在保证优秀性能的同时，易用性是 1.11 版本 Flink SQL 的重头戏。易用性的提升主要体现在以下几个方面：
更方便的追加或修改表定义；
灵活的声明动态的查询参数；
加强和统一了原有 TableEnv 上的 SQL 接口；
简化了 connector 的属性定义；
对 Hive 的 DDL 做了原生支持；
加强了对 python UDF 的支持。
下面逐一为大家介绍 ~
在生产中，用户常常有调整现有表定义的需求。例如用户想在一些外部的表定义（例如 Hive metastore）基础上追加 Flink 特有的一些定义比如 watermark。在 ETL 场景中，将多张表的数据合并到一张表，目标表的 schema 定义其实是上游表的合集，需要一种方便合并表定义的方式。
从 1.11 版本开始，Flink 提供了 LIKE 语法，用户可以很方便的在已有的表定义上追加新的定义。
例如我们可以使用下面的语法给已有表 base_table 追加 watermark 定义：
CREATE [TEMPORARY] TABLE base_table (
id BIGINT,
name STRING,
tstmp TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(id)
) WITH (
'connector': 'kafka'
)
CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table (
WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND
)
LIKE base_table;
这里 derived_table 表定义等价于如下定义：
CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table (
id BIGINT,
name STRING,
tstmp TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(id),
WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
‘connector’: ‘kafka’
)
对比之下，新的语法省去了重复的 schema 定义，用户只需要定义追加属性，非常方便简洁。
有的小伙伴会问，原表和新表的属性只是新增或追加吗？如果我想覆盖或者排除某些属性该如何操作？这是一个好问题，Flink LIKE 语法提供了非常灵活的表属性操作策略。
LIKE 语法支持使用不同的 keyword 对表属性分类：
ALL：完整的表定义；
CONSTRAINTS: primary keys, unique key 等约束；
GENERATED: 主要指计算列和 watermark；
OPTIONS: WITH (...) 语句内定义的 table options；
PARTITIONS: 表分区信息。
在不同的属性分类上可以追加不同的属性行为：
INCLUDING：包含（默认行为）；
EXCLUDING：排除；
OVERWRITING：覆盖。
下面这张表格说明了不同的分类属性允许的行为：
例如下面的语句:
CREATE [TEMPORARY] TABLE base_table (
id BIGINT,
name STRING,
tstmp TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(id)
) WITH (
'connector': 'kafka',
'scan.startup.specific-offsets': 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300',
'format': 'json'
)
CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table (
WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND
)
WITH (
'connector.starting-offset': '0'
)
LIKE base_table (OVERWRITING OPTIONS, EXCLUDING CONSTRAINTS);
等价的表属性定义为：
CREATE [TEMPORARY] TABLE derived_table (
id BIGINT,
name STRING,
tstmp TIMESTAMP,
WATERMARK FOR tstmp AS tsmp - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector': 'kafka',
'scan.startup.specific-offsets': 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300',
'format': 'json'
)
细节参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/sql/create.html#create-table
在生产中，调整参数是一个常见需求，很多的时候是临时修改（比如通过终端查询和展示），比如下面这张 Kafka 表：
create table kafka_table (
id bigint,
age int,
name STRING
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'employees',
'scan.startup.mode' = 'timestamp',
'scan.startup.timestamp-millis' = '123456',
'format' = 'csv',
'csv.ignore-parse-errors' = 'false'
)
在之前的版本，如果用户有如下需求：
用户需要指定特性的消费时间戳，即修改 scan.startup.timestamp-millis 属性；
用户想忽略掉解析错误，需要将 format.ignore-parse-errors 改为 true。
只能使用 ALTER TABLE 这样的语句修改表的定义，从 1.11 开始，用户可以通过动态参数的形式灵活地设置表的属性参数，覆盖或者追加原表的 WITH (...) 语句内定义的 table options。
基本语法为：
table_name /*+ OPTIONS('k1'='v1', 'aa.bb.cc'='v2') */
OPTIONS 内的键值对会覆盖原表的 table options，用户可以在各种 SQL 语境中使用这样的语法，例如：
CREATE TABLE kafka_table2 (id BIGINT, name STRING, age INT) WITH (...);
-- override table options in query source
select id, name from kafka_table1 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */;
-- override table options in join
select * from
kafka_table1 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */ t1
join
kafka_table2 /*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset') */ t2
on t1.id = t2.id;
-- override table options for INSERT target table
insert into kafka_table1 /*+ OPTIONS('sink.partitioner'='round-robin') */ select * from kafka_table2;
动态参数的使用没有语境限制，只要是引用表的地方都可以追加定义。在指定的表后面追加的动态参数会自动追加到原表定义中，是不是很方便呢 ：）
由于可能对查询结果有影响，动态参数功能默认是关闭的， 使用下面的方式开启该功能：
// instantiate table environment
TableEnvironment tEnv = ...
