Paimon数据湖详解（第49天）

系列文章目录

一. Paimon数据湖增删改查
二. 查询优化
三. 系统表
四. Lookup Joins

文章目录

- - 系列文章目录
  - 前言
  - Paimon数据湖的使用
  - 1、创建Table
  - - 1.1 创建catalog管理的表
    - 1.2 分区表
    - 1.3 Create Table As（了解）
    - 1.4 Create Table Like
    - 1.5 表属性
    - 1.6 创建外部表
    - 1.7 创建临时表
  - 2、修改Table
  - - 2.1 修改或添加Table Properties
    - 2.2 移除Table Properties
    - 2.3 表重命名
    - 2.4 添加新列
    - 2.5 删除列
    - 2.6 修改列的名称
    - 2.7 更改列的空性
    - 2.8 更改列的备注
    - 2.9 更改列的类型
    - 2.10 修改watermark
  - 3、写入Table
  - - 3.1 语法
    - 3.2 将可空字段写入非空字段
    - 3.3 修改数据
    - 3.4 清除数据
    - 3.5 更新数据
    - 3.6 删除数据
  - 4、查询Table
  - - 4.1 批量查询
    - - 4.1.1 批处理时间旅行
      - 4.1.2 批处理增量
    - 4.2 流式查询
    - - 4.2.1 流处理时间旅行
      - 4.2.2 Consumer ID（了解）
      - 4.2.3 Read Overwrite
    - 4.3 查询优化
  - 5、系统表（了解）
  - 6、Lookup Joins

前言

本文主要详解了Paimon数据湖的使用。

Paimon数据湖的使用

1、创建Table

1.1 创建catalog管理的表

在Paimon catalog中创建的表由catalog管理。当表从catalog中删除时，它的表文件也将被删除。类似Hive中的内部表。

示例（在Filesystem Metastore中创建）：

在这里插入图片描述

CREATE TABLE mypaimon.test.MyTable (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
);解释: NOT ENFORCED叫做非强制。因为Paimon主要是进行海量数据分析，如果在海量数据上保证数据的主键，那么是非常消耗性能。我们不能完全依赖Paimon对数据进行主键的管理，我们需要在代码层面去确保数据的主键。

1.2 分区表

示例如下：

-- 正常创建分区表
CREATE TABLE mypaimon.test.MyPartitionTable1 (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt, hh);-- 错误创建分区表：分区字段不在PRIMARY KEY中
CREATE TABLE mypaimon.test.MyPartitionTable2 (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (item_id);-- 字段指定默认值
CREATE TABLE mypaimon.test.MyPartitionTable3 (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt, hh)
with('fields.item_id.deafult-value'='999'
);

注意: 在阿里云Flink的1.15版本及以下，如果定义了主键，那么分区字段必须是主键的子集

可能遇到的错误：

在这里插入图片描述

原因: 在阿里云Flink的15版本及以下，如果定义了主键，分区字段必须是主键的子集

1.3 Create Table As（了解）

在开源版本中，Paimon支持 create table as 语法，表可以由查询的结果创建和填充。当使用CREATE TABLE作为SELECT时，我们可以指定主键或分区，语法请参考下面的sql。

但是在阿里云flink中，虽然也支持CREATE TABLE AS写法，但是目前不支持paimon表作为源表。所以以下SQL了解即可。

/* 可以修改设置 */
CREATE TABLE MyTableAll (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED 
) PARTITIONED BY (dt, hh);CREATE TABLE MyTableAllAs WITH ('primary-key' = 'dt,hh', 'partition' = 'dt') AS SELECT * FROM MyTableAll;

1.4 Create Table Like

要创建与另一个表具有相同模式、分区和表属性的表，可以使用create table LIKE。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS mypaimon.test.MyTable (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,
PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED);CREATE TABLE mypaimon.test.MyTableLike LIKE mypaimon.test.MyTable;

1- create table as既会复制数据，也会复制表结构
2- create table like只会复制表结构

1.5 表属性

用户可以指定表属性来启用特性或提高Paimon的性能。表属性详细请参考：https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/apache-paimon-connector?spm=a2c4g.11174283.0.i3

