要简化 Flink SQL 的优化过程，可以遵循以下步骤：
- 明确业务需求：在开始优化之前，首先要明确业务需求。了解数据流处理的应用场景、处理的数据类型、数据量大小等信息，有助于确定优化的方向和策略。
- 选择合适的优化器：Flink 提供了多种优化器，如 Table API 优化器和 SQL 优化器等。根据业务需求和数据特点，选择合适的优化器进行优化。
- 利用内置函数和操作符：Flink SQL 提供了丰富的内置函数和操作符，可以直接使用这些函数和操作符进行数据处理和转换。避免使用低效的自定义函数和操作符，以提高性能。
- 合理设计表结构和分区：合理的表结构和分区可以提高数据处理的效率。在设计表结构时，要考虑数据的访问模式和查询需求，合理选择列类型和数量。同时，合理的分区策略可以避免全量扫描和数据倾斜等问题。
- 利用状态和计时器：Flink SQL 支持状态管理和计时器功能，可以利用这些功能进行状态跟踪、时间窗口操作等。合理使用状态和计时器可以提高数据处理的准确性和效率。
- 监控和调优：在 Flink SQL 运行过程中，可以通过监控工具查看任务的执行情况和性能指标。根据监控数据，可以及时发现并解决性能问题。同时，可以通过调整参数和配置来进一步优化性能。
总之，要简化 Flink SQL 的优化过程，需要明确业务需求、选择合适的优化器、利用内置函数和操作符、合理设计表结构和分区、利用状态和计时器以及监控和调优等方法。通过这些方法，可以提高 Flink SQL 的处理效率和准确性，满足业务需求。