查询，可以使用行数为单位指定窗口大小。

您可以根据应用程序需求指定查询以滚动窗口方式、滑动窗口方式还是交错窗口方式处理记录。Kinesis Data Analytics 支持以下窗口类型：
+ [交错窗口](stagger-window-concepts.md)：一个使用基于时间的键控窗口聚合数据的查询，这种窗口在数据到达时打开。这些键允许多个重叠的窗口。这是使用基于时间的窗口聚合数据的推荐方法，因为与 Tumbling 窗口相比，Stagger Windows 可以减少延迟或 out-of-order数据流量。
+ [滚动窗口](tumbling-window-concepts.md)：一个使用基于时间的不同窗口聚合数据的查询，这些窗口以固定时间间隔打开和关闭。
+ [滑动窗口](sliding-window-concepts.md)：一个使用固定时间或行计数间隔连续聚合数据的查询。