示例：

CREATE TABLE mypaimon.test.MyTableProperties (user_id BIGINT,item_id BIGINT,behavior STRING,dt STRING,hh STRING,
PRIMARY KEY (dt, hh, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt, hh) WITH ('bucket' = '2','bucket-key' = 'user_id'
);

1.6 创建外部表

外部表由catalog记录，但是不由catalog管理。如果删除了paimon的外部表，那么只会删除元数据信息不会删除对应的数据。类似Hive的外部表。

Flink SQL支持读写外部表。外部Paimon表是通过指定连接器和路径属性创建的。下面的SQL创建了一个名为MyExternalTable的外部表，它有2列，其中表文件的路径是 oss://gz18-paimon-oss/test.db/word_count。

-- 不能使用paimon的catalog来创建
CREATE TABLE MyExternalTable (word STRING PRIMARY KEY NOT ENFORCED,cnt BIGINT
) WITH ('connector' = 'paimon','path' = 'oss://gz18-paimon-oss/test.db/MyExternalTable','auto-create' = 'true' -- 如果表路径不存在，此table属性将为空表创建表文件，目前仅由Flink支持
);注意: path中的gz18-paimon-oss要改成你自己的oss的bucket名称

并且可以对这个表进行操作

-- 部署到线上运行
insert into MyExternalTable values('hello',1000);
-- 批模式查询
SELECT sum(cnt) AS total_cnt FROM MyExternalTable;

注意：需要将insert 语句部署到线上运行，才能将数据真正插入到表中。

通过paimon外部表的方式，可以对paimon的数据进行查询和修改。

可能遇到的错误：

在这里插入图片描述

原因: 不能在Paimon的Catalog中使用'connector' = 'paimon'

1.7 创建临时表

临时表仅有Flink支持，与外部表一样，临时表只是记录，而不是由当前的FlinkSQL会话管理。如果临时表被删除，它的资源不会被删除。当前FlinkSQL会话关闭的时候，会删除临时表。

如果希望将Paimon catalog与其他表一起使用，但又不希望将它们存储在 catalog 中，则可以创建一个临时表。下面的Flink SQL创建了一个Paimon catalog和一个临时表，并演示了如何同时使用这两个表。

准备工作：

创建temp_table.csv，其中数据为：

1,beijing
2,shanghai

编辑好后上传到OSS的gz18-bucket 目录。

-- 使用创建过的mypaimon catalog-- 【流式作业】创建my_table表并导入数据
CREATE TABLE mypaimon.test.my_table (k INT,v STRING
);-- 【批模式】【部署】运行
INSERT INTO mypaimon.test.my_table values (1, 'zs'),(2, 'ls');-- 以下在批作业中一起【调试】运行即可
-- 【批模式】创建temp_table表
CREATE TEMPORARY TABLE mypaimon.test.temp_table (k INT,v STRING
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'oss://gz18-bucket/temp_table.csv','format' = 'csv'
);-- 【批模式】查询
SELECT my_table.k, my_table.v, temp_table.v 
FROM mypaimon.test.my_table 
JOIN mypaimon.test.temp_table ON my_table.k = temp_table.k;注意: path中的gz18-bucket一定要改成你自己的bucket名称

在这里插入图片描述

查询结果如下：
在这里插入图片描述

如果删除 temp_table后， temp_table.csv依然存在。

-- 在阿里云flink中不需要运行，temporary表只会在运行时生效
drop temporary table mypaimon.test.temp_table;

2、修改Table

2.1 修改或添加Table Properties

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table SET (
'write-buffer-size' = '256 MB'
);

在这里插入图片描述

2.2 移除Table Properties

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table RESET ('write-buffer-size');

2.3 表重命名

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table RENAME TO my_table_new;

