FLIP-132 Temporal Table DDL and Temporal Table Join
当维表可以使用 changelog 的方式获取时,支持 eventtime 的 join
org.apache.flink.table.planner.plan.nodes.exec.stream.StreamExecTemporalJoin
org.apache.flink.table.runtime.operators.join.temporal.TemporalRowTimeJoinOperator
测试: org/apache/flink/streaming/connectors/kafka/table/KafkaTableITCase.java#testKafkaTemporalJoinChangelog
动机
临时表是视图的概念,该视图可以根据特定时间点返回表的内容。临时表包含具有版本信息的表快照,它可以 binlog ,也可以是一张数据库表。为了关联维表,Flink 使用 DDL 定义临时表,并在外部数据源 Lookup 。为了能关联到表的历史版本的数据,Flink 使用临时表函数将外部变化的表定义成 View,然后去访问它。但是临时表函数只能使用 Table API/YAML 调用,对于 SQL 很不方便。如果 Flink 支持以 DDL 方式定时临时表,SQL 用户会很方便。binlog 包含表所有的变化,在 FLIP-95 之后 Flink 就可以解析binlog。将时态表函数作用于 binlog 上,就可以访问数据库表特定版本的数据。
公共接口
时态表概念
- 时态表:时态表是随时间变化的表,称为 Flink 动态表,时态表中的行与一个或多个时间周期相关联,所有 Flink 表都是时态(动态)表。
- 版本:时态表可以分为一组版本化的表快照,表快照中的版本表示行的生命周期,有效期的开始时间和结束时间可以由用户分配。时态表可以根据表是否跟踪其历史版本分为版本表和规则表。
- 版本表:如果时态表中的行可以记录其历史更改信息并访问其历史记录版本,则我们将这种动态表称为版本表
- 常规表:对于常规表,动态表中的行只能跟踪其最新版本。lookup join 中的表只能跟踪其最新版本,因此它也是一个常规表
时态表关联概念
- 时态表关联:时态表关联是指任意表与动态表的一个版本的数据连接
- Event-time 时态表关联:Event-time 时态表关联是输入表使用它的事件时间在时态表联接中找到相应版本的动态表。
- Processing-time **时态表关联:Processing-time 时态表关联是输入表使用其处理时间在时态表联接中查找最新版本**的动态表
主键语义
Flink 中的主键约束意味着表或视图的一列或一组列是唯一的,并且它们不包含 null。但 Flink不拥有数据,因此我们要支持的唯一模式是不强制模式,由用户来确保查询强制执行键完整性。Flink 将使用主键约束来进行优化。
changelog source 上的主键语义意味着具体化的changelogs(INSERT/UPDATE_BEFORE/UPDATE_AFTER/DELETE)在主键约束上是唯一。Flink 假设所有消息在主键上都是有序的,并将使用主键更新临时连接操作符中的物化状态作为优化。
主键语义意味着对于 Append Source 所有输入记录在主键相同只会出现一次。如果主键上有重复记录,则查询结果可能不正确。
Event Time 语义
事件时间是每个单独事件在其产生设备上发生的时间。这个时间通常在记录进入Flink之前嵌入到记录中,并且可以从每个记录中提取事件时间戳。在事件时间中,时间的进程取决于数据,而不是任何时钟。changelog 中的事件时间也保留了这个语义,changelog 的事件时间戳(INSERT,UPDATE,DELETE)可以从每条记录中提取出来,它意味着用提取的时间插入/更新/删除一条记录。例如
- +INSERT(key, Flink, 09:00:00):这条记录的事件时间是 09:00:00,insert 操作时间没有意义
- -DELETE(Key, Flink, 09:00:00): 这条记录的事件时间是 09:00:00,delete 操作时间没有意义
有版本的表/视图
我们建议使用主键和事件时间来定义版本表/视图
- 主键是记录具有相同主键的记录的不同版本所必需的
- 事件时间是划分每个记录的有效生命周期所必需的
-- 版本表建表语句示例
CREATE TABLE versioned_rates (
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time, -- event time (currency_time)
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- primary key (currency)
) WITH (
...
)
常规表/视图
很容易理解,如果动态表不是版本表,那么它肯定是常规表。除版本表外,任何表都可以是常规表
CREATE TABLE latest_rates ( -- No event time and No primary key
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3)
) WITH (
...
