在flink 1.14版本中，怎么用事实表与维度表关联查询，纬度表是实时变化的

在 Flink 1.14 版本中，可以使用 Flink SQL 语句来实现实时的事实表和维度表的关联查询，其中维度表是实时变化的。

具体的实现步骤如下：

1. 创建事实表和维度表对应的数据流。

2. 将维度表流转换为一个维度表表格。

3. 将事实表流转换为一个事实表表格。

4. 在事实表表格上执行 SQL 语句，使用 LATERAL TABLE 关键字将维度表表格与事实表表格进行关联。

5. 将关联结果流输出。

下面是一个示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建维度表流
DataStream<Row> dimensionStream = ...
// 将维度表流转换为维度表表格
Table dimensionTable = tableEnv.fromDataStream(dimensionStream, "id, name, updateTime.rowtime");

// 创建事实表流
DataStream<Row> factStream = ...
// 将事实表流转换为事实表表格
Table factTable = tableEnv.fromDataStream(factStream, "id, value, eventTime.rowtime");

// 执行关联查询
Table resultTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT f.id, f.value, d.name " +
    "FROM " + factTable + " f, " +
    "LATERAL TABLE ( " +
        "SELECT id, name " +
        "FROM " + dimensionTable + " " +
        "WHERE updateTime <= f.eventTime " +
        "ORDER BY updateTime DESC " +
        "LIMIT 1 " +
    ") AS d"
);

// 将关联结果转换为流输出
DataStream<Tuple3<Integer, Double, String>> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple3<Integer, Double, String>>() {}));

在上面的示例代码中，事实表和维度表都是通过 DataStream 转换为 Table，然后在 SQL 语句中使用 LATERAL TABLE 进行关联。

LATERAL TABLE 关键字会将维度表表格作为一个函数，传入事实表表格中的每一行进行计算，以实现实时的关联查询。在这个示例中，维度表的 updateTime 字段是一个事件时间字段，因此需要使用 rowtime 关键字来声明。同时，在关联查询中使用了子查询，限制了维度表中的记录必须在事实表中的事件时间之前更新，以保证查询结果的正确性。