Table API 和 SQL 是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSet API）还是流处理（DataStream API），在上层应用中都可以直接使用Table API或者SQL来实现；这两种API对于一张表执行相同的查询操作，得到的结果是完全一样的。
SQL API 是基于 SQL 标准的 Apache Calcite 框架实现的，可通过纯 SQL 来开发和运行一个Flink 任务。
Flink sql-client环境准备
基于yarn-session模式
# 1、启动Flink(前置条件是启动hadoop集群)
/home/hadoop/opt/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh -d
# 2、启动Flink的sql-client
/home/hadoop/opt/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session
常用配置
# 1、设置结果显示模式：默认table，还可以设置为tableau、changelog
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
# 2、执行环境：默认streaming，也可以设置batch
SET execution.runtime-mode=streaming;
# 3、默认并行度
SET parallelism.default=1;
# 4、设置状态TTL
SET table.exec.state.ttl=1000;
# 5、通过sql文件初始化
vim conf/sql-client-init.sql
SET sql-client.execution.result-mode=tableau;
CREATE DATABASE pyflink_db;
# 6、启动时，指定sql初始化文件
/home/hadoop/opt/flink-1.17.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session -i conf/sql-client-init.sql
流处理中的表
动态表和持续查询
流处理面对的数据是连续不断的，这导致了流处理中的“表”跟我们熟悉的关系型数据库中的表完全不同；而基于表执行的查询操作，也就有了新的含义。
当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（Dynamic Tables）。 动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。
动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到来而继续执行。这样的查询就被称作“持续查询”（Continuous Query）。对动态表定义的查询操作，都是持续查询；而持续查询的结果也会是一个动态表。
由于每次数据到来都会触发查询操作，因此可以认为一次查询面对的数据集，就是当前输入动态表中收到的所有数据。这相当于是对输入动态表做了一个“快照”（snapshot），当作有限数据集进行批处理；流式数据的到来会触发连续不断的快照查询，像动画一样连贯起来，就构成了“持续查询”。
持续查询的步骤如下：
- 流（stream）被转换为动态表（dynamic table）
- 对动态表进行持续查询（continuous query），生成新的动态表
- 生成的动态表被转换成流。
这样只要API将流和动态表的转换封装起来，我们就可以直接在数据流上执行SQL查询，用处理表的方式来做流处理了。
将流转换成动态表
如果把流看作一张表，那么流中每个数据的到来，都应该看作是对表的一次插入（Insert）操作，会在表的末尾添加一行数据。因为流是连续不断的，而且之前的输出结果无法改变、只能在后面追加；所以我们其实是通过一个只有插入操作（insert-only）的更新日志（changelog）流，来构建一个表。
例如,当用户点击事件到来时，就对应着动态表中的一次插入（Insert）操作，每条数据就是表中的一行；随着插入更多的点击事件，得到的动态表将不断增长。
SQL持续查询
如在代码中定义了一个SQL查询：
url_count_table = table_env.sql_query("select name, count(url) as cnt from event_table group by name")
当原始动态表不停地插入新的数据时，查询得到的url_count_table会持续地进行更改。由于count数量可能会叠加增长，因此这里的更改操作可以是简单的插入（Insert），也可以是对之前数据的更新（Update）。这种持续查询被称为更新查询（Update Query），更新查询得到的结果表如果想要转换成DataStream，必须调用table_env.to_changelog_stream()方法。
如果执行一个简单的条件查询，结果表中就会像原始表EventTable一样，只有插入（Insert）操作了。
alice_visit_table = table_env.sql_query("SELECT url, user FROM event_table WHERE user = 'Cary'")
这样的持续查询，就被称为追加查询（Append Query），它定义的结果表的更新日志（changelog）流中只有INSERT操作。
将动态表转换为流
与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。
将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在Flink中，Table API和SQL支持三种编码方式：
- 仅追加（Append-only）流：仅通过插入（Insert）更改来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。这个流中发出的数据，其实就是动态表中新增的每一行。
- 撤回（Retract）流：撤回流是包含两类消息的流，添加（add）消息和撤回（retract）消息。
具体的编码规则是：insert 插入操作编码为：add消息；delete 删除操作编码为：retract消息；而 update 更新操作则编码为：被更改行的retract消息，和更新后行（新行）的add消息。这样，我们可以通过编码后的消息指明所有的增删改操作，一个动态表就可以转换为撤回流了。
- 更新插入（Upsert）流：更新插入流中只包含两种类型的消息：更新插入（upsert）消息和删除（delete）消息。
所谓的“upsert”其实是“update”和“insert”的合成词，所以 对于更新插入流来说，inster插入操作和update更新操作，统一被编码为upsert消息；而delete删除操作则被编码为delete消息。
需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，只支持仅追加（append-only）和撤回（retract）流，我们调用to_changelog_stream()得到的其实就是撤回流。而连接到外部系统时，则可以支持不同的编码方法，这取决于外部系统本身的特性。