注意：如果使用对象存储，如S3或OSS，请谨慎使用此语法，因为对象存储的重命名不是原子性的，在失败的情况下可能只会移动部分文件。

2.4 添加新列

注意：使用的阿里云Flink版本需要是1.17版本，否则不支持添加和修改字段信息。

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table ADD (c1 INT, c2 STRING);desc mypaimon.test.my_table;

在这里插入图片描述

要添加具有指定位置的新列，请使用FIRST或AFTER col_name。

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table ADD c INT FIRST;
ALTER TABLE mypaimon.test.my_table ADD b INT AFTER c;

注意：要将一个存在的列修改到一个新的位置，使用FIRST或AFTER col_name。

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table MODIFY c1 DOUBLE FIRST;
ALTER TABLE mypaimon.test.my_table MODIFY c2 DOUBLE AFTER c1;

2.5 删除列

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table DROP (c1, c2);

2.6 修改列的名称

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table RENAME c TO cc;

2.7 更改列的空性

CREATE TABLE mypaimon.test.null_table (id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED, coupon_info FLOAT NOT NULL);

-- 将列' coupon_info '从NOT NULL更改为可空
ALTER TABLE mypaimon.test.null_table MODIFY coupon_info FLOAT;

-- 将列' coupon_info '从可空改为NOT NULL
-- 如果已经有NULL值，设置如下表选项，在修改表之前静默删除这些记录。
SET 'table.exec.sink.not-null-enforcer' = 'DROP';
ALTER TABLE mypaimon.test.null_table MODIFY coupon_info FLOAT NOT NULL;

2.8 更改列的备注

ALTER TABLE mypaimon.test.null_table MODIFY coupon_info BIGINT COMMENT '优惠券信息';

2.9 更改列的类型

ALTER TABLE mypaimon.test.null_table MODIFY coupon_info DOUBLE;

对于是否可以转化，可以参考下面链接：

https://paimon.apache.org/docs/0.7/how-to/altering-tables/

在这里插入图片描述

2.10 修改watermark

注意：watermark中涉及的字段数据类型必须是timestamp或者timestamp_ltz

只在flink中生效，修改的语法如下：

CREATE TABLE mypaimon.test.my_table (k INT,v STRING
);desc mypaimon.test.my_table

添加

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table ADD (log_ts varchar(20));
ALTER TABLE mypaimon.test.my_table ADD (ts AS TO_TIMESTAMP(log_ts) AFTER log_ts,WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '1' HOUR);

在这里插入图片描述

修改

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table MODIFY WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '2' HOUR;

在这里插入图片描述

删除

ALTER TABLE mypaimon.test.my_table DROP WATERMARK;

在这里插入图片描述

3、写入Table

可以使用INSERT语句向表中插入新行或覆盖表中的现有数据。插入的行可以由值表达式指定，也可以由查询结果指定。

3.1 语法

INSERT { INTO | OVERWRITE } table_identifier [ part_spec ] [ column_list ] 
{ value_expr | query }

(1) part_spec

一个可选参数，用于指定分区的键和值对的逗号分隔列表。请注意，可以在分区规范中使用类型化文字(例如，date’ 2019-01-02 ')。

语法: PARTITION ( partition_col_name = partition_col_val [ , … ] )

(2) column_list

一个可选参数，用于指定属于table_identifier表的以逗号分隔的列列表。

注意：所有指定的列都应该存在于表中，需包括除静态分区列之外的所有列，并且不能重复。

语法: (col_name1 [, column_name2, …])

(3) value_expr

指定要插入的值。可以插入显式指定的值或NULL。必须用逗号分隔子句中的每个值。可以指定多个值集来插入多行。

语法: VALUES ( { value | NULL } [ , … ] ) [ , ( … ) ]

注意：目前，Flink不支持直接使用NULL，因此应该使用 CAST (NULL AS data_type) 将NULL转换为实际数据类型。

3.2 将可空字段写入非空字段

不能在一个表的非空列中插入另一个表的可空列。假设，我们在表a中有一个列key1，它是主键，主键不能为空。在表B中有一个列key2，它是可空的。如果我们运行这样的sql语句:

INSERT INTO A key1 SELECT key2 FROM B

Flink 和 Spark中都会报错，处理方式是：使用”NVL”或”COALESCE”，将一个可空列转成非空列。

INSERT INTO A key1 SELECT COALESCE(key2, <non-null expression>) FROM B

3.3 修改数据

（1）使用insert将记录/更改应用到表

Paimon支持在sink阶段按分区和桶对数据进行shuffle。

INSERT INTO MyTable SELECT ...

