1.美图

2.概述

SQL 和关系代数在设计之初就针对的是静态的数据。静态数据是有界的，因此可以很容易地和表（关系）进行映射。但是对于一个不断变化的实时数据流而言，数据是无边界不断更新的，在将 SQL 应用在流上的时候，势必需要考虑数据的更新问题。例如，对与聚合操作而言，随着新数据源源不断地到达，聚合的结果必然是需要不断更新的。在这种情况下，目前包括 Flink、Calcite、Beam、 Kafka 等社区的开发人员一起在推动 Streaming SQL 的标准化，流和动态表的是这些工作的基础。

3.流和动态表

我们知道，从数据库的角度来看，一张表可以看作是一系列 Change log（INSERT、UPDATE、DELETE）聚合的结果。如果每一条 Change log 对应实时数据流中的一条消息，那么一张表和一个 Change log 的数据流就是可以互相转换的：

The aggregation of a stream of updates over time yields a table
The observation of changes to a table over time yield a stream

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