在Apache Flink中，执行的SQL可以针对已经定义好的表（Table）进行操作，这些表可以是流表（StreamTable）或批表（BatchTable），它们通常是通过DDL（数据定义语言）语句创建的，或者通过连接器（如Kafka Connector、JDBC Connector等）从外部数据源映射过来的。
对于Flink SQL作业来说，你并不一定要“订阅”某个表才能执行SQL。你可以执行不涉及具体表的SQL语句，比如执行一些数学运算、字符串操作等。但是，当你想要从外部数据源读取数据或向外部数据源写入数据时，你就需要定义表，并且通常这些表需要与实际的数据源（如Kafka主题、数据库表等）关联起来。
在Flink SQL Client或者通过Flink的Java/Scala API执行SQL时，如果SQL语句中涉及到的表没有被正确定义或映射，那么执行会失败，因为Flink不知道如何从外部数据源读取数据或向哪里写入数据。
举个例子，如果你只是执行一个简单的数学运算SQL，如：
```sql
SELECT 1 + 1 AS result;
```
这个SQL不需要订阅任何表，因为它不涉及外部数据源。但是，如果你想要查询Kafka中的数据，你就需要定义一个与Kafka主题关联的表：
```sql
CREATE TABLE kafka_table (
id INT,
name STRING,
...
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'my-topic',
'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-broker:9092',
...
);
SELECT * FROM kafka_table;
```
在这个例子中，`kafka_table` 是与Kafka主题关联的表，执行 `SELECT * FROM kafka_table;` 会从Kafka中读取数据。
因此，Flink SQL是否可以没有订阅的表，取决于你执行的SQL语句的类型和是否需要与外部数据源进行交互。如果你只是执行一些不涉及外部数据源的SQL操作，那么不需要订阅任何表。但是，一旦你的SQL需要读取或写入外部数据源，你就需要定义相应的表，并确保这些表与数据源正确关联。