（2）覆盖语义

对于未分区的表，Paimon支持覆盖整个表

INSERT OVERWRITE MyTable SELECT ...

对于分区表，Paimon支持覆盖指定分区

INSERT OVERWRITE MyTable PARTITION (key1 = value1, key2 = value2, ...) SELECT ...

动态覆盖

Flink的默认覆盖模式是动态分区覆盖(这意味着Paimon只删除出现在被覆盖数据中的分区)。可以设置dynamic-partition-overwrite 为 false 将其更改为静态覆盖。

dynamic-partition-overwrite配置参数的默认值是true。

参考链接：https://paimon.apache.org/docs/0.7/maintenance/configurations/

-- 假如MyTable是一个分区表-- 动态覆盖
INSERT OVERWRITE MyTable SELECT ...-- 静态覆盖 (覆盖整个表)
INSERT OVERWRITE MyTable /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite' = 'false') */ SELECT ...

3.4 清除数据

（1）清除表：可以使用INSERT OVERWRITE通过插入空值来清除表。

INSERT OVERWRITE MyTable /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ SELECT * FROM MyTable WHERE false

（2）清除分区：

目前Paimon支持两种方式去清除分区：

与清除表一样，可以使用INSERT OVERWRITE 向分区插入空值来清除分区的数据。

-- 语法
INSERT OVERWRITE MyTable /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ PARTITION (key1 = value1, key2 = value2, ...) 
SELECT selectSpec FROM MyTable WHERE false

-- 案例:
CREATE TABLE `new-mypaimon`.test.OverwriteTable (k0 INT,k1 INT,v STRING) PARTITIONED BY (k0, k1);
-- 在批作业中部署运行
insert into `new-mypaimon`.test.OverwriteTable values(1,1,'a'),(2,2,'b'),(3,3,'c');
-- 在批作业中调试运行
select * from `new-mypaimon`.test.OverwriteTable;

-- 方法一 
-- 在批作业中部署运行
INSERT OVERWRITE `new-mypaimon`.test.OverwriteTable /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ PARTITION (k0 = 1) 
SELECT k1, v FROM `new-mypaimon`.test.OverwriteTable WHERE false;
-- 在批作业中调试运行
select * from `new-mypaimon`.test.OverwriteTable;

在这里插入图片描述

上面的方法不支持删除多个分区。如果需要删除多个分区，可以通过flink run提交drop-partition作业。

3.5 更新数据

目前，Paimon支持在Flink 1.17及以后的版本中使用UPDATE更新记录。可以在Flink的批处理模式下执行UPDATE。目前阿里云Flink中暂不支持。

需要表具备以下两个特点：

必须是主键表；
需要对MergeEngine进行重复数据删除或部分更新。

-- 语法
UPDATE table_identifier SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;-- 开源版本案例:
CREATE TABLE UpdateTable(a STRING,b INT,c INT,PRIMARY KEY (a) NOT ENFORCED
)WITH('write-mode' = 'change-log','merge-engine' = 'deduplicate');-- 插入
INSERT INTO UpdateTable values('myTable', 1,1);
select * from UpdateTable;

-- 更新
UPDATE UpdateTable SET b = 1, c = 2 WHERE a = 'myTable';

UPDATE UpdateTable SET b = 1, c = 3 WHERE a = 'myTable';

