本文摘要：问题简介1．动态表有什么特点？

问题简介1．动态表有什么特点？2．流处置与批处理切换为表后有什么相同之处？3．动态表和倒数查找是什么关系？4．倒数查找本文列出了什么例子？5．Flink的TableAPI和SQL反对哪三种编码动态表格变更的方法？由于Flink对流式数据的处置打破了目前风行的所有框架，所以十分不受各大公司的青睐，其中还包括阿里，美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做到技术调研而跃跃欲试。Flink为何如此热门？Flink怎么会比Spark就让用？在流式处置上，Flink是确实的流式处置，Spark则是将数据拆分为微批处理。

在设计上，Flink本身指出数据是流式的，批处理是流式处置的类似情况。动态表与传统表有什么有所不同？在Flink中，流式数据和批数据都是可以切换为表的数据，然而流式数据切换为表格，是较为无法解读的。所以流式数据不会切换为动态表格。那么动态表是怎么个情况？它与我们传统的关系表有什么相同之处，有什么不同之处？读者下面内容可解决问题这些问题。

上一篇完全明白Flink系统自学24：【Flink1．7】TableAPI和SQLAPI讲解4：数据类型同构表格．．．Flink的TableAPI和SQL反对是用作批处理和流处置的统一API。这意味著TableAPI和SQL查找具备完全相同的语义，无论它们的输出是有界批量输出还是无界流输出。因为关系代数和SQL最初是为批处理而设计的，所以关于无界流输出的关系查找不像有界批输出上的关系查找那样更容易解读。补足：这里有一个较为无法解读的地方：关系代数是什么鬼？关系代数是程序性查询语言，它将Relation作为输出并分解关系作为输入。

关系代数主要为关系数据库和SQL获取理论基础。由于外链有容许，如想要理解更好可读者原文以下内容说明了Flink关于流数据的关系API的概念，东流的配备参数等。Streaming概念的整体讲解：动态表格：叙述动态表的概念。

时间属性：说明时间属性以及表格API和SQL中时间属性的处理方式。倒数查找中的相连：倒数查找中有所不同反对的join类型。

时间表：叙述时间表概念。查找配备：所列表格API和SQL特定的配备选项。

这里我们重点谈动态表格。动态表格SQL的设计未考虑到流数据。因此，关系代数（和SQL）与流处置之间的概念差距较小。

本文辩论这些差异，并说明Flink如何在无界数据上构建与有界数据上的常规数据库引擎完全相同的语义。数据流的关系查找下表将传统的sql和流处置展开了较为。SQL流处置关系（或表格）是有界（多）元组的子集。东流是无限的元组序列。

对批处理数据（例如，关系数据库中的表格）继续执行的查找可以采访原始的输出数据。流式查找在启动时无法访问所有数据，必需“等候”数据流向。批处理查找在分解相同结果后中止。

流式查找不会根据接到的记录不断更新其结果，并且总有一天会已完成。尽管不存在这些差异，但用于关系查找和SQL处置流并非不有可能。

高级关系数据库系统获取称作物化视图的功能。物化视图定义为SQL查找，就像常规虚拟世界视图一样。与虚拟世界视图比起，物化视图内存查找的结果，使得在采访视图时不必须评估查找性能。

内存的一个少见挑战是制止内存获取过时的结果。实例化视图在改动其定义查找的基表时会过时。EagerViewMaintenance是一种在改版基表后立刻改版实例化视图的技术。

如果我们考虑到以下内容，视图确保和流上的SQL查找之间的联系就显得很显著：数据库表是INSERT，UPDATE和DELETEDML语句东流的结果，一般来说称作changelog流。物化视图定义为SQL查找。为了改版视图，查找不会持续处置视图基本关系的改版日志流。

物化视图是流式SQL查找的结果。考虑到这些要点，我们将之后讲解动态表的以下概念。动态表和倒数查找动态表是Flink的TableAPI和SQL反对流数据的核心概念。与回应批处理数据的静态表格比起，动态表随时间而变化。

可以像静态批处理表格一样查找它们。查找动态表会产生倒数查找。

倒数查找总有一天会中止并分解动态表格作为结果。查找不断更新其（动态）结果表以体现其（动态）输出表的变更。实质上，动态表上的倒数查找与定义物化视图的查找十分相近。值得注意的是，倒数查找的结果一直在语义上等同于在输出表的快照上以批处理模式继续执行的完全相同查找的结果。

这个较为绕行，非常简单来说就是倒数查找也是由状态的，一次查找跟批处理查找比起，继续执行方式和结果是完全相同的。右图表明了流，动态表和倒数查找的关系：流切换为动态表格。在动态表上倒数查找，分解新的动态表格。分解的动态表将切换转往。

留意：动态表格首先是一个逻辑概念。在查找继续执行期间，动态表格不一定（几乎）物化。

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