Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。

什么是view（视图）：

视图无非就是存储在数据库中并具有名字的 SQL 语句，或者说是以预定义的 SQL 查询的形式存在的数据表的成分。视图可以包含表中的所有列，或者仅包含选定的列。视图可以创建自一个或者多个表，这取决于创建该视图的 SQL 语句的写法。视图，一种虚拟的表，允许用户执行以下操作：

• 以用户或者某些类型的用户感觉自然或者直观的方式来组织数据；
• 限制对数据的访问，从而使得用户仅能够看到或者修改（某些情况下）他们需要的数据；
• 从多个表中汇总数据，以产生报表。

(引自：)

Flink SQL兼容标准SQL，view的作用与标准SQL相同，有几个特点：

• 在Flink SQL中，view是一种临时表
• 与标准SQL一样，视图可以创建自一个或多个表/视图
• 视图的结果不会进行持久化，仅作为计算的中间结果进行传输
• 视图的数据也可以被输出到结果表中

Flink SQL中，视图的语法非常简单，可参考：。接下来我们通过一些例子来实际感受一下视图的作用。

假设在IoT场景中，要过滤出两个厂房中的传感器的异常数据。两个厂房的数据分别发到了datahub的两个不同topic，需要将两个datahub topic中异常数据过滤出来，再汇总。原始数据结构如下：

• date
• hour
• ip: device ip
• event_id: 

DDL -- 定义输入输出数据的数据结构，具体语法请参见 ，维表相关语法详见：

-- source1 定义厂房1的topic的数据结构create table fab1(  `date` int,  hour int,  ip varchar,  event_id BIGINT) with (  type='datahub',  endPoint='xxxxxxxxx',  project='xxxxxxxxxx',  topic='topic1',  accessId='xXXXXXXXX',  accessKey='XXXXXXXXX');    -- source2 定义厂房2的topic的数据结构  create table fab2(  `date` int,  hour int,  ip varchar,  event_id BIGINT) with (  type='datahub',  endPoint='xxxxxxxxx',  project='xxxxxxxxxx',  topic='topic2',  accessId='xXXXXXXXX',  accessKey='XXXXXXXXX');    -- 定义结果表1的数据结构  create table sink(  `date` int,  hour int,  event_id bigint,  event_cnt bigint  ) with (  type='datahub',  endPoint='xxxxxxxxx',  project='xxxxxxxxxx',  topic='topic2',  accessId='xXXXXXXXX',  accessKey='XXXXXXXXX');    -- 定义结果表2的数据结构  create table sink(  `date` int,  hour int,  event_id bigint,  event_cnt bigint  ) with (  type='rds',  url='xxxxxx',  tableName='xxxxxx',  userName='xxxxxx',  password='xxxxxx');  -- 维表  CREATE TABLE device_whitelist (  ip varchar,  category varchar,  PRIMARY KEY (ip),  -- 用作维表时，必须有声明的主键。  PERIOD FOR SYSTEM_TIME  -- 定义维表的变化周期) with (  type = 'rds',  ...)

写法一，按照批处理系统/数据库的思维来看，这个需求非常简单：

insert into sinkselect e.`ip`,e.`hour`,e.`date`,e.`event_id` from (  select * from fab1  where event_id='00001'  union   select * from fab2  where event_id='00001') eJOIN device_whitelist FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS dON e.`ip` = d.`ip`

写法二，使用view，将各个复杂SQL模块拆开：

-- CREATE VIEW view1(`date`,`hour`,`ip`,`event_id`) ASSELECT * FROM fab1WHERE event_id='00001'UNION SELECT * FROM fab2WHERE event_id='00001'-- CREATE VIEW view2(`date`,`hour`,`ip`,`event_id`) ASSELECT e.`date`,e.`hour`,e.`ip`,e.`event_id` FROM view1 eJOIN device_whitelist FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS dON e.`ip` = d.`ip`-- INSERT INTO sink1INSERT INTO sink1SELECT * FROM view2-- INSERT INTO sink2INSERT INTO sink2SELECT * FROM view1

Flink中SQL的数据是不断动态变化的，特别是涉及到一些特殊语法（如window级连/嵌套等），需要分步调试每个SQL模块的结果。如果用写法一，会大大增加SQL调试难度。因此，使用Flink SQL，建议使用第二种写法，用view将各个语法块串联，方便调试和排查问题。写法一和写法二最终生成的作业DAG图都是一样的，没有任何区别。一个Flink SQL作业可以同时定义多个输出表，结果可同时被输出到多种数据源中。

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