大佬们，有个Flink需求，订单的多个表关联，但是订单状态会有更新操作，这个怎么去实现啊？不止两个表

在 Flink 中，可以使用 Table API 或 SQL API 对多个表进行关联查询，并且可以在查询中更新表中的数据。你可以通过以下步骤来实现你的需求：

将多个订单表注册为 Table。
java
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Table orders = tableEnv.from("orders");
Table orderDetails = tableEnv.from("order_details");
Table orderStatus = tableEnv.from("order_status");
将订单表之间的关联关系定义为 JOIN 条件。例如，可以将 orders 表和 order_details 表关联在 order_id 字段上，将 orders 表和 order_status 表关联在 order_id 字段上。
java
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Table joinTable = orders
.join(orderDetails)
.where("orders.order_id = order_details.order_id")
.join(orderStatus)
.where("orders.order_id = order_status.order_id");
根据查询需求，使用 SELECT 子句选取需要的字段，并可以对字段进行计算和重命名。
java
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Table resultTable = joinTable
.select("orders.order_id, orders.order_time, order_details.product_name, " +
"order_status.status, order_status.update_time");
如果需要在查询中更新表中的数据，可以使用 UPDATE 子句。例如，可以将 order_status 表中的 status 字段更新为 new_status，并将更新时间字段设置为当前时间。
java
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Table resultTable = joinTable
.select("orders.order_id, orders.order_time, order_details.product_name, " +
"order_status.status, order_status.update_time")
.update("order_status.status = 'new_status', order_status.update_time = CURRENT_TIMESTAMP");
注意，使用 UPDATE 子句会将查询结果作为更新操作的结果写入到表中，因此需要确保查询结果和表的结构一致。如果查询结果和表的结构不一致，可能会导致更新操作失败。

在 Flink 中，您可以使用 DataStream 和 Flink SQL 来处理订单的多个表关联以及订单状态的更新操作。下面是一种可能的实现方式：

1. 创建 DataStream：为每个表创建一个 DataStream，并将其转换为 Table 或者注册成临时表。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建订单表的DataStream（示例）
DataStream<Order> orderStream = ...

// 创建其他相关表的DataStream（示例）
DataStream<OrderStatus> orderStatusStream = ...
DataStream<Customer> customerStream = ...

// 将DataStream转换为Table或注册为临时表（示例）
Table orderTable = tEnv.fromDataStream(orderStream, ...);
Table orderStatusTable = tEnv.fromDataStream(orderStatusStream, ...);
tEnv.createTemporaryView("customer", customerStream, ...);

2. 执行关联查询：使用 Flink SQL 来执行多表关联查询，并将查询结果转换为新的 Table。

// 执行关联查询（示例）
Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM order o " +
    "JOIN order_status os ON o.order_id = os.order_id " +
    "JOIN customer c ON o.customer_id = c.customer_id");

// 可以继续进行其他的数据转换和操作（示例）
result = result.select(...);
result = result.filter(...);

3. 处理订单状态更新：对订单状态进行更新操作时，您可以使用 DataStream，然后将其转换为 Table，再与已有的表进行关联，并更新相应的数据。

// 处理订单状态更新（示例）
DataStream<OrderStatus> updatedStatusStream = ...

// 将更新后的订单状态转换为Table（示例）
Table updatedStatusTable = tEnv.fromDataStream(updatedStatusStream, ...);

// 与已有表进行关联并更新数据（示例）
result = result.join(updatedStatusTable, "order_id = os.order_id")
    .select("order_id, ..., new_status");

// 可以继续进行其他的数据转换和操作（示例）
result = result.filter(...);
result = result.groupBy(...).select(...);

通过以上步骤，您可以实现多个表的关联查询，并在订单状态更新时更新结果。请根据实际情况调整代码中的表名、字段等信息。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际情况下还需要根据具体需求和数据模型来设计和优化查询和更新操作。例如，您可能需要为表设置适当的时间属性、主键或唯一标识符，并根据业务逻辑处理更新冲突等情况。

意思就是两个流都是主表 哪个先更新都要关联另一个流么?，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”