SQL 语法篇
一、DDL：Create 子句
大家好，我是老羊，今天来学一波 Flink SQL 中的 DDL。
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
目前 Flink SQL 支持下列 CREATE 语句：
- CREATE TABLE。
- CREATE DATABASE。
- CREATE VIEW。
- CREATE FUNCTION。
此节重点介绍建表，建数据库、视图和 UDF 会在后面的扩展章节进行介绍。
1、建表语句
下面的 SQL 语句就是建表语句的定义，根据指定的表名创建一个表，如果同名表已经在 catalog 中存在了，则无法注册。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name
(
{ <physical_column_definition> | <metadata_column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n]
[ <watermark_definition> ]
[ <table_constraint> ][ , ...n]
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)]
WITH (key1=val1, key2=val2, ...)
[ LIKE source_table [( <like_options> )] ]
<physical_column_definition>:
column_name column_type [ <column_constraint> ] [COMMENT column_comment]
<column_constraint>:
[CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY KEY NOT ENFORCED
<table_constraint>:
[CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY KEY (column_name, ...) NOT ENFORCED
<metadata_column_definition>:
column_name column_type METADATA [ FROM metadata_key ] [ VIRTUAL ]
<computed_column_definition>:
column_name AS computed_column_expression [COMMENT column_comment]
<watermark_definition>:
WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression
<source_table>:
[catalog_name.][db_name.]table_name
<like_options>:
{
{ INCLUDING | EXCLUDING } { ALL | CONSTRAINTS | PARTITIONS }
| { INCLUDING | EXCLUDING | OVERWRITING } { GENERATED | OPTIONS | WATERMARKS }
}[, ...]2、表中的列
- 常规列(即物理列)
物理列是数据库中所说的常规列。其定义了物理介质中存储的数据中字段的名称、类型和顺序。
其他类型的列可以在物理列之间声明，但不会影响最终的物理列的读取。
举一个仅包含常规列的表的案例：
CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING
) WITH (
...
);- 元数据列
元数据列是 SQL 标准的扩展，允许访问数据源本身具有的一些元数据。元数据列由 METADATA 关键字标识。
例如，我们可以使用元数据列从 Kafka 数据中读取 Kafka 数据自带的时间戳(这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段，而是数据写入 Kafka 时，Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记)，然后我们可以在 Flink SQL 中使用这个时间戳，比如进行基于时间的窗口操作。
举例：
CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
-- 读取 kafka 本身自带的时间戳
`record_time` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);
元数据列可以用于后续数据的处理，或者写入到目标表中。
举例：
INSERT INTO MyTable
SELECT
user_id
, name
, record_time + INTERVAL '1' SECOND
FROM MyTable;如果自定义的列名称和 Connector 中定义 metadata 字段的名称一样的话，FROM xxx 子句是可以被省略的。
举例：
CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
-- 读取 kafka 本身自带的时间戳
`timestamp` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);关于 Flink SQL 的每种 Connector 都提供了哪些 metadata 字段，详细可见官网文档 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/overview/。
如果自定义列的数据类型和 Connector 中定义的 metadata 字段的数据类型不一致的话，程序运行时会自动 cast 强转。但是这要求两种数据类型是可以强转的。举例如下：
CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
-- 将时间戳强转为 BIGINT
`timestamp` BIGINT METADATA
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);
默认情况下，Flink SQL planner 认为 metadata 列是可以 读取 也可以 写入 的。但是有些外部存储系统的元数据信息是只能用于读取，不能写入的。
那么在往一个表写入的场景下，我们就可以使用 VIRTUAL 关键字来标识某个元数据列不写入到外部存储中(不持久化)。
以 Kafka 举例：
CREATE TABLE MyTable (
-- sink 时会写入
`timestamp` BIGINT METADATA,
-- sink 时不写入
`offset` BIGINT METADATA VIRTUAL,
`user_id` BIGINT,
`name` STRING,
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);在上面这个案例中，Kafka 引擎的 offset 是只读的。所以我们在把 MyTable 作为数据源(输入)表时，schema 中是包含 offset 的。在把 MyTable 作为数据汇(输出)表时，schema 中是不包含 offset 的。如下：
-- 当做数据源（输入）的 schema
MyTable(`timestamp` BIGINT, `offset` BIGINT, `user_id` BIGINT, `name` STRING)
-- 当做数据汇（输出）的 schema
MyTable(`timestamp` BIGINT, `user_id` BIGINT, `name` STRING)所以这里在写入时需要注意，不要在 SQL 的 INSERT INTO 语句中写入 offset 列，否则 Flink SQL 任务会直接报错。
- 计算列
计算列其实就是在写建表的 DDL 时，可以拿已有的一些列经过一些自定义的运算生成的新列。这些列本身是没有以物理形式存储到数据源中的。
举例：
CREATE TABLE MyTable (
`user_id` BIGINT,
`price` DOUBLE,
`quantity` DOUBLE,
-- cost 就是使用 price 和 quanitity 生成的计算列，计算方式为 price * quanitity
`cost` AS price * quanitity,
) WITH (
'connector' = 'kafka'
...
);注意!!!
计算列可以包含其他列、常量或者函数，但是不能写一个子查询进去。
小伙伴萌这时会问到一个问题，既然只能包含列、常量或者函数计算，我就直接在 DML query 代码中写就完事了呗，为啥还要专门在 DDL 中定义呢?
