flinksql中，update/delete流不支持max over开窗，使用table api怎么实现

在 Flink SQL 中，UPDATE 和 DELETE 操作是基于流数据的，而 MAX OVER 开窗操作是基于表数据的，因此 UPDATE 和 DELETE 操作不支持 MAX OVER 开窗。不过，你可以使用 Table API 来实现这个功能。具体的实现步骤如下：

1. 使用 Table API 的 groupBy() 方法根据窗口分组，并使用 window() 方法指定窗口的大小和滑动步长。
2. 使用 select() 方法选择需要使用 MAX OVER 的字段，并使用 max() 方法计算最大值。
3. 使用 join() 方法将计算得到的最大值和原始数据进行连接。
4. 在连接后的表上进行 UPDATE 或 DELETE 操作。

下面是一个示例代码，其中假设数据表名为 "myTable"，需要根据字段 "id" 进行分组，计算字段 "value" 的最大值，并将结果更新回原始表中：

Table table = tableEnv.from("myTable");
Table result = table.groupBy($("id"), $("w").window(Tumble.over("10.minutes").on("ts").as("w")))
                   .select($("id"), $("value").max().over($("w")).as("maxValue"))
                   .join(table).where($("id").equalTo($("id")))
                   .where($("value").equalTo($("maxValue")))
                   .select($("id"), $("value"))
                   .groupBy($("id"))
                   .select($("id"), $("value").sum().as("sumValue"));

tableEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();

上述代码中，首先使用 groupBy() 方法根据字段 "id" 进行分组，并使用 window() 方法指定窗口的大小和滑动步长。然后，使用 select() 方法选择需要使用 MAX OVER 的字段，并使用 max() 方法计算最大值。接着，使用 join() 方法将计算得到的最大值和原始数据进行连接，并使用 where() 方法筛选出满足条件的数据。最后，使用 select() 方法将结果进行聚合，并将结果输出到控制台上。