在 Apache Flink SQL 中，字段（也称为列）和注释（也称为元数据或描述）的管理通常与 Flink 使用的底层数据源（如 Kafka、JDBC 数据库、Hive 等）紧密相关。Flink SQL 本身不提供直接修改数据源中字段或注释的语法，因为 Flink 主要是一个流处理和批处理的框架，而不是一个数据库管理系统（DBMS）。

但是，你可以通过以下方法来间接地实现字段和注释的增加：

1. DDL（数据定义语言）语句：
   如果你的 Flink 任务连接到的是支持 DDL 语句的数据源（如 Hive），你可以使用相应的 DDL 语句来添加字段或注释。例如，在 Hive 中，你可以使用 ALTER TABLE 语句来添加字段或修改列的注释。

   sql复制代码

   	-- 添加字段
   	ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (column_name data_type COMMENT 'column comment');
   	-- 修改字段注释
   	ALTER TABLE table_name CHANGE COLUMN column_name column_name data_type COMMENT 'new column comment';

   然后，你可以在 Flink SQL 中查询这个已经修改过的表。

2. 视图（Views）：
   如果你不想或不能修改原始表的结构，你可以创建一个包含所需字段和注释的视图。在 Flink SQL 中，你可以使用 CREATE VIEW 语句来定义一个视图，并在其中指定字段和注释（尽管注释可能不会直接体现在视图的定义中，但你可以在查询结果中手动添加注释信息）。

   sql复制代码

   	CREATE VIEW view_name AS
   	SELECT
   	column1 AS 'Column 1 Description',
   	column2 AS 'Column 2 Description'
   	FROM
   	table_name;

   注意：上述示例中的字段注释实际上是通过别名来实现的，它们并不会改变原始字段的注释。这只是一个在查询结果中提供注释信息的方法。

3. 外部工具或脚本：
   你可以使用外部工具或脚本来修改数据源的表结构，并在 Flink SQL 中查询修改后的表。这通常涉及编写一些与你的数据源相关的脚本（如 Hive 的 HiveQL 脚本或 JDBC 的 SQL 脚本），并在 Flink SQL 查询之前运行这些脚本。

4. 元数据存储：
   如果你的 Flink 任务与元数据存储（如 Catalog）集成，你可以使用 Catalog 的 API 或管理工具来添加或修改表的字段和注释。然后，你可以在 Flink SQL 中查询这些已更新的表。

5. 文档和注释：
   如果你只是想为 Flink SQL 查询中的字段添加注释或描述，以便其他开发人员更容易地理解你的查询，你可以考虑在查询的文档或注释中添加这些信息。虽然这些注释不会直接体现在查询结果或表结构中，但它们对于代码的可读性和维护性非常重要。