DDL概述

语法

说明

阿里云实时计算 Flink本身不带有数据存储功能，因此所有涉及表创建DDL的操作,实际上均是对于外部数据表、存储的引用声明。例如下列操作。

此处并非是在实时计算Flink SQL中创建一个DataHub的Topic，而是声明了一个名称为tt_stream的表引用。下游所有对这张Topic相关的DML操作均可以使用tt_stream别名来进行操作。

• 实时计算对于声明表的作用域是在当前作业(一个SQL文件提交后生成一个实时计算作业)，即上述有关tt_stream的声明仅在当前SQL有效。在同一个Project下的其他SQL文件同样可以声明名称为tt_stream的表。

• 按照SQL标准定义，DDL语法中关键字、表名、列名等不区分大小写。

• 表名、列名必须以字母或者数字开头，并且名称中只能包含字母、数字、下划线。

• DDL声明不完全根据名称进行映射（取决于上游插件的性质）。如果插件支持根据key取值(如DataHub)，则不要求字段个数完全一致。但名称需要一致。如果上游插件不支持根据key取值（如TT），则对字段数量和顺序有严格要求。实时计算建议您引用声明的字段名称、个数和外部表一致，避免出现定义混乱导致数据错乱的情况。
  因此，我们推荐名称、列数、顺序完全一致。

字段映射

根据外部数据源是否有Schema分为两大类别。

顺序映射

适用于以TT、MetaQ为代表的不带有Schema系统。这类系统通常是非结构化存储系统。推荐的操作是，您可以在DDL SQL声明中对字段名称进行自定义，但需按照外部表字段的类型、列数进行对齐。

以TT为例，TT的一条记录格式：

示例，TT的字段名按照命名规范来设置。

名称映射

适用于以DataHub、TDDL为代表的带有Schema的系统。这类系统在表存储级别定义了字段名称以及字段类型。推荐您在Flink SQL中严格按照外部数据存储Schema进行定义，包括名称、列数、顺序完全一致。

注意：
如果外部数据存储的字段名称是大小写敏感类型（例如OTS），则在流计算SQL中需要在区分大小写的字段名称处使用‘｀’进行转换。以DataHub为例，在DDL语法中，声明字段名和目标表的字段名需要名称完全一致。

Datahub定义的Schema如下:

我们推荐用户将所有列进行声明引用，注意可以少字段，不可以多字段。针对上述DataHub声明的DDL如下:

处理大小写敏感

SQL标准定义中，大小写是不敏感的，例如:

和下列语句含义一致：

但实时计算引用的大量外部数据源，可能要求大小写敏感。例如，TableStore对于大小写是敏感的。如果在TableStore定义了一个NAME的大写字段，我们应该如下定义:

在之后所有的DML操作中，对于这个字段引用均需要添加反引号，例如:

本文转自实时计算——DDL概述