3.6 删除数据

在Flink 1.16和以前的版本中，Paimon只支持通过Flink run提交“delete”作业来删除记录。

在Flink 1.17及更高的版本，可以直接使用删除语句（只在批模式下支持）。但是需要设置两个条件：

设置write-mode为change-log
如果表有主键， MergeEngine需要重复数据删除

目前阿里云Flink中暂不支持。

-- 语法
DELETE FROM table_identifier WHERE conditions;-- 开源版本案例：
CREATE TABLE DeleteTable (id BIGINT NOT NULL,currency STRING,rate BIGINT,dt String,PRIMARY KEY (id, dt) NOT ENFORCED) PARTITIONED BY (dt) WITH ( 'write-mode' = 'change-log','merge-engine' = 'deduplicate' );-- 插入语句
INSERT INTO DeleteTable values(1, 'UNKNOWN', 1, '2023-08-22');
select * from DeleteTable;

在这里插入图片描述

-- 删除语句
DELETE FROM DeleteTable WHERE currency = 'UNKNOWN';
select * from DeleteTable;

在这里插入图片描述

4、查询Table

4.1 批量查询

Paimon的批处理读取返回表快照中的所有数据。默认情况下，批处理读取返回最新的快照。

-- Flink SQL
SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';

4.1.1 批处理时间旅行

带时间旅行的Paimon批读可以指定一个快照或一个标签，并读取相应的数据。

-- 查看快照信息
SELECT * FROM t$snapshots;-- 可以指定snapshot id
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;-- 可以指定timestamp （unix milliseconds）
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.timestamp-millis' = '1678883047356') */;-- 可以指定tag，如 'my-tag'
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.tag-name' = 'my-tag') */;注意: snapshot的编号从1开始。

案例：

(1)建表并插入数据

CREATE TABLE mypaimon.test.travelTable (k0 INT,k1 INT,v STRING) PARTITIONED BY (k0, k1);
-- 在批作业中部署运行
insert into mypaimon.test.travelTable values(1,1,'a'),(2,2,'b'),(3,3,'c');
-- 在批作业中部署运行
insert into mypaimon.test.travelTable values(4,4,'d');
-- 在批作业中部署运行
INSERT OVERWRITE mypaimon.test.travelTable /*+ OPTIONS('dynamic-partition-overwrite'='false') */ PARTITION (k0 = 1) 
SELECT k1, v FROM mypaimon.test.travelTable WHERE false;-- 在批作业中调试运行
select * from mypaimon.test.travelTable;

(2)

SELECT * FROM mypaimon.test.travelTable/*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;

在这里插入图片描述

(3)

SELECT * FROM mypaimon.test.travelTable/*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '2') */;

在这里插入图片描述

（4）

SELECT * FROM mypaimon.test.travelTable/*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '3') */;

在这里插入图片描述

可能遇到的错误：

在这里插入图片描述

原因: 进行时间旅行的时候，如果访问了不存在的snapshot快照，那么会报错

4.1.2 批处理增量

读取开始快照(不包含)和结束快照之间的增量变化。

举例：

‘5,10’ 意味着 snapshot 5 和 snapshot 10 之间的
‘TAG1,TAG3’ 意味着 TAG1 和 TAG3 之间的

SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('incremental-between' = '12,20') */;

在批处理SQL中，不允许返回DELETE记录，因此将删除-D的记录。如果你想看到DELETE记录，你可以使用audit_log表:

SELECT * FROM t$audit_log /*+ OPTIONS('incremental-between' = '12,20') */;

案例：

SELECT * FROM mypaimon.test.travelTable /*+ OPTIONS('incremental-between' = '1,3') */;

在这里插入图片描述

总结：在批量查询时，可以指定快照id，也可以指定时间戳，还可以指定tag进行查询。这样就可以实现查询历史状态，也就是时间旅行。

4.2 流式查询

默认情况下，流式读取在第一次启动时生成表上的最新快照，并继续读取最新的更改。

默认情况下，Paimon确保任务的启动被正确处理，并包含全部数据。

-- 开源版本
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';
-- 阿里云Flink
在流作业草稿中运行

也可以不使用快照数据，使用最新浏览的模式。

-- 连续读取最新更改，而不在开始时生成快照
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.mode' = 'latest') */

