细思极恐

Join是批处理数据处理中常见且易于理解的操作，用于连接两个关系的行。 但是，动态表上的连接语义不太明显甚至令人困惑。

Table API和SQL中基于时间的操作（如窗口）需要有关时间概念及其来源的信息。因此，Table可以提供逻辑时间属性，用于指示时间和访问表程序中的相应时间戳。

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。

与静态表相比，动态表会随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。

Apache Flink 具有两个关系 API - Table API 和 SQL -用于统一流和批处理。

window join 将共享相同 key 并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起，发出满足联接条件的结果。

集成Flink（Source、Sink、状态编程、窗口处理、多流join、侧输出、异步IO等）各个功能点

Flink认为Batch是Streaming的一个特例，因为Flink底层引擎是流式引擎，在此上实现了流处理和批处理。而窗口（Window）到Batch的桥梁，Flink提供了非常完善的窗口机制。

触发器确定窗口（由窗口分配器形成）何时准备好由窗口功能处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。