Flink---14、Flink SQL（SQL-Client准备、流处理中的表、时间属性、DDL）

你生而真实，而非完美

文章目录

[1、Flink SQL](#1、Flink SQL)
- [1.1 SQL-Client准备](#1.1 SQL-Client准备)
- - [1.1.1 基于yarn-session模式](#1.1.1 基于yarn-session模式)
  - [1.1.2 常用配置](#1.1.2 常用配置)
- [1.2 流处理中的表](#1.2 流处理中的表)
- - [1.2.1 动态表和持续查询](#1.2.1 动态表和持续查询)
  - [1.2.2 将流转换为动态表](#1.2.2 将流转换为动态表)
  - [1.2.3 用SQL持续查询](#1.2.3 用SQL持续查询)
  - [1.2.4 将动态表转换为流](#1.2.4 将动态表转换为流)
- [1.3 时间属性](#1.3 时间属性)
- - [1.3.1 事件时间](#1.3.1 事件时间)
  - [1.3.2 处理时间](#1.3.2 处理时间)
- [1.4 DDL（Data Definition Language）数据定义](#1.4 DDL（Data Definition Language）数据定义)
- - [1.4.1 数据库](#1.4.1 数据库)
  - [1.4.2 表](#1.4.2 表)

1、Flink SQL

Table API和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。我们主要还是以流处理应用为例进行讲解。

需要说明的是，Table API和SQL最初并不完善，在Flink 1.9版本合并阿里巴巴内部版本Blink之后发生了非常大的改变，此后也一直处在快速开发和完善的过程中，直到Flink 1.12版本才基本上做到了功能上的完善。而即使是在目前最新的1.17版本中，Table API和SQL也依然不算稳定，接口用法还在不停调整和更新。所以这部分希望大家重在理解原理和基本用法，具体的API调用可以随时关注官网的更新变化。

SQL API 是基于 SQL 标准的 Apache Calcite 框架实现的，可通过纯 SQL 来开发和运行一个Flink 任务。

1.1 SQL-Client准备

为了方便演示Flink SQL语法，主要使用Flink提供的sql-client进行操作。

1.1.1 基于yarn-session模式

1、启动Flink

java 复制代码

/opt/module/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh -d

2、启动Flink的sql-client

java 复制代码

/opt/module/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session

1.1.2 常用配置

1、结果显示模式

java 复制代码

#默认table，还可以设置为tableau、changelog
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;

2、执行环境

java 复制代码

SET execution.runtime-mode=streaming; #默认streaming，也可以设置batch

3、默认并行度

java 复制代码

SET parallelism.default=1;

4、设置状态TTL

java 复制代码

SET table.exec.state.ttl=1000;

5、通过sql文件初始化

（1）创建sql文件

bash 复制代码

vim conf/sql-client-init.sql

SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
CREATE DATABASE mydatabase;

（2）启动时，指定sql文件

bash 复制代码

/opt/module/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session -i conf/sql-client-init.sql

1.2 流处理中的表

我们可以将关系型表/SQL与流处理做一个对比，如表所示。

	关系型表/SQL	流处理
处理的数据对象	字段元组的有界集合	字段元组的无限序列
查询（Query）对数据的访问	可以访问到完整的数据输入	无法访问到所有数据，必须"持续"等待流式输入
查询终止条件	生成固定大小的结果集后终止	永不停止，根据持续收到的数据不断更新查询结果

可以看到，其实关系型表和SQL，主要就是针对批处理设计的，这和流处理有着天生的隔阂。接下来我们就来深入探讨一下流处理中表的概念。

1.2.1 动态表和持续查询

流处理面对的数据是连续不断的，这导致了流处理中的"表"跟我们熟悉的关系型数据库中的表完全不同；而基于表执行的查询操作，也就有了新的含义。

1、动态表（Dynamic Tables）

当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为"动态表"（Dynamic Tables）。

动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是"静态表"；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。

2、持续查询（Continuous Query）

动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到来而继续执行。这样的查询就被称作"持续查询"（Continuous Query）。对动态表定义的查询操作，都是持续查询；而持续查询的结果也会是一个动态表。

