Flink中我们放到ck里面，在ck做物化视图，订单表更新后，ck的物化视图会增加一条数据，取最后一

如果你在 Flink 中使用了 ClickHouse 作为 Sink，那么你可以使用 ClickHouse 的 Materialized Views 来实现物化视图。具体步骤如下：

在 ClickHouse 中创建物化视图。你可以使用 ClickHouse 的 CREATE MATERIALIZED VIEW 语句来创建物化视图。在创建物化视图时，你需要指定数据源表、物化视图名称、物化视图字段等信息。在定义物化视图时，你可以使用聚合函数（例如 MAX()）来计算每个字段的最新值。
示例代码：

sql
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CREATE MATERIALIZED VIEW my_view
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (id)
AS
SELECT id, field1, field2, MAX(event_time) AS event_time
FROM my_table
GROUP BY id, field1, field2
在 Flink 中使用 ClickHouse 作为 Sink。你可以使用 Flink 的 ClickHouse Sink 将数据写入到 ClickHouse 中。在写入数据时，你需要将数据按照物化视图的定义进行重组，以确保数据能够正确地汇总和聚合。
示例代码：

java
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DataStream stream = ...;

stream.addSink(ClickHouseSink.builder()
.setHost("localhost")
.setPort(8123)
.setDatabase("my_database")
.setTable("my_table")
.setUsername("my_user")
.setPassword("my_password")
.setFlushIntervalMs(1000)
.setMaxRetries(3)
.setBatchSize(1000)
.setSinkFunction(new MySinkFunction())
.build());
在 ClickHouse 中查询物化视图。一旦你创建了物化视图并将数据写入到 ClickHouse 中，你可以使用 SELECT 语句来查询物化视图。在查询物化视图时，你可以使用 ORDER BY 子句按照时间戳字段（例如 event_time）进行排序，并使用 LIMIT 子句获取最新的数据记录。
示例代码：

sql
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SELECT id, field1, field2, event_time
FROM my_view
ORDER BY event_time DESC
LIMIT 1
总之，使用 ClickHouse 的物化视图可以帮助你快速地汇总和聚合数据，并快速查询最新的数据记录。为了使物化视图能够正确地工作，你需要在 ClickHouse 中定义正确的聚合函

在 Flink 中，您可以将数据写入 ClickHouse (CK) 并使用 CK 的物化视图来进行数据聚合和查询。对于更新操作，可以通过使用 ReplacingMergeTree 引擎来实现最后一条有效数据的保留。

以下是一个示例，展示了如何使用 Flink 将数据写入 ClickHouse，并使用物化视图和 ReplacingMergeTree 引擎来保留最后一条有效数据：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建 ClickHouse 连接器
ClickHouseSink<Tuple4<String, String, Integer, Timestamp>> clickHouseSink = ClickHouseSink
    .<Tuple4<String, String, Integer, Timestamp>>builder()
    .setHost("your-clickhouse-host")
    .setPort(8123)
    .setDatabase("your-database")
    .setTable("your-table")
    .build();

// 创建输入流
DataStream<Tuple4<String, String, Integer, Timestamp>> input = env.fromElements(
    Tuple4.of("a", "a", 1, Timestamp.valueOf("2023-01-01 00:00:00")),
    Tuple4.of("a", "a", 1, Timestamp.valueOf("2023-01-01 00:00:02")),
    Tuple4.of("a", "a", 1, Timestamp.valueOf("2023-01-01 00:00:03")),
    Tuple4.of("a", "a", 2, Timestamp.valueOf("2023-01-01 00:00:04"))
);

// 将数据写入 ClickHouse
input.addSink(clickHouseSink);

env.execute();

上述代码示例中，我们首先创建了一个 ClickHouse 的连接器，配置要写入的目标 ClickHouse 实例的主机、端口、数据库和表名。然后，我们创建了输入流，其中包含要写入 ClickHouse 的数据。

最后，我们使用 addSink() 将输入流中的数据写入 ClickHouse。通过配置 CK 的物化视图和 ReplacingMergeTree 引擎，可以实现对订单表的更新操作并保留最后一条有效数据。

需要注意的是，在实际生产环境中，您可能需要根据具体的业务需求和数据模型来设计并创建适合的 ClickHouse 表、物化视图和引擎，并使用正确的列定义和索引来支持查询和聚合操作。

replacingmergetree 数据更新，为什么会增加一条数据呢，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”