【flink】 各种join类型对比

表定义

• 动态表(dynamic table)：动态表是流的另一种表达方式，动态表作为一个逻辑的抽象概念，使我们更容易理解flink中将streaming发展到table这个层次的设计，本质都是对无边界、持续变更数据的表示形式，所以动态表与流之间可以相互转换。
• 版本表(dynamic table)：动态表之上的定义，版本是一个拥有主键和时间属性的动态表(建表语句必需包含PRIMARY KEY和WATERMARK)，所以版本表可以追踪每个key在某时间点/时间内的变化情况。版本表可以直接从changelog格式的source创建，或者基于append-only的源创建版本视图。
• 时态表(temporal table)：时态表是随着时间变化而变化的，也就是动态表，时态表包含一个或多个版本表的快照；当它能追踪所有记录的历史变更(来自数据库的changelog)时，就是个版本表；如果它只能表示所有记录经过物化后的最新快照(直接一个数据库表)，那就是个普通表。

Regular Joins

Regular Joins是flink这么多join类型中最普通的，任意一侧的数据流有变更或者新增，都会影响到join结果。Regular joins是通过把双流的输入数据都保存在flink的状态中，存在state过度膨胀的隐患，所以我们在使用时要合理设置table状态的TTL(table.exec.state.ttl)，这要结合具体的业务场景，否则会影响join结果的正确性。

有两种join类型，内连接(INNER Equi-JOIN)和外连接(OUTER Equi-JOIN)，两者都只支持等值连接，且至少一个连接条件。

Interval Joins

Interval join要求至少有一个等值谓词连接和一个时间约束条件，这个时间属性定义了流的时间范围，且作为WATERMARK

ltime = rtime
ltime >= rtime AND ltime < rtime + INTERVAL ‘10’ MINUTE
ltime BETWEEN rtime - INTERVAL ‘10’ SECOND AND rtime + INTERVAL ‘5’ SECOND

• 与Regular join一样是双流，但是它加上了时间区间的概念，可以清理状态中较旧的数据，而不会影响join结果的正确性
• 通过InnerJoin算子实现，水位线来控制join的数据区间以及清理数据，所以两个输入流都要定义WATERMARK，否则会变回Regular join
• WATERMARK可以定义为event-time或process-time
• 只支持append-only的输入流，当尝试使用cdc作为输入源（Retract）时出报错

Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: StreamPhysicalIntervalJoin doesn't support consuming update and delete changes which is produced by node TableSourceScan(table=[[ tb_order]], fields=[order_id, price, currency, order_time])

Temporal Joins

与时态表的join，通过上述时态表的描述可得知，可以关联得到记录的历史版本或只能得到最新版本，flink sql遵循SQL:2011的标准语法

    SELECT [column_list]
    FROM table1 [AS <alias1>]
    [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.{ proctime | rowtime } [AS <alias2>]
    ON table1.column-name1 = table2.column-name1

从使用形式划分，可以分为3种：Event Time Temporal Join、Processing Time Temporal Join、Temporal Table Function Join

Event Time Temporal Join

Event Time temporal join的是一个版本表，意味着可以根据主表的事件时间关联到当时维表的具体版本。

Temporal table join currently only supports ‘FOR SYSTEM_TIME AS OF’ left table’s time attribute field
Event-Time Temporal Table Join requires both primary key and row time attribute in versioned table, but no row time attribute can be found.
Temporal table’s primary key [currency] must be included in the equivalence condition of temporal join

• 左表必需定义事件时间，右表除了定义事件时间外，还需要定义主键（即版本表）
• 水位线替触发join，所以两侧流都需要设置正常的水位线
• 右表的主键必需作为等值谓词连接
• 与regular join相比，结果不会受到右侧流影响，即输出结果以左流为主，右流只是补充了左流的信息，效果与left join相似
• 与interval join相比，不需要定义时间窗口，即可以关联到更久之前的维度，因为版本表会保存全量维度最新版本以及上一个水位线之后的变更
• 一个水位线之前的版本数据将会被清理，因为随着水位线的推移，这些数据将不会再被用到

Processing Time Temporal Join

Processing-time temporal join is not supported yet

从flink 1.14开始已经不再支持这种方式，可以使用temporal table function语法替换

右表定义process-time属性，总是能关联到最新的右表记录，其实这和lookup join差不多，只不过右表的记录是以HashMap全部保存着最新的版本在状态中。这种方式的强大之处在于，可以直接对接不能变成flink动态表的外部表（例如hbase）

• 与regular joins相比，右表的数据变化不会影响到之前已经join出的结果
• 与interval joins相比，不需要定义时间窗口，且所有旧版本数据都不会保存在状态中

Temporal Table Function Join

Join key must be the same as temporal table’s primary key

    create table if not exists tb_order (
    `order_id` int,
    `price` int,
    `currency` string,
    `order_time` timestamp(3),
    `proc_time` AS PROCTIME(),
    primary key(order_id) not enforced)
    WITH (
    'connector'='mysql-cdc',
    'table-name'='tb_order',
    )
    create table if not exists tb_currency (
    `currency` string,
    `rate` int,
    `update_time` timestamp(3),
    `proc_time` AS PROCTIME(),
    )
    WITH (
    'connector'='mysql-cdc',
    'table-name'='tb_currency',
    )
    TemporalTableFunction rate = tEnv.from("tb_currency").createTemporalTableFunction("proc_time", "currency");
    tEnv.createTemporarySystemFunction("rate",rate);
    select * from tb_order o , LATERAL TABLE(rate(o.order_time)) c where o.currency=c.currency

上面例子实现了process time temporal join，两建表语句都不指定事件时间，且tb_currency无需指定primary key（即非版本表），但是在定义TemporalTableFunction可以指定任意字段为主键，所以如果建表语句指定了事件时间，且TemporalTableFunction也使用事件时间，那么相当于间接创建了版本表。

• 先要定义table funtion，指定一个时间属性(event-time或process-time)和主键
• TemporalTableFunction定义的主键必须作为等值谓词连接
• 除了可以和版本表join，还能和普通的表示最新版本的表/视图join，即它包含了event-time/processing-time temporal join两种

Lookup Join

通过查询外部存储系统的数据以丰富流的属性，这种join方式要求流表必须有一个processing time属性，外部数据表的connector要实现

LookupTableSource

接口

    CREATE TEMPORARY TABLE Customers (
      id INT,
      name STRING,
      country STRING,
      zip STRING
    ) WITH (
      'connector' = 'jdbc',
      'table-name' = 'customers'
    );

    SELECT o.order_id, o.total, c.country, c.zip
    FROM Orders AS o
      JOIN Customers FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c
        ON o.customer_id = c.id;

• 外部表的数据变化不会影响到已经join出的结果
• 上面所有join都是双流，而lookup join是单流