// access flink configuration
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
// set low-level key-value options
configuration.setString("table.dynamic-table-options.enabled", "true");
细节参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/sql/hints.html
随着 Flink SQL 支持的语句越来越丰富，老的 API 容易引起一些困惑：
原先的 sqlUpdate() 方法传递 DDL 语句会立即执行，而 INSERT INTO 语句在调用 execute 方法时才会执行；
Table 程序的执行入口不够清晰，像 TableEnvironment.execute() 和 StreamExecutionEnvironment.execute() 都可以触发 table 程序执行；
execute 方法没有返回值。像 SHOW TABLES 这样的语句没有很好地方式返回结果。另外，sqlUpdate 方法加入了越来越多的语句导致接口定义不清晰，sqlUpdate 可以执行 SHOW TABLES 就是一个反例；
在 Blink planner 一直提供多 sink 优化执行的能力，但是在 API 层没有体现出来。
1.11 重新梳理了 TableEnv 上的 sql 相关接口，提供了更清晰的执行语义，同时执行任意 sql 语句现在都有返回值，用户可以通过新的 API 灵活的组织多行 sql 语句一起执行。
新的接口 TableEnvironment#executeSql 统一返回抽象 TableResult，用户可以迭代 TableResult 拿到执行结果。根据执行语句的不同，返回结果的数据结构也有变化，比如 SELECT 语句会返回查询结果，而 INSERT 语句会异步提交作业到集群。
新的接口 TableEnvironment#createStatementSet 允许用户添加多条 INSERT 语句并一起执行，在多 sink 场景，Blink planner 会针对性地对执行计划做优化。
一张表格感受新老 API 的变化：
sqlUpdate vs executeSql
execute vs createStatementSet
详情参见：https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=134745878
从 1.11 开始，Flink SQL 将 Hive parser 模块独立出来，用以兼容 Hive 的语法，目前 DDL 层面，DB、Table、View、Function 相关的语法均已支持。搭配 HiveCatalog，Hive 的同学可以直接使用 Hive 的语法来进行相关的操作。
在使用 hive 语句之前需要设置正确的 Dialect:
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()...build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
// to use hive dialect
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
// use the hive catalog
tableEnv.registerCatalog(hiveCatalog.getName(), hiveCatalog);
tableEnv.useCatalog(hiveCatalog.getName());
之后我们便可以使用 Hive 的语法来执行一些 DDL，例如最常见的建表操作：
create external table tbl1 (
d decimal(10,0),
ts timestamp)
partitioned by (p string)
location '%s'
tblproperties('k1'='v1');
create table tbl2 (s struct<ts:timestamp,bin:binary>) stored as orc;
create table tbl3 (
m map<timestamp,binary>
)
partitioned by (p1 bigint, p2 tinyint)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe';
create table tbl4 (
x int,
y smallint)
row format delimited fields terminated by '|' lines terminated by '\n';
对于 DQL 的 Hive 语法兼容已经在规划中，1.12 版本会兼容更多 query 语法 ~
详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/hive/hive_dialect.html
1.11 重新规范了 connector 的属性定义，新的属性 key 更加直观简洁，和原有的属性 key 相比主要做了如下改动：
使用 connector 作为 connector 的类型 key，connector 版本信息直接放到 value 中，比如 0.11 的 kafka 为 kafka-0.11 ；
去掉了其余属性中多余的 connector 前缀；
使用 scan 和 sink 前缀标记 source 和 sink 专有属性；
format.type 精简为 format ，同时 format 自身属性使用 format 的值作为前缀，比如 csv format 的自身属性使用 csv 统一作前缀。
例如，1.11 Kafka 表的定义如下：
CREATE TABLE kafkaTable (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category_id BIGINT,
behavior STRING,
ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'user_behavior',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'csv',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
)
详情参见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-122%3A+New+Connector+Property+Keys+for+New+Factory
在之前的版本中，用户只能通过显示建表的方式创建关系型数据库的镜像表。用户需要手动追踪 Flink SQL 的表 schema 和数据库的 schema 变更。在 1.11，Flink SQL 提供了一个 JDBC catalog 接口对接各种外部的数据库系统，例如 Postgres、MySQL、MariaDB、AWS Aurora、etc。
当前 Flink 内置了 Postgres 的 catalog 实现，使用下面的代码配置 JDBC catalog：
CREATE CATALOG mypg WITH(
'type' = 'jdbc',
'default-database' = '...',
'username' = '...',
'password' = '...',
'base-url' = '...'
);
USE CATALOG mypg;
用户也可以实现 JDBCCatalog 接口定制其他数据库的 catalog ~
详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/connectors/jdbc.html#postgres-database-as-a-catalog
1.11 版本的 py-flink 在 python UDF 方面提供了很多增强，包括 DDL 的定义方式、支持了标量的向量化 python UDF，支持全套的 python UDF metrics 定义，以及在 SQL-CLI 中定义 python UDF。
1.10.0 版本引入了对 python UDF 的支持。但是仅仅支持 python table api 的方式。1.11 提供了 SQL DDL 的方式定义 python UDF, 用户可以在 Java/Scala table API 以及 SQL-CLI 场景下使用。
例如，现在用户可以使用如下方式定义 Java table API 程序使用 python UDF：
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env);
tEnv.getConfig().getConfiguration().setString("python.files", "/home/my/test1.py");
tEnv.getConfig().getConfiguration().setString("python.client.executable", "python3");
tEnv.sqlUpdate("create temporary system function func1 as 'test1.func1' language python");
Table table = tEnv.fromDataSet(env.fromElements("1", "2", "3")).as("str").select("func1(str)");
tEnv.toDataSet(table, String.class).collect();
向量化 Python UDF 相较于普通函数大大提升了性能。用户可以使用流行的 python 库例如 Pandas、Numpy 来实现向量化的 python UDF。用户只需在装饰器 udf 中添加额外的参数 udf_type="pandas" 即可。
例如，下面的样例展示了如何定义向量化的 Python 标量函数以及在 python table api 中的应用：
@udf(input_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT()], result_type=DataTypes.BIGINT(), udf_type="pandas")
def add(i, j):
return i + j
table_env = BatchTableEnvironment.create(env)
# register the vectorized Python scalar function
table_env.register_function("add", add)
# use the vectorized Python scalar function in Python Table API
my_table.select("add(bigint, bigint)")
# use the vectorized Python scalar function in SQL API
table_env.sql_query("SELECT add(bigint, bigint) FROM MyTable")
详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/python/vectorized_python_udfs.html
另外，1.11 对 python UDF 的 metrics 做了全面支持，现在用户可以在 UDF 中方便地定义各种类型的 metrics，由于篇幅关系，这里不作详细描述，见 python UDF metrics。
详情参见：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/python/metrics.html
在后续版本，易用性仍然是 Flink SQL 的核心主题，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流 DDL 将会是努力的方向，让我们拭目以待 ~
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1、导入Mongo Monitor监控工具表结构（mongo_monitor…
上面提到： 在问题描述的架构图中我们可以看到，Click…
PMM不香吗？
如今看都很棒