调优/flinkSql.md

@@ -42,9 +42,9 @@ configuration.setString(" table.exec.mini batch.size ", 20000);
 
 ```
 
-- table.exec.mini batch.enabled: 开启 miniBatch的参数。
-- table.exec.mini batch.allow latency： 批量输出的间隔时间。
-- table.exec.mini batch.size： 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数 ，可以设为2 万条。
+- `table.exec.mini batch.enabled`: 开启 miniBatch的参数。
+- `table.exec.mini batch.allow-latency`： 批量输出的间隔时间。
+- `table.exec.mini batch.size`： 防止 OOM 设置每个批次最多缓存数据的条数 ，可以设为2 万条。
 
 
 注意：
@@ -106,5 +106,95 @@ config uration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");
 
 # 开启Split Distinct
 
+LocalGlobal优化针对普通聚合（例如 SUM 、 COUNT 、 MAX 、 MIN 和 AVG ）有较好的效果。对于 DISTINCT 的聚合（如 
+COUNT DISTINCT 收效不明显，因为 COUNT DISTINCT 在 Local 聚合时，对于 DISTINCT KEY 的去重率不高，导致在 
+Global 节点仍然存在热点。
+
+## 原理介绍
+
+为了解决COUNT DISTINCT 的热点问题，通常需要手 动改写为两层聚合（增加按 Distinct Key取模的打散层）。
+
+从 Flink1.9.0 版本开始，提供了 COUNT DISTINCT 自动打散功能， 通过HASH_CODE(distinct_key) % BUCKET_NUM 打散，
+不需要手动重写。Split Distinct 和LocalGlobal 的原理对比参见下图。
+
+![pic](./flinksql0002.png)
+
+Distinct举例 
+
+```sql 
+SELECT 
+  a,COUNT(DISTINCT b)
+FROM 
+  T
+GROUP BY a
+```
+
+使用SQL语句手动打散：
+
+```sql 
+SELECT a,SUM(cnt)
+FROM (
+  SELECT a,COUNT(DISTINCT b ) as cnt
+  FROM T
+  GROUP BY a,MOD(HASH_CODE(b), 1024) 
+)
+GROUP BY a
+```
+
+## 特性开启
+
+默认不开启，使用参数显式开启。
+
+- `table.optimizer.distinct agg.split.enabled: true`： 默认 false 。
+- `table.optimizer.distinct agg.split.bucket num: Split Distinct`： 优化在第一层聚合中，被打散的bucket 数目。默认 1024。
+
+```java 
+// 初始化 table environment
+TableEnvironment tEnv = ...
+// 获取 tableEnv 的配置对象
+Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();
+// 设置参数：要结合 minibatch 一起 使用
+// 开启 Split Distinct
+configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true");
+// 第一层 打 散 的 bucket 数目
+configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num", "1024");
+```
+
+### 注意事项
+
+- （1）目前不能在包含 UDAF 的 Flink SQL 中使用 Split Distinct 优化方法。
+- （2）拆分出来的两个 GROUP 聚合还可参与 LocalGlobal 优化。
+- （3）该功能在Flink 1.9.0 版本 及以上版本才支持。
 
 
+# 多维DISTINCT 使用Filter
+
+在某些场景下，可能需要从不同维度来统计count distinct ）的结果 （比如统计 uv 、app 端的 uv 、 web 端的 uv 可能
+会使用如下 CASE WHEN 语法 。
+
+```sql
+SELECT
+  a,
+  COUNT(DISTINCT b ) AS total_ b,
+  COUNT(DISTINCT CASE WHEN c IN ('A', 'B') THEN b ELSE NULL END) AS AB b,
+  COUNT(DISTINCT CASE WHEN c IN ('C', 'D') THEN b ELSE NULL END) AS CD_b
+FROM T
+GROUP BY a
+```
+
+在这种情况下，建议使用FILTER 语法 , 目前的 Flink SQL 优化器可以识别同一唯一键上的不同 FILTER 参数。如，在上
+面的示例中，三个 COUNT DISTINCT 都作用在 b 列上。此时，经过优化器识别后，Flink 可以只使用一个共享状态实例，
+而不是三个状态实例，可减少状态的大小和对状态的访问。
+
+将上边的CASE WHEN 替换成 FILTER 后 ，如下所示：
+
+```sql 
+SELECT
+  a,
+  COUNT(DISTINCT b ) AS b,
+  COUNT(DISTINCT b ) FILT ER (WHERE c IN ('A', 'B')) AS AB_b,
+  COUNT(DISTINCT b ) FILTER (WHERE c IN ('C', 'D')) AS CD b
+FROM T
+GROUP BY a
+```
+