谈一谈Flinksql的Join和Lookupjoin的区别

JOIN

        JOIN

是最常见的 SQL 连接操作，用于将两张表根据指定的条件进行连接。它有以下几种类型：

• INNER JOIN: 仅返回两个表中满足连接条件的记录。

• LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN): 返回左表中的所有记录以及右表中满足连接条件的记录，如果右表中没有匹配的记录，则返回 NULL。

• RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN): 返回右表中的所有记录以及左表中满足连接条件的记录，如果左表中没有匹配的记录，则返回 NULL。

• FULL JOIN (FULL OUTER JOIN): 返回两个表中所有记录，如果其中一张表中没有匹配的记录，则返回 NULL。

    使用 JOIN 的时候，通常两个表都是已经被加载到内存中的数据集
  

LOOKUP JOIN

        LOOKUP JOIN

是 Flink SQL 中的一种特殊连接操作，主要用于实时数据流与外部维表（lookup table）的连接。其特点和使用场景包括：

• 外部数据源：LOOKUP JOIN 通常用于将实时数据流与外部的维表（例如数据库表）进行连接，这些维表数据量大且不适合全部加载到内存中。
• 低延迟查询：LOOKUP JOIN 在数据流处理时会根据键值动态查找维表中的数据，因此适用于需要低延迟查询维表的场景。
• 异步查询：Flink 支持异步查找，以提高查询性能和吞吐量。 ---总结
• JOIN：适用于两个已经加载到内存中的数据集之间的连接，支持多种连接类型（INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN）。
• LOOKUP JOIN：适用于实时数据流与外部维表之间的连接，适合低延迟和动态查询的场景，常用于外部数据源（如数据库）的查询。 ---## JOIN 的缺点
• 内存消耗：传统的 JOIN 操作要求将两个表都加载到内存中，数据量大的情况下可能会导致内存不足的问题。
• 延迟：在处理大量数据时，JOIN 操作可能会增加计算延迟，因为它需要扫描和匹配两个表中的所有相关记录。
• 数据倾斜：如果连接条件中的某些键值在表中分布不均匀，可能会导致数据倾斜，进而影响性能。 ---## LOOKUP JOIN 的缺点
• 外部系统依赖：LOOKUP JOIN 依赖于外部数据源（如数据库），如果外部系统出现延迟或不可用情况，可能会影响 Flink 作业的稳定性。
• 查询性能：尽管 LOOKUP JOIN 支持异步查询，但在高并发和大数据量的情况下，外部系统的查询性能和吞吐量可能成为瓶颈。
• 一致性问题：LOOKUP JOIN 的结果依赖于外部数据源的当前状态，可能会面临数据一致性问题。如果外部数据源的数据发生变化，而 Flink 作业没有及时感知到这些变化，可能会导致连接结果不准确。
• 网络延迟：LOOKUP JOIN 涉及网络请求，网络延迟可能会对查询性能产生影响，尤其是在高频率查询外部系统的情况下。
• 外部系统的负载：频繁的查询操作可能会给外部系统带来额外的负载，影响其性能和稳定性。 ---总结
• JOIN 的缺点：主要是内存消耗大、处理延迟高和可能的数据倾斜问题。
• LOOKUP JOIN 的缺点：依赖外部系统，可能面临查询性能瓶颈、一致性问题、网络延迟和对外部系统的负载压力。
• ---## JOIN 的优点
• 灵活性：支持多种连接类型（INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN），可以处理各种连接需求。
• 完整性：JOIN 操作可以获取两个表中所有相关的记录，确保数据的完整性。
• 高效性：对于适量的数据，JOIN 可以在内存中高效处理，特别是在优化后的查询计划下。
• 应用广泛：JOIN 是标准的 SQL 操作，几乎所有的关系数据库和数据处理框架都支持它，用户可以方便地进行迁移和使用 ---## LOOKUP JOIN 的优点
• 实时性：LOOKUP JOIN 可以将实时流数据与外部维表进行动态查询和连接，适用于需要实时更新数据的场景。
• 内存优化：不需要将外部维表全部加载到内存中，而是根据需要进行查找，节省内存资源。
• 延迟低：通过异步查询等技术，可以实现低延迟的外部数据查找，适用于实时处理场景。
• 灵活扩展：LOOKUP JOIN 可以方便地接入多种外部数据源（如数据库、键值存储等），具有较高的灵活性。
• 处理大数据：可以处理大规模的流数据，结合外部维表进行高效的动态查询，而不需要将所有数据预先加载到系统中。 ---总结
• JOIN 的优点：灵活、完整、高效、应用广泛，适用于处理内存中适量的批量数据。
• LOOKUP JOIN 的优点：实时性强、内存优化、延迟低、灵活扩展、适合处理大规模流数据和动态查询。 ---## 为什么实时数仓中更偏向用lookupjoin呢？
• 在实时数仓中，更倾向于使用 LOOKUP JOIN 的原因主要有以下几点：#### 1. 实时性要求实时数仓通常需要处理实时流数据，以便及时响应业务需求。LOOKUP JOIN 可以动态地查询外部维表，从而实现低延迟的数据更新和查询，满足实时性要求。#### 2. 内存优化在实时数仓中，数据量通常很大。如果使用传统的 JOIN，需要将所有维表数据加载到内存中，可能会导致内存不足的问题。LOOKUP JOIN 只在需要的时候查询外部维表，节省了内存资源。#### 3. 数据灵活性LOOKUP JOIN 可以连接各种外部数据源（如关系数据库、NoSQL 数据库、缓存系统等），具有很高的灵活性。这使得实时数仓能够更灵活地处理不同类型的数据，并与多种外部系统集成。#### 4. 处理大规模数据实时数仓需要处理持续不断的大规模流数据。LOOKUP JOIN 可以通过异步查询和批量查找等方式高效地处理这些数据，而不需要预先加载所有数据。#### 5. 数据一致性虽然 LOOKUP JOIN 可能面临一定的数据一致性问题，但通过适当的缓存策略和更新机制，可以在一定程度上保证数据的一致性，满足业务需求。#### 6. 降低外部系统负载通过异步查询和批量处理等技术，LOOKUP JOIN 可以减少对外部系统的瞬时查询压力，降低外部系统的负载，保持系统的稳定性。#### 实际场景示例假设有一个实时数仓系统，需要处理来自多个传感器的数据流，并且需要将这些数据与一个包含传感器信息（如位置、类型等）的维表进行连接。如果使用传统的 JOIN，需要将整个维表加载到内存中，而这些维表可能非常大，导致内存不足。而使用 LOOKUP JOIN，可以在接收到传感器数据时动态查询外部维表，从而节省内存并实现实时处理。#### 总结在实时数仓中，LOOKUP JOIN 通过动态查询、内存优化、高效处理大规模数据以及灵活的数据源连接，能够更好地满足实时性要求和资源利用效率，因此被更广泛地应用---## 实时数仓使用普通join有哪些缺点？在实时数仓中使用普通 JOIN 存在以下缺点：

