Azure 流分析：多个 Windows JOIN 生成太多行

Posted 2023-05-08

【中文标题】Azure 流分析：多个 Windows JOIN 生成太多行

【英文标题】：Azure Stream Analytics: Multiple Windows JOIN generates too many rows

【发布时间】：2018-05-19 20:01:22

【问题描述】：

我在多个 Windows 上进行多项计算。 每个窗口都是每秒输出的跳跃窗口（当然窗口持续时间不同）。

然后我只有一个输出查询将我的 5 个窗口与每个连接窗口的 DATEDIFF(second, a, b) BETWEEN 0 AND 1 连接起来。

问题是这个查询生成的行数比输入的多，但它应该生成相同的数量。 （输入 8 行，查询 4002 行）

我在文档中找不到任何关于此行为的内容。

更新 1：

我发现减小 JOIN DATEDIFF 范围，我的事件更少。

在我的所有查询中使用 0-50ms 的范围时，我有 17 个事件，但在将它们与 8 个输入事件进行比较时，它们包含一些事件的重复项并且不包括所有事件，因此数据不完整.

我的查询步骤是这样的：

Window_N -> Stats_Window_N (SELECT FROM Window_N JOIN Window_N) -> All_Stats (SELECT FROM Window_N JOIN All Other Windows)

全部使用相同的 DATEDIFF 范围。

【参考方案1】：

加入条件中有什么？当连接没有预期的 ON 子句时，让我想起笛卡尔积。

你能提供一些字面语法吗？抽象地谈论它可能太难掌握了。

谢谢，杰森

【讨论】：

请看这个问题：***.com/questions/50477145/… 谢谢！