flink sql 按日期统计数据，日期变更，怎样撤回已经落库的数据？

处理大表要很多时间吧，对实时性很不利，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

Flink SQL 中并没有直接提供按日期统计数据并且能够撤回已落库数据的功能，但是可以通过一些间接的方式来实现。
一种方法是在 Flink SQL 中使用水印和迟到事件的概念来处理这种情况。你可以定义一个水印策略，当事件迟到的时候，你可以选择丢弃它或者重新处理。这种方法可以确保你在每个时间窗口内处理的数据是最新的，并且可以避免处理过期的数据。
另一种方法是使用 Flink 的 Checkpoint 和 Savepoint 功能来定期保存状态，然后在发生错误或者需要撤回数据的时候恢复到某个之前的 Checkpoint 或者 Savepoint 状态。这样就可以撤销之前的操作。
关于多个大表 join 的情况，确实会涉及到大量的状态读写操作，这会对系统的性能产生一定影响。为了解决这个问题，Flink 提供了一些优化措施，如广播变量、状态后端优化等。同时，在设计数据模型和 join 策略的时候也要考虑到这一点，尽量减少不必要的 join 操作和状态大小。

在Flink SQL中，如果你想要撤回已经落库的数据，你可以使用Flink的窗口函数来实现。具体来说，你可以使用TUMBLE窗口函数来按日期统计数据，然后使用EVENT_TIME属性来保证数据的实时性。

例如，你可以这样写SQL语句：

SELECT *
FROM your_table
WINDOW TUMBLE(
    SIZE 1 DAY,
    OFFSET 0 SECONDS
)

在这个例子中，WINDOW TUMBLE(SIZE 1 DAY, OFFSET 0 SECONDS)表示每过一天，就会计算一次窗口内的数据。这样，当日期变更时，你就可以撤回前一天的统计数据。

至于多表JOIN的状态读写效率问题，这确实是一个可能影响实时性的重要因素。为了提高状态读写的效率，你可以考虑以下几种方法：

1. 优化你的JOIN条件，使得状态可以更小。

2. 使用更高效的序列化/反序列化方式。

3. 使用更高效的StateBackend，如ROCKSDB StateBackend。

4. 增加并行度，使得每个TaskManager可以处理更多的状态。

5. 如果可能的话，尽量使用BroadcastJoin来减少状态的大小。

6. 对于大表，可以考虑使用分区表或者临时表来减少状态的大小。