该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，原文地址：ci.apache.org/projects/fl…
Temporal table时态表表示改变的历史记录表上的（参数化）视图的概念，该表返回特定时间点的表的内容。
更改表可以是跟踪更改的更改历史表（例如数据库更改日志），也可以是具体化更改的更改维表（例如数据库表）。
对于更改历史记录表，Flink可以跟踪更改，并允许在查询中的特定时间点访问表的内容。在Flink中，这种表由Temporal Table Function（时态表函数）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，这种表为Temporal Table。
产生的原因
与更改的历史记录表相关
我们假设有下表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代表一个增长的日元（汇率为1）仅追加（append-only）货币汇率表。例如，欧元兑日元从09:00到10:45的汇率为114；从10:45到11:15，汇率为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');
相关子查询确定相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，但是在10:58时表的版本中未考虑11:15时欧元的更新值以及新的值。
rowtime currency rate
======= ======== ======
09:00 US Dollar 102
09:00 Yen 1
10:45 Euro 116
Temporal Table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。Temporal Table是仅附加表的参数化视图，它将仅附加（ append-only）表的行解释为表的更改日志，并在特定时间点提供该表的版本。 将仅附加表解释为更改日志（changelog）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，rowtime是timestamp属性。
在Flink中，这由Temporal Table Function表示。
与维度表变化相关
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是一个以最新汇率具体化的表格（例如存储在其中）。LatestRates是物化历史RatesHistory。然后，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时间的LatestRates表的内容为：
12:00> SELECT * FROM LatestRates;
currency rate
======== ======
US Dollar 102
Yen 1
Euro 119
Pounds 108
在Flink中，这由时态表表示。
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table functions的SQL语法提供一种表达它的方法。
定义后，Temporal Table Function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。
假设我们基于RatesHistory表定义了一个时态表函数Rates（timeAttribute），则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
Rates（timeAttribute）的每个查询都返回给定timeAttribute的Rates的状态。
注意：目前，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，时态表函数只能在联接join中使用。上面的示例用于提供有关Rates（timeAttribute）函数返回值的直观信息。
定义时态表函数
以下代码段说明了如何从仅追加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)
第（1）行创建了一个rates时态表函数，它允许我们使用表API中的函数rates。
第（2）行在我们的表环境中以名称Rates注册此函数，这允许我们在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称为LatestRates的时态表，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：目前，Flink不支持以固定时间直接查询时态表。目前，时态表只能在联接中使用。上面的示例用于提供有关时态表LatestRates返回的内容的直觉。
另请参阅有关用于joins for continuous queries的页面，以获取有关如何与时态表联接的更多信息。
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)
