Flink CDC中flink sql 如果缓存起来所有的数据，然后基于这个数据做查询？

Flink SQL是Apache Flink项目的一部分，它允许用户使用SQL语言来查询和处理数据流和批处理数据。在Flink SQL中，可以使用内置的函数和操作符来转换、过滤、聚合和连接数据。

如果你想在Flink SQL中缓存所有的数据，然后基于这个数据进行查询，你可以使用Flink的Table API和流式计算的概念。Flink的Table API提供了一种声明性的编程方式，用于处理数据流和批处理数据。你可以将数据流转换成表（Table），然后使用Table API进行查询和处理。

在Flink SQL中，你可以使用CREATE TABLE语句来定义一个表，并指定表的列和数据类型。然后，你可以使用INSERT INTO语句将数据插入到表中。一旦数据被插入到表中，你可以使用Table API中的各种查询操作符和函数来基于这个数据进行查询。

为了缓存所有的数据，你可以将数据流转换成表，并使用Flink的内部存储机制来持久化表中的数据。然后，你可以使用Table API或Flink SQL来查询这个持久化的表。

需要注意的是，Flink是一个分布式系统，它可以在分布式环境中处理大规模的数据流和批处理数据。因此，在Flink中缓存所有的数据可能会占用大量的内存和存储资源。此外，对于实时数据流，缓存所有的数据可能会导致延迟和实时性的问题。因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和场景来选择合适的缓存策略和处理方式。

可以使用 Flink SQL 为您的CDC任务设置窗口函数，将数据缓存到数据流中，并基于该缓存数据进行查询。
具体操作如下：

1. 设置窗口：使用 TUMBLE 函数创建一个滚动窗口，将数据划分成多个小块，以便后续计算；
2. 将数据缓存：使用 INSERT INTO 关键字将数据插入到数据流中；
3. 查询数据：使用 SQL 语言进行查询。

在Flink SQL中，可以使用CREATE TEMPORARY SYSTEM VIEW语句来创建临时视图，以缓存数据。临时视图在会话级别上是可见的，可以在多个查询之间重用。以下是一个简单的例子，说明如何创建临时视图：

CREATE TEMPORARY SYSTEM VIEW cached_data AS SELECT * FROM my_table;

在这个例子中，“cached_data”是一个临时视图，它的内容是从“my_table”中选择的所有数据。一旦创建了临时视图，您就可以在其他的查询中重用它：

SELECT COUNT(*) FROM cached_data WHERE condition;

这个查询将从缓存的数据中计算满足条件的行数。临时视图只在当前会话中可见，并且在关闭会话时会被删除。