1、流处理中的表
在 Flink 中使用表和 SQL基本上跟其它场景是一样的；不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个 Table 转换成 DataStream 时，有“**仅插入流”（Insert-Only Streams）和“更新日志流”（Changelog Streams）**两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新（update）操作。
这种麻烦其实是不可避免的。Table API 和 SQL 本质上都是基于关系型表的操作方式；而关系型表（Table）本身是有界的，更适合批处理的场景。所以在 MySQL、Hive这样的固定数据集中进行查询，使用 SQL 就会显得得心应手。
而对于 Flink 这样的流处理框架来说，要处理的是源源不断到来的无界数据流，我们无法等到数据都到齐再做查询，每来一条数据就应该更新一次结果；这时如果一定要使用表和 SQL 进行处理，就会显得有些别扭了，需要引入一些特殊的概念。我们可以将关系型表/SQL 与流处理做一个对比
关系型数据库的查询和流查询的对比
| 关系代数 / SQL | 流处理 |
| 关系(或表)是有界(多)元组集合。 | 流是一个无限元组序列。 |
| 对批数据(例如关系数据库中的表)执行的查询可以访问完整的输入数据。 | 流式查询在启动时不能访问所有数据，必须“等待”数据流入。 |
| 批处理查询在产生固定大小的结果后终止。 | 流查询不断地根据接收到的记录更新其结果，并且始终不会结束。 |
2、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。
如果我们希望把流数据转换成表的形式，那么这表中的数据就会不断增长；
如果进一步基于表执行 SQL 查询，那么得到的结果就不是一成不变的，而是会随着新数据的到来持续更新。
1.1 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。
其实动态表的概念，我们在传统的关系型数据库中已经有所接触。数据库中的表，其实是一系列?INSERT、UPDATE?和?DELETE?语句执行的结果；在关系型数据库中，我们一般把它称为更新日志流（changelog stream）。
如果我们保存了表在某一时刻的快照（snapshot），那么接下来只要读取更新日志流，就可以得到表之后的变化过程和最终结果了。在很多高级关系型数据库（比如 Oracle、DB2）中都有“物化视图”（Materialized Views）的概念，可以用来缓存 SQL 查询的结果；它的更新其实就是不停地处理更新日志流的过程。Flink 中的动态表，就借鉴了物化视图的思想。
2.2 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
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。
3、将流转换成动态表
为了能够使用 SQL 来做流处理，我们必须先把流（stream）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。
public class DynamicTable_01 { public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取流环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 读取数据源 SingleOutputStreamOperator<Event> eventStream = env .fromElements( new Event("Alice", "./home", 1000L), new Event("Bob", "./cart", 1000L), new Event("Alice", "./prod?id=1", 5 * 1000L), new Event("Cary", "./home", 60 * 1000L), new Event("Bob", "./prod?id=3", 90 * 1000L), new Event("Alice", "./prod?id=7", 105 * 1000L) ); // 获取表环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 将数据流转换成表 tableEnv.createTemporaryView("EventTable", eventStream, $("user"), $("url"), $("ts")); // 统计每个用户的点击次数 Table urlCountTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT user, COUNT(url) as cnt FROM EventTable GROUP BY user"); // 将表转换成数据流，在控制台打印输出 tableEnv.toChangelogStream(urlCountTable).print("count"); // 执行程序 env.execute(); }}
count> +I[Alice, 1] # 新增count> +I[Bob, 1] # 新增count> -U[Alice, 1] # 删除上一条 alicecount> +U[Alice, 2] # 新增一条 alice，并且增加count值count> +I[Cary, 1] # 新增count> -U[Bob, 1] # 删除上一条 Bobcount> +U[Bob, 2] # 新增一条 Bob，并且增加count值count> -U[Alice, 2] count> +U[Alice, 3]
我们现在的输入数据，就是用户在网站上的点击访问行为，数据类型被包装为 POJO 类型Event。我们将它转换成一个动态表，注册为 EventTable。
表中的字段定义如下：
