Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN

执行之后当前表信息会更新并在历史表里面产生一条历史信息，如下：

注意当前表的SysStartTime意见发生了变化,历史表产生了一条记录，SyStartTIme是原当前表记录的SysStartTime，SysEndTime是当前表记录的SystemStartTime。我们再更新一次：

UPDATE [dbo].[Department] SET [ManagerID] = 201 WHERE [DeptID] = 10 

到这里我们了解到SQLServer里面关于Temporal Table的逻辑是有当前表和历史表来存储数据，并且数据库内部以StartTime和EndTime的方式管理数据的版本。

(3) SELECT

SELECT [DeptID], [DeptName], [SysStartTime],[SysEndTime] 
FROM [dbo].[Department] 
FOR SYSTEM_TIME AS OF '2018-06-06 05:50:21.0000000' ; 

SELECT语句查询的是Department的表，实际返回的数据是从历史表里面查询出来的，查询的底层逻辑就是 SysStartTime <= '2018-06-06 05:50:21.0000000' and SysEndTime > '2018-06-06 05:50:21.0000000' 。

四、Apache Flink Temporal Table

我们不止一次的提到Apache Flink遵循ANSI-SQL标准，Apache Flink中Temporal Table的概念也源于ANSI-2011的标准语义，但目前的实现在语法层面和ANSI-SQL略有差别，上面看到ANSI-2011中使用FOR SYSTEM_TIME AS OF的语法，目前Apache Flink中使用 LATERAL TABLE(TemporalTableFunction)的语法。这一点后续需要推动社区进行改进。

1. 为啥需要 Temporal Table

我们以具体的查询示例来说明为啥需要Temporal Table，假设我们有一张实时变化的汇率表(RatesHistory)，如下：

RatesHistory代表了Yen汇率(Yen汇率为1),是不断变化的Append only的汇率表。例如，Euro兑Yen汇率从09:00至10:45的汇率为114。从10点45分到11点15分是116。

假设我们想在10:58输出所有当前汇率，我们需要以下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 rr2.currency = r.currency 
AND r2.rowtime <= '10:58'); 

相应Flink代码如下：

• 定义数据源-genRatesHistorySource

def genRatesHistorySource: CsvTableSource = { 
 
val csvRecords = Seq( 
"rowtime ,currency ,rate", 
"09:00:00 ,US Dollar , 102", 
"09:00:00 ,Euro , 114", 
"09:00:00 ,Yen , 1", 
"10:45:00 ,Euro , 116", 
"11:15:00 ,Euro , 119", 
"11:49:00 ,Pounds , 108" 
) 
// 测试数据写入临时文件 
val tempFilePath = 
writeToTempFile(csvRecords.mkString("$"), "csv_source_", "tmp") 
 
// 创建Source connector 
new CsvTableSource( 
tempFilePath, 
Array("rowtime","currency","rate"), 
Array( 
Types.STRING,Types.STRING,Types.STRING 
), 
fieldDelim = ",", 
rowDelim = "$", 
ignoreFirstLine = true, 
ignoreComments = "%" 
) 
} 
def writeToTempFile( 
contents: String, 
filePrefix: String, 
fileSuffix: String, 
charset: String = "UTF-8"): String = { 
val tempFile = File.createTempFile(filePrefix, fileSuffix) 
val tmpWriter = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(tempFile), charset) 
tmpWriter.write(contents) 
tmpWriter.close() 
tempFile.getAbsolutePath} 

• 主程序代码

def main(args: Array[String]): Unit = { 
// Streaming 环境 
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 
val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) 
 
//方便我们查出输出数据 
env.setParallelism(1) 
 
val sourceTableName = "RatesHistory" 
// 创建CSV source数据结构 
val tableSource = CsvTableSourceUtils.genRatesHistorySource 
// 注册source 
tEnv.registerTableSource(sourceTableName, tableSource) 
 
// 注册retract sink 
val sinkTableName = "retractSink" 
val fieldNames = Array("rowtime", "currency", "rate") 
val fieldTypes: Array[TypeInformation[_]] = Array(Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING) 
 
tEnv.registerTableSink( 
sinkTableName, 
fieldNames, 
fieldTypes, 
new MemoryRetractSink) 
 
val SQL = 
""" 
|SELECT * 
|FROM RatesHistory AS r 
|WHERE r.rowtime = ( 
| SELECT MAX(rowtime) 
| FROM RatesHistory AS r2 
| WHERE rr2.currency = r.currency 
| AND r2.rowtime <= '10:58:00' ) 
""".stripMargin 
 
// 执行查询 
val result = tEnv.SQLQuery(SQL) 
 
// 将结果插入sink 
result.insertInto(sinkTableName) 
env.execute() 
} 

• 执行结果如下图：

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!