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- /dev/table/materialized-table/
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# 介绍

物化表是 Flink SQL 引入的一种新的表类型，旨在简化批处理和流处理数据管道，提供一致的开发体验。在创建物化表时，通过指定数据新鲜度和查询，Flink 引擎会自动推导出物化表的 Schema ，并创建相应的数据刷新管道，以达到指定的新鲜度。

# 核心概念

物化表包含以下核心概念：数据新鲜度、刷新模式、查询定义和 `Schema` 。

## 数据新鲜度

数据新鲜度定义了物化表数据相对于基础表更新的最大滞后时间。它并非绝对保证，而是 Flink 尝试达到的目标。框架会尽力确保物化表中的数据在指定的新鲜度目标内刷新。

Data freshness is optional when creating a materialized table. If not specified, the system uses the default freshness based on the refresh mode: [materialized-table.default-freshness.continuous]({{< ref "docs/dev/table/config" >}}#materialized-table-default-freshness-continuous) (default: 3 minutes) for CONTINUOUS mode, or [materialized-table.default-freshness.full]({{< ref "docs/dev/table/config" >}}#materialized-table-default-freshness-full) (default: 1 hour) for FULL mode.

数据新鲜度是物化表的一个关键属性，具有两个主要作用：
- **确定刷新模式**：目前有持续模式和全量模式。关于如何确定刷新模式的详细信息，请参阅 [materialized-table.refresh-mode.freshness-threshold]({{< ref "docs/dev/table/config" >}}#materialized-table-refresh-mode-freshness-threshold) 配置项。
    - 持续模式：启动 Flink 流作业，持续刷新物化表数据。
    - 全量模式：工作流调度器定期触发 Flink 批处理作业，全量刷新物化表数据。
- **确定刷新频率**：
    - 持续模式下，数据新鲜度转换为 Flink 流作业的 `checkpoint` 间隔。
    - 全量模式下，数据新鲜度转换为工作流的调度周期，例如 `cron` 表达式。

## 刷新模式

刷新模式有持续模式和全量模式两种。默认情况下，根据数据新鲜度推断刷新模式。用户可以为特定业务场景显式指定刷新模式，它的优先级高于根据数据新鲜度推导的刷新模式。

- **持续模式**：Flink 流作业会增量更新物化表数据，下游数据会立即可见，或者等 checkpoint 完成时才可见，由对应的 Connector 行为决定。
- **全量模式**：调度器会定期触发对物化表数据的全量覆盖，其数据刷新周期与工作流的调度周期相匹配。
    - 默认的覆盖行为是表级别的。如果分区字段存在，并且通过 [partition.fields.#.date-formatter]({{< ref "docs/dev/table/config" >}}#partition-fields-date-formatter) 指定了时间分区字段格式，则按照分区粒度覆盖，即每次只刷新最新的分区。

## 查询定义

物化表的查询定义支持所有 Flink SQL [查询]({{< ref "docs/dev/table/sql/queries/overview" >}})。查询结果用于填充物化表。在持续模式下，查询结果会持续更新到物化表中，而在全量模式下，每次查询结果都会覆盖更新到物化表。

## Schema

物化表的 `Schema` 定义与普通表相同，可以声明主键和分区字段。其列名和类型会从相应的查询中推导，用户无法手动指定。
