《Flink SQL 语法篇》系列，共包含以下 10 篇文章：

• Flink SQL 语法篇（一）：CREATE
• Flink SQL 语法篇（二）：WITH、SELECT & WHERE、SELECT DISTINCT
• Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）
• Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合
• Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、Interval Join
• Flink SQL 语法篇（六）：Temporal Join
• Flink SQL 语法篇（七）：Lookup Join、Array Expansion、Table Function
• Flink SQL 语法篇（八）：集合、Order By、Limit、TopN
• Flink SQL 语法篇（九）：Window TopN、Deduplication
• Flink SQL 语法篇（十）：EXPLAIN、USE、LOAD、SET、SQL Hints

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Temporal Join 定义（支持 Batch / Streaming）：Temporal Join 在离线的概念中其实是没有类似的 Join 概念的，但是离线中常常会维护一种表叫做 拉链快照表，使用一个明细表去 Join 这个 拉链快照表 的 Join 方式就叫做 Temporal Join。而 Flink SQL 中也有对应的概念，表叫做 Versioned Table，使用一个明细表去 Join 这个 Versioned Table 的 Join 操作就叫做 Temporal Join。Temporal Join 中，Versioned Table 其实就是对同一条 key（在 DDL 中以 Primary Key 标记同一个 key）的历史版本（根据时间划分版本）做一个维护，当有明细表 Join 这个表时，可以根据明细表中的时间版本选择 Versioned Table 对应时间区间内的快照数据进行 Join。

应用场景：比如常见的汇率数据（实时的根据汇率计算总金额），在 $12:00$ 之前（事件时间），人民币和美元汇率是 $7:1$，在 $12:00$ 之后变为 $6:1$，那么在 $12:00$ 之前数据就要按照 $7:1$ 进行计算，$12:00$ 之后就要按照 $6:1$ 计算。在事件时间语义的任务中，事件时间 $12:00$ 之前的数据，要按照 $7:1$ 进行计算，$12:00$ 之后的数据，要按照 $6:1$ 进行计算。这其实就是离线中快照的概念，维护具体汇率的表在 Flink SQL 体系中就叫做 Versioned Table。

1.Versioned Table 的两种定义方式

Verisoned Table：Verisoned Table 中存储的数据通常是来源于 CDC 或者会发生更新的数据。Flink SQL 会为 Versioned Table 维护 Primary Key 下的所有历史时间版本的数据。举一个汇率场景的案例来看一下一个 Versioned Table 的两种定义方式。

1.1 PRIMARY KEY 定义方式

-- 定义一个汇率 versioned 表，其中 versioned 表的概念下文会介绍到
CREATE TABLE currency_rates (currency STRING,conversion_rate DECIMAL(32, 2),update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM `values.source.timestamp` VIRTUAL,WATERMARK FOR update_time AS update_time,-- PRIMARY KEY 定义方式PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'kafka','value.format' = 'debezium-json',/* ... */
);

1.2 Deduplicate 定义方式

-- 定义一个 append-only 的数据源表
CREATE TABLE currency_rates (currency STRING,conversion_rate DECIMAL(32, 2),update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM `values.source.timestamp` VIRTUAL,WATERMARK FOR update_time AS update_time
) WITH ('connector' = 'kafka','value.format' = 'debezium-json',/* ... */
);-- 将数据源表按照 Deduplicate 方式定义为 Versioned Table
CREATE VIEW versioned_rates AS
SELECT currency, conversion_rate, update_time   -- 1. 定义 `update_time` 为时间字段FROM (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency  -- 2. 定义 `currency` 为主键ORDER BY update_time DESC              -- 3. ORDER BY 中必须是时间戳列) AS rownum FROM currency_rates)
WHERE rownum = 1; 

2.应用案例

Temporal Join 支持的时间语义：事件时间、处理时间。

2.1 案例一（事件时间）

-- 1. 定义一个输入订单表
CREATE TABLE orders (order_id    STRING,price       DECIMAL(32,2),currency    STRING,order_time  TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR order_time AS order_time
) WITH (/* ... */);-- 2. 定义一个汇率 versioned 表，其中 versioned 表的概念下文会介绍到
CREATE TABLE currency_rates (currency STRING,conversion_rate DECIMAL(32, 2),update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM `values.source.timestamp` VIRTUAL,WATERMARK FOR update_time AS update_time,PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED
) WITH ('connector' = 'kafka','value.format' = 'debezium-json',/* ... */
);SELECT order_id,price,currency,conversion_rate,order_time,
FROM orders
-- 3. Temporal Join 逻辑
-- SQL 语法为：FOR SYSTEM_TIME AS OF
LEFT JOIN currency_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF orders.order_time
ON orders.currency = currency_rates.currency;

结果如下，可以看到相同的货币汇率会根据具体数据的事件时间不同 Join 到对应时间的汇率：

order_id  price  货币       汇率             order_time
========  =====  ========  ===============  =========
o_001     11.11  EUR       1.14             12:00:00
o_002     12.51  EUR       1.10             12:06:00

• 事件时间的 Temporal Join 一定要给左右两张表都设置 Watermark。
• 事件时间的 Temporal Join 一定要把 Versioned Table 的主键包含在 Join on 的条件中。

2.2 案例二（处理时间）

10:15> SELECT * FROM LatestRates;currency   rate
======== ======
US Dollar   102
Euro        114
Yen           110:30> SELECT * FROM LatestRates;currency   rate
======== ======
US Dollar   102
Euro        114
Yen           1-- 10:42 时，Euro 的汇率从 114 变为 116
10:52> SELECT * FROM LatestRates;currency   rate
======== ======
US Dollar   102
Euro        116     <==== 从 114 变为 116
Yen           1-- 从 Orders 表查询数据
SELECT * FROM Orders;amount currency
====== =========2 Euro             <== 在处理时间 10:15 到达的一条数据1 US Dollar        <== 在处理时间 10:30 到达的一条数据2 Euro             <== 在处理时间 10:52 到达的一条数据-- 执行关联查询
SELECTo.amount, o.currency, r.rate, o.amount * r.rate
FROMOrders AS oJOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS rON r.currency = o.currency-- 结果如下：
amount currency     rate   amount*rate
====== ========= ======= ============2 Euro          114          228    <== 在处理时间 10:15 到达的一条数据1 US Dollar     102          102    <== 在处理时间 10:30 到达的一条数据2 Euro          116          232    <== 在处理时间 10:52 到达的一条数据

可以发现处理时间就比较好理解了，因为处理时间语义中是根据左流数据到达的时间决定拿到的汇率值。Flink 就只为 LatestRates 维护了最新的状态数据，不需要关心历史版本的数据。