由于每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集，就是当前输入动态表中收到的所有数据。这相当于是对输入动态表做了一个"快照"（snapshot），当作有限数据集进行批处理；流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，像动画一样连贯起来，就构成了"持续查询"。

持续查询的步骤如下：

（1）流（stream）被转换为动态表（dynamic table）；

（2）对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表；

（3）生成的动态表被转换成流。

这样，只要API将流和动态表的转换封装起来，我们就可以直接在数据流上执行SQL查询，用处理表的方式来做流处理了。

1.2.2 将流转换为动态表

如果把流看作一张表，那么流中每个数据的到来，都应该看作是对表的一次插入（Insert）操作，会在表的末尾添加一行数据。因为流是连续不断的，而且之前的输出结果无法改变、只能在后面追加；所以我们其实是通过一个只有插入操作（insert-only）的更新日志（changelog）流，来构建一个表。

例如，当用户点击事件到来时，就对应着动态表中的一次插入（Insert）操作，每条数据就是表中的一行；随着插入更多的点击事件，得到的动态表将不断增长。

1.2.3 用SQL持续查询

1、更新（Update）查询

我们在代码中定义了一个SQL查询。

java 复制代码

Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user");

当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的urlCountTable会持续地进行更改。由于count数量可能会叠加增长，因此这里的更改操作可以是简单的插入（Insert），也可以是对之前数据的更新（Update）。这种持续查询被称为更新查询（Update Query），更新查询得到的结果表如果想要转换成DataStream，必须调用toChangelogStream()方法。

2、追加（Append）查询

上面的例子中，查询过程用到了分组聚合，结果表中就会产生更新操作。如果我们执行一个简单的条件查询，结果表中就会像原始表EventTable一样，只有插入（Insert）操作了。

java 复制代码

Table aliceVisitTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT url, user FROM EventTable WHERE user = 'Cary'");

这样的持续查询，就被称为追加查询（Append Query），它定义的结果表的更新日志（changelog）流中只有INSERT操作。

由于窗口的统计结果是一次性写入结果表的，所以结果表的更新日志流中只会包含插入INSERT操作，而没有更新UPDATE操作。所以这里的持续查询，依然是一个追加（Append）查询。结果表result如果转换成DataStream，可以直接调用toDataStream()方法。

1.2.4 将动态表转换为流

与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在Flink中，Table API和SQL支持三种编码方式：

仅追加（Append-only）流

仅通过插入（Insert）更改来修改的动态表，可以直接转换为"仅追加"流。这个流中发出的数据，其实就是动态表中新增的每一行。
撤回（Retract）流

撤回流是包含两类消息的流，添加（add）消息和撤回（retract）消息。

具体的编码规则是：INSERT插入操作编码为add消息；DELETE删除操作编码为retract消息；而UPDATE更新操作则编码为被更改行的retract消息，和更新后行（新行）的add消息。这样，我们可以通过编码后的消息指明所有的增删改操作，一个动态表就可以转换为撤回流了。

更新插入（Upsert）流
更新插入流中只包含两种类型的消息：更新插入（upsert）消息和删除（delete）消息。
所谓的"upsert"其实是"update"和"insert"的合成词，所以对于更新插入流来说，INSERT插入操作和UPDATE更新操作，统一被编码为upsert消息；而DELETE删除操作则被编码为delete消息。

需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，只支持仅追加（append-only）和撤回（retract）流，我们调用toChangelogStream()得到的其实就是撤回流。而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。

1.3 时间属性

基于时间的操作（比如时间窗口），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。在Table API和SQL中，会给表单独提供一个逻辑上的时间字段，专门用来在表处理程序中指示时间。

所以所谓的时间属性（time attributes），其实就是每个表模式结构（schema）的一部分。它可以在创建表的DDL里直接定义为一个字段，也可以在DataStream转换成表时定义。一旦定义了时间属性，它就可以作为一个普通字段引用，并且可以在基于时间的操作中使用。