)
如何关联时态表
时态表最常见的场景是在 correlate 中关联指定的版本数据,目前只有时态表 join 支持版本表,任何地方都支持常规表。我们建议使用“FOR SYSTEM_TIME AS OF”来触发访问指定版本的时态表。“FOR SYSTEM_TIME AS of<point in TIME 1>” 语法在 SQL:2011 支持,语义是指返回特定时间点的时态表的视图。
-- 订单事实表
CREATE TABLE orders (
order_id STRING,
currency STRING,
amount INT,
proctime as PROCTIME(),
order_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '30' SECOND
) WITH (
)
-- Event-time 时态表 join
SELECT
o.oder_id,
o.order_time,
o.amount * r.rate AS amount,
r.currency
FROM orders AS o, versioned_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.order_time r
on o.currency = r.currency;
-- Processing-time 时态表 join
SELECT
o.oder_id,
o.proctime,
o.amount * r.rate AS amount,
r.currency
FROM orders AS o, latest_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime r
on o.currency = r.currency
提议的变更
建议的DDL将只支持 in-blink planner,因为旧版规划器已弃用,将很快被删除。
有版本表/视图 DDL
- 请记住,版本表是包含主键和事件时间属性的动态表。
- 对于 Source 上的版本表,版本表的版本按用户特定的事件时间和主键拆分
- 对于视图上的版本表,如果查询包含推断的主键和事件时间属性,则它也有效
-- 以下都是版本表/视图
-- changelog 流中的延迟删除事件将被忽略,因为DELETE事件中的事件时间戳通常小于水印。下面的changelog流来自数据库binglog,包含DELETE事件,这些事件中的事件时间戳通常小于水印
-- 如果changelog源包含删除事件(versioned_rates2),建议使用 changelog time 作为事件时间
CREATE TABLE versioned_rates1 (
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time, -- event time (currency_time)
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- primary key (currency)
) WITH (
'format' = 'debezium-json'/'canal-json' -- changelog source
)
-- 版本表“versioned_rates2”是从包含主键和事件时间(changelog time)的changelog流生成的,该表包含多个版本
-- 与“versioned_rates1”相比,versioned表“versioned_rates2”中的版本是按changelog时间(即binlog时间)划分的,后者更适合处理changelog的延迟删除事件
-- Changelog time 是系统中发生更改的时间(即数据库中DML执行的系统时间),DELETE event 中的事件时间将是理想情况下不小于水印的执行时间
-- 如果changelog源包含DELETE事件,建议使用 changelog_time 作为事件时间
CREATE TABLE versioned_rates2 (
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
changelog_time TIMESTAMP(3) as SYSTEM_METADATA("db_operation_time"),
WATERMARK FOR changelog_time AS changelog_time, -- event time (changelog_time)
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- primary key (currency)
) WITH (
'format' = 'debezium-json'/'canal-json' -- changelog source
)
-- 版本表“versioned_rates3” 是从仅附加的流中生成的,该流包含主键和事件时间(currency_time)
-- 该表是一个版本表,但每个记录只包含一个版本
-- 因为append only流中的主键意味着记录不会在主键上重复,所以只有一个版本
CREATE TABLE versioned_rates3 (
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time, -- event time
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- primary key
) WITH (
'format' = 'json' -- append only source
)
-- 版本表“versioned_rates4”将仅追加的源转换为changelog流,它包含推断的主键并保留事件时间属性
-- 该表也是一个版本表,每个记录都包含多个版本
-- 如果仅附加源包含业务键上的重复记录,建议使用“versioned_rates4”视图定义版本表
CREATE TABLE rates (
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time -- event time
) WITH (
'format' = 'json' -- append only source
)
-- 该视图返回带有推断主键(Currency)和事件时间(Currency_time)的有序changelog流
CREATE VIEW versioned_rates4 AS
SELECT currency, rate, currency_time
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency ORDER BY currency_time DESC) AS rowNum
FROM rates )
WHERE rowNum = 1;
当 event 中的事件时间戳小于水印时,changelog 流中的延迟事件将被忽略,而 DELETE/UPDATE_BEFORE事件通常有一个延迟时间戳如果用户使用行中的 timestamp 字段作为事件时间,则表示这些DELETE/UPDATE_BEFORE事件将被忽略。UPDATE_BEFORE event对于版本表是可选的,可以忽略,因为总是有一个跟在后面的UPDATE_AFTER event 可以更新旧记录。删除事件是必要的,用于删除旧数据,不可忽略。
changelog 流来自数据库 binglog,包含 DELETE event 是一个常见的用户案例,如果用户从行字段中分配了事件时间,比如上面的案例“versioned_rates1”,DELETE event 中的事件时间戳总是小于水印,在 Flink 中会被视为 late event
,因为数据库中的 delete 事件几乎是在删除事件时间较小的旧数据,所以下表显示,当从行字段分配事件时间时,delete event 总是有一个较迟的事件时间戳(10:05:00),而不是数据库系统时间(11:00:00)。
