Flink
SQL
查询执行流程可以分为以下几个步骤：
1.SQL
解析：
Flink
SQL
查询首先会被解析成一个
SQLNode
对象。
2.优化：
SQLNode
对象会经过一系列优化，包括逻辑优化和物理优化，以生成高效的执行计划。
逻辑优化主要包括简化查询表达式、消除无用的算子等。
物理优化则涉及根据具体的数据源和查询特点选择合适的执行算子（例如，选择更适合数据源的
Join
算子）。
3.执行计划生成：
优化完成后，会生成一个执行计划（ExecutionPlan），该计划描述了如何实际执行
SQL
查询。
执行计划是由一系列的
ExecNode
组成的，每个
ExecNode
表示一个具体的执行步骤。
4.执行：
一旦执行计划被生成，它将被执行引擎执行。
执行引擎会将执行计划转换为一系列的
Transformation（数据转换操作），这些
Transformation
在
Flink
的数据流上执行。
5.结果返回：
执行完毕后，结果通常会返回给用户，除非是更新操作，此时状态会直接更新。
在
Flink
SQL
中，可以通过
TableEnvironment
的相关方法来查看执行计划。在旧版本中，可以使用
`tableEnv.explain(Table类型)`
方法；而在新版本中，可以使用
`tableEnv.explainSql(select字符串)`
方法来查看
SQL
查询的执行计划。
此外，Flink
提供了一个执行计划可视化工具，可以通过
`bin/flinkinfo`
命令生成执行计划，并将其粘贴到
https://flink.apache.org/visualizer/
网站上进行可视化分析。
通过以上步骤和工具，开发者可以更好地理解和优化他们的
Flink
SQL
查询。
