【flink sql】创建表

flink sql创建表语法

CREATETABLE[IFNOTEXISTS][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]PRIMARYKEYNOT ENFORCED

<table_constraint>:
  [CONSTRAINT constraint_name]PRIMARYKEY(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 } 
}[,...]

示例：

createtable kafka_t_trade_order_area_service (
    orderId string,
    orderStatus string,
    orderDate string,
    totalCashAmt decimal(16,2),
    totalTicketAmt decimal(16,2),
    orderamt as totalCashAmt + totalTicketAmt,-- 计算列
    tmCreate string,
    tmSmp timestamp(3),`offset`bigint metadata from'offset',-- 元数据列`timestamp` TIMESTAMP_LTZ(3) METADATA   -- 元数据列，如果列名和元数据名一致，可以省略from-- `timestamp` bigint METADATA   -- 元数据列，可以设置其他数据类型，会强制数据类型转换
    proc_time as PROCTIME(),-- 计算列
    watermark for tmSmp as tmSmp -interval'20'minute-- watermark列)with('connector'='kafka','topic'='test_topic','properties.bootstrap.servers'='master.fuyun:9092','properties.group.id'='test_fuyun','format'='json','scan.startup.mode'='timestamp','scan.startup.timestamp-millis'='1679328000000'-- 'scan.startup.mode' = 'latest-offset');

physical_column_definition：

物理列是数据库中已知的常规列。它们定义物理数据中字段的名称、类型和顺序。因此，物理列表示从外部系统读取和写入的有效负载。
可以在物理列之间声明其他类型的列，但不会影响最终的物理架构。

metadata_column_definition：

元数据列是SQL标准的扩展，允许访问连接器或格式化表的每一行的特定字段。元数据列由元数据关键字指示。
例如，元数据列可用于从 Kafka 记录读取和写入时间戳，以便进行基于时间的操作。
连接器和格式文档列出了每个组件的可用元数据字段。元数据列是可选的。

computed_column_definition：

计算列计算可引用同一表中声明的其他列的表达式。可以访问物理列和元数据列。列本身不以物理方式存储在表中。列的数据类型是从给定表达式自动派生的，不必手动声明。
计划器将在源之后将计算列转换为常规投影。对于优化或水印策略下推，评估可能会分布在运算符之间、多次执行或在给定查询不需要时跳过。
表达式可以包含列、常量或函数的任意组合。表达式不能包含子查询。

watermark_definition：

WATERMARK 定义了表的事件时间属性，其形式为

WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression

。

rowtime_column_name

把一个现有的列定义为一个为表标记事件时间的属性。该列的类型必须为 TIMESTAMP(3)，且是 schema 中的顶层列，它也可以是一个计算列。

watermark_strategy_expression

定义了 watermark 的生成策略。它允许使用包括计算列在内的任意非查询表达式来计算 watermark ；表达式的返回类型必须是 TIMESTAMP(3)，表示了从 Epoch 以来的经过的时间。 返回watermark 只有当其不为空且其值大于之前发出的本地 watermark 时才会被发出（以保证 watermark 递增）。每条记录的 watermark 生成表达式计算都会由框架完成。 框架会定期发出所生成的最大的 watermark ，如果当前 watermark 仍然与前一个 watermark 相同、为空、或返回的 watermark 的值小于最后一个发出的 watermark ，则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据

pipeline.auto-watermark-interval

中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的 watermark 时发出。
使用事件时间语义时，表必须包含事件时间属性和 watermark 策略。
Flink 提供了几种常用的 watermark 策略。

• 严格递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。- 发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。
• 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。- 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1 的 watermark ，时间戳大于或等于最大时间戳的行被认为没有迟到。
• 有界乱序时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'string' timeUnit。- 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减去指定延迟的 watermark ，例如， WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND是一个 5 秒延迟的 watermark 策略。

PRIMARY KEY：

主键用作 Flink 优化的一种提示信息。主键限制表明一张表或视图的某个（些）列是唯一的并且不包含 Null 值。 主键声明的列都是非 nullable 的。因此主键可以被用作表行级别的唯一标识。
主键可以和列的定义一起声明，也可以独立声明为表的限制属性，不管是哪种方式，主键都不可以重复定义，否则 Flink 会报错。\

• 有效性检查- SQL 标准主键限制可以有两种模式：ENFORCED或者 NOT ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。- Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。

