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flink_book/Flink_SQL/双流Join底层原理.md

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Flink 双流Join基本原理-普通双流Join
2023-02-10 13:33:59 +00:00
<a title="Hits" target="_blank" href="https://github.com/zeekling/hits"><img src="https://hits.b3log.org/zeekling/flink_book.svg"></a></p>
# 底层原理简介
将图片移动到cdn上面 (#22) 将图片移动到cdn上面。 Reviewed-on: https://git.zeekling.cn/big-data/flink_book/pulls/22
2023-07-01 12:05:45 +00:00
![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/sql/flinksql_0001.png)
Flink 双流Join基本原理-普通双流Join
2023-02-10 13:33:59 +00:00
- LState:存储左边数据流中的数据。
- RState：存储右边数据流中的数据。
- 当左边数据流数据到达的时候会保存到LState，并且到RState中进行Join。将Join生成的结果数据发送到下游。
- 右边数据流中数据到达的时候，会保存到RState当中，并且到LState中进行Join，然后将Join之嚄胡的结果数据发送到下游。
为了保障左右两边流中需要Join的数据出现在相同节点，Flink SQL会利用Join中的on的关联条件进行分区，把相同关联条件
的数据分发到同一个分区里面。
# 普通双流Join
现有订单表A和支付表B进行关联得到汇总表C。订单表和支付表初始数据如下：
表A：订单表数据
| order_id | timestamp|
|---|--|
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 |
表B：支付表数据
| order_id | pay_money |
|---|---|
| order_id | pay_money |
| 1001 | 80 |
| 1002 | 100 |
## inner join
当A表中每一条数据到达时，都会和B表中的数据进行关联：
- 当能够关联到数据时，将结果输出到结果表里面；
- 当不能关联到数据时，不会将结果输出到结果表里面；
所以上述A表和B表的Join结果为：
| order_id | timestamp | pay_money |
|--- |--- |--- |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
当表B中1001新数据到达时，新数据如下所示:
| order_id | pay_money |
|---|---|
| order_id | pay_money |
| 1001 | 80 |
此时结果表的数据为:
| order_id | timestamp | pay_money |
|--- |--- |--- |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 |
***注意***
Inner Join 不会产生回撤流。
## left join
当A表数据到达时会主动和B表中数据进行关联查询，没有关联到数据。也会输出结果，缺失的字段使用null进行补全。
B表中的数据1002到达之后且A表中的数据1001和1002已经到达，关联之后表C的数据如下:
| order_id | timestamp | pay_money |
|--- |--- |--- |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
当B表中数据1001到达之后，也会主动和表A中的数据进行关联，如果表中的数据已经输出过结果了且缺失字段为null，此时
会产生一个回撤流，将之前输出的数据会撤掉-D，在重新输出完整的数据+I。
| order_id | timestamp | pay_money | / |
|--- |--- |--- |---|
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null | +I|
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 | +I |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | null | -D |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 | +I |
***注意***
left Join会产生回撤流。
## Right Join
当表B中1001到达时，A表中的数据没有到达，则还是会输出数据，缺失字段使用null代替。当表B中数据1002到达时，A表中的
数据1002已经到达此时可以关联到数据，关联结果如下：
| order_id | timestamp | pay_money |
|--- |--- |--- |
| 1001 | null | null |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 |
当表A中数据1001到达时，会主动到B表中进行关联，此时结果中已经输出过关于1001的数据，此时会产生一个回撤流。
| order_id | timestamp | pay_money | / |
|--- |--- |--- | ---|
| 1001 | null | null | +I|
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 | +I |
