flink Table Function

Flink中的Table Function是一种用于处理一对多关系的函数，与标量函数ScalarFunction不同，它可以将一行输入数据转换为多行输出数据。在Flink SQL中使用Table Function需要搭配LATERAL TABLE一起使用，将其视为一张虚拟的表。整个过程可以看作是一个Join with Table Function的过程，左表会与右表的每一条记录进行连接。如果右表没有输出但是需要左表输出，可以使用LEFT JOIN LATERAL TABLE来实现。具体的用法如下：

SELECT users, tag
FROM Orders
LEFT JOIN LATERAL TABLE(unnest_udtf(tags)) t AS tag ON TRUE

这个例子中，unnest_udtf是一个自定义的Table Function，用于将tags列的多个值转换为多行输出。你可以在这个链接\[3\]中找到一个关于自定义Table Function的示例代码。通过这个示例，你可以更好地理解Table Function的用法和实际应用场景。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Flink SQL 中TableFunction使用分析](https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/119978750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Flink实战教程-自定义函数之TableFunction](https://blog.csdn.net/zhangjun5965/article/details/107051977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]