注意: 在

CREATE TABLE

语句中，创建主键会修改列的 nullable 属性，主键声明的列默认都是非 Nullable 的。

PARTITIONED BY

根据指定的列对已经创建的表进行分区。若表使用

filesystem sink

，则将会为每个分区创建一个目录。

WITH Options

表属性用于创建 table source/sink ，一般用于寻找和创建底层的连接器。

表达式

key1=val1

的键和值必须为字符串文本常量。请参考 连接外部系统 了解不同连接器所支持的属性。

注意： 表名可以为以下三种格式 1.

catalog_name.db_name.table_name

2.

db_name.table_name

3.

table_name

。
使用

catalog_name.db_name.table_name

的表将会与名为 “catalog_name” 的 catalog 和名为 “db_name” 的数据库一起注册到 metastore 中。使用

db_name.table_name

的表将会被注册到当前执行的

table environment

中的 catalog 且数据库会被命名为 “db_name”；对于 table_name, 数据表将会被注册到当前正在运行的catalog和数据库中。

注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前，我们无法决定其实际用于 source 抑或是 sink。

LIKE

LIKE 子句来源于两种 SQL 特性的变体/组合（Feature T171，“表定义中的 LIKE 语法” 和 Feature T173，“表定义中的 LIKE 语法扩展”）。LIKE 子句可以基于现有表的定义去创建新表，并且可以扩展或排除原始表中的某些部分。与 SQL 标准相反，LIKE 子句必须在 CREATE 语句中定义，并且是基于 CREATE 语句的更上层定义，这是因为 LIKE 子句可以用于定义表的多个部分，而不仅仅是 schema 部分。

你可以使用该子句，重用（或改写）指定的连接器配置属性或者可以向外部表添加 watermark 定义，例如可以向 Apache Hive 中定义的表添加 watermark 定义。

示例如下：

CREATETABLE Orders (`user`BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3))WITH('connector'='kafka','scan.startup.mode'='earliest-offset');CREATETABLE Orders_with_watermark (-- 添加 watermark 定义
    WATERMARK FOR order_time AS order_time -INTERVAL'5'SECOND)WITH(-- 改写 startup-mode 属性'scan.startup.mode'='latest-offset')LIKE Orders;

结果表 Orders_with_watermark 等效于使用以下语句创建的表：

CREATETABLE 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');

表属性的合并逻辑可以用 like options 来控制。

可以控制合并的表属性如下：

• CONSTRAINTS - 主键和唯一键约束
• GENERATED - 计算列
• OPTIONS - 连接器信息、格式化方式等配置项
• PARTITIONS - 表分区信息
• WATERMARKS - watermark 定义

并且有三种不同的表属性合并策略：

• INCLUDING - 新表包含源表（source table）所有的表属性，如果和源表的表属性重复则会直接失败，例如新表和源表存在相同 key 的属性。
• EXCLUDING - 新表不包含源表指定的任何表属性。
• OVERWRITING - 新表包含源表的表属性，但如果出现重复项，则会用新表的表属性覆盖源表中的重复表属性，例如，两个表中都存在相同 key 的属性，则会使用当前语句中定义的 key 的属性值。

并且你可以使用

INCLUDING/EXCLUDING ALL

这种声明方式来指定使用怎样的合并策略，例如使用

EXCLUDING ALL INCLUDING WATERMARKS

，那么代表只有源表的 WATERMARKS 属性才会被包含进新表。

示例如下：

-- 存储在文件系统的源表CREATETABLE Orders_in_file (`user`BIGINT,
    product STRING,
    order_time_string STRING,
    order_time AS to_timestamp(order_time))
PARTITIONED BY(`user`)WITH('connector'='filesystem','path'='...');-- 对应存储在 kafka 的源表CREATETABLE Orders_in_kafka (-- 添加 watermark 定义
    WATERMARK FOR order_time AS order_time -INTERVAL'5'SECOND)WITH('connector'='kafka',...)LIKE Orders_in_file (-- 排除需要生成 watermark 的计算列之外的所有内容。-- 去除不适用于 kafka 的所有分区和文件系统的相关属性。
    EXCLUDING ALL
    INCLUDING GENERATED
);

如果未提供 like 配置项（

like options

），默认将使用

INCLUDING ALL OVERWRITING

OPTIONS 的合并策略。

注意： 您无法选择物理列的合并策略，当物理列进行合并时就如使用了 INCLUDING 策略。

注意： 源表 source_table 可以是一个组合 ID。您可以指定不同 catalog 或者 DB 的表作为源表: 例如，

my_catalog.my_db.MyTable

指定了源表 MyTable 来源于名为 MyCatalog 的 catalog 和名为 my_db 的 DB ，

my_db.MyTable

指定了源表 MyTable 来源于当前 catalog 和名为 my_db 的 DB。