一、入门
1、source表
Flink的查询操作， 不基于本地管理静态数据；相反，它的查询在外部表上连续运行。Flink 数据处理流水线开始于 source 表，这些表可能是 Kafka 的 topics，数据库，文件系统，或者任何其它 Flink 知道如何消费的系统。
Flink 支持不同的连接器和格式相结合以定义表。下面是一个示例，定义一个以 CSV 文件作为存储格式的 source 表，其中 emp_id，name，dept_id 作为 CREATE 表语句中的列。
CREATE TABLE employee_information (
emp_id INT,
name VARCHAR,
dept_id INT
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = '/path/to/something.csv',
'format' = 'csv'
);
可以从该表中定义一个连续查询
SELECT * from employee_information WHERE dept_id = 1;
2、连续查询
Flink SQL 与传统数据库查询的不同之处在于，Flink SQL 持续消费到达的行并对其结果进行更新。
一个连续查询永远不会终止，并会产生一个动态表作为结果。动态表是 Flink 中 Table API 和 SQL 对流数据支持的核心概念。
SELECT
dept_id,
COUNT(*) as emp_count
FROM employee_information
GROUP BY dept_id;
3、Sink表
当运行此查询时，SQL 客户端实时但是以只读方式提供输出。存储结果，作为报表或仪表板的数据来源，需要写到另一个表。这可以使用 INSERT INTO 语句来实现。本节中引用的表称为 sink 表。INSERT INTO 语句将作为一个独立查询被提交到 Flink 集群
INSERT INTO department_counts
SELECT
dept_id,
COUNT(*) as emp_count
FROM employee_information;
二、join
Flink SQL 支持动态表上的复杂和灵活的连接操作。有几种不同类型的联接可以满足各种各样的语义查询的需要。
1、Regular Joins 普通连接
返回一个受连接条件限制的结果
SELECT * FROM Orders
INNER JOIN Product -- 还支持LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN
ON Orders.productId = Product.id
ps：对于流计算，它要求双方永远在 Flink 保持联合输入。因此，计算查询结果所需的状态可能会无限增长，这取决于所有输入表和中间连接结果的不同输入行的数量。您可以提供具有适当状态生存时间(TTL)的查询配置，以防止状态大小过大。
2、Interval Joins 间隔连接器
返回一个受连接条件和时间约束限制的结果
SELECT *
FROM Orders o, Shipments s
WHERE o.id = s.order_id
AND o.order_time BETWEEN s.ship_time - INTERVAL '4' HOUR AND s.ship_time
以下是有效的连接条件示例
ltime = rtime
ltime >= rtime AND ltime < rtime + INTERVAL '10' MINUTE
ltime BETWEEN rtime - INTERVAL '10' SECOND AND rtime + INTERVAL '5' SECOND
与常规连接相比，间隔连接只支持带有 time attributes的表。由于时间属性是单调递增的，Flink 可以在不影响结果正确性的前提下去除状态中的旧值。
3、Temporal Joins 时间连接
Temporal table在 Flink 中称为动态表。时态表中的行与一个或多个时态周期相关联，并且所有 Flink 表都是时态的(动态的)
1）Event Time Temporal Join 事件时间时态联接
时态联接接受任意一个表(左侧输入) ，并将每一行与版本化表(右侧输入)中相应行的相关版本关联起来。Flink 使用 FOR SYSTEM _ TIME AS OF 的 SQL 语法完成这个操作。
时态连接的语法如下;
SELECT [column_list]
FROM table1 [AS <alias1>]
[LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.{ proctime | rowtime } [AS <alias2>]
ON table1.column-name1 = table2.column-name1
2）Processing Time Temporal Join 处理时间时态连接
根据定义，使用处理时间属性，join 将始终返回给定键的最新值。
SELECT
o_amount, r_rate
FROM
Orders,
LATERAL TABLE (Rates(o_proctime))
WHERE
r_currency = o_currency
Orders是一个表,Rates也是一个表
3）Temporal Table Function Join 时态表函数连接
使用时态表函数连接表的语法与使用表函数连接表的语法相同。
假设 Rate 是一个时态表函数，连接可以用 SQL 表示如下:
SELECT
o_amount, r_rate
FROM
Orders,
LATERAL TABLE (Rates(o_proctime))
WHERE
r_currency = o_currency
其余语法与SQL相似，不赘述
