Flink Sql：四种Join方式详解（基于flink1.15官方文档）

JOINs

flink sql主要有四种连接方式，分别是Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins、lookup join

1、Regular Joins（常规连接 ）

这种连接方式和hive sql中的join是一样的，包括inner join，left join，right join,full join

1、指定数据源建立students表
CREATE TABLE students (id STRING,name STRING,age INT,sex STRING,clazz STRING
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'students', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置为最新生成的数据'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);2、kafka生产students表数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students
1500100001,施笑槐,22,女,文科六班
1500100002,吕金鹏,24,男,文科六班
1500100003,单乐蕊,22,女,理科六班3、创建关联表scores
CREATE TABLE scores (sid STRING,   cid STRING,     --学科idscore INT     
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'scores', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);4、kafka生产scores数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98
1500100001,1000002,56
1500100002,1000001,139
1500100002,1000002,102
1500100004,1000001,42
1500100004,1000002,142-- inner jion   两边数据都不为null的才会关联
select 
a.id,a.name,b.sid,b.score
from 
students as a
inner join
scores as b
on a.id=b.sid;-- left join/right join    保证左边/右边数据的完整性
select 
a.id,a.name,b.sid,b.score
from 
students as a
right join
scores as b
on a.id=b.sid;-- full join       保证两边数据的完整性
select 
a.id,a.name,b.sid,b.score
from 
students as a
full join
scores as b
on a.id=b.sid;-- 注意：
-- 常规连接，会将两个表的数据一直保存在状态中，时间长了，状态会越来越大，导致任务执行失败，通常在批处理中使用，因为批处理没有状态这个概念。为了避免状态过大可能会导致的任务失败问题，我们可以设置状态有效期
-- 状态有效期，状态在flink中保存的时间，但是如果sql中除了关联操作还有聚合这样也需要将数据保存在状态中的操作，状态有效期设置的太短可能会让聚合这样的操作失败，设置的太长延迟也会增加。所以，状态保留多久需要根据实际业务分析
SET 'table.exec.state.ttl' = '20000';
设置该参数后，那么只有在20秒内到达的数据才会被保存到状态中进行关联。

inner join结果：

left join 结果：

right join结果：

full join结果：

2、Interval Joins（间隔连接）

Interval Joins：在一段时间内关联

对于流式查询，与常规连接相比，间隔连接仅支持具有时间属性的追加表。由于时间属性是拟单调递增的，因此 Flink 可以从其状态中删除旧值，而不会影响结果的正确性。

这种方式可以变相弥补Regular Joins中时间长了状态过大的问题。

CREATE TABLE students_proctime (id STRING,name STRING,age INT,sex STRING,clazz STRING,proctime AS PROCTIME()
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'students', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students
1500100001,施笑槐,22,女,文科六班
1500100002,吕金鹏,24,男,文科六班
1500100003,单乐蕊,22,女,理科六班CREATE TABLE scores_proctime (sid STRING,cid STRING,score INT,proctime AS PROCTIME()
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'scores', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98
1500100001,1000002,56
1500100002,1000001,139
1500100002,1000002,102
1500100004,1000001,42
1500100004,1000002,142select a.id,a.name,b.sid,b.score from 
students_proctime a, scores_proctime b
where a.id=b.sid
-- a表的时间需要在b表时间10秒内或b表的时间需要在a表时间10秒内
and (a.proctime BETWEEN b.proctime - INTERVAL '10' SECOND AND b.proctimeor b.proctime BETWEEN a.proctime - INTERVAL '10' SECOND AND a.proctime
);

3、Temporal Joins（时态连接）

这种关联方式是专门用来关联时态表的。

• Temporal Joins（时态连接）是在流式计算或数据处理中，对两个或多个随时间变化的表（也称为动态表或时态表）进行连接的操作。这些表包含随时间变化的数据，并且行与一个或多个时态周期相关联。