• 1. 内存消耗大

• 普通 JOIN 通常需要将两个表都加载到内存中进行连接操作。对于实时数仓来说，数据量往往很大，将所有数据加载到内存中可能会导致内存不足，从而影响系统性能。

• 2. 延迟高

• 普通 JOIN 在处理大规模数据时，计算过程可能非常耗时，导致高延迟。实时数仓需要尽可能低的延迟来保证数据的实时性，普通 JOIN 可能无法满足这一需求。

• 3. 扩展性差

• 普通 JOIN 在处理规模增大的数据集时，扩展性较差。当数据量增长时，内存和计算资源的需求也会急剧增加，难以有效扩展。#### 4. 数据倾斜问题如果连接条件中的某些键值在表中分布不均匀，可能会导致数据倾斜问题。数据倾斜会导致某些节点的计算负载过高，从而影响整体性能。#### 5. 动态数据处理困难实时数仓中的数据是持续不断地流入的，而普通 JOIN 适用于静态数据集的连接。在动态数据处理方面，普通 JOIN 显得不够灵活。#### 6. 难以与外部系统集成普通 JOIN 通常只在内存中操作，难以直接与外部数据源（如数据库、NoSQL 数据库等）进行实时连接。这限制了实时数仓与其他系统的数据交互能力。#### 实际场景示例假设有一个实时数仓系统，需要处理来自多个传感器的数据流，并将这些数据与包含传感器信息的维表进行连接。如果使用普通 JOIN，需要将整个维表加载到内存中，而维表可能非常大，导致内存不足。此外，每次进行 JOIN 操作都需要扫描大量数据，导致高延迟和性能瓶颈。#### 总结在实时数仓中使用普通 JOIN 会面临内存消耗大、延迟高、扩展性差、数据倾斜、动态数据处理困难以及难以与外部系统集成等问题。这些缺点使得普通 JOIN 难以满足实时数仓对于低延迟、高性能和灵活性的要求。因此，实时数仓更倾向于使用 LOOKUP JOIN 来解决这些问题