基于flink维表join优化浅述

一、维表join基础操作

      在实际工作场景中，数据流处理往往需要与相关的维度数据进行关联操作。根据不同的业务场景和需求，合理选择相应的缓存策略至关重要，以确保数据处理的效率和准确性。

通用缓存策略详解

        在使用维表 Join 时，大部分连接器都支持缓存策略，但不同连接器对缓存策略的支持情况可能略有不同。因此，在使用缓存策略之前，请务必查阅对应连接器的官方文档，以确定具体的支持情况。以下是通用的缓存策略及其详细说明：

1. None（默认值）：无缓存

描述：不使用任何缓存机制，每次查询都直接从物理维表中获取数据。

使用场景：

• 对数据准确性要求极高，无法容忍任何数据延迟或不准确的情况。

• 维表数据更新频繁，实时性要求高。

优点：

• 数据实时性强，能够保证查询结果的准确性。

缺点：

• 当数据量较大时，Join 操作的性能压力会显著增加，容易导致反压。

• 对维表数据库的查询压力较大，可能影响数据库性能。

2. LRU（Least Recently Used）：缓存部分数据

描述：缓存维表中的部分数据。系统会根据最近使用情况维护一个缓存，源表的每条数据都会先在缓存中查找，如果未找到，则从物理维表中查询。

使用场景：

• 维表数据更新频率较低，可以容忍少量数据不准确的情况。

• 对查询性能有一定要求，但对数据实时性要求不高。

优点：

• 提高 Join 操作的性能，减少对物理维表的查询次数。

• 缓存机制可以有效缓解数据库的压力。

缺点：

• 当维表数据发生变化时，缓存中的部分数据可能会变得不准确。

• 缓存大小有限，可能导致部分数据无法被缓存。

3. ALL：缓存全部数据

描述：缓存维表中的所有数据。在作业运行前，系统会将维表中的所有数据加载到缓存中，之后所有的维表查找操作都会通过缓存进行。如果在缓存中未找到数据，则认为该键不存在。全量缓存有一个过期时间，过期后会重新加载全量缓存。

使用场景：

• 适用于远程表数据量较小，且源表数据与维表 JOIN 时，ON 条件无法关联（MISS KEY）的情况较多。

• 对查询性能要求极高，且可以接受全量数据加载的延迟。

优点：

• 提供最高的查询性能，因为所有数据都在缓存中。

• 减少了对物理维表的查询，降低了数据库的压力。

缺点：

• 缓存占用内存较大，可能需要较多的资源。

• 数据更新后，需要等待缓存过期或手动刷新缓存，可能存在短暂的数据不一致。

        目前维表关联伪代码如下：

--数据源
CREATE TEMPOR