在我们生活中最常见的时态表就是汇率表,汇率随着时间变化而变化。

案例：

例如，假设我们有一张订单表，每张订单的价格都采用不同的货币。为了正确地将此表标准化为单一货币（如美元），每张订单都需要与下订单时相应的货币兑换率相结合。

1、创建订单表
CREATE TABLE orders (order_id    STRING,price       DECIMAL(32,2),currency    STRING,    --币种order_time  TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR order_time AS order_time
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'orders', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);2、订单表数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic orders
o_001,1,EUR,2024-06-06 12:00:00
o_002,100,EUR,2024-06-06 12:00:07
o_003,200,EUR,2024-06-06 12:00:16
o_004,10,EUR,2024-06-06 12:00:21
o_005,20,EUR,2024-06-06 12:00:253、创建汇率表
CREATE TABLE currency_rates (currency STRING,conversion_rate DECIMAL(32, 2),update_time TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR update_time AS update_time,PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- 主键，区分不同的汇率
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'currency_rates1', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'canal-json' -- 指定数据的格式
);4、向汇率表中添加数据
insert into currency_rates
values
('EUR',0.12,TIMESTAMP'2024-06-06 12:00:00'),
('EUR',0.11,TIMESTAMP'2024-06-06 12:00:09'),
('EUR',0.15,TIMESTAMP'2024-06-06 12:00:17'),
('EUR',0.14,TIMESTAMP'2024-06-06 12:00:23');kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  master:9092,node1:9092,node2:9092 --from-beginning --topic currency_rates-- 使用常规关联方式关联时态表只能关联到最新的数据
select 
a.price,a.order_time,b.conversion_rate,b.update_time
from 
orders as a
join
currency_rates as b
on a.currency=b.currency;-- 时态表join
-- FOR SYSTEM_TIME AS OF a.order_time: 使用a表的时间到b表中查询对应时间段的数据
select 
a.price,a.order_time,b.conversion_rate,b.update_time
from 
orders as a
join
currency_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF a.order_time as b 
on a.currency=b.currency;

常规join结果：

时态join结果：

4、lookup join（查找连接）

Lookup Join，也称为维表 Join，通常用于从外部系统查询的数据表。连接要求一个表具有处理时间属性，另一个表由查找源连接器支持。

具体来说：

lookup join用于流表（动态表）关联维度表

流表：动态表

维度表：不怎么变化的变，维度表的数据一般可以放在hdfs或者mysql等外部数据源

扩展：流表、事实表、维度表

-- 流表（动态表）
1、流表的数据来源通常是实时数据流，这些数据流可以来自各种数据源，如 Kafka、RabbitMQ、Kinesis 等。Flink可以通过数据源连接器（Source Connectors）将这些实时数据流接入到 Flink 系统中
2、与传统数据库中的表不同，流表的行是动态生成的，随着数据流的持续产生而不断增加-- 维度表
1、主要提供数据的分析角度，包含了描述业务环境的属性信息，如时间、地理、产品等。
2、维度表：通常比较宽（包含多个属性列），但行数相对较少，因为维度表中的每一行通常代表一个具体的业务实体或类别，如一个商品、一个客户、一个日期等。
3、维度表与事实表之间通过外键相关联，共同构成了星型模型或雪花模型。事实表中的外键用于与维度表中的主键相匹配，从而提供数据的上下文和分类信息。
4、维度表存储的是对数据的描述性信息，这些信息通常不随时间变化，或者变化不频繁。例如，商品的品牌、型号、颜色等属性一旦确定后很少会发生变化。但在某些情况下，如新产品上市或促销活动，可能需要更新维度表以添加新的维度成员。-- 事实表
1、存储了实际的数据度量值，如销售额、订单数量等。事实表是数据分析的核心，包含了所有用于分析的数据指标。
2、通常比较窄（包含较少的列），但行数非常多，因为事实表中的每一行通常代表一个具体的事件或交易，如一个订单、一次点击等。
3、事实表存储的是度量数据（即指标），这些数据会随时间变化，并且经常需要被汇总和分析。例如，销售额、订单数量、点击量等指标会随着业务活动的进行而不断更新。
4、事实表的数据更新频率通常较高，因为事实数据会随着业务活动的进行而不断产生。例如，每当有新的订单产生时，都需要在事实表中插入一条新的记录。

1、创建分数表
CREATE TABLE scores (sid INT,cid STRING,score INT,proctime AS PROCTIME()
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'scores', -- 指定topic'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- 指定kafka集群列表'properties.group.id' = 'testGroup', -- 指定消费者组'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 指定读取数据的位置'format' = 'csv' -- 指定数据的格式
);2、生产分数表数据
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98
1500100001,1000003,1373、建立学生表，我们将学生表当作维度表放在mysql中
CREATE TABLE students_test (id INT,name STRING,age INT,gender STRING,clazz STRING
) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://master:3306/bigdata29','table-name' = 'students_test','username' ='root','password' = '123456','lookup.cache.max-rows' = '1000', -- 最大缓存行数'lookup.cache.ttl' ='10000' -- 缓存过期时间
);学生表数据
1500100001,施笑槐,22,女,文科六班-- 使用常规关联方式
-- 维表的数据只在任务启动的时候读取一次，后面不再实时读取，
-- 只能关联到任务启动时读取的数据
-- 一旦mysql中的学生表更新数据，但是关联的学生表数据却是任务启动时从mysql读取的，这就有错误了，lookup join可以解决该问题。
select a.sid,a.score,b.id,b.name from
scores as a
left join
students_test  as b
on a.sid=b.id;-- lookup join
-- 当流表每来一条数据时，使用关联字段到维表的数据源中查询
-- 优点：实时更新数据源，准确性高
-- 缺点：每一次都需要查询数据库，性能会降低
select a.sid,a.score,b.id,b.name from
scores as a
left join
students_test FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proctime as b
on a.sid=b.id;

此时我们修改更新mysql中的学生表数据

修改之前

修改后：

常规关联结果：

look up关联结果：