[user: VARCHAR, // 用户名url: VARCHAR, // 用户访问的 URLts: BIGINT // 时间戳]
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。
点击事件流转换成动态表
### 4、 用 SQL 持续查询
#### 4.1 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”);
这个查询很简单，主要是分组聚合统计每个用户的点击次数。我们把原始的动态表注册EventTable，经过查询转换后得到 urlCountTable；这个结果动态表中包含两个字段，具体定义如下：
[user: VARCHAR, // 用户名cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数]
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）**。
换句话说，用来定义结果表的更新日志（changelog）流中，包含了 **INSERT** 和 **UPDATE** 两种操作。**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 **t****oChangelogStream()**方法。
查询结果表的插入与更新
具体步骤解释如下：
（1）当查询启动时，原始动态表 EventTable 为空；
（2）当第一行 Alice 的点击数据插入 EventTable 表时，查询开始计算结果表，urlCountTable中插入一行数据\[Alice，1\]。
（3）当第二行 Bob 点击数据插入 EventTable 表时，查询将更新结果表并插入新行\[Bob，1\]。
（4）第三行数据到来，同样是 Alice 的点击事件，这时不会插入新行，而是生成一个针对已有行的更新操作。这样，结果表中第一行\[Alice，1\]就更新为\[Alice，2\]。
（5）当第四行 Cary 的点击数据插入到 EventTable 表时，查询将第三行\[Cary，1\]插入到结果表中。
#### 4.2 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。
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。追加查询得到的结果表，转换成 DataStream 调用方法没有限制，可以直接用 **toDataStream()**，也可以像更新查询一样调用 **toChangelogStream()****。**
这样看来，我们似乎可以总结一个规律：只要用到了聚合，在之前的结果上有叠加，就会产生更新操作，就是一个更新查询。但事实上，更新查询的判断标准是结果表中的数据是否会有 UPDATE 操作，如果聚合的结果不再改变，那么同样也不是更新查询。
**什么时候聚合的结果会保持不变呢？一个典型的例子就是窗口聚合。**
我们考虑开一个滚动窗口，统计每一小时内所有用户的点击次数，并在结果表中增加一个endT 字段，表示当前统计窗口的结束时间。这时结果表的字段定义如下：
[user: VARCHAR, // 用户名endT: TIMESTAMP, // 窗口结束时间cnt: BIGINT // 用户访问 url 的次数]
与之前的分组聚合一样，当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的结果 result 会持续地进行更改。比如时间戳在 12:00:00 到 12:59:59 之间的有四条数据，其中 Alice 三次点击、Bob 一次点击；所以当水位线达到 13:00:00 时窗口关闭，输出到结果表中的就是新增两条数据\[Alice, 13:00:00, 3\]和\[Bob, 13:00:00, 1\]。同理，当下一小时的窗口关闭时，也会将统计结果追加到 result 表后面，而不会更新之前的数据。
窗口聚合结果表的变化
所以我们发现，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。
需要注意的是，由于涉及时间窗口，我们还需要为事件时间提取时间戳和生成水位线。
public class DynamicTable_02 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 读取数据源，并分配时间戳、生成水位线 SingleOutputStreamOperator eventStream = env .fromElements( new Event(“Alice”, “./home”, 1000L), new Event(“Bob”, “./cart”, 1000L), new Event(“Alice”, “./prod?id=1”, 25 * 60 * 1000L), new Event(“Alice”, “./prod?id=4”, 55 * 60 * 1000L), new Event(“Bob”, “./prod?id=5”, 3600 * 1000L + 60 * 1000L), new Event(“Cary”, “./home”, 3600 * 1000L + 30 * 60 * 1000L), new Event(“Cary”, “./prod?id=7”, 3600 * 1000L + 59 * 60 * 1000L) ) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps() .withTimestampAssigner( new SerializableTimestampAssigner() { @Override public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) { return element.ts; } }) ); // 创建表环境 StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 将数据流转换成表，并指定时间属性 