DB system time(changelog time) | DB operation T(pk, name,biz_ts) | Produced changeling using biz_ts as event time | Produced changeling using changelog time as event time |
---|---|---|---|
11:00:00 | delete from T where pk = ‘key’ | -DELETE (key, Hello, 10:05:00) | -DELETE (key, Hello, 10:05:00, 11:00:00) |
10:05:00 | update T set name = ‘Hello’, biz_ts = ‘10:05:00’ where pk = ‘key’ | -UPDATE_BEFORE (key, Flink, 09:00:00) +UPDATE_AFTER (key, Hello, 10:05:00) |
-UPDATE_BEFORE (key, Flink, 09:00:00, 10:05:00) +UPDATE_AFTER (key, Hello, 10:05:00, 10:05:00) |
09:00:00 | Insert into T (key, Flink, 09:00:00) | +INSERT (key, Flink, 09:00:00) | +INSERT (key, Flink, 09:00:00, 09:00:00) |
在这种情况下,建议使用 changelog time 作为事件时间,changelog time 是系统中发生更改的时间(即数据库中DML执行的系统时间),我们可以从 binglog 中提取 changelog time,这将在FLIP-107中实现。版本表将基于changelog时间构建,DELETE事件中的changelog时间(11:00:00)接近数据库系统时间(11:00:00),理想情况下不会小于水印,如上表所示。
上面这一段其实就想表达一个意思:delete event 的事件时间是无法从 event 内提取的,如果勉强用 event 中其他时间,大概率是会因为时间远小于 Watermark 而丢弃。如果包含 delete ,建议是用数据库操作 event 的时间即 binlog 时间。
主键不应该在只附加的流上定义如果流在主键上有重复的记录,这会破坏主键语义,并可能在 Flink 中产生错误的结果。
业务键上有重复记录的append only源上的版本表是一种常见的用户情况,用户希望更新源语义。我们建议使用重复数据删除查询来定义这种版本表,视图“versioned_rates4”中的查询是一个重复数据删除查询,它可以将 append only 流转换为 changelog 流,changelog 流包含主键上的 INSERT 和 UPDATE 事件,并保留事件时间。顺便说一句,此查询中的模式称为“重复数据消除查询”,并将在 planner 和 runtime 中针对重复数据消除节点进行优化。
这样一来,一个好处是我们不需要在可能包含重复记录的仅附加源中定义主键,主键语义变得清晰,另一个好处是上述视图的结果是一个 changelog 流,我们在概念上统一了时态表和 changelog 。另外,用户可以在视图的查询中进行过滤/投影/聚合/连接,极大地提高了灵活性。
常规表/视图
如果动态表不是版本化的时态表,那么它就是常规表。常规表意味着表或视图不能同时拥有主键和事件时间。
CREATE TABLE latest_rates1 ( -- No event time and No primary key
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10)
) WITH (
)
CREATE VIEW latest_rates2 AS -- No event time and No primary key
SELECT currency, rate
FROM rates;
CREATE TABLE latest_rates3 ( -- No primary key
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
currency_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR currency_time AS currency_time,
) WITH (
)
CREATE TABLE latest_rates4 ( -- No event time
currency STRING,
rate DECIMAL(38, 10),
proctime AS PROCTIME(),
PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED
) WITH (
)
CREATE VIEW latest_rates5 AS -- No event time and only has a inferred primary key
SELECT currency, rate, proctime
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency ORDER BY proctime DESC)
AS rowNum FROM Rates)
WHERE rowNum = 1;
对于常规表,表只保留表的最新版本,它可以是除版本表以外的任何表或任何视图。
兼容性、弃用和迁移计划
迁移计划
// Event-time temporal table join 示例
// The Temporal Table Function way (这种方式不建议,已弃用)
Table ratesHistory = tEnv.fromDataStream(ratesHistoryStream, $("currency"), $("rate"), $("order_time").rowtime());
tEnv.createTemporaryView("versioned_rates", ratesHistory);
TemporalTableFunction rates = ratesHistory.createTemporalTableFunction("order_time", "currency"); // <==== (1)
tEnv.registerFunction("rates", rates);
tEnv.executeSql("SELECT
o.oder_id,
o.order_time,
o.amount * r.rate AS amount,
r.currency
FROM
Orders AS o,
LATERAL TABLE(rates(o.order_time))AS r
WHERE o.currency = r.currency");
建议用这种方式
-- The proposed Temporal Table DDL way, create a versioned table
CREATE VIEW versioned_rates AS
SELECT currency, rate, currency_time
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency ORDER BY currency_time DESC) AS rowNum
FROM rates)
WHERE rowNum = 1;
SELECT
o.oder_id,
o.order_time,
o.amount * r.rate AS amount,
r.currency
FROM orders AS o, versioned_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.order_time r
on o.currency = r.currency;