Flink使用table api ddl的方式可以获取到状态变更的before和after状态么？

是的，通过Flink的Table API和DDL方式，您可以获取到状态变更前后的数据。

使用Table API和DDL方式定义Flink的查询逻辑时，您可以指定流表或批表的定义、转换操作以及输出结果。在这种情况下，Flink会维护和跟踪表的状态，并根据输入数据进行状态变更。

要获取状态变更前后的数据，您可以使用Table API中的Temporal Table Join（时态表连接）功能。它允许您将输入流与历史表（保存了之前的数据），根据时间属性进行关联，从而获得状态变更前后的值。

以下是一个使用Table API和DDL方式的示例，展示如何使用时态表连接来获取状态变更前后的数据：

// 定义输入流表和历史表的DDL
String inputTableDDL = "CREATE TABLE input_table (id INT, name STRING, updateTime TIMESTAMP(3)) " +
        "WITH (...)";
String historyTableDDL = "CREATE TABLE history_table (id INT, name STRING, updateTime TIMESTAMP(3)) " +
        "WITH (...)";

// 将DDL注册为表
tableEnv.executeSql(inputTableDDL);
tableEnv.executeSql(historyTableDDL);

// 执行时态表连接查询
String query = "SELECT * FROM input_table FOR SYSTEM_TIME AS OF history_table.updateTime AS i, history_table " +
        "WHERE i.id = history_table.id";

Table result = tableEnv.sqlQuery(query);

// 处理查询结果
DataStream<Row> output = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class);

在上述示例中，通过使用FOR SYSTEM_TIME AS OF子句将历史表视为一个时态表，并根据时间属性（这里是updateTime）与输入表进行关联。这样就可以获取到状态变更前后的数据，其中i表示输入表的别名，history_table表示历史表的名称。

楼主你好，看了你的问题，举个例子给你，假设有一个名为 user_info 的流表，包含了用户 ID、姓名、年龄和地址等字段，可以按照如下方式创建一个基于 user_info 的修改后状态的流表：

CREATE TABLE user_info_updates (
  user_id INT,
  old_name STRING,
  new_name STRING,
  old_age INT,
  new_age INT,
  old_address STRING,
  new_address STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_info_updates',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'user_info_updates_group',
  'key.format' = 'json',
  'value.format' = 'json'
) LIKE user_info (
  EXCLUDING TIMESTAMP,
  user_id,
  name,
  age,
  address
) FOR UPDATE;

当执行一条 UPDATE 语句时，例如：

UPDATE user_info SET name = 'John Doe', age = 30 WHERE user_id = 1;

上面只是演示了如何使用 FOR UPDATE 语句来获取 before 和 after 状态。但是在实际使用时，需要根据你自己的实际情况进行操作。