在深入探讨 Flink Table API 和 SQL 之前，需要了解它们是 Flink 批流统一处理框架中的高级抽象层，用于以简洁直观的方式执行查询和操作。

Flink 的 Table API 是一种内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，允许用户通过一系列关系运算符（如 select、filter 和 join）来组合查询。Flink SQL 则是直接在代码中编写 SQL 语句，实现查询操作，其解析基于 Apache Calcite，这是一个开源的 SQL 解析工具。

无论输入数据是批处理还是流式处理，Table API 和 SQL 提供的查询具有相同的语义，得到的结果相同。这体现了 Flink 对批处理和流处理的统一处理能力。

要构建 Table API 和 SQL 程序，需要引入特定的依赖，这取决于所使用的编程语言，例如 Scala API。此外，还需要配置计划器（planner），如 blink planner，以支持 IDE 上的本地运行。对于 Kafka 数据格式的自定义解析或自定义函数，需要引入额外的依赖。

需要注意的是，Flink 表有两个 planner，Flink 1.11 版本后默认使用 blink planner，但也有旧版本的 planner 供查阅。两种 planner 之间的区别主要体现在配置、优化和转换过程的定制上。

Table API 和 SQL 的基本程序结构类似于流式处理，通常涉及创建执行环境、定义数据源、转换操作和输出目标。Table 环境（TableEnvironment）是核心概念，负责管理和执行 Table API 和 SQL 任务。

在创建 TableEnvironment 时，可以传递额外的参数来配置特性。Table 总是与特定的 TableEnvironment 绑定，不能在不同环境中混合使用。TableEnvironment 可以在 StreamExecutionEnvironment 或 ExecutionEnvironment 中创建，配置选项包括 TableConfig，用于定制查询优化和转换过程。

在 Catalog 中注册表是关键步骤，表可以是虚拟的（视图）或常规的（表），并可以是临时的或永久的。永久表依赖于 catalog，如 Hive Metastore，以维护元数据，而临时表则只在创建它们的会话中可见。

利用外部系统连接器，可以读写数据并注册表，然后对表执行查询转换。Table API 提供了一种内嵌在宿主语言中的查询方式，而 SQL 查询则基于 Apache Calcite，实现了 SQL 标准。

将 DataStream 转换为表允许基于流式数据源读取数据，然后通过映射样例类来创建表。这简化了定义 schema 的步骤，允许对字段进行排序、重命名或选择，从而实现更灵活的数据处理。

临时视图可以通过直接从 DataStream 转换或基于现有表创建，而输出表则涉及更新模式，如追加、撤回或更新插入模式，以适应流式查询的动态数据流。

Table 可以转换为 DataStream 或 DataSet，以支持自定义的流处理或批处理程序。在转换过程中，数据类型与 Table schema 的对应关系可以基于字段名或位置，支持多种数据类型，包括元组、POJO、Scala case 类和 Flink 的 Row 类型。

解释和执行查询的过程涉及 TableEnvironment 的解释方法，提供了一个机制来描述计算表的逻辑和优化查询计划。查询解释和执行的细节与不同的 planner（如 old & blink）相关。

动态表是 Flink 流处理中核心概念，用于处理连续的数据流。它们随时间变化，与静态批处理表不同，动态表允许基于流数据执行查询，并在输入表更新时不断更新其结果。流式持续查询涉及将流转换为表，执行查询并生成新的动态表。

时间特性在表处理中至关重要，允许定义处理时间和事件时间，以正确处理流中的乱序和延迟事件。通过定义时间属性，表处理程序可以生成基于本地时间或事件时间的正确结果。

本文提供了关于 Flink Table API 和 SQL 的基础理解，从创建表环境到查询执行的完整流程，以及动态表和时间特性的深入讨论。这些概念为理解和应用 Flink 的批流统一处理框架提供了坚实的基础。