Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现。
Flink SQL 是面向用户的 API 层，在我们传统的流式计算领域，比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API，用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑，这种方式虽然灵活，但有一些不足，比如具备一定门槛且调优较难，随着版本的不断更新，API 也出现了很多不兼容的地方。
在这个背景下，毫无疑问，SQL 就成了我们最佳选择，之所以选择将 SQL 作为核心 API，是因为其具有几个非常重要的特点：
- SQL 属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法；
- SQL 可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划；
- SQL 易于理解，不同行业和领域的人都懂，学习成本较低；
- SQL 非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少；
- 流与批的统一，Flink 底层 Runtime 本身就是一个流与批统一的引擎，而 SQL 可以做到 API 层的流与批统一。
1. Flink SQL 常用算子
SELECT：
SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据，用于筛选出某些列。
示例：
SELECT * FROM Table; // 取出表中的所有列
SELECT name，age FROM Table; // 取出表中 name 和 age 两列
与此同时 SELECT 语句中可以使用函数和别名，例如我们上面提到的 WordCount 中：
SELECT word, COUNT(word) FROM table GROUP BY word;
WHERE：
WHERE 用于从数据集/流中过滤数据，与 SELECT 一起使用，用于根据某些条件对关系做水平分割，即选择符合条件的记录。
示例：
SELECT name，age FROM Table where name LIKE ‘% 小明 %’;
SELECT * FROM Table WHERE age = 20;
WHERE 是从原数据中进行过滤，那么在 WHERE 条件中，Flink SQL 同样支持 =、<、>、<>、>=、<=，以及 AND、OR 等表达式的组合，最终满足过滤条件的数据会被选择出来。并且 WHERE 可以结合 IN、NOT IN 联合使用。举个例子：
SELECT name, age FROM Table WHERE name IN (SELECT name FROM Table2)
DISTINCT：
DISTINCT 用于从数据集/流中去重根据 SELECT 的结果进行去重。
示例：
SELECT DISTINCT name FROM Table;
对于流式查询，计算查询结果所需的 State 可能会无限增长，用户需要自己控制查询的状态范围，以防止状态过大。
GROUP BY：
GROUP BY 是对数据进行分组操作。例如我们需要计算成绩明细表中，每个学生的总分。
示例：
SELECT name, SUM(score) as TotalScore FROM Table GROUP BY name;
UNION 和 UNION ALL：
UNION 用于将两个结果集合并起来，要求两个结果集字段完全一致，包括字段类型、字段顺序。不同于 UNION ALL 的是，UNION 会对结果数据去重。
示例：
SELECT * FROM T1 UNION (ALL) SELECT * FROM T2;
JOIN：
JOIN 用于把来自两个表的数据联合起来形成结果表，Flink 支持的 JOIN 类型包括：
JOIN - INNER JOIN
LEFT JOIN - LEFT OUTER JOIN
RIGHT JOIN - RIGHT OUTER JOIN
FULL JOIN - FULL OUTER JOIN
这里的 JOIN 的语义和我们在关系型数据库中使用的 JOIN 语义一致。
示例：
JOIN（将订单表数据和商品表进行关联）
SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id
LEFT JOIN 与 JOIN 的区别是当右表没有与左边相 JOIN 的数据时候，右边对应的字段补 NULL 输出，RIGHT JOIN 相当于 LEFT JOIN 左右两个表交互一下位置。FULL JOIN 相当于 RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 之后进行 UNION ALL 操作。
示例：
SELECT * FROM Orders LEFT JOIN Product ON Orders.productId = Product.id SELECT * FROM Orders RIGHT JOIN Product ON Orders.productId = Product.id SELECT * FROM Orders FULL OUTER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id
Group Window：
根据窗口数据划分的不同，目前 Apache Flink 有如下 3 种 Bounded Window：
Tumble，滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口数据无叠加；
Hop，滑动窗口，窗口数据有固定大小，并且有固定的窗口重建频率，窗口数据有叠加；
Session，会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据窗口数据活跃程度划分窗口，窗口数据无叠加。
Tumble Window：
Tumble 滚动窗口有固定大小，窗口数据不重叠，具体语义如下：
Tumble 滚动窗口对应的语法如下：
SELECT [gk], [TUMBLE_START(timeCol, size)], [TUMBLE_END(timeCol, size)], agg1(col1), ... aggn(colN) FROM Tab1 GROUP BY [gk], TUMBLE(timeCol, size)
其中：
[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；
TUMBLE_START 代表窗口开始时间；
TUMBLE_END 代表窗口结束时间；
timeCol 是流表中表示时间字段；
size 表示窗口的大小，如 秒、分钟、小时、天。
举个例子，假如我们要计算每个人每天的订单量，按照 user 进行聚合分组：
SELECT user, TUMBLE_START(rowtime, INTERVAL ‘1’ DAY) as wStart, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL ‘1’ DAY), user;
Hop Window：
Hop 滑动窗口和滚动窗口类似，窗口有固定的 size，与滚动窗口不同的是滑动窗口可以通过 slide 参数控制滑动窗口的新建频率。因此当 slide 值小于窗口 size 的值的时候多个滑动窗口会重叠，具体语义如下：
Hop 滑动窗口对应语法如下：
SELECT [gk], [HOP_START(timeCol, slide, size)] , [HOP_END(timeCol, slide, size)], agg1(col1), ... aggN(colN) FROM Tab1 GROUP BY [gk], HOP(timeCol, slide, size)
每次字段的意思和 Tumble 窗口类似：
[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；
HOP_START 表示窗口开始时间；
HOP_END 表示窗口结束时间；
timeCol 表示流表中表示时间字段；
slide 表示每次窗口滑动的大小；
size 表示整个窗口的大小，如 秒、分钟、小时、天。
举例说明，我们要每过一小时计算一次过去 24 小时内每个商品的销量：
SELECT product, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '1' DAY), product
Session Window：
会话时间窗口没有固定的持续时间，但它们的界限由 interval 不活动时间定义，即如果在定义的间隙期间没有出现事件，则会话窗口关闭。
Seeeion 会话窗口对应语法如下：
SELECT [gk], SESSION_START(timeCol, gap) AS winStart, SESSION_END(timeCol, gap) AS winEnd, agg1(col1), ... aggn(colN) FROM Tab1 GROUP BY [gk], SESSION(timeCol, gap)
[gk] 决定了是否需要按照字段进行聚合；
SESSION_START 表示窗口开始时间；
SESSION_END 表示窗口结束时间；
timeCol 表示流表中表示时间字段；
gap 表示窗口数据非活跃周期的时长。
例如，我们需要计算每个用户访问时间 12 小时内的订单量：
SELECT user, SESSION_START(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR) AS sStart, SESSION_ROWTIME(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR) AS sEnd, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY SESSION(rowtime, INTERVAL ‘12’ HOUR), user
Table API 和 SQL 捆绑在 flink-table Maven 工件中。必须将以下依赖项添加到你的项目才能使用 Table API 和 SQL：
<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency>
