这里是我的ksql使用 WINDOW TUMBLING 条款：
SELECT
sale_date,
region,
SUM(total)
FROM orders
WINDOW TUMBLING (SIZE 24 HOURS)
GROUP BY sale_date, region;一些结果：
2018-09-29|+|zskx_fz : Window{start=1538179200000 end=-} | 2018-09-29 | zskx_fz | 16119.8
2018-09-30|+|zskx_fz : Window{start=1538179200000 end=-} | 2018-09-30 | zskx_fz | 2031.6
2018-09-30|+|zskx_fz : Window{start=1538265600000 end=-} | 2018-09-30 | zskx_fz | 894.7到目前为止的时间是：
1538179200000 = 2018-09-29 08:00:00 (UTC+8)
1538265600000 = 2018-09-30 08:00:00 (UTC+8)我们可以看到，我在utc+8。但不管时区如何， start 日期时间应为 2018-09-29 00:00:00 不是8小时前。所以它能改变时区？
附言：我试了好几种Windows大小的 2018-09-30 11:33:00 我完全迷路了。。
WINDOW TUMBLING (SIZE 1 minutes) 2018-09-30 11:32:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 2 hours) 2018-09-30 10:00:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 5 hours) 2018-09-30 07:00:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 10 hours) 2018-09-30 02:00:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 11 hours) 2018-09-30 07:00:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 12 hours) 2018-09-30 08:00:00
WINDOW TUMBLING (SIZE 24 hours) 2018-09-30 08:00:00
2条答案
按热度按时间6za6bjd01#
时间戳窗口总是相对于历元（utc/gmt）计算的。
我可以看出，根据你的时区，按天累计是有道理的。我在ksqlgithub项目中提出了这个问题，并建议您在那里跟踪它。
yeotifhr2#
如果您只使用滚动窗口，您可以将时间视为另一个维度，并在此维度上执行聚合，而不使用任何窗口。下面是一个例子。让我们考虑输入流模式如下：
<sale_date BIGINT, region VARCHAR, total DOUBLE>假设sale_date是销售的时间戳，我们的当地时间是pst，我们可以使用TIMESTAMPTOSTRING函数为给定时区的每次销售提取不同的时间粒度，如下所示：CREATE STREAM foo AS SELECT TIMESTAMPTOSTRING(sale_date, 'yyyy-MM-dd HH', 'PST') AS sale_hour, TIMESTAMPTOSTRING(sale_date, 'yyyy-MM-dd', 'PST') AS sale_day, TIMESTAMPTOSTRING(sale_date, 'yyyy-MM', 'PST') AS sale_month, region, total FROM orders;现在，您应该能够在这个流上编写聚合查询了。例如，对于每个地区的每日销售额，您可以编写以下查询：CRAETE TABLE daily_sale AS SELECT sale_day, region, sum(total) FROM foo GROUP BY sale_day, region;请注意，不需要为上述查询指定窗口。