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

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