1、启动SQL客户端

启动Flink（基于yarn-session模式为例）：

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

再启动sql的客户端：

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

简单看下：

show databases;

2、SQL客户端常用配置

设置结果的显示模式，默认table，还可以设置为tableau、changelog

SET sql-client.execution.result-mode=changelog;

设置执行环境，默认streaming，也可以设置batch

SET execution.runtime-mode=streaming;

设置默认并行度：

SET parallelism.default=1;

设置状态TTL：

SET table.exec.state.ttl=1000;

通过SQL文件初始化，可以发现，exit退出客户端时，刚创建的库表都被清空了，这个SQL初始化文件就是在启动客户端时你想执行的SQL语句：

# 创建SQL文件vim conf/sql-client-init.sqlSET sql-client.execution.result-mode=tableau;
CREATE DATABASE mydatabase;

# 启动时，-i指定SQL文件/opt/module/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session -i conf/sql-client-init.sql

3、动态表和持续查询

和MySQL等关系型表不同的是，无限流下，会有源源不断的数据过来进入表中，即动态表，来一条数据，往表中插入一条数据。对应的，想获取最新结果就要写条SQL去不间断的查询，即持续查询（每次数据到来都会触发查询操作），持续查询的结果也是一个动态表。

	关系型表	流处理的动态表
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
查询时对数据的访问	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

如图，持续查询的流程为：

• 流（stream）被转换为动态表（dynamic table）
• 对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表
• 生成的动态表被转换成流

如此，就通过执行SQL实现了对数据流的处理。

4、将流转为动态表

把流看作一张表，来一条数据，insert一次，比如有个记录用户点击事件的无限流：

5、用SQL持续查询

代码中定义一条查询SQL：

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

此时，结果表（动态），可能是简单的insert，如Bob这条数据，也可能是对旧数据的更新update，如Alice，这就是更新查询。 此时，结果表转DataStream调用toChangelogStream()方法。

修改查询SQL，使用TUMBLE加一个开窗，每个窗口触发时，输出结果，此时对结果表就只有insert追加数据，没有update，即追加查询。

6、动态表转为流

仅追加（Append-only）流

动态表仅仅通过insert来修改，转为流时，对应一个仅追加的流，流中的每条数据，就是动态表的每行数据。

撤回（Retract）流

流中有添加消息add和撤回消息retract两种，对应表中：

• insert就是add消息
• delete就是retract
• update就是被改行的retract+新结果的add

更新插入（Upsert）流

流中有更新插入消息upsert和删除消息delete两种，对应表中：

• update和insert是upsert消息
• delete为delete消息

最后，注意，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）流两种。

7、时间属性

在表中加个时间字段，数据类型为TimeStamp，分为事件时间和处理时间。事件时间通过watermark语句来定义：

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

以上，ts字段为事件时间属性，且基于ts设置5s的水位线延迟，注意，延迟秒数5必须加单引号。时间戳类型需要转为秒或者毫秒时，可：

# ...
ts BIGINT,
time_ltz AS TO_TIMESTAMP_LTZ(ts, 3),
# ...
3即精确到毫秒

定义处理时间属性用procTime函数：

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

8、DDL-数据库相关

建库：

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

查询所有库：

SHOW DATABASES

查当前库：

SHOW CURRENT DATABASE

修改库的某些属性：

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

删库：

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

注意，

• 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，慎用

切换当前库：

USE database_name;

9、DDL-表相关

建表：

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

关于表中的字段：physical_column就是常规列。metadata_column是元数据列，可访问到数据源本身的一些元数据，必须加METADATA关键字标识，如：读取数据写入Kafka时，Kafka引擎给数据打上的时间戳标记：

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

自定义的列名称和 Connector 中定义 metadata 字段的名称一样时，后面的FROM省略：

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

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时，会自动强转，因此这两个类型必须可以强转：

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

默认metadata_column列可读可写，加VIRTUAL表示只读：

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

computed_column即计算列，把几列的计算结果做为新列，这在关系型SQL中一般在查询语句中完成，而不存成一个新列。

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

主键的定义，只支持 not enforced：

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

with子句，用于指定这个表相关的外部系统的相关配置，如Kafka：

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'
)

like子句，即在现有表的基础上，创建另一种表：

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 definitionWATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND 
) WITH (-- Overwrite the startup-mode'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
)
LIKE Orders;  # ！！！！

举例：新表中的value字段加偏引号是因为value和关键字冲突了

CREATE TABLE test(id INT, ts BIGINT, vc INT
) WITH (
'connector' = 'print'
);CREATE TABLE test1 (`value` STRING
)
LIKE test;

create-table-as-select，即CTAS语句，通过查询结果创建表：

CREATE TABLE my_ctas_table
WITH ('connector' = 'kafka',...
)
AS SELECT id, name, age FROM source_table WHERE mod(id, 10) = 0;# 注意此时不能自己来定义列

查所有表：

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

查某张表信息：

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

修改表名：

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

修改表属性：

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

删表：

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