FlinkSQL

动态表

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。

持续查询

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。

将流转换成动态表

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。

更新（Update）查询

我们在代码中定义了一个SQL查询。

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。

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。