时间属性的数据类型必须为TIMESTAMP，它的行为类似于常规时间戳，可以直接访问并且进行计算。

按照时间语义的不同，可以把时间属性的定义分成事件时间（event time）和处理时间（processing time）两种情况。

1.3.1 事件时间

事件时间属性可以在创建表DDL中定义，增加一个字段，通过WATERMARK语句来定义事件时间属性。具体定义方式如下：

java 复制代码

CREATE TABLE EventTable(
  user STRING,
  url STRING,
  ts TIMESTAMP(3),
  WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  ...
);

这里我们把ts字段定义为事件时间属性，而且基于ts设置了5秒的水位线延迟。

时间戳类型必须是 TIMESTAMP 或者TIMESTAMP_LTZ 类型。但是时间戳一般都是秒或者是毫秒（BIGINT 类型），这种情况可以通过如下方式转换

java 复制代码

ts BIGINT,
time_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),

1.3.2 处理时间

在定义处理时间属性时，必须要额外声明一个字段，专门用来保存当前的处理时间。

在创建表的DDL（CREATE TABLE语句）中，可以增加一个额外的字段，通过调用系统内置的PROCTIME()函数来指定当前的处理时间属性。

java 复制代码

CREATE TABLE EventTable(
  user STRING,
  url STRING,
  ts AS PROCTIME()
) WITH (
  ...
);

1.4 DDL（Data Definition Language）数据定义

1.4.1 数据库

1、创建数据库

（1）语法

java 复制代码

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.]db_name
  [COMMENT database_comment]
  WITH (key1=val1, key2=val2, ...)

（2）案例

bash 复制代码

CREATE DATABASE db_flink;

2、查询数据库

（1）查询所有数据库

bash 复制代码

SHOW DATABASES

（2）查询当前数据库

bash 复制代码

SHOW CURRENT DATABASE

3、修改数据库

bash 复制代码

ALTER DATABASE [catalog_name.]db_name SET (key1=val1, key2=val2, ...)

4、删除数据库

bash 复制代码

DROP DATABASE [IF EXISTS] [catalog_name.]db_name [ (RESTRICT | CASCADE) ]

RESTRICT：删除非空数据库会触发异常。默认启用
CASCADE：删除非空数据库也会删除所有相关的表和函数。

bash 复制代码

DROP DATABASE db_flink2;

5、切换当前数据库

bash 复制代码

USE database_name;

1.4.2 表

1、创建表

（1）语法

bash 复制代码

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name
  (
    { <physical_column_definition> | <metadata_column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n]
    [ <watermark_definition> ]
    [ <table_constraint> ][ , ...n]
  )
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)]
  WITH (key1=val1, key2=val2, ...)
  [ LIKE source_table [( <like_options> )] | AS select_query ]

① physical_column_definition

物理列是数据库中所说的常规列。其定义了物理介质中存储的数据中字段的名称、类型和顺序。其他类型的列可以在物理列之间声明，但不会影响最终的物理列的读取。

② metadata_column_definition

元数据列是 SQL 标准的扩展，允许访问数据源本身具有的一些元数据。元数据列由 METADATA 关键字标识。例如，我们可以使用元数据列从Kafka记录中读取和写入时间戳，用于基于时间的操作（这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段，而是数据写入 Kafka 时，Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记）。connector和format文档列出了每个组件可用的元数据字段。

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
  `user_id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `record_time` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka'
  ...
);

如果自定义的列名称和 Connector 中定义 metadata 字段的名称一样， FROM xxx 子句可省略

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
`timestamp` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);

如果自定义列的数据类型和 Connector 中定义的 metadata 字段的数据类型不一致，程序运行时会自动 cast强转，但是这要求两种数据类型是可以强转的。

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
-- 将时间戳强转为 BIGINT
`timestamp` BIGINT METADATA
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);

默认情况下，Flink SQL planner 认为 metadata 列可以读取和写入。然而，在许多情况下，外部系统提供的只读元数据字段比可写字段多。因此，可以使用VIRTUAL关键字排除元数据列的持久化(表示只读)。

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
  `timestamp` BIGINT METADATA, 
  `offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
  `user_id` BIGINT,
  `name` STRING,
) WITH (
  'connector' = 'kafka'
  ...
);

