This documentation is for an unreleased version of Apache Flink. We recommend you use the latest stable version.
时态表（Temporal Tables）
时态表（Temporal Tables） #
时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）。
时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。
版本: 时态表可以划分成一系列带版本的表快照集合，表快照中的版本代表了快照中所有记录的有效区间，有效区间的开始时间和结束时间可以通过用户指定，根据时态表是否可以追踪自身的历史版本与否，时态表可以分为 版本表 和 普通表。
版本表: 如果时态表中的记录可以追踪和并访问它的历史版本，这种表我们称之为版本表，来自数据库的 changelog 可以定义成版本表。
普通表: 如果时态表中的记录仅仅可以追踪并和它的最新版本，这种表我们称之为普通表，来自数据库 或 HBase 的表可以定义成普通表。
设计初衷 #
关联一张版本表 #
以订单流关联产品表这个场景举例，orders 表包含了来自 Kafka 的实时订单流，product_changelog 表来自数据库表 products 的 changelog , 产品的价格在数据库表 products 中是随时间实时变化的。
SELECT * FROM product_changelog;
(changelog kind) update_time product_id product_name price
================= =========== ========== ============ =====
+(INSERT) 00:01:00 p_001 scooter 11.11
+(INSERT) 00:02:00 p_002 basketball 23.11
-(UPDATE_BEFORE) 12:00:00 p_001 scooter 11.11
+(UPDATE_AFTER) 12:00:00 p_001 scooter 12.99
-(UPDATE_BEFORE) 12:00:00 p_002 basketball 23.11
+(UPDATE_AFTER) 12:00:00 p_002 basketball 19.99
-(DELETE) 18:00:00 p_001 scooter 12.99
表 product_changelog 表示数据库表 products不断增长的 changelog, 比如，产品 scooter 在时间点 00:01:00的初始价格是 11.11, 在 12:00:00 的时候涨价到了 12.99,
在 18:00:00 的时候这条产品价格记录被删除。
如果我们想输出 product_changelog 表在 10:00:00 对应的版本，表的内容如下所示：
update_time product_id product_name price
=========== ========== ============ =====
00:01:00 p_001 scooter 11.11
00:02:00 p_002 basketball 23.11
如果我们想输出 product_changelog 表在 13:00:00 对应的版本，表的内容如下所示：
update_time product_id product_name price
=========== ========== ============ =====
12:00:00 p_001 scooter 12.99
12:00:00 p_002 basketball 19.99
上述例子中，products 表的版本是通过 update_time 和 product_id 进行追踪的，product_id 对应 product_changelog 表的主键，update_time 对应事件时间。
在 Flink 中, 这由版本表表示。
关联一张普通表 #
另一方面，某些用户案列需要连接变化的维表，该表是外部数据库表。
假设 LatestRates 是一个物化的最新汇率表 (比如：一张 HBase 表)，LatestRates 总是表示 HBase 表 Rates 的最新内容。
我们在 10:15:00 时查询到的内容如下所示：
10:15:00 > SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
========= ====
US Dollar 102
Euro 114
Yen 1
我们在 11:00:00 时查询到的内容如下所示：
11:00:00 > SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
========= ====
US Dollar 102
Euro 116
Yen 1
在 Flink 中, 这由普通表表示。
时态表 #
Flink 使用主键约束和事件时间来定义一张版本表和版本视图。
声明版本表 #
在 Flink 中，定义了主键约束和事件时间属性的表就是版本表。
-- 定义一张版本表
CREATE TABLE product_changelog (
product_id STRING,
product_name STRING,
product_price DECIMAL(10, 4),
update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,
PRIMARY KEY(product_id) NOT ENFORCED, -- (1) 定义主键约束
WATERMARK FOR update_time AS update_time -- (2) 通过 watermark 定义事件时间
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'products',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'value.format' = 'debezium-json'
);
行 (1) 为表 product_changelog 定义了主键, 行 (2) 把 update_time 定义为表 product_changelog 的事件时间，因此 product_changelog 是一张版本表。