Table eventTable = tableEnv.fromDataStream( eventStream, $(“user”), $(“url”), $(“ts”).rowtime() ); // 为方便在 SQL 中引用，在环境中注册表 EventTable tableEnv.createTemporaryView(“EventTable”, eventTable); // 设置 1 小时滚动窗口，执行 SQL 统计查询 Table result = tableEnv .sqlQuery( "SELECT " + "user, " + "window_end AS endT, " + // 窗口结束时间 "COUNT(url) AS cnt " + // 统计 url 访问次数 "FROM TABLE( " + "TUMBLE( TABLE EventTable,DESCRIPTOR(ts),INTERVAL ‘1’ HOUR)) " + // 1 小时滚动窗口 "GROUP BY user, window_start, window_end " ); tableEnv.toDataStream(result).print(); env.execute(); }}
运行结果如下：
+I[Alice, 1970-01-01T01:00, 3]+I[Bob, 1970-01-01T01:00, 1]+I[Bob, 1970-01-01T02:00, 1]+I[Cary, 1970-01-01T02:00, 2]
可以看到，所有输出结果都以+I 为前缀，表示都是以 INSERT 操作追加到结果表中的；这是一个追加查询，所以我们直接使用 toDataStream()转换成流是没有问题的。这里输出的window\_end 是一个 TIMESTAMP 类型；由于我们直接以一个长整型数作为事件发生的时间戳，所以可以看到对应的都是 1970 年 1 月 1 日的时间。
#### 4.3 查询限制
在实际应用中，有些持续查询会因为计算代价太高而受到限制。所谓的“代价太高”，可能是由于需要维护的状态持续增长，也可能是由于更新数据的计算太复杂。
* **状态大小**
用持续查询做流处理，往往会运行至少几周到几个月；所以持续查询处理的数据总量可能非常大。
例如我们之前举的更新查询的例子，需要记录每个用户访问 url 的次数。如果随着时间的推移用户数越来越大，那么要维护的状态也将逐渐增长，最终可能会耗尽存储空间导致查询失败。
SELECT user, COUNT(url)FROM clicksGROUP BY user;
* **更新计算**
对于有些查询来说，更新计算的复杂度可能很高。每来一条新的数据，更新结果的时候可能需要全部重新计算，并且对很多已经输出的行进行更新。一个典型的例子就是 RANK()函数，它会基于一组数据计算当前值的排名。
例如下面的 SQL 查询，会根据用户最后一次点击的时间为每个用户计算一个排名。当我们收到一个新的数据，用户的最后一次点击时间（lastAction）就会更新，进而所有用户必须重新排序计算一个新的排名。当一个用户的排名发生改变时，被他超过的那些用户的排名也会改变；这样的更新操作无疑代价巨大，而且还会随着用户的增多越来越严重。
SELECT user, RANK() OVER (ORDER BY lastAction)FROM (SELECT user, MAX(ts) AS lastAction FROM EventTable GROUP BY user);
这样的查询操作，就不太适合作为连续查询在流处理中执行。这里 RANK()的使用要配合一个 OVER 子句，这是所谓的“开窗聚合”。
### 5、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：
#### 5.1 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。
#### 5.2 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；
* 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。
可以看到，更新操作对于撤回流来说，对应着两个消息：之前数据的撤回（删除）和新数据的插入。
动态表转换为撤回流
用+代表 add 消息（对应插入 INSERT 操作）
用-代表 retract 消息（对应删除DELETE 操作）
当 Alice 的第一个点击事件到来时，结果表新增一条数据\[Alice, 1\]；而当 Alice的第二个点击事件到来时，结果表会将\[Alice, 1\]更新为\[Alice, 2\]，对应的编码就是删除\[Alice, 1\]、插入\[Alice, 2\]。这样当一个外部系统收到这样的两条消息时，就知道是要对 Alice 的点击统计次数进行更新了。
#### 5.3 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。
既然更新插入流中不区分插入（insert）和更新（update），那我们自然会想到一个问题：如果希望更新一行数据时，怎么保证最后做的操作不是插入呢？
这就需要动态表中**必须有唯一的键（key）**。通过这个 key 进行查询，如果存在对应的数据就做更新（update），如果不存在就直接插入（insert）。这是一个动态表可以转换为更新插入流的必要条件。当然，收到这条流中数据的外部系统，也需要知道这唯一的键（key），这样才能正确地处理消息。
动态表转换为更新插入流
可以看到，更新插入流跟撤回流的主要区别在于，更新（update）操作由于有 key 的存在，只需要用单条消息编码就可以，因此效率更高。
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；这也很好理解，DataStream 中并没有 key 的定义，所以只能通过两条消息一减一增来表示更新操作。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。**
