GreptimeDB 流式处理元数据表功能增强实践

在 GreptimeDB 的最新开发中，社区对 information_schema.flows 元数据表进行了重要功能增强。这项改进源于实际管理界面开发过程中发现的元数据信息不足问题，通过新增多个关键字段显著提升了流式任务的可观测性。

核心增强点

新增了四个关键元数据字段：

1. create_time：记录流任务的创建时间戳
2. update_time：记录流任务配置的最后更新时间
3. last_execution_time：记录最近一次执行时间（非精确同步）
4. source_table_names：以可读格式展示流任务的源表名称

技术实现解析

在实现过程中，开发团队面临几个关键技术挑战：

1. 时间戳管理机制

• 对于 update_time 字段，当前版本在没有 ALTER FLOW 语句的情况下保持与 create_time 相同
• 通过 FlowMetadataManager 的 update_flow_metadata 方法维护时间戳状态

2. 执行时间记录方案

• 采用心跳机制更新 last_execution_time
• 通过 query_flow_state 接口实现异步更新，确保不影响主流程性能

3. SQL 兼容性处理

• 新版本 SQL 解析器对 INTERVAL 语法要求更严格
• 开发时需注意使用标准时间单位声明（如 INTERVAL '1' DAY）

应用价值

这些元数据增强为运维管理带来显著提升：

• 精确追踪流任务的整个生命周期状态
• 方便监控任务执行频率和延迟情况
• 提供更友好的源表信息展示
• 为后续的流任务管理界面开发奠定基础

该功能已通过完整测试并合并入主分支，标志着 GreptimeDB 在流式处理可观测性方面又迈出重要一步。未来随着 ALTER FLOW 等功能的实现，元数据管理系统还将继续完善。