注意: METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL 语法的意思是从每条 changelog 中抽取 changelog 对应的数据库表中操作的执行时间，强烈推荐使用数据库表中操作的
执行时间作为事件时间 ，否则通过时间抽取的版本可能和数据库中的版本不匹配。
声明版本视图 #
Flink 也支持定义版本视图只要一个视图包含主键和事件时间便是一个版本视图。
假设我们有表 RatesHistory 如下所示：
-- 定义一张 append-only 表
CREATE TABLE RatesHistory (
currency_time TIMESTAMP(3),
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time -- 定义事件时间
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'rates',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format' = 'json' -- 普通的 append-only 流
)
表 RatesHistory 代表一个兑换日元货币汇率表（日元汇率为1），该表是不断增长的 append-only 表。
例如，欧元 兑换 日元 从 09:00:00 到 10:45:00 的汇率为 114。从 10:45:00 到 11:15:00 的汇率为 116。
SELECT * FROM RatesHistory;
currency_time currency rate
============= ========= ====
09:00:00 US Dollar 102
09:00:00 Euro 114
09:00:00 Yen 1
10:45:00 Euro 116
11:15:00 Euro 119
11:49:00 Pounds 108
为了在 RatesHistory 上定义版本表，Flink 支持通过去重查询定义版本视图，
去重查询可以产出一个有序的 changelog 流，去重查询能够推断主键并保留原始数据流的事件时间属性。
CREATE VIEW versioned_rates AS
SELECT currency, rate, currency_time -- (1) `currency_time` 保留了事件时间
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency -- (2) `currency` 是去重 query 的 unique key，可以作为主键
ORDER BY currency_time DESC) AS rowNum
FROM RatesHistory )
WHERE rowNum = 1;
-- 视图 `versioned_rates` 将会产出如下的 changelog:
(changelog kind) currency_time currency rate
================ ============= ========= ====
+(INSERT) 09:00:00 US Dollar 102
+(INSERT) 09:00:00 Euro 114
+(INSERT) 09:00:00 Yen 1
+(UPDATE_AFTER) 10:45:00 Euro 116
+(UPDATE_AFTER) 11:15:00 Euro 119
+(INSERT) 11:49:00 Pounds 108
行 (1) 保留了事件时间作为视图 versioned_rates 的事件时间，行 (2) 使得视图 versioned_rates 有了主键, 因此视图 versioned_rates 是一个版本视图。
视图中的去重 query 会被 Flink 优化并高效地产出 changelog stream, 产出的 changelog 保留了主键约束和事件时间。
如果我们想输出 versioned_rates 表在 11:00:00 对应的版本，表的内容如下所示：
currency_time currency rate
============= ========== ====
09:00:00 US Dollar 102
09:00:00 Yen 1
10:45:00 Euro 116
如果我们想输出 versioned_rates 表在 12:00:00 对应的版本，表的内容如下所示：
currency_time currency rate
============= ========== ====
09:00:00 US Dollar 102
09:00:00 Yen 1
10:45:00 Euro 119
11:49:00 Pounds 108
声明普通表 #
普通表的声明和 Flink 建表 DDL 一致，参考 create table 页面获取更多如何建表的信息。
-- 用 DDL 定义一张 HBase 表，然后我们可以在 SQL 中将其当作一张时态表使用
-- 'currency' 列是 HBase 表中的 rowKey
CREATE TABLE LatestRates (
currency STRING,
fam1 ROW<rate DOUBLE>
) WITH (
'connector' = 'hbase-1.4',
'table-name' = 'rates',
'zookeeper.quorum' = 'localhost:2181'
);
注意 理论上讲任意都能用作时态表并在基于处理时间的时态表 Join 中使用，但当前支持作为时态表的普通表必须实现接口 LookupableTableSource。接口 LookupableTableSource 的实例只能作为时态表用于基于处理时间的时态 Join 。
通过 LookupableTableSource 定义的表意味着该表具备了在运行时通过一个或多个 key 去查询外部存储系统的能力，当前支持在 基于处理时间的时态表 join 中使用的表包括
JDBC, HBase 和 Hive。
另请参阅 LookupableTableSource页面了解更多信息。
在基于处理时间的时态表 Join 中支持任意表作为时态表会在不远的将来支持。