Apache Flink 漫谈系列 - 持续查询(Continuous Queries)

下面我们对flink_tab_ts进行INSERT操作：

我们再来看看6次trigger 查询计算的结果：

大家到这里发现我写了Trigger的存储过程之后，每次在数据表flink_tab_ts进行DML操作的时候，Trigger就会触发一次查询计算，产出一份新的计算结果，观察上面的查询结果发现，结果表不停的增加(Append only)。

2. 有PK的Update场景

我们利用flink_tab_ts的6次DML操作和自定义的触发器TriggerL来介绍了什么是持续查询，做处理静态查询与持续查询的关系。那么上面的演示目的是为了说明持续查询，所有操作都是insert，没有基于主键的更新，也就是说Trigger产生的结果都是append only的，那么大家想一想，如果我们操作flink_tab这张表，按主键user进行插入和更新操作，同样利用Trigger机制来进行持续查询，结果是怎样的的呢? 初始化表，trigger：

drop table flink_tab; 
create table flink_tab( 
user VARCHAR(100) NOT NULL, 
clicks INT NOT NULL, 
PRIMARY KEY (user) 
); 
 
DELIMITER ;; 
create trigger flink_tab_trigger_insert after insert 
on flink_tab for each row 
begin 
select user, clicks from flink_tab into OUTFILE '/tmp/trigger.sql'; 
end ;; 
DELIMITER ; 
 
DELIMITER ;; 
create trigger flink_tab_trigger_ after update 
on flink_tab for each row 
begin 
select ts, user, clicks from flink_tab into OUTFILE '/tmp/trigger.sql'; 
end ;; 
DELIMITER ; 

同样我做如下6次DML操作，Trigger 6次查询计算：

在来看看这次的结果与append only 有什么不同?

我想大家早就知道这结果了，数据库里面定义的PK所有变化会按PK更新，那么触发的6次计算中也会得到更新后的结果，这应该不难理解，查询结果也是不断更新的(Update)!

3. 关系定义

（编辑：西安站长网）

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