| 1001 | null | null | -D |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 | +I |
***注意***
Right Join会产生回撤流。
## Full Join
当表B中数据1001先到达时，会主动到A表中进行关联查询，关联不到数据，还是会输出结果。
当表A中数据到达时，会主动和B表中的数据进行关联查询，此时B表中只有1001的数据，灌篮不到数据，还是会输出结果。
所以此时关联结果如下：
| order_id | timestamp | pay_money |
|--- |--- |--- |
| 1001 | null | null |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null |
当表A中的1001到达时，会和B表进行关联查询，当表B的1002到达时，会和表A进行关联查询，此时结果如下：
| order_id | timestamp | pay_money | / |
|--- |--- |--- | ---|
| 1001 | null | null | +I |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null | +I |
| 1001 | null | null | -D |
| 1001 | 2023-02-04 10:00:00 | 80 | +I |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | null | -D |
| 1002 | 2023-01-04 10:01:02 | 100 | +I |
***注意***
Full Join 会产生回撤流。
# Interval Join
Flink 双流Join基本原理-维表Join
2023-02-11 04:26:45 +00:00
Interval JOIN 相对于UnBounded的双流JOIN来说是Bounded JOIN。就是每条流的每一条数据会与另一条流上的不同时间区域
的数据进行JOIN。
## 语法
```sql
SELECT ... FROM t1 JOIN t2 ON t1.key = t2.key AND TIMEBOUND_EXPRESSION
```
TIMEBOUND_EXPRESSION 有两种写法，如下：
- L.time between LowerBound(R.time) and UpperBound(R.time)
- R.time between LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time)
- 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。
Interval JOIN 的语义就是每条数据对应一个时间区间的数据区间，比如有一个订单表Orders(orderId, productName,
orderTime)和付款表Payment(orderId, payType, payTime)。假设我们要统计在下单一小时内付款的订单信息。SQL查询如下:
```sql
SELECT
o.orderId,
o.productName,
p.payType,
o.orderTime，
cast(payTime as timestamp) as payTime
FROM
Orders AS o JOIN Payment AS p ON
o.orderId = p.orderId AND
p.payTime BETWEEN orderTime AND
orderTime + INTERVAL '1' HOUR
```
### Orders订单数据
| orderId | productName | orderTime |
|---|---|---|
| 001 | iphone | 2018-12-26 04:53:22.0 |
| 002 | mac | 2018-12-26 04:53:23.0 |
| 003 | book | 2018-12-26 04:53:24.0 |
| 004 | cup | 2018-12-26 04:53:38.0 |
### Payment付款数据
| orderId | payType | payTime |
|---|---|---|
| 001 | alipay | 2018-12-26 05:51:41.0 |
| 002 | card | 2018-12-26 05:53:22.0 |
| 003 | card | 2018-12-26 05:53:30.0 |
| 004 | alipay | 2018-12-26 05:53:31.0 |
符合语义的预期结果是 订单id为003的信息不出现在结果表中，因为下单时间`2018-12-26 04:53:24.0`, 付款时间是
`2018-12-26 05:53:30.0`超过了1小时付款。
那么预期的结果信息如下：
| orderId | productName | payType | orderTime | payTime
|---|---|---|---|----|
| 001 | iphone | alipay | 2018-12-26 04:53:22.0 | 2018-12-26 05:51:41.0 |
| 002 | mac | card | 2018-12-26 04:53:23.0 | 2018-12-26 05:53:22.0 |
| 004 | cup | alipay | 2018-12-26 04:53:38.0 | 2018-12-26 05:53:31.0 |
这样Id为003的订单是无效订单，可以更新库存继续售卖。
接下来我们以图示的方式直观说明Interval JOIN的语义，我们对上面的示例需求稍微变化一下： 订单可以预付款(不管是
否合理，我们只是为了说明语义）也就是订单 前后 1小时的付款都是有效的。SQL语句如下：
```sql
SELECT
...
