CREATE 语句

CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册表、视图或函数。注册后的表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。

目前 Flink SQL 支持下列 CREATE 语句:

  • CREATE TABLE
  • CREATE DATABASE
  • CREATE VIEW
  • CREATE FUNCTION

执行 CREATE 语句

可以使用 TableEnvironment 中的 executeSql() 方法执行 CREATE 语句。 若 CREATE 操作执行成功,executeSql() 方法返回 ‘OK’,否则会抛出异常。

以下的例子展示了如何在 TableEnvironment 中执行一个 CREATE 语句。

可以使用 TableEnvironment 中的 execute_sql() 方法执行 CREATE 语句。 若 CREATE 操作执行成功,execute_sql() 方法返回 ‘OK’,否则会抛出异常。

以下的例子展示了如何在 TableEnvironment 中执行一个 CREATE 语句。

可以在 SQL CLI 中执行 CREATE 语句。

以下的例子展示了如何在 SQL CLI 中执行一个 CREATE 语句。

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()...
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

// 对已注册的表进行 SQL 查询
// 注册名为 “Orders” 的表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE Orders (`user` BIGINT, product STRING, amount INT) WITH (...)");
// 在表上执行 SQL 查询,并把得到的结果作为一个新的表
Table result = tableEnv.sqlQuery(
  "SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'");

// 对已注册的表进行 INSERT 操作
// 注册 TableSink
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE RubberOrders(product STRING, amount INT) WITH (...)");
// 在表上执行 INSERT 语句并向 TableSink 发出结果
tableEnv.executeSql(
  "INSERT INTO RubberOrders SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'");
val settings = EnvironmentSettings.newInstance()...
val tableEnv = TableEnvironment.create(settings)

// 对已注册的表进行 SQL 查询
// 注册名为 “Orders” 的表
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE Orders (`user` BIGINT, product STRING, amount INT) WITH (...)");
// 在表上执行 SQL 查询,并把得到的结果作为一个新的表
val result = tableEnv.sqlQuery(
  "SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'");

// 对已注册的表进行 INSERT 操作
// 注册 TableSink
tableEnv.executeSql("CREATE TABLE RubberOrders(product STRING, amount INT) WITH ('connector.path'='/path/to/file' ...)");
// 在表上执行 INSERT 语句并向 TableSink 发出结果
tableEnv.executeSql(
  "INSERT INTO RubberOrders SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'")
settings = EnvironmentSettings.new_instance()...
table_env = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

# 对已经注册的表进行 SQL 查询
# 注册名为 “Orders” 的表
table_env.execute_sql("CREATE TABLE Orders (`user` BIGINT, product STRING, amount INT) WITH (...)");
# 在表上执行 SQL 查询,并把得到的结果作为一个新的表
result = table_env.sql_query(
  "SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'");

# 对已注册的表进行 INSERT 操作
# 注册 TableSink
table_env.execute_sql("CREATE TABLE RubberOrders(product STRING, amount INT) WITH (...)")
# 在表上执行 INSERT 语句并向 TableSink 发出结果
table_env \
    .execute_sql("INSERT INTO RubberOrders SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%'")
Flink SQL> CREATE TABLE Orders (`user` BIGINT, product STRING, amount INT) WITH (...);
[INFO] Table has been created.

Flink SQL> CREATE TABLE RubberOrders (product STRING, amount INT) WITH (...);
[INFO] Table has been created.

Flink SQL> INSERT INTO RubberOrders SELECT product, amount FROM Orders WHERE product LIKE '%Rubber%';
[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...

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CREATE TABLE

CREATE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name
  (
    { <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> )] ]

<column_definition>:
  column_name column_type [ <column_constraint> ] [COMMENT column_comment]

<column_constraint>:
  [CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY KEY NOT ENFORCED

<table_constraint>:
  [CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY KEY (column_name, ...) NOT ENFORCED

<computed_column_definition>:
  column_name AS computed_column_expression [COMMENT column_comment]

<watermark_definition>:
  WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression

<like_options>:
{
   { INCLUDING | EXCLUDING } { ALL | CONSTRAINTS | PARTITIONS }
 | { INCLUDING | EXCLUDING | OVERWRITING } { GENERATED | OPTIONS | WATERMARKS } 
}[, ...]

