Apache Flink提供了动态更新SQL而无需重新启动的解决方法。以下是一个示例代码，演示了如何使用Apache Flink的Table API和动态更新功能。

首先，需要使用Maven或Gradle将Apache Flink的相关依赖项添加到项目中。

    org.apache.flink
    flink-table-api-java-bridge_2.12
    1.13.1


    org.apache.flink
    flink-table-api-java
    1.13.1


    org.apache.flink
    flink-streaming-java_2.12
    1.13.1

接下来，可以使用Table API创建一个动态更新的SQL查询。

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.dataview.MapView;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class DynamicSqlUpdateExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 创建输入流
        DataStream> input = env.fromElements(
                new Tuple3<>("user1", 1, "update"),
                new Tuple3<>("user2", 2, "update"),
                new Tuple3<>("user1", 3, "update"),
                new Tuple3<>("user2", 4, "update"),
                new Tuple3<>("user1", 5, "delete")
        );

        // 定义表结构
        Table table = tEnv.fromDataStream(input, "name, id, action");
        tEnv.createTemporaryView("my_table", table);

        // 创建动态更新的SQL查询
        String sql = "SELECT name, SUM(id) AS total FROM my_table GROUP BY name";

        // 执行查询
        Table result = tEnv.sqlQuery(sql);

        // 创建动态更新表
        MapView updateMap = new MapView() {};
        tEnv.registerFunction("update_map", updateMap);
        tEnv.createTemporarySystemFunction("update", UpdateFunction.class);

        // 输出结果
        DataStream output = tEnv.toAppendStream(result, Row.class);
        output.print();

        // 执行作业
        env.execute();
    }

    public static class UpdateFunction extends org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction {
        public void eval(String key, Double value) {
            MapView updateMap = (MapView) getRuntimeContext().getMapState(updateMapStateDescriptor);
            updateMap.put(key, value);
        }
    }
}

上面的示例代码中，创建了一个输入流，其中包含了一些用户的操作记录。然后使用Table API将输入流转换为表，并创建了一个动态更新的SQL查询。通过注册自定义的更新函数和状态来动态更新表。

最后，将查询结果输出到控制台，并执行作业。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的应用中可能需要更复杂的逻辑来处理更新。另外，还可以使用Apache Flink的Checkpoint和Savepoint来实现更可靠的动态更新功能。