专做教育网站拿站,图片识别,最新源码论坛,软件网页设计师招聘本文要演示的是：使用 Temporal Table DDL 定义被关联表（维表），然后基于主动关联表（事实表）的“处理时间”去进行Temporal Join（关联时间维度上对应版本的维表数据）。该演示涉及三个要点： 被关联的表（维表）是用 Temporal Table DDL 形式定义，必须是一张时态表（版本…本文要演示的是：使用 Temporal Table DDL 定义被关联表（维表），然后基于主动关联表（事实表）的“处理时间”去进行Temporal Join（关联时间维度上对应版本的维表数据）。该演示涉及三个要点：
被关联的表（维表）是用 Temporal Table DDL 形式定义，必须是一张时态表（版本表）主动关联的表（事实表）需要定义“处理时间”属性，但并不需要是一张时态表（版本表）Temporal Join 是使用 Temporal Table DDL + FOR SYSTEM_TIME AS OF 关键字实现的测试结果会报如下错误： [ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.flink.table.api.TableException: Processing-time temporal join is not supported yet. 文档所述一致，即：Flink 不支持使用 Temporal Table DDL 实现基于处理时间的 Temporal Join！此经该功能是支持的是，后因 FLINK-19830 描述的问题而在新版本中被禁止使用了。
-- 事实表: transactionsdrop table