FROM
Orders AS o JOIN Payment AS p ON
o.orderId = p.orderId AND
p.payTime BETWEEN orderTime - INTERVAL '1' HOUR AND
orderTime + INTERVAL '1' HOUR
```
## 总结
- Flink的流关联当前只能支持两条流的关联
- Flink同时支持基于EventTime和ProcessingTime的流流join。
- Interval join 已经支持inner ,left outer, right outer , full outer 等类型的join，由此来看官网对interval join
类型支持的说明不够准确。
- 当前版本Interval join的两条流的消息清理是基于两条流共有的combinedWatermark（较小的流的watermark）。
- 流的watermark不会用于将消息直接过滤掉，即时消息在本流中的watermark表示中已经迟到，但会直接将迟到的消息根据
相应的join类型或输出或丢弃。
Flink 双流Join基本原理-普通双流Join
2023-02-10 13:33:59 +00:00
# 维表Join
Flink 双流Join基本原理-维表Join
2023-02-11 04:26:45 +00:00
维表（Dimension Table）是来自数仓建模的概念。在数仓模型中，事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统
日志、销售记录等，而维表是与事实表相对应的一种表，它保存了事实表中指定属性的相关详细信息，可以跟事实表做关
联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。
在实际生产中，我们经常会有这样的需求，以原始数据流作为基础，关联大量的外部表来补充一些属性。这种查询操作就是
典型的维表 JOIN。
## 使用维表的好处
- 缩小了事实表的大小。
- 便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。
- 维度表可以为多个事实表重用，以减少重复工作。
## 维表JOIN使用
由于维表是一张不断变化的表（静态表视为动态表的一种特例），因此在维表 JOIN 时，需指明这条记录关联维表快照的对
应时刻。Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了 Temporal Table 的标准语法，用于声明流数据关联的是维表哪个时刻的快照。
需要注意是，目前原生 Flink SQL 的维表 JOIN 仅支持事实表对当前时刻维表快照的关联（处理时间语义），而不支持事实
表 rowtime 所对应的维表快照的关联（事件时间语义）。
### 语法说明
Flink SQL 中使用语法`for SYSTEM_TIME as of PROC_TIME()`来标识维表JOIN。仅支持`INNER JOIN`和`LEFT JOIN`。
```sql
SELECT
column-namesFROM
table1 [AS <alias1>][LEFT]
JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>]
ON table1.column-name1 = table2.key-name1
```
***注意：***
`table1.proctime`表示`table1`的`proctime`字段。
### 使用示例
下面用一个简单的示例来展示维表 JOIN 语法。假设我们有一个 Orders 订单数据流，希望根据用户 ID 补全订单中的用户
信息，因此需要跟 Customer 维度表进行关联。
```sql
CREATE TABLE Orders (
id INT,
price DOUBLE,
quantity INT,
proc_time AS PROCTIME(),
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'fields.id.kind' = 'sequence',
'rows-per-second' = '10'
);
CREATE TABLE Customers (
id INT,
name STRING,
country STRING,
zip STRING,
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://mysqlhost:3306/customerdb',
'table-name' = 'customers'
);
CREATE TABLE OrderDetails (
id INT,
total_price DOUBLE,
country STRING,
zip STRING,
PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://mysqlhost:3306/orderdb',
'table-name' = 'orderdetails'
);
-- enrich each order with customer information
INSERT INTO OrderDetails
SELECT
o.id,
o.price,
o.quantity,
c.country,
c.zipFROM
Orders AS o
JOIN Customers FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c
ON o.id = c.id;
```
## Flink SQL 执行流程
Apache Calcite 是一款开源的 SQL 解析工具，被广泛使用于各个大数据项目中，主要用于解析 SQL 语句。SQL 的执行流程
一般分为四个主要阶段：
- Parse：语法解析，把 SQL 语句转换成抽象语法树（AST），在 Calcite 中用 SqlNode 来表示；
- Validate：语法校验，根据元数据信息进行验证，例如查询的表、使用的函数是否存在等，校验之后仍然是 SqlNode 构
成的语法树；
- Optimize：查询计划优化，包含两个阶段，1）将 SqlNode 语法树转换成关系表达式 RelNode 构成的逻辑树，2）使用优
化器基于规则进行等价变换，例如谓词下推、列裁剪等，经过优化器优化后得到最优的查询计划；
- Execute：将逻辑查询计划翻译成物理执行计划，生成对应的可执行代码，提交运行。
Flink 双流Join基本原理-普通双流Join
2023-02-10 13:33:59 +00:00
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