Flink SQL 入门介绍
Flink SQL 背景
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
Flink SQL 是面向用户的 API 层，在我们传统的流式计算领域，比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API，用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑，这种方式虽然灵活，但有一些不足，比如具备一定门槛且调优较难，随着版本的不断更新，API 也出现了很多不兼容的地方。
在这个背景下，毫无疑问，SQL 就成了我们最佳选择，之所以选择将 SQL 作为核心 API，是因为其具有几个非常重要的特点：
- SQL 属于设定式语言，用户只要表达清楚需求即可，不需要了解具体做法；
- SQL 可优化，内置多种查询优化器，这些查询优化器可为 SQL 翻译出最优执行计划；
- SQL 易于理解，不同行业和领域的人都懂，学习成本较低；
- SQL 非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少；
- 流与批的统一，Flink 底层 Runtime 本身就是一个流与批统一的引擎，而 SQL 可以做到 API 层的流与批统一。
Flink SQL 的编程模型
Flink 的编程模型基础构建模块是流（streams）与转换 （transformations），每一个数据流起始于一个或多个 source，并终止于一个或多个 sink。当然基于 Flink SQL 编写的 Flink 程序也离不开读取原始数据，计算逻辑和写入计算结果数据三部分。
一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分：
（1）Source Operator：Soruce Operator 是对外部数据源的抽象，目前 Apache Flink 内置了很多常用的数据源实现，例如 MySQL、Kafka 等；
（2）Transformation Operators：算子操作，主要完成例如查询、聚合操作等，目前 Flink SQL 支持了 Union、Join、Projection、Difference、Intersection 及 window 等大多数传统数据库支持的操作；
（3）Sink Operator：Sink operator 是对外结果表的抽象，目前 Apache Flink 也内置了很多常用的结果表的抽象，比如 Kafka Sink 等
Flink SQL 支持的语法
Flink SQL 核心算子的语义设计参考了 1992、2011 等 ANSI-SQL 标准，Flink 使用 Apache Calcite 解析 SQL ，Calcite 支持标准的 ANSI SQL。