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：使用列時間的輪轉窗口
當窗口查詢以非重疊的方式處理每個窗口時，即稱作*輪轉窗口*。如需詳細資訊，請參閱[輪轉窗口（使用 GROUP BY 彙總）](tumbling-window-concepts.md)。此 Amazon Kinesis Data Analytics 範例使用 `ROWTIME` 資料欄來建立輪轉窗口。該 `ROWTIME` 欄示應用程式讀取記錄的時間。
在此範例中，將下列記錄寫入 Amazon Kinesis 資料串流。
```
{"TICKER": "TBV", "PRICE": 33.11}
{"TICKER": "INTC", "PRICE": 62.04}
{"TICKER": "MSFT", "PRICE": 40.97}
{"TICKER": "AMZN", "PRICE": 27.9}
...
```
然後，您可以在 中建立 Kinesis Data Analytics 應用程式 AWS 管理主控台，並將 Kinesis 資料串流做為串流來源。探索程序會讀取串流來源上的範例記錄，並推斷含有兩個資料欄 (`TICKER` 和 `PRICE`) 的應用程式內結構描述，如下所示。
您可以將應用程式碼與 `MIN` 和 `MAX` 函數搭配使用，以建立資料的窗口化彙總。接著將產生的資料插入另一個應用程式內串流，如下列螢幕擷取畫面所示：
在下列程序中，建立 Kinesis Data Analytics 應用程式，以根據 ROWTIME 在輪轉窗口彙總輸入串流中的值。
**Topics**
+ [步驟 1：建立 Kinesis Data Stream](#examples-tumbling-window-1)
+ [步驟 2：建立 Kinesis Data Analytics 應用程式](#examples-tumbling-window-2)
## 步驟 1：建立 Kinesis Data Stream
建立 Amazon Kinesis 資料串流，並填入紀錄，如下所示：
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**資料串流**。
1. 選擇**建立 Kinesis 串流**，然後建立內含一個碎片之串流。如需詳細資訊，請參閱 *Amazon Kinesis Data Streams 開發人員指南*中的[建立串流](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/learning-kinesis-module-one-create-stream.html)。
1. 若要在生產環境中將記錄寫入 Kinesis 資料串流，建議您使用 [Kinesis Client Library](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-kpl.html)或 [Kinesis Data Streams API](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/developing-producers-with-sdk.html)。為了簡單起見，這個例子使用下面的 Python 指令碼來生成記錄。執行程式碼以填入範例股票代號記錄。這個簡單的程式碼會持續將隨機股票代號記錄寫入串流。讓指令碼持續執行，以便在稍後的步驟產生應用程式結構描述。
```
import datetime
import json
import random
import boto3
STREAM_NAME = "ExampleInputStream"
def get_data():
return {
"EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(),
"TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]),
"PRICE": round(random.random() * 100, 2),
}
def generate(stream_name, kinesis_client):
while True:
data = get_data()
print(data)
kinesis_client.put_record(
StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey"
)
if __name__ == "__main__":
generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
```
## 步驟 2：建立 Kinesis Data Analytics 應用程式
建立 Kinesis Data Analytics 應用程式，如下所示。
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics](https://console.aws.amazon.com/kinesisanalytics) 開啟 Managed Service for Apache Flink 主控台。
1. 選擇**建立應用程式**，輸入應用程式名稱，然後選擇**建立應用程式**。
1. 在應用程式詳細資料頁面上，選擇**連接串流資料**來連接至來源。
1. 在**連接至來源**頁面，執行下列動作：
1. 選擇您在上一節建立的串流。
1. 選擇**探索結構描述**。等待主控台顯示推斷的結構描述和範例記錄，這些記錄可用來推斷應用程式內串流所建立的結構描述。推斷的結構描述有兩個資料欄。
1. 選擇**儲存結構描述並更新串流範例**。主控台儲存結構描述後，選擇**結束**。
1. 選擇**儲存並繼續**。
1. 在應用程式詳細資訊頁面上，選擇**至 SQL 編輯器**。若要啟動應用程式，請在出現的對話方塊中選擇**是，啟動應用程式**。
1. 在 SQL 編輯器中，編寫應用程式碼並驗證結果，如下所示：
1. 請複製以下應用程式碼，然後貼到編輯器中。
```
CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" (TICKER VARCHAR(4), MIN_PRICE REAL, MAX_PRICE REAL);
CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM"
SELECT STREAM TICKER, MIN(PRICE), MAX(PRICE)
FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001"
GROUP BY TICKER,
STEP("SOURCE_SQL_STREAM_001".ROWTIME BY INTERVAL '60' SECOND);
```
1. 選擇 **儲存並執行 SQL**。
在**即時分析**標籤上，您可以查看應用程式建立的所有應用程式內串流，並驗證資料。