了解視窗函式

6 分鐘

串流處理的常見目標是將事件彙總成時態間隔或時段。例如，計算每分鐘的社交媒體貼文數目，或計算每小時的平均降雨量。

Azure 串流分析包含對五個時態性視窗化函數的原生支援。這些函式可讓您定義查詢中彙總資料的時態間隔。支援的視窗化函數包括輪轉、跳動、滑動、工作階段和快照集。

輪轉

輪轉視窗函數會將資料流分割成一系列連續且固定大小、非重疊的時間區段，並對其進行操作。事件不可屬於多個的輪轉時間範圍。

A diagram illustrating a stream with a series of events mapped into 1-minute tumbling windows.

下列查詢所代表的輪轉時間範圍範例，會在每個一分鐘時間範圍中尋找讀數值上限。視窗化函數可使用查詢語法的 GROUP BY 子句，套用於串流分析作業中。下列查詢中的 GROUP BY 子句包含 TumblingWindow() 函式，會指定 1 分鐘的時間範圍大小。

SELECT DateAdd(minute,-1,System.TimeStamp) AS WindowStart,
       System.TimeStamp() AS WindowEnd,
       MAX(Reading) AS MaxReading
INTO
    [output]
FROM
    [input] TIMESTAMP BY EventProcessedUtcTime
GROUP BY TumblingWindow(minute, 1)

跳頻

跳動視窗函數會為排程的重疊視窗建立模型，在時間中以固定的期間跳進。最簡單的理解方式，是將其視為會重疊、且會比時間範圍大小更頻繁發出的輪轉時間範圍。事實上，輪轉視窗就是其 hop 等於 size 的跳動視窗。當您使用跳頻時間範圍時，事件可以屬於多個時間範圍結果集。

The diagram illustrates a stream with a series of events captured in 60 second hopping windows that occur every 30 seconds.

若要建立跳動視窗，您必須指定三個參數。第一個參數表示時間單位，例如秒、分鐘或小時。下列參數會設定視窗大小，指定每個視窗的持續時間。最後一個必要的參數是躍點大小，指定每個視窗相對於前一個視窗的前進程度。第四個參數是選用的，指定也可能使用的位移大小。

下列查詢示範如何使用將 timeunit 設定為 second 的 HoppingWindow()。 windowsize 為 60 秒，hopsize 為 30 秒。此查詢會每隔 30 秒輸出一個事件，其中包含過去 60 秒內發生的讀數值上限。

SELECT DateAdd(second,-60,System.TimeStamp) AS WindowStart,
       System.TimeStamp() AS WindowEnd,
       MAX(Reading) AS MaxReading
INTO
    [output]
FROM
    [input] TIMESTAMP BY EventProcessedUtcTime
GROUP BY HoppingWindow(second, 60, 30)

滑動

滑動時間範圍會針對時間範圍內容實際變更的時間點產生事件。此函式模型會限制需要考慮的時間範圍數目。 Azure 串流分析只會針對事件進入或離開時間範圍的時間點輸出事件。因此，每個視窗都至少包含一個事件。滑動視窗中的事件可以屬於多個滑動視窗，這與跳動視窗類似。

The diagram illustrates a stream with a series of events mapped into sliding windows of 1 minute.

下列查詢會使用 SlidingWindow() 函式，在發生事件的每個一分鐘時間範圍中尋找讀數值上限。

SELECT DateAdd(minute,-1,System.TimeStamp) AS WindowStart,
       System.TimeStamp() AS WindowEnd,
       MAX(Reading) AS MaxReading
INTO
    [output]
FROM
    [input] TIMESTAMP BY EventProcessedUtcTime
GROUP BY SlidingWindow(minute, 1)

會議

工作階段時間範圍函式會將在相近時間送達的事件聚集在一起，篩選掉沒有任何資料的時段。有三個主要參數：逾時、持續時間上限和資料分割索引鍵 (選用)。

The diagram illustrates a stream with a series of events mapped into session windows with a 20-second timeout and a maximum duration of 60 seconds.

第一個事件發生時，即會啟動工作階段視窗。假設在上一個內嵌事件的指定逾時內發生了另一個事件。在此情況下，視窗將會擴充以納入新的事件。但是，如果在指定的逾時期間內未發生其他事件，則會在逾時後隨即關閉視窗。如果在指定的逾時內持續發生事件，工作階段時間範圍將會持續擴充，直到達到持續時間上限為止。

下列查詢會對點選流資料建立 timeoutsize 為 20 秒、maximumdurationsize 為 60 秒的 SessionWindow，以測量使用者工作階段長度。

SELECT DateAdd(second,-60,System.TimeStamp) AS WindowStart,
       System.TimeStamp() AS WindowEnd,
       MAX(Reading) AS MaxReading
INTO
    [output]
FROM
    [input] TIMESTAMP BY EventProcessedUtcTime
GROUP BY SessionWindow(second, 20, 60)

快照式

快照集視窗會依相同的時間戳記值將事件分組。與其他時間範圍類型不同的是，不需要特定的時間範圍函式。您可以將 System.Timestamp() 函式指定至查詢的 GROUP BY 子句，藉以使用快照集時間範圍。

The diagram illustrates a stream with a series of events mapped into snapshot windows.

例如，下列查詢會尋找精確同時發生的事件讀數值上限。

SELECT System.TimeStamp() AS WindowTime,
       MAX(Reading) AS MaxReading
INTO
    [output]
FROM
    [input] TIMESTAMP BY EventProcessedUtcTime
GROUP BY System.Timestamp()

System.Timestamp() 在 GROUP BY 子句中會被視為快照集視窗定義，因為它會根據是否等同於時間戳記將事件分組到視窗中。

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