阿里云流计算FlinkSQL的核心功能在2017年广州云栖大会上由技术专家伍翀（云邪）进行了深度解析。Flink SQL作为阿里云流计算的重要组成部分，其解密了StreamCompute 2.0平台的新特性，不仅提供了强大的实时数据处理能力，还支持声明式优化、易理解性和稳定性。该分享主要探讨了以下几个关键点：
1. **背景与Flink SQL**：
- Flink SQL 是阿里云流计算平台StreamCompute 2.0的基石，它允许用户编写SQL语句来处理无限流数据，与传统的批处理SQL有所不同，Flink SQL旨在提供对流数据的高效处理。
2. **统一查询处理**：
- SQL 不仅仅是为了批处理设计的，Flink SQL 提供了一种统一的接口，使得单个查询可以同时处理有限的数据集（如批处理）和无限流数据，实现"一次查询，一次结果"（OneQuery, OneResult）。
3. **动态表（Dynamic Table）**：
- Flink SQL 使用动态表的概念，允许数据随着时间变化而实时更新。动态表结合连续查询（StreamSQL），可以像操作普通表一样处理流数据，如`SELECT * FROM clicks GROUP BY user`，并在流中生成不断的结果。
4. **窗口函数（Window）**：
- 丰富的窗口类型包括滑动窗口、滚动窗口、会话窗口和Over窗口，这些功能对于复杂的时间依赖分析至关重要，例如时间序列聚合和趋势分析。
5. **用户自定义函数（UDF/UDTF/UDAF）**：
- 用户可以编写自己的函数来扩展Flink SQL的功能，满足特定业务需求，如`CREATE FUNCTION contains AS 'com.alibaba.blink.Contains';`。
6. **基础和高级功能**：
- Flink SQL 提供了基本的SQL语法，如SELECT、WHERE、GROUP BY和UNION，以及高级功能如JOIN和Top N，确保了灵活的数据操作。
7. **性能优化**：
- 阿里云在Flink SQL中实现了分段优化和MicroBatch等策略，以提升处理速度和吞吐量，确保在大规模实时流计算场景下的高效运行。
8. **适用场景**：
- StreamCompute 2.0平台被广泛应用于阿里巴巴集团内部的搜索、推荐、广告和数据平台等场景，同时也支持阿里云的公有云和专有云实时计算产品。
通过伍翀的技术分享，用户可以深入了解如何利用Flink SQL在阿里云流计算中进行高效的实时数据处理和分析，以及如何根据实际需求进行性能调优。这使得Flink SQL成为企业处理实时流数据的强大工具。