结论：没错，如果只是简单的四则运算的话直接写在 DML 中就可以，但是计算列一般是用于定义时间属性的(因为在 SQL 任务中时间属性只能在 DDL 中定义，不能在 DML 语句中定义)。比如要把输入数据的时间格式标准化。处理时间、事件时间分别举例如下：
- 处理时间：使用 PROCTIME() 函数来定义处理时间列
- 事件时间：事件时间的时间戳可以在声明 Watermark 之前进行预处理。比如如果字段不是 TIMESTAMP(3) 类型或者时间戳是嵌套在 JSON 字符串中的，则可以使用计算列进行预处理。
注意!!!和虚拟 metadata 列是类似的，计算列也是只能读不能写的。
也就是说，我们在把 MyTable 作为数据源(输入)表时，schema 中是包含 cost 的。
在把 MyTable 作为数据汇(输出)表时，schema 中是不包含 cost 的。举例：
-- 当做数据源（输入）的 schema
MyTable(`user_id` BIGINT, `price` DOUBLE, `quantity` DOUBLE, `cost` DOUBLE)
-- 当做数据汇（输出）的 schema
MyTable(`user_id` BIGINT, `price` DOUBLE, `quantity` DOUBLE)3、定义 Watermark
Watermark 是在 Create Table 中进行定义的。具体 SQL 语法标准是 WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression。
其中：
- rowtime_column_name：表的事件时间属性字段。该列必须是 TIMESTAMP(3)、TIMESTAMP_LTZ(3) 类，这个时间可以是一个计算列。
- watermark_strategy_expression：定义 Watermark 的生成策略。Watermark 的一般都是由 rowtime_column_name 列减掉一段固定时间间隔。SQL 中 Watermark 的生产策略是：当前 Watermark 大于上次发出的 Watermark 时发出当前 Watermark。
注意：
如果你使用的是事件时间语义，那么必须要设设置事件时间属性和 WATERMARK 生成策略。
Watermark 的发出频率：Watermark 发出一般是间隔一定时间的，Watermark 的发出间隔时间可以由 pipeline.auto-watermark-interval 进行配置，如果设置为 200ms 则每 200ms 会计算一次 Watermark，然如果比之前发出的 Watermark 大，则发出。如果间隔设为 0ms，则 Watermark 只要满足触发条件就会发出，不会受到间隔时间控制。
Flink SQL 提供了几种 WATERMARK 生产策略：
- 有界无序：设置方式为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'string' timeUnit。此类策略就可以用于设置最大乱序时间，假如设置为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND，则生成的是运行 5s 延迟的 Watermark。。一般都用这种 Watermark 生成策略，此类 Watermark 生成策略通常用于有数据乱序的场景中，而对应到实际的场景中，数据都是会存在乱序的，所以基本都使用此类策略。
- 严格升序：设置方式为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。一般基本不用这种方式。如果你能保证你的数据源的时间戳是严格升序的，那就可以使用这种方式。严格升序代表 Flink 任务认为时间戳只会越来越大，也不存在相等的情况，只要相等或者小于之前的，就认为是迟到的数据。
- 递增：设置方式为 WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。一般基本不用这种方式。如果设置此类，则允许有相同的时间戳出现。
4、Create Table With 子句
先看一个案例：
CREATE TABLE KafkaTable (
`user_id` BIGINT,
`item_id` BIGINT,
`behavior` STRING,
`ts` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'csv'
)可以看到 DDL 中 With 子句就是在建表时，描述数据源、数据汇的具体外部存储的元数据信息的。
一般 With 中的配置项由 Flink SQL 的 Connector(链接外部存储的连接器) 来定义，每种 Connector 提供的 With 配置项都是不同的。
注意：
Flink SQL 中 Connector 其实就是 Flink 用于链接外部数据源的接口。举一个类似的例子，在 Java 中想连接到 MySQL，需要使用 mysql-connector-java 包提供的 Java API 去链接。映射到 Flink SQL 中，在 Flink SQL 中要连接到 Kafka，需要使用 kafka connector。
Flink SQL 已经提供了一系列的内置 Connector，具体可见 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/overview/。
回到上述案例中，With 声明了以下几项信息：
- 'connector' = 'kafka'：声明外部存储是 Kafka。
- 'topic' = 'user_behavior'：声明 Flink SQL 任务要连接的 Kafka 表的 topic 是 user_behavior。
- 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092'：声明 Kafka 的 server ip 是 localhost:9092。
- 'properties.group.id' = 'testGroup'：声明 Flink SQL 任务消费这个 Kafka topic，会使用 testGroup 的 group id 去消费。
- 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'：声明 Flink SQL 任务消费这个 Kafka topic 会从最早位点开始消费。
- 'format' = 'csv'：声明 Flink SQL 任务读入或者写出时对于 Kafka 消息的序列化方式是 csv 格式。
从这里也可以看出来 With 中具体要配置哪些配置项都是和每种 Connector 决定的。
5、Create Table Like 子句
Like 子句是 Create Table 子句的一个延伸。举例：
下面定义了一张 Orders 表：
CREATE TABLE Orders (
`user` BIGINT,
product STRING,
order_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);但是忘记定义 Watermark 了，那如果想加上 Watermark，就可以用 Like 子句定义一张带 Watermark 的新表：
CREATE TABLE Orders_with_watermark (
-- 1. 添加了 WATERMARK 定义
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
-- 2. 覆盖了原 Orders 表中 scan.startup.mode 参数
'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
)
-- 3. Like 子句声明是在原来的 Orders 表的基础上定义 Orders_with_watermark 表
LIKE Orders;
上面这个语句的效果就等同于：
CREATE TABLE Orders_with_watermark (
`user` BIGINT,
product STRING,
order_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
);
不过这种不常使用。就不过多介绍了。如果小伙伴萌感兴趣，直接去官网参考具体注意事项：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/create/#like。
