Flink SQL 

本页面描述了 Flink 所支持的 SQL 语言，包括数据定义语言（Data Definition Language，DDL）、数据操纵语言（Data Manipulation Language，DML）以及查询语言。Flink 对 SQL 的支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite。

本页面列出了目前 Flink SQL 所支持的所有语句：

• SELECT (Queries)
• CREATE TABLE, DATABASE, VIEW, FUNCTION
• DROP TABLE, DATABASE, VIEW, FUNCTION
• ALTER TABLE, DATABASE, FUNCTION
• INSERT
• SQL HINTS
• DESCRIBE
• EXPLAIN
• USE
• SHOW
• LOAD
• UNLOAD

数据类型 #

请参考专门描述该主题的页面 数据类型。

通用类型与（嵌套的）复合类型 （如：POJO、tuples、rows、Scala case 类) 都可以作为行的字段。

复合类型的字段任意的嵌套可被 值访问函数 访问。

通用类型将会被视为一个黑箱，且可以被 用户自定义函数 传递或引用。

对于 DDL 语句而言，我们支持所有在 数据类型 页面中定义的数据类型。

注意： SQL查询不支持部分数据类型（cast 表达式或字符常量值）。如：

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https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/table/sql/overview/

去重系列

一、Flink去重第一弹:MapState去重

二、Flink去重第二弹：SQL方式

三、Flink去重第三弹：HyperLogLog去重

四、关于hyperloglog去重优化

五、关于bitmap的使用总结

六、Flink去重第四弹: bitmap精确去重

七、编码方式实现Split Distinct Aggregation功能

实战系列目录：

一、热点流量优化

二、分流

三、自定义RetractStreamTableSink

四、自定义UpsertStreamTableSink

五、Flink SQL自定义聚合函数

六、Flink SQL 中TableFunction使用分析

七、StreamingFileSink压缩与合并小文件

八、并行度改变引发的血案

窗口系列目录：

一、window 实现机制分析

二、count window解密

三、窗口实用触发器:ContinuousEventTimeTrigger

维度服务系列目录:

一、维表服务与Flink异步IO
二、Mysql维表关联：全量加载
三、Hbase维表关联：LRU策略
四、Redis维表关联：实时查询
五、kafka维表关联：广播方式
六、自定义异步查询

join系列

一、Flink DataStream中CoGroup实现原理与三种 join 实现

二、Flink intervalJoin 使用与原理分析

三、Flink join终结者：SQL Join

TopN系列

一、窗口TopN分析与实现

二、全局TopN分析与实现

散记系列目录:

一、你应该了解的Watermark

二、Flink中延时调用设计与实现

三、Flink SQL中可撤回机制解密

四、Flink SQL自定义聚合函数

五、Flink SQL 中TableFunction使用分析

六、2019年围绕Flink所做的一些事

七、基于Flink的日志采集

八、关于EventTime所带来的问题

九、Flink 实现Locality 模式调度

源码分析系列

一、StreamOperator源码简析

二、自定义StreamOperator

三、StreamTask源码分析

四、Flink心跳机制分析

五、Flink基于zookeeper的高可用分析

六、Flink RPC实现分析

七、Flink中流动的四种元素

八、Flink 中的一把锁

九、Checkpoint对齐机制源码分析

十、Flink中Watermark定时生成源码分析

十一、Flink: 两个递归彻底搞懂operator chain

任务提交流程分析

一、Flink1.10基于工厂模式的任务提交与SPI机制

二、Flink1.10任务提交流程分析(一)

三、Flink1.10任务提交流程分析(二)

时间系统系列目录：

一、时间系统概述介绍

二、Processing Time源码分析

三、Event Time源码分析

四、时间系统在窗口函数中的应用分析

五、ProcessFunction 使用分析

六、实例讲解：如何做定时输出

exactly-once系列目录：

一、两阶段提交概述

二、两阶段提交实现分析

三、StreamingFileSink分析

四、事务性输出实现

五、最终一致性实现

运维系列目录：

一、任务日志收集

二、自定义metric监控流入、输出量

三、记一次Flink写入Kafka坑点

四、Flink per-Job模式InfluxdbReporter上报JobName

CEP系列

一、一个Flink-Cep使用案例

二、Flink-Cep实现规则动态更新

Clickhouse系列

一、Clickhouse LB实践

二、从需求场景下出发实操Clickhouse