本文翻译自官网： Temporal Tables https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/temporal_tables.html
时态表（注：Temporal Table , 我翻译为时态表，可以访问表在不同时间的内容）表示一直在修改的表上的（参数化）视图的概念，该视图返回表在特定时间点的内容。
更改表可以是跟踪表的修改历史（例如，数据库更改日志），也可以是维表的具体修改（例如，数据库表）。
对于表的历史修改，Flink可以跟踪修改，并允许在查询中访问表的特定时间点的内容。 在Flink中，这种表由Temporal Table Function表示。
对于变化的维表，Flink允许在查询中的处理时访问表的内容。在Flink中，这种表由Temporal Table 表示。
设计初衷
与表的修改历史相关
假设我们有下表 RatesHistory。
SELECT * FROM RatesHistory;
rowtime currency rate
======= ======== ======
09:00 US Dollar 102
09:00 Euro 114
09:00 Yen 1
10:45 Euro 116
11:15 Euro 119
11:49 Pounds 108
RatesHistory表示一个不断增长的关于日元的货币汇率的附加表（汇率为1）。例如，汇率期间从 09:00到10:45的欧元到日元的汇率为 114。从 10:45 到 11:15 是 116。
假设我们要在10:58的时间输出所有当前汇率，则需要以下SQL查询来计算结果表：
SELECT * FROM RatesHistory AS r WHERE r.rowtime = ( SELECT MAX(rowtime) FROM RatesHistory AS r2 WHERE r2.currency = r.currency AND r2.rowtime <= TIME '10:58');
子查询确定对应货币的最大时间小于或等于所需时间。外部查询列出具有最大时间戳的汇率。
下表显示了这种计算的结果。 在我们的示例中，考虑了10:45 时欧元的更新，但是 10:58 时表的版本中未考虑 11:15 时欧元的更新和新的英镑输入。
rowtime currency rate
======= ======== ======
09:00 US Dollar 102
09:00 Yen 1
10:45 Euro 116
时态表的概念旨在简化此类查询，加快其执行速度，并减少Flink的状态使用率。时态表是 append-only 表上的参数化视图，该视图将 append-only 表的行解释为表的变更日志，并在特定时间点提供该表的版本。将 append-only 表解释为变更日志需要指定主键属性和时间戳属性。主键确定覆盖哪些行，时间戳确定行有效的时间。
在上面的示例中，currency 是RatesHistory表的主键，并且rowtime是timestamp属性。
在Flink中，这由时态表函数表示。
与维表变化相关
另一方面，某些用例需要连接变化的维表，该表是外部数据库表。
假设 LatestRates 是一个以最新汇率实现的表（例如，存储在其中）。LatestRates 是物化的 RatesHistory 历史。那么时间 10:58 的 LatestRates 表的内容将是：
10:58> SELECT * FROM LatestRates; currency rate ======== ====== US Dollar 102 Yen 1 Euro 116
12:00 时 LatestRates表的内容将是：
12:00> SELECT * FROM LatestRates; currency rate ======== ====== US Dollar 102 Yen 1 Euro 119 Pounds 108
在Flink中，这由Temporal Table表示。
时态表函数
为了访问时态表中的数据，必须传递一个时间属性，该属性确定将要返回的表的版本。Flink使用表函数的SQL语法提供一种表达它的方法。
定义后，时态表函数将使用单个时间参数timeAttribute并返回一组行。该集合包含相对于给定时间属性的所有现有主键的行的最新版本。
假设我们Rates(timeAttribute)基于RatesHistory表定义了一个时态表函数，我们可以通过以下方式查询该函数：
SELECT * FROM Rates('10:15');
rowtime currency rate
======= ======== ======
09:00 US Dollar 102
09:00 Euro 114
09:00 Yen 1
SELECT * FROM Rates('11:00');
rowtime currency rate
======= ======== ======
09:00 US Dollar 102
10:45 Euro 116
09:00 Yen 1
对Rates（timeAttribute）的每个查询都将返回给定timeAttribute的Rates状态。
注意：当前 Flink 不支持使用常量时间属性参数直接查询时态表函数。目前，时态表函数只能在 join 中使用。上面的示例用于提供有关函数 Rates(timeAttribute)返回内容的直观信息。
另请参阅有关用于持续查询的 join 的页面，以获取有关如何与时态表 join 的更多信息。
定义时态表函数
以下代码段说明了如何从 append-only 表中创建时态表函数。
// Get the stream and table environments. val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env) // Provide a static data set of the rates history table. val ratesHistoryData = new mutable.MutableList[(String, Long)] ratesHistoryData.+=(("US Dollar", 102L)) ratesHistoryData.+=(("Euro", 114L)) ratesHistoryData.+=(("Yen", 1L)) ratesHistoryData.+=(("Euro", 116L)) ratesHistoryData.+=(("Euro", 119L)) // Create and register an example table using above data set. // In the real setup, you should replace this with your own table. val ratesHistory = env .fromCollection(ratesHistoryData) .toTable(tEnv, 'r_currency, 'r_rate, 'r_proctime.proctime) tEnv.registerTable("RatesHistory", ratesHistory) // Create and register TemporalTableFunction. // Define "r_proctime" as the time attribute and "r_currency" as the primary key. val rates = ratesHistory.createTemporalTableFunction('r_proctime, 'r_currency) // <==== (1) tEnv.registerFunction("Rates", rates) // <==== (2)
Line (1)创建了一个 时态表函数 rates ，使我们可以在 Table API 中使用 rates 函数 。
Line (2) 在表环境中以Rates名称注册此函数，这使我们可以在SQL中使用Rates函数。
时态表
注意：仅 Blink planner 支持此功能。
为了访问时态表中的数据，当前必须使用LookupableTableSource定义一个TableSource。 Flink使用FOR SYSTEM_TIME AS OF的SQL语法查询时态表，这在SQL：2011中提出。
假设我们定义了一个时态表 LatestRates，我们可以通过以下方式查询此类表：
SELECT * FROM LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF TIME '10:15'; currency rate ======== ====== US Dollar 102 Euro 114 Yen 1 SELECT * FROM LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF TIME '11:00'; currency rate ======== ====== US Dollar 102 Euro 116 Yen 1
注意：当前，Flink不支持以固定时间直接查询时态表。目前，时态表只能在 join 中使用。上面的示例用于提供有关时态表LatestRates返回内容的直觉。
另请参阅有关用于持续查询的 join 的页面，以获取有关如何与时态表 join 的更多信息。
定义时态表
// Get the stream and table environments. val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) // Create an HBaseTableSource as a temporal table which implements LookableTableSource // In the real setup, you should replace this with your own table. val rates = new HBaseTableSource(conf, "Rates") rates.setRowKey("currency", String.class) // currency as the primary key rates.addColumn("fam1", "rate", Double.class) // register the temporal table into environment, then we can query it in sql tEnv.registerTableSource("Rates", rates)
另请参阅有关如何定义LookupableTableSource的页面。
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