2021年大数据Flink（三十三）：​​​​​​​Table与SQL相关概念

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​​​​​​​相关概念

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/streaming/dynamic_tables.html

​​​​​​​Dynamic Tables & Continuous Queries

在Flink中，它把针对无界流的表称之为Dynamic Table（动态表）。它是Flink Table API和SQL的核心概念。顾名思义，它表示了Table是不断变化的。

我们可以这样来理解，当我们用Flink的API，建立一个表，其实把它理解为建立一个逻辑结构，这个逻辑结构需要映射到数据上去。Flink source源源不断的流入数据，就好比每次都往表上新增一条数据。表中有了数据，我们就可以使用SQL去查询了。要注意一下，流处理中的数据是只有新增的，所以看起来数据会源源不断地添加到表中。

动态表也是一种表，既然是表，就应该能够被查询。我们来回想一下原先我们查询表的场景。

打开编译工具，编写一条SQL语句

• 将SQL语句放入到mysql的终端执行
• 查看结果
• 再编写一条SQL语句
• 再放入到终端执行
• 再查看结果

…..如此反复

而针对动态表，Flink的source端肯定是源源不断地会有数据流入，然后我们基于这个数据流建立了一张表，再编写SQL语句查询数据，进行处理。这个SQL语句一定是不断地执行的。而不是只执行一次。注意：针对流处理的SQL绝对不会像批式处理一样，执行一次拿到结果就完了。而是会不停地执行，不断地查询获取结果处理。所以，官方给这种查询方式取了一个名字，叫Continuous Query，中文翻译过来叫连续查询。而且每一次查询出来的数据也是不断变化的。

这是一个非常简单的示意图。该示意图描述了：我们通过建立动态表和连续查询来实现在无界流中的SQL操作。大家也可以看到，在Continuous上面有一个State，表示查询出来的结果会存储在State中，再下来Flink最终还是使用流来进行处理。

所以，我们可以理解为Flink的Table API和SQL，是一个逻辑模型，通过该逻辑模型可以让我们的数据处理变得更加简单。

​​​​​​​Table to Stream Conversion

• 表中的Update和Delete

我们前面提到的表示不断地Append，表的数据是一直累加的，因为表示对接Source的，Source是不会有update的。但如果我们编写了一个SQL。这个SQL看起来是这样的：

SELECT user, sum(money) FROM order GROUP BY user;

第一条数据，张三,2000，执行这条SQL语句的结果是，张三,2000当执行一条SQL语句之后，这条语句的结果还是一个表，因为在Flink中执行的SQL是Continuous Query，这个表的数据是不断变化的。新创建的表存在Update的情况。仔细看下下面的示例，例如：

第二条数据，李四,1500，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2000 | 李四,1500

第三条数据，张三,300，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2300 | 李四,1500

….

大家发现了吗，现在数据结果是有Update的。张三一开始是2000，但后面变成了2300。

那还有删除的情况吗？有的。看一下下面这条SQL语句：

SELECT t1.`user`, SUM(t1.`money`) FROM t_order t1

WHERE

NOT EXISTS (SELECT T2.`user`AS TOTAL_MONEY FROM t_order t2 WHERE T2.`user` = T1.`user` GROUP BY t2.`user` HAVING SUM(T2.`money`) > 3000)

GROUP BY t1.`user`GROUP BY t1.`user`

第一条数据，张三,2000，执行这条SQL语句的结果是，张三,2000

第二条数据，李四,1500，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2000 | 李四,1500

第三条数据，张三,300，继续执行这条SQL语句，结果是，张三,2300 | 李四,1500

第四条数据，张三,800，继续执行这条SQL语句，结果是，李四,1500

惊不惊喜？意不意外？

因为张三的消费的金额已经超过了3000，所以SQL执行完后，张三是被处理掉了。从数据的角度来看，它不就是被删除了吗？

通过上面的两个示例，给大家演示了，在Flink SQL中，对接Source的表都是Append-only的，不断地增加。执行一些SQL生成的表，这个表可能是要UPDATE的、也可能是要INSERT的。

• 对表的编码操作

我们前面说到过，表是一种逻辑结构。而Flink中的核心还是Stream。所以，Table最终还是会以Stream方式来继续处理。如果是以Stream方式处理，最终Stream中的数据有可能会写入到其他的外部系统中，例如：将Stream中的数据写入到MySQL中。

我们前面也看到了，表是有可能会UPDATE和DELETE的。那么如果是输出到MySQL中，就要执行UPDATE和DELETE语句了。而DataStream我们在学习Flink的时候就学习过了，DataStream是不能更新、删除事件的。

如果对表的操作是INSERT，这很好办，直接转换输出就好，因为DataStream数据也是不断递增的。但如果一个TABLE中的数据被UPDATE了、或者被DELETE了，如果用流来表达呢？因为流不可变的特征，我们肯定要对这种能够进行UPDATE/DELETE的TABLE做特殊操作。

我们可以针对每一种操作，INSERT/UPDATE/DELETE都用一个或多个经过编码的事件来表示。

例如：针对UPDATE，我们用两个操作来表达，[DELETE] 数据+  [INSERT]数据。也就是先把之前的数据删除，然后再插入一条新的数据。针对DELETE，我们也可以对流中的数据进行编码，[DELETE]数据。

总体来说，我们通过对流数据进行编码，也可以告诉DataStream的下游，[DELETE]表示发出MySQL的DELETE操作，将数据删除。用 [INSERT]表示插入新的数据。

• 将表转换为三种不同编码方式的流

Flink中的Table API或者SQL支持三种不同的编码方式。分别是：

Append-only流

Retract流

Upsert流

分别来解释下这三种流。

• Append-only流

跟INSERT操作对应。这种编码类型的流针对的是只会不断新增的Dynamic Table。这种方式好处理，不需要进行特殊处理，源源不断地往流中发送事件即可。

• Retract流

这种流就和Append-only不太一样。上面的只能处理INSERT，如果表会发生DELETE或者UPDATE，Append-only编码方式的流就不合适了。Retract流有几种类型的事件类型：

ADD MESSAGE：这种消息对应的就是INSERT操作。

RETRACT MESSAGE：直译过来叫取消消息。这种消息对应的就是DELETE操作。

我们可以看到通过ADD MESSAGE和RETRACT MESSAGE可以很好的向外部系统表达删除和插入操作。那如何进行UPDATE呢？好办！RETRACT MESSAGE + ADD MESSAGE即可。先把之前的数据进行删除，然后插入一条新的。完美~

• Upsert流

前面我们看到的RETRACT编码方式的流，实现UPDATE是使用DELETE + INSERT模式的。大家想一下：在MySQL中我们更新数据的时候，肯定不会先DELETE掉一条数据，然后再插入一条数据，肯定是直接发出UPDATE语句执行更新。而Upsert编码方式的流，是能够支持Update的，这种效率更高。它同样有两种类型的消息：

UPSERT MESSAGE：这种消息可以表示要对外部系统进行Update或者INSERT操作

DELETE MESSAGE：这种消息表示DELETE操作。

Upsert流是要求必须指定Primary Key的，因为Upsert操作是要有Key的。Upsert流针对UPDATE操作用一个UPSERT MESSAGE就可以描述，所以效率会更高。