diff --git a/Flink_SQL/README.md b/Flink_SQL/README.md
new file mode 100644
index 0000000..fed33dd
--- /dev/null
+++ b/Flink_SQL/README.md
@@ -0,0 +1,6 @@
+
+<a title="Hits" target="_blank" href="https://github.com/zeekling/hits"><img src="https://hits.b3log.org/zeekling/flink_book.svg"></a></p>
+
+- [双流Join底层原理](./双流Join底层原理.md)
+
+
diff --git a/Flink_SQL/flinksql_0001.png b/Flink_SQL/flinksql_0001.png
new file mode 100644
index 0000000..8ba80c3
Binary files /dev/null and b/Flink_SQL/flinksql_0001.png differ
diff --git a/Flink_SQL/双流Join底层原理.md b/Flink_SQL/双流Join底层原理.md
new file mode 100644
index 0000000..1f9f8bd
--- /dev/null
+++ b/Flink_SQL/双流Join底层原理.md
@@ -0,0 +1,154 @@
+
+<a title="Hits" target="_blank" href="https://github.com/zeekling/hits"><img src="https://hits.b3log.org/zeekling/flink_book.svg"></a></p>
+
+# 底层原理简介
+
+![pic](./flinksql_0001.png)
+
+- LState:存储左边数据流中的数据。
+- RState：存储右边数据流中的数据。
+- 当左边数据流数据到达的时候会保存到LState，并且到RState中进行Join。将Join生成的结果数据发送到下游。
+- 右边数据流中数据到达的时候，会保存到RState当中，并且到LState中进行Join，然后将Join之嚄胡的结果数据发送到下游。
+
+
+为了保障左右两边流中需要Join的数据出现在相同节点，Flink SQL会利用Join中的on的关联条件进行分区，把相同关联条件
+的数据分发到同一个分区里面。
+
+
+
+# 普通双流Join 
+
+现有订单表A和支付表B进行关联得到汇总表C。订单表和支付表初始数据如下：
+
+表A：订单表数据
+| order_id | timestamp|
+|---|--|
+|  1001 | 2023-02-04 10:00:00 |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 |
+
+表B：支付表数据
+
+| order_id |  pay_money |
+|---|---|
+| order_id |  pay_money |
+| 1001 | 80 |
+| 1002 | 100 |
+
+## inner join
+
+当A表中每一条数据到达时，都会和B表中的数据进行关联：
+- 当能够关联到数据时，将结果输出到结果表里面；
+- 当不能关联到数据时，不会将结果输出到结果表里面；
+
+所以上述A表和B表的Join结果为：
+
+| order_id | timestamp | pay_money |
+|--- |--- |--- |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
+
+当表B中1001新数据到达时，新数据如下所示:
+
+| order_id |  pay_money |
+|---|---|
+| order_id |  pay_money |
+| 1001 | 80 |
+
+此时结果表的数据为:
+
+| order_id | timestamp | pay_money |
+|--- |--- |--- |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 |
+
+***注意***
+
+Inner Join 不会产生回撤流。
+
+## left join
+
+当A表数据到达时会主动和B表中数据进行关联查询，没有关联到数据。也会输出结果，缺失的字段使用null进行补全。
+
+B表中的数据1002到达之后且A表中的数据1001和1002已经到达，关联之后表C的数据如下:
+
+| order_id | timestamp | pay_money |
+|--- |--- |--- |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
+
+当B表中数据1001到达之后，也会主动和表A中的数据进行关联，如果表中的数据已经输出过结果了且缺失字段为null，此时
+会产生一个回撤流，将之前输出的数据会撤掉-D，在重新输出完整的数据+I。
+
+
+| order_id | timestamp | pay_money | / | 
+|--- |--- |--- |---|
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null |  +I|
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 | +I |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null | -D |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 | +I |
+
+***注意***
+
+left Join会产生回撤流。
+
+
+## Right Join 
+
+当表B中1001到达时，A表中的数据没有到达，则还是会输出数据，缺失字段使用null代替。当表B中数据1002到达时，A表中的
+数据1002已经到达此时可以关联到数据，关联结果如下：
+
+| order_id | timestamp | pay_money |
+|--- |--- |--- |
+| 1001 | null | null |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
+
+当表A中数据1001到达时，会主动到B表中进行关联，此时结果中已经输出过关于1001的数据，此时会产生一个回撤流。
+
+| order_id | timestamp | pay_money | / |
+|--- |--- |--- | ---|
+| 1001 | null | null  | +I|
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 | +I |
+| 1001 | null | null | -D |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 |  80 | +I |
+
+***注意***
+
+Right Join会产生回撤流。
+
+## Full Join
+
+当表B中数据1001先到达时，会主动到A表中进行关联查询，关联不到数据，还是会输出结果。
+
+当表A中数据到达时，会主动和B表中的数据进行关联查询，此时B表中只有1001的数据，灌篮不到数据，还是会输出结果。
+
+所以此时关联结果如下：
+
+| order_id | timestamp | pay_money |
+|--- |--- |--- |
+| 1001 | null | null |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null |
+
+
+当表A中的1001到达时，会和B表进行关联查询，当表B的1002到达时，会和表A进行关联查询，此时结果如下：
+
+| order_id | timestamp | pay_money | / |
+|--- |--- |--- | ---|
+| 1001 | null | null | +I |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null | +I |
+| 1001 | null | null | -D |
+| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 | +I |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null | -D |
+| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |  +I |
+
+***注意***
+
+Full Join 会产生回撤流。
+
+# Interval Join 
+
+
+
+
+# 维表Join 
+
+
+
diff --git a/README.md b/README.md
index 9ec907e..bf6b838 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -9,6 +9,8 @@
 
 # 内存调优
 
+## 目录
+
 - [内存等资源调优](./调优/Resource.md)
 - [状态和CheckPoint 调优](./调优/CheckPoint.md)
 - [如何分析及处理 Flink 反压](./调优/backpress.md)
@@ -16,5 +18,24 @@
 
 # 常见故障排除
 
+## 目录
+
+- [常见问题总结](./常见问题)
+
+
+# Flink SQL 
+
+Flink SQL学习笔记提纲。持续更新。Hive SQL 离线Join VS Flink SQL 双流Join。
+
+| 对比维度 | Hive SQL离线Join | Flink SQL双流Join |
+| ---| ----|----|
+| 数据源 | 有界(离线数据)| 无界(实时数据)  |
+| 计算次数 | 一次 | 持续计算 |
+| 计算结果 | 有界(离线数据)  | 无界(实时数据) |
+| 计算驱动 | 单边驱动  | 双边驱动  |
+
+## 目录
+
+- [Flink SQL双流Join底层原理](./Flink_SQL/双流Join底层原理.md)