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第 4 章 Log Table：事件日志场景的存储升级

章节定位：两种表型之一。把"Kafka Topic 长保留 + 重复解析"的痛点，换成"分区 / Bucket / TTL / 列裁剪 / 谓词下推"全托管的事件表。

版本基线：Fluss 1.0.0 + Flink 2.3（connectorfluss-flink-2.3-1.0.0）+ Paimon 2.0/1.4 + Doris 4.1 + Flink CDC 3.6.x + Kafka 3.x + MySQL 8.0/8.4 + DolphinScheduler 3.x + ZooKeeper 3.6+（Fluss 协调依赖）+ JDK 17

前置知识：第 2 章（Bucket 与顺序性）、第 3 章（集群已跑通）。

第 3 章结束时，集群已经跑起来了。接下来的两章回答同一个问题的两个侧面：数据该以什么形态存进去。

Fluss 只有两种表型，分界线简单到一句话：建表时写不写PRIMARY KEY。不写，就是Log Table；写了，就是PrimaryKey Table（第 5 章）。

本章只讲 Log Table。它对应的是最像 Kafka 的那类场景——事件流