③ computed_column_definition

计算列是使用语法column_name AS computed_column_expression生成的虚拟列。

计算列就是拿已有的一些列经过一些自定义的运算生成的新列，在物理上并不存储在表中，只能读不能写。列的数据类型从给定的表达式自动派生，无需手动声明。

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
  `user_id` BIGINT,
  `price` DOUBLE,
  `quantity` DOUBLE,
  `cost` AS price * quanitity
) WITH (
  'connector' = 'kafka'
  ...
);

④ 定义Watermark

Flink SQL 提供了几种 WATERMARK 生产策略：

严格升序：WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。

Flink 任务认为时间戳只会越来越大，也不存在相等的情况，只要相等或者小于之前的，就认为是迟到的数据。
递增：WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND 。

一般基本不用这种方式。如果设置此类，则允许有相同的时间戳出现。
有界无序： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column -- INTERVAL 'string' timeUnit 。

此类策略就可以用于设置最大乱序时间，假如设置为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND ，则生成的是运行 5s 延迟的Watermark。一般都用这种 Watermark 生成策略，此类 Watermark 生成策略通常用于有数据乱序的场景中，而对应到实际的场景中，数据都是会存在乱序的，所以基本都使用此类策略。

⑤ PRIMARY KEY

主键约束表明表中的一列或一组列是唯一的，并且它们不包含NULL值。主键唯一地标识表中的一行，只支持 not enforced。

java 复制代码

CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
PARYMARY KEY(user_id) not enforced
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);

⑥ PARTITIONED BY

创建分区表

⑦ with语句

用于创建表的表属性，用于指定外部存储系统的元数据信息。配置属性时，表达式key1=val1的键和值都应该是字符串字面值。如下是Kafka的映射表：

java 复制代码

CREATE TABLE KafkaTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
`ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'csv'
)

一般 with 中的配置项由 Flink SQL 的 Connector（链接外部存储的连接器）来定义，每种 Connector 提供的with 配置项都是不同的。

⑧ LIKE

用于基于现有表的定义创建表。此外，用户可以扩展原始表或排除表的某些部分。

可以使用该子句重用(可能还会覆盖)某些连接器属性，或者向外部定义的表添加水印。

java 复制代码

CREATE TABLE Orders (
    `user` BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3)
) WITH ( 
    'connector' = 'kafka',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);

CREATE TABLE Orders_with_watermark (
    -- Add watermark definition
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND 
) WITH (
    -- Overwrite the startup-mode
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
)
LIKE Orders;

⑨ AS select_statement（CTAS）

在一个create-table-as-select (CTAS)语句中，还可以通过查询的结果创建和填充表。CTAS是使用单个命令创建数据并向表中插入数据的最简单、最快速的方法。

java 复制代码

CREATE TABLE my_ctas_table
WITH (
    'connector' = 'kafka',
    ...
)
AS SELECT id, name, age FROM source_table WHERE mod(id, 10) = 0;

注意:CTAS有以下限制:

暂不支持创建临时表。
目前还不支持指定显式列。
还不支持指定显式水印。
目前还不支持创建分区表。
目前还不支持指定主键约束。

（2）简单建表示例

bash 复制代码

CREATE TABLE test(
    id INT, 
    ts BIGINT, 
    vc INT
) WITH (
'connector' = 'print'
);

CREATE TABLE test1 (
    `value` STRING
)
LIKE test;

2、查看表

（1）查看所有表

bash 复制代码

SHOW TABLES [ ( FROM | IN ) [catalog_name.]database_name ] [ [NOT] LIKE <sql_like_pattern> ]

如果没有指定数据库，则从当前数据库返回表。

LIKE子句中sql pattern的语法与MySQL方言的语法相同:

%匹配任意数量的字符，甚至零字符，%匹配一个'%'字符。
只匹配一个字符，_只匹配一个''字符

（2）查看表信息

bash 复制代码

{ DESCRIBE | DESC } [catalog_name.][db_name.]table_name

3、修改表

（1）修改表名

bash 复制代码

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name RENAME TO new_table_name

（2）修改属性

bash 复制代码

ALTER TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name SET (key1=val1, key2=val2, ...)

4、删除表

bash 复制代码

DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name

您的支持是我创作的无限动力

希望我能为您的未来尽绵薄之力

如有错误，谢谢指正；若有收获，谢谢赞美