表程序在流模式下执行将被视为标准查询，即它们被定义一次后将被一直视为静态的端到端 (end-to-end) 管道。
对于这种状态化的管道，对查询和Flink的Planner的改动都有可能导致完全不同的执行计划，这让表程序的状态化的升级和演化在目前而言仍具有挑战，社区正致力于改进这一缺点。
例如为了添加过滤谓词，优化器可能决定重排 join 或改变内部算子的 schema，这会阻碍从 savepoint 的恢复，因为其被改变的拓扑和 算子状态的列布局差异。
查询实现者需要确保改变在优化计划前后是兼容的，在 SQL 中使用 EXPLAIN 或在 Table API 中使用 table.explain() 可获取详情。
由于新的优化器规则正不断地被添加，算子变得更加高效和专用，升级到更新的 Flink 版本可能造成不兼容的计划。
当前框架无法保证状态可以从 savepoint 映射到新的算子拓扑上，Savepoint 只在查询语句和版本保持恒定的情况下被支持。