flink文档说 时态表函数只能在追加流上定义，不支持更改日志输入。 更新日志流输入是可以的呀?

Apache Flink 的文档中关于时态表函数的说明是基于最佳实践和推荐设置。它指出在追加流上定义时态表函数更合适，因为这种类型的流通常包含增量数据，并且不会有删除或更新操作。

尽管如此，Flink 允许你在更改日志输入上定义时态表函数，但这可能会影响性能和结果的准确性。当使用更改日志作为输入时，你需要确保正确处理插入、更新和删除操作。否则，你可能会遇到重复记录、丢失数据或其他问题。

你的测试成功可能是因为你的更改日志只包含了插入操作，或者你的应用程序以某种方式处理了更新和删除操作。然而，这并不意味着这种方法在所有情况下都能正常工作。为了保证系统的稳定性和可靠性，建议遵循 Flink 文档中的指导原则，并在追加流上定义时态表函数。

如果你需要处理更改日志，请考虑使用 Flink CDC（Change Data Capture）功能，它能够从数据库变更日志中提取数据并将其转换为适合进行实时分析的数据流。这样可以更好地管理更改日志输入，并避免潜在的问题。

实际上，在 Flink 中，时态表函数（Temporal Table Function）是支持更新日志流输入的。通过使用时态表函数，可以将更新日志流与主数据流进行关联，以实现动态更新和查询数据。

时态表函数接收两个输入流：主数据流（append-only）和更新日志流（changelog）。主数据流用于表示当前有效的数据，而更新日志流则包含了对主数据流的变更操作。当传入一个事件时，时态表函数会将其与主数据流中的匹配记录进行关联，并根据更新日志流中的变更操作来更新结果。

请注意，时态表函数对更新日志流的处理方式与常规的追加流是不同的。时态表函数能够捕获更新日志流的变更操作，并在结果中反映这些变更，从而实现了动态的数据查询和更新功能。