Flink SQL 已成为低代码数据分析的事实上的标准。它成功地统一了批处理和流处理，同时保持了 SQL 标准。此外，它还为实时用例提供了一组丰富的高级功能。简而言之，Flink SQL 提供了两全其美的功能：它使您能够使用 SQL 处理流数据，但它还支持批处理。Ververica Platform 使 Flink SQL 更易于跨团队访问和高效扩展。该平台附带了额外的工具，用于开发 SQL 脚本、管理用户定义函数 (UDF)、目录和连接器，以及操作生成的长时间运行的查询。我们已经看到 Flink SQL 有很多用例，我们很高兴看到什么你将用它来建造。在这篇博文中，我们将解释什么是重复数据删除，并展示如何使用 Flink SQL 来实现这一目标。

什么是流处理中的重复数据删除？重复数据删除是一个从数据集中删除重复数据的过程。这样做通常是为了提高数据的质量。在流处理中，重复数据删除是一个非常重要的过程，因为它可以帮助提高系统的性能。重复数据删除的工作原理是识别并删除数据流中的重复记录。这通常是通过将流中的数据与参考数据集进行比较来完成的。当发现重复记录时，会将其从流中删除。 重复数据删除的好处 对数据进行重复数据删除有很多好处，

包括：

提高性能 – 通过删除重复数据，可以减少需要处理的数据量，从而可以提高性能性能降低存储要求 – 重复数据占用不必要的空间，因此删除它可以释放宝贵的存储空间更高的准确性 – 重复数据可能导致结果不准确，因此删除它可以提高数据分析的准确性提高效率 – 重复数据删除可以使数据处理更加高效通过减少需要处理的数据量来提高效率如何使用 Flink SQL 删除重复数据重复事件可能以多种方式最终出现在数据源中，从人为错误到应用程序错误。无论来源如何，不干净的数据都会对结果的质量（和正确性）产生真正的影响。在某些情况下，数据生产者会为流数据更改生成具有相同 ID 的记录。这些记录可能包括插入、更新和删除记录，并且在与其他流聚合或联接之前，它们可能需要作为管道中业务逻辑的一部分进行重复数据删除。在这种情况下，重复数据删除的目的是确保只处理唯一的记录，并避免重复数据可能引起的任何问题。假设您的订单系统偶尔会生成具有相同order_id的重复事件，但您只想保留用于下游处理的最新事件。第一步，您可以结合使用 COUNT 函数和 HAVING 子句来检查是否以及哪些订单具有多个事件，然后使用 ROW_NUMBER() 过滤掉这些事件。实际上，重复数据删除是 Top-N 聚合的一种特殊情况，其中 N 为 1 (rownum = 1)，排序列是事件的处理时间或事件时间。在下面的示例查询中，源表顺序由内置的indatagen连接器，它在内存中不断生成行。

CREATE TABLE orders (
  id INT,
  order_time AS CURRENT_TIMESTAMP,
  WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECONDS
)
WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second'='10',
  'fields.id.kind'='random',
  'fields.id.min'='1',
  'fields.id.max'='100'
);

--Check for duplicates in the `orders` table
SELECT id AS order_id,
       COUNT(*) AS order_cnt
FROM orders o
GROUP BY id
HAVING COUNT(*) > 1;

--Use deduplication to keep only the latest record for each `order_id`
SELECT
  order_id,
  order_time
FROM (
  SELECT id AS order_id,
         order_time,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY order_time) AS rownum
  FROM orders
     )
WHERE rownum = 1;

摘要在本文中，您了解了数据的重复数据删除。您还了解了如何使用 Flink SQL 为此类问题编写查询。

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