为什么要使用 Flink SQL？

使用Flink SQL的原因主要体现在以下几个方面：

1. 简化开发复杂度：Flink SQL设计初衷是为了简化计算模型，它提供了一套符合标准SQL语义的开发语言，使得开发者无需深入了解复杂的流处理概念就能进行数据处理任务。这显著降低了使用Apache Flink的门槛，特别是对于熟悉SQL的开发者来说，能够快速上手并进行流式数据分析。

2. 强大的流处理能力：与传统SQL主要用于批处理不同，Flink SQL专注于流处理和实时数据处理，支持对无界和有界数据流进行高效、低延迟的分析处理。这意味着它可以应对不断变化的数据流，实现实时洞察和决策。

3. 丰富的SQL功能集：Flink SQL不仅支持标准SQL语法，还扩展了针对流处理特性的功能，如窗口函数（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等）、时间相关的查询、双流JOIN、维表JOIN、IntervalJoin以及复杂事件处理（CEP）等，这些特性极大丰富了流处理场景下的SQL操作能力。

4. 内置与自定义函数支持：Flink SQL提供了广泛的内置函数库，包括标量函数、表值函数和聚合函数，同时支持Java和Python的自定义函数（UDF, UDAF, UDTF），便于用户根据特定需求扩展SQL的功能，实现复杂的数据转换逻辑。

5. 易用性与灵活性：通过Flink SQL，用户可以利用直观的SQL语句完成数据抽取（INSERT INTO）、转换（各种查询语句）和加载操作，同时支持创建数据视图以封装复杂查询，提高代码复用性和可维护性。

6. 集成与扩展性：Flink SQL作业开发支持丰富的连接器，方便对接多种数据源和数据存储系统，且允许管理自定义连接器和函数，增强了在实际项目中的适用性和灵活性。

综上所述，Flink SQL凭借其简化开发、强大流处理能力、丰富的功能集、高度的灵活性和良好的集成性，成为处理流式数据和大规模数据的理想选择，特别是在需要实时分析和处理的业务场景中。