4.2.1 流处理时间旅行

如果你只想处理今天及以后的数据，你可以使用分区过滤器：

SELECT * FROM t WHERE dt > '2023-06-26';

如果它不是一个分区表，或者不能按分区进行过滤，可以使用Time travel的流读取。

-- 可以指定snapshot id
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;-- 可以指定timestamp （unix milliseconds）
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.timestamp-millis' = '1678883047356') */;-- 在第一次启动时读取快照id 1L，并继续读取更改
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.mode'='from-snapshot-full','scan.snapshot-id' = '1') */;

案例：

-- 在流作业草稿中调试运行
SELECT * FROM mypaimon.test.travelTable /*+ OPTIONS('scan.mode'='from-snapshot-full','scan.snapshot-id' = '2') */;

在这里插入图片描述

如果持续向mypaimon.test.travelTable表插入数据，则会打印出新增的数据。

4.2.2 Consumer ID（了解）

在流式读取表时指定consumer-id，这是一个实验性功能。

SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('consumer-id' = 'myid') */;

当流读取Paimon表时，下一个快照id将被记录到文件系统中。这有几个优点：

当之前的作业停止后，新启动的作业可以继续消耗之前的进度，而不需要从状态恢复。新的读取将从消费者文件中找到的下一个快照 ID 开始读取。
在判断一个快照是否过期时，Paimon会查看文件系统中该表的所有消费者，如果还有消费者依赖这个快照，那么这个快照就不会因为过期而被删除。
当没有水印定义时，Paimon表会将快照中的水印传递到下游Paimon表，这意味着可以跟踪整个管道的水印进度。

注意：消费者将防止快照过期。可以指定“consumer.expiration-time”来管理消费者的生命周期。

示例：

（1）指定consumer-id开始流式查询：

SELECT * FROM t /*+ OPTIONS(‘consumer-id’ = ‘test’) */;

（2）停掉原先的流式查询，插入数据：

insert into t values(1,2,3);

（3）再次指定consumer-id流式查询：

SELECT * FROM t /*+ OPTIONS(‘consumer-id’ = ‘test’) */;

4.2.3 Read Overwrite

默认情况下，流读取将忽略INSERT OVERWRITE生成的提交。如果想要读取OVERWRITE的提交，可以配置 streaming-read-overwrite 为true。

总结：流式查询会不断读取最新表的变化，然后在最开始时是否读取全量数据，可以通过scan-mode来指定，使用-full的类型即可。

可以像kafka一样，使用consumer id去管理消费者的消费点位

4.3 查询优化

（1）强烈建议与查询一起指定分区和主键过滤器，这将加快查询的数据跳过。

可以加速数据跳转的过滤函数有:

=
<
<=
>
>=
IN (…)
LIKE ‘abc%’
IS NULL

（2）Paimon将按主键对数据进行排序，这加快了点查询和范围查询的速度。当使用复合主键时，查询过滤器最好在主键的最左边形成一个前缀，以获得良好的加速。

示例：

-- 复合主键的表
CREATE TABLE orders (catalog_id BIGINT,order_id BIGINT,.....,PRIMARY KEY (catalog_id, order_id) NOT ENFORCED 
)

通过为主键的最左边的前缀指定一个范围过滤器，查询可以获得很好的加速。

SELECT * FROM orders WHERE catalog_id=1025;SELECT * FROM orders WHERE catalog_id=1025 AND order_id=29495;SELECT * FROM ordersWHERE catalog_id=1025AND order_id>2035 AND order_id<6000;

但是，下面的过滤器不能很好地加速查询。

SELECT * FROM orders WHERE order_id=29495;SELECT * FROM orders WHERE catalog_id=1025 OR order_id=29495;

5、系统表（了解）

在开源版本中，支持查询系统表，系统表中记录了表的一些元数据信息，详见https://paimon.apache.org/docs/0.5/how-to/system-tables/。

