概述
GreptimeDB 提供连续聚合功能允许你实时聚合数据。 当你需要实时计算和查询总和、平均值或其他聚合时，此功能非常有用。 连续聚合功能由 Flow 引擎提供。 它根据传入的数据不断更新聚合数据。
当你将数据插入 source 表时，数据也会被发送到 Flow 引擎并存储在其中。 Flow 引擎通过时间窗口计算聚合并将结果存储在目标表中。 整个过程如下图所示：
快速开始示例
以下是连续聚合查询的一个完整示例。
首先，使用以下语句创建一个 source 表 numbers_input 和一个 sink 表 out_num_cnt：
sql
CREATE TABLE numbers_input (
number INT,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(number),
TIME INDEX(ts)
);CREATE TABLE numbers_input (
number INT,
ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(number),
TIME INDEX(ts)
);sql
CREATE TABLE out_num_cnt (
sum_number BIGINT,
start_window TIMESTAMP TIME INDEX,
end_window TIMESTAMP,
update_at TIMESTAMP,
);CREATE TABLE out_num_cnt (
sum_number BIGINT,
start_window TIMESTAMP TIME INDEX,
end_window TIMESTAMP,
update_at TIMESTAMP,
);然后创建名为 test_numbers 的 flow 来聚合 numbers_input 表中 number 列的总和，并在 1 秒固定窗口中聚合计算数据。
sql
CREATE FLOW test_numbers
SINK TO out_num_cnt
AS
SELECT sum(number) FROM numbers_input GROUP BY tumble(ts, '1 second', '2021-07-01 00:00:00');CREATE FLOW test_numbers
SINK TO out_num_cnt
AS
SELECT sum(number) FROM numbers_input GROUP BY tumble(ts, '1 second', '2021-07-01 00:00:00');要观察 out_num_cnt 表中连续聚合的结果，向 source 表 numbers_input 插入一些数据。
sql
INSERT INTO numbers_input
VALUES
(20, "2021-07-01 00:00:00.200"),
(22, "2021-07-01 00:00:00.600");INSERT INTO numbers_input
VALUES
(20, "2021-07-01 00:00:00.200"),
(22, "2021-07-01 00:00:00.600");number 列的总和为 42 (20+22)，因此 sink 表 out_num_cnt 应该包含以下数据：
sql
SELECT * FROM out_num_cnt;SELECT * FROM out_num_cnt;sql
sum_number | start_window | end_window | update_at
------------+----------------------------+----------------------------+----------------------------
42 | 2021-07-01 00:00:00.000000 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2024-05-17 08:32:56.026000
(1 row) sum_number | start_window | end_window | update_at
------------+----------------------------+----------------------------+----------------------------
42 | 2021-07-01 00:00:00.000000 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2024-05-17 08:32:56.026000
(1 row)尝试向 numbers_input 表中插入更多数据：
sql
INSERT INTO numbers_input
VALUES
(23,"2021-07-01 00:00:01.000"),
(24,"2021-07-01 00:00:01.500");INSERT INTO numbers_input
VALUES
(23,"2021-07-01 00:00:01.000"),
(24,"2021-07-01 00:00:01.500");sink 表 out_num_cnt 现在包含两行：分别表示两个 1 秒窗口的数据之和 42 和 47 (23+24) 。
sql
SELECT * FROM out_num_cnt;SELECT * FROM out_num_cnt;sql
sum_number | start_window | end_window | update_at
------------+----------------------------+----------------------------+----------------------------
42 | 2021-07-01 00:00:00.000000 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2024-05-17 08:32:56.026000
47 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2021-07-01 00:00:02.000000 | 2024-05-17 08:33:10.048000
(2 rows) sum_number | start_window | end_window | update_at
------------+----------------------------+----------------------------+----------------------------
42 | 2021-07-01 00:00:00.000000 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2024-05-17 08:32:56.026000
47 | 2021-07-01 00:00:01.000000 | 2021-07-01 00:00:02.000000 | 2024-05-17 08:33:10.048000
(2 rows)out_num_cnt 表中的列解释如下：
sum_number：窗口中number列的总和。start_window：窗口的开始时间。end_window：窗口的结束时间。update_at：更新行数据的时间。
其中 start_window、end_window 和 update_at 列是 Flow 引擎的时间窗口函数自动添加的。
下一步
恭喜你已经初步了解了连续聚合功能。 请参考以下章节了解更多：