在仔細考慮之後，我們決定停止 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式：

1. 從 **2025 年 9 月 1 日起，**我們不會為 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式提供任何錯誤修正，因為考慮到即將終止，我們將對其提供有限的支援。

2. 從 **2025 年 10 月 15 日起，**您將無法建立新的 Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。

3. 我們將自 **2026 年 1 月 27** 日起刪除您的應用程式。您將無法啟動或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。從那時起，Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 將不再提供支援。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式終止](discontinuation.md)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 範例：從查詢彙總部分結果
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如 Amazon Kinesis 資料串流中有事件時間與擷取時間不完全相符的記錄，輪轉窗口中一些結果抵達，但不一定在窗口中發生。在這種情況下，輪轉窗口只會包含您想要的部分結果集。您可以使用以下幾種方法來修正此問題：
+ 僅使用輪轉窗口，並用 upserts 透過資料庫或資料倉儲彙總部分後處理結果。這種方法在處理應用程式時非常有效。它會無限期地處理彙總運算子 (`sum`、`min`、`max` 等等) 的延遲資料。這種方法的缺點是，您必須在資料庫層開發和維護其他應用程式邏輯。
+ 使用輪轉和滑動窗口，可提早產生部分結果，但在滑動窗口期間也會繼續產生完整的結果。這種方法使用複寫，而非 upsert 處理延遲資料，這樣就不需要在資料庫層添加額外的應用程式邏輯。此方法的缺點是它使用了更多的 Kinesis 處理單元 (KPU)，且依舊產生兩個結果，這可能不適用於某些使用案例。

如需輪轉與滑動窗口的詳細資訊，請參閱 [窗口化查詢](windowed-sql.md)。

在下列程序中，輪轉窗口彙總會產生兩個部分結果 (傳送至 `CALC_COUNT_SQL_STREAM` 應用程式內串流)，必須結合才能產生最終結果。接著，應用程式會產生第二個彙總 (傳送至 `DESTINATION_SQL_STREAM` 應用程式內串流)，結合兩個部分結果。

**若要建立使用事件時間彙總部分結果的應用程式**

1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/kinesis](https://console.aws.amazon.com/kinesis) 的 Kinesis 主控台。

1. 在導覽窗格中，選擇**資料分析**。建立 Kinesis Data Analytics 應用程式，如 [Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式入門](getting-started.md) 教學課程所述。

1. 在 SQL 編輯器中，以下列項目取代應用程式碼：

   ```
   CREATE OR REPLACE STREAM "CALC_COUNT_SQL_STREAM" 
       (TICKER      VARCHAR(4), 
       TRADETIME   TIMESTAMP, 
       TICKERCOUNT       DOUBLE);
   	            
   CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" 
       (TICKER      VARCHAR(4), 
       TRADETIME   TIMESTAMP, 
       TICKERCOUNT       DOUBLE);            
   	
   CREATE PUMP "CALC_COUNT_SQL_PUMP_001" AS 
       INSERT INTO "CALC_COUNT_SQL_STREAM" ("TICKER","TRADETIME", "TICKERCOUNT")
       SELECT STREAM
           "TICKER_SYMBOL",
           STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001"."ROWTIME" BY INTERVAL '1' MINUTE) as "TradeTime",
           COUNT(*) AS "TickerCount"
       FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
       GROUP BY
           STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '1' MINUTE),
           STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001"."APPROXIMATE_ARRIVAL_TIME" BY INTERVAL '1' MINUTE),
           TICKER_SYMBOL;
   
   CREATE PUMP "AGGREGATED_SQL_PUMP" AS 
       INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" ("TICKER","TRADETIME", "TICKERCOUNT")
       SELECT STREAM
           "TICKER",
           "TRADETIME",
           SUM("TICKERCOUNT") OVER W1 AS "TICKERCOUNT"
       FROM "CALC_COUNT_SQL_STREAM"
       WINDOW W1 AS (PARTITION BY "TRADETIME" RANGE INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING);
   ```

   應用程式碼中的 `SELECT` 陳述式會篩選 `SOURCE_SQL_STREAM_001` 中的資料欄，找出變更大於 1% 的股票價格，並使用幫浦將這些資料列插入另一個應用程式內串流 `CHANGE_STREAM`。

1. 選擇 **儲存並執行 SQL**。

第一個幫浦會將串流輸出至 `CALC_COUNT_SQL_STREAM` ，類似下列內容。請注意，結果集不完整：

![\[主控台螢幕擷取畫面顯示部分結果。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_partial_0.png)


然後，第二個幫浦輸出一個包含完整結果集的串流至 `DESTINATION_SQL_STREAM`：

![\[主控台螢幕擷取畫面顯示完整結果。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/kinesisanalytics/latest/dev/images/ex_partial_1.png)