根据指定的表名创建一个表,如果同名表已经在 catalog 中存在了,则无法注册。

COMPUTED COLUMN

计算列是一个使用 “column_name AS computed_column_expression” 语法生成的虚拟列。它由使用同一表中其他列的非查询表达式生成,并且不会在表中进行物理存储。例如,一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义,这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合,但这个表达式不能存在任何子查询。

在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME()proc AS PROCTIME() 语句进行定义。 另一方面,由于事件时间列可能需要从现有的字段中获得,因此计算列可用于获得事件时间列。例如,原始字段的类型不是 TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。

注意:

  • 定义在一个数据源表( source table )上的计算列会在从数据源读取数据后被计算,它们可以在 SELECT 查询语句中使用。
  • 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标,在 INSERT 语句中,SELECT 语句的 schema 需要与目标表不带有计算列的 schema 一致。

WATERMARK

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。 返回的 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。

CREATE TABLE Orders (
    user BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ( . . . );

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。

Notes: 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:

CREATE TABLE Orders (
    user BIGINT,
    product STRING,
    order_time TIMESTAMP(3)
) WITH ( 
    'connector' = 'kafka',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);

CREATE TABLE 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:

CREATE TABLE 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
CREATE TABLE 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
CREATE TABLE 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。

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CREATE CATALOG

CREATE CATALOG catalog_name
  WITH (key1=val1, key2=val2, ...)

Create a catalog with the given catalog properties. If a catalog with the same name already exists, an exception is thrown.

WITH OPTIONS

Catalog properties used to store extra information related to this catalog. The key and value of expression key1=val1 should both be string literal.

Check out more details at Catalogs.

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CREATE DATABASE

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.]db_name
  [COMMENT database_comment]
  WITH (key1=val1, key2=val2, ...)

根据给定的表属性创建数据库。若数据库中已存在同名表会抛出异常。

IF NOT EXISTS

若数据库已经存在,则不会进行任何操作。

WITH OPTIONS

数据库属性一般用于存储关于这个数据库额外的信息。 表达式 key1=val1 中的键和值都需要是字符串文本常量。

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CREATE VIEW

CREATE [TEMPORARY] VIEW [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]view_name
  [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment]
  AS query_expression

根据给定的 query 语句创建一个视图。若数据库中已经存在同名视图会抛出异常.

TEMPORARY

创建一个有 catalog 和数据库命名空间的临时视图,并覆盖原有的视图。

IF NOT EXISTS

若该视图已经存在,则不会进行任何操作。

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CREATE FUNCTION

CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION
  [IF NOT EXISTS] [[catalog_name.]db_name.]function_name
  AS identifier [LANGUAGE JAVA|SCALA|PYTHON]

创建一个有 catalog 和数据库命名空间的 catalog function ,需要指定一个 identifier ,可指定 language tag 。 若 catalog 中,已经有同名的函数注册了,则无法注册。

如果 language tag 是 JAVA 或者 SCALA ,则 identifier 是 UDF 实现类的全限定名。关于 JAVA/SCALA UDF 的实现,请参考 自定义函数

如果 language tag 是 PYTHON ,则 identifier 是 UDF 对象的全限定名,例如 pyflink.table.tests.test_udf.add。关于 PYTHON UDF 的实现,请参考 Python UDFs

TEMPORARY

创建一个有 catalog 和数据库命名空间的临时 catalog function ,并覆盖原有的 catalog function 。

TEMPORARY SYSTEM

创建一个没有数据库命名空间的临时系统 catalog function ,并覆盖系统内置的函数。

IF NOT EXISTS

若该函数已经存在,则不会进行任何操作。

LANGUAGE JAVA|SCALA|PYTHON

Language tag 用于指定 Flink runtime 如何执行这个函数。目前,只支持 JAVA, SCALA 和 PYTHON,且函数的默认语言为 JAVA。