6、Lookup Joins

Lookup Joins 是流查询中的一种join。它用从Paimon查询的数据填充表。

在Flink中，Paimon支持对带有主键的表和仅追加表进行lookup join。下面的示例说明了这个特性。

以下案例是使用客户表做维表，与订单表进行关联，然后查看关联的效果。

（1）创建paimon表

-- 使用创建好的mypaimon catalog
-- 在paimon catalog中建一个表
CREATE TABLE mypaimon.test.customers (id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,name STRING,country STRING,zip STRING
);

（2）在Mysql中建表并插入数据

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;
CREATE TABLE test.customers (id INT PRIMARY KEY,name varchar(20),country varchar(20),zip varchar(20)
);
INSERT INTO test.customers VALUES (1, '张三', '中国', '081212'),(2, '李四', '中国', '872211');

（3）在Flink中创建Mysql映射表

CREATE TABLE if not exists mysql_cdc_customers (id int,name string,country string,zip string,PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH ('connector'= 'mysql','hostname'= 'rm-cn-lr53rh4wc00028.rwlb.rds.aliyuncs.com','port'= '3306','username'= 'itcast','password'='Itcast123','server-time-zone'= 'Asia/Shanghai','database-name'= 'test','table-name'= 'customers'
);注意: hostname、username、password都需要改成自己的。

（4）将mysql数据插入到paimon中

-- 流作业草稿中部署运行 
INSERT INTO mypaimon.test.customers
select * from mysql_cdc_customers;

（5）登录ECS控制台

点击实例，点击远程连接，选择通过Workbench远程连接

输入密码，点击确定

（6）创建topic

-- 启动kafka(前提启动zookeeper)
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
cd /export/server/kafka/
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties-- 创建topic(ip为ECS的内网ip,可以通过ifconfig查询)
bin/kafka-topics.sh --create --topic orders_info --bootstrap-server node1:9092

（7）在Flink创建kafka映射表

--创建一个临时左表，从kafka读数
CREATE TABLE Orders (order_id INT,total INT,customer_id INT,proc_time AS PROCTIME()
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'orders_info','properties.bootstrap.servers' = '172.28.237.195:9092','properties.group.id' = 'testGroup','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'csv'
);注意: properties.bootstrap.servers中的IP地址改成你自己的ECS服务器内网（私网）的IP地址

（8）向orders_info中插入一些数据：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic orders_info

1,100,1
2,20,1

（10）现在可以在lookup join中使用customers表

-- 流式作业草稿中调试运行
SELECT o.order_id, o.total, c.country, c.zip
FROM Orders AS o
JOIN mypaimon.test.customers
FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c
ON o.customer_id = c.id;

结果如下：

在这里插入图片描述

再向kafka中输入 3,50,2

结果变化如下：

在这里插入图片描述

再向kafka中输入 4,66,3

结果没有变化，因为id为3的维表信息关联不到。

此时向mysql中插入一条数据：

insert into test.customers values (3, '王五', '中国', '111111');

结果不会更新。

等待片刻（插入到paimon的任务的checkpoint完成）。

再向kafka中输入 5,77,3，此时可以看到能关联到结果。

在这里插入图片描述

此时再改变维表值，如在mysql中进行更新

update test.customers set zip='test' where id = 3;

此时，已经产生的结果也不再发生变化。新来的结果会关联新数据。

再向kafka中输入 6,88,3 ，结果如下

在这里插入图片描述

lookup join 操作将在本地维护一个RocksDB缓存，并实时提取表的最新更新。lookup join 操作将只提取必要的数据，因此筛选条件对性能非常重要。

此特性仅适用于最多包含数千万条记录的表，以避免过度使用本地磁盘。

注意：如果Orders（主表）的记录Join缺失，因为customers（lookup表）对应的数据还没有准备好。可以考虑使用Flink的Delayed Retry Strategy For Lookup。

总结：

（1）如果事实表（Kafka数据源）先于维表（MySQL数据源）到达了，这时事实表就不会关联到维表，即使后续维表数据来了，也不会更新之前的关联结果了

（2）paimon表一旦发生变化，会实时更新维表（Flink的内存）中

（3）如果关联结果已经生成了，然后维表发生了变化，这时之前的关联结果也不会发生变化了