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是的，Flink的两个select可以完全消费source table里的数据。通过设置正确的窗口时间和水位线策略，确保数据被完整处理。
在Flink中，SELECT语句用于从数据流中选择所需的字段，要确保两个SELECT语句能够完全消费到source table里面的数据，需要考虑以下几点：
1、数据源的分区策略：Flink的数据源（如Kafka、HDFS等）通常具有分区策略，用于将数据划分为多个分区，为了确保两个SELECT语句能够消费到所有数据，需要确保它们消费了所有的分区，可以通过设置合适的并行度来实现这一点。
2、数据流的键控策略：Flink的数据流通常具有键控策略，用于将具有相同键的数据分组在一起，为了确保两个SELECT语句能够消费到所有数据，需要确保它们消费了所有的键，可以通过设置合适的键控策略和并行度来实现这一点。
3、窗口操作：如果数据流中包含窗口操作（如滚动窗口、滑动窗口等），需要确保两个SELECT语句能够处理窗口内的所有数据，可以通过设置合适的窗口大小和并行度来实现这一点。
4、状态后端：如果数据流中包含有状态的操作（如聚合、连接等），需要确保两个SELECT语句能够访问到所有需要的状态，可以通过设置合适的状态后端（如内存、RocksDB等）和并行度来实现这一点。
5、并行度设置：为了确保两个SELECT语句能够消费到所有数据，需要设置合适的并行度，并行度过高可能导致资源浪费，而并行度过低可能导致数据消费延迟，可以根据数据源的分区数、数据流的键数量等因素来调整并行度。
要确保两个SELECT语句能够完全消费到source table里面的数据，需要关注数据源的分区策略、数据流的键控策略、窗口操作、状态后端以及并行度设置等方面，通过合理地配置这些参数，可以确保两个SELECT语句能够高效地消费所有数据。
