Table API 和 SQL 处于最顶端，是 Flink 提供的高级 API 操作。Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言.
一个完整的 Flink Table & SQL Job 也是由 Source、Transformation、Sink 构成：
- Source 部分来源于外部数据源，我们经常用的有 Kafka、MySQL 等；
- Transformation 部分则是 Flink Table & SQL 支持的常用 SQL 算子，比如简单的 Select、Groupby 等，当然在这里也有更为复杂的多流 Join、流与维表的 Join 等；
- Sink 部分是指的结果存储比如 MySQL、HBase 或 Kakfa 等。
动态表
与传统的表 SQL 查询相比，Flink Table & SQL 在处理流数据时会时时刻刻处于动态的数据变化中，所以便有了一个动态表的概念。
动态表的查询与静态表一样，但是，在查询动态表的时候，SQL 会做连续查询，不会终止。
SELECT/AS/WHERE
SELECT、WHERE 和传统 SQL 用法一样，用于筛选和过滤数据，同时适用于 DataStream 和 DataSet。
也可以在 WHERE 条件中使用 =、<、>、<>、>=、<=，以及 AND、OR 等表达式的组合：
SELECT name，age FROM Table where name LIKE ‘%小明%‘; SELECT * FROM Table WHERE age = 20; SELECT name, age FROM Table WHERE name IN (SELECT name FROM Table2)
GROUP BY / DISTINCT/HAVING
GROUP BY 用于进行分组操作，DISTINCT 用于结果去重。HAVING 和传统 SQL 一样，可以用来在聚合函数之后进行筛选。
JOIN 可以用于把来自两个表的数据联合起来形成结果表，目前 Flink 的 Join 只支持等值连接。Flink 支持的 JOIN 类型包括：
WINDOW
根据窗口数据划分的不同，目前 Apache Flink 有如下 3 种：
-
滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；
-
滑动窗口，窗口数据有固定大小，并且有生成间隔；
-
会话窗口，窗口数据没有固定的大小，根据用户传入的参数进行划分，窗口数据无叠加；
滚动窗口
SELECT [gk], [TUMBLE_START(timeCol, size)], [TUMBLE_END(timeCol, size)], agg1(col1), ... aggn(colN) FROM Tab1 GROUP BY [gk], TUMBLE(timeCol, size)
#举例 SELECT user, TUMBLE_START(timeLine, INTERVAL ‘1‘ DAY) as winStart, SUM(amount)
FROM Orders GROUP BY TUMBLE(timeLine, INTERVAL ‘1‘ DAY), user;
滑动窗口
SELECT
[gk],
[HOP_START(timeCol, slide, size)] ,
[HOP_END(timeCol, slide, size)],
agg1(col1),
...
aggN(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], HOP(timeCol, slide, size)
案例
SELECT product, SUM(amount) FROM Orders GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL ‘1‘ HOUR, INTERVAL ‘1‘ DAY), product
会话窗口
SELECT
[gk],
SESSION_START(timeCol, gap) AS winStart,
SESSION_END(timeCol, gap) AS winEnd,
agg1(col1),
...
aggn(colN)
FROM Tab1
GROUP BY [gk], SESSION(timeCol, gap)
案例
SELECT user, SESSION_START(rowtime, INTERVAL ‘1‘ HOUR) AS sStart
, SESSION_ROWTIME(rowtime, INTERVAL ‘1‘ HOUR) AS sEnd, SUM(amount)
FROM Orders GROUP BY SESSION(rowtime, INTERVAL ‘1‘ HOUR), user