flink sql lookup join 的解决方案以及原理的介绍:主要介绍 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法,博主期望你能了解到,lookup join 是基于处理时间的,并且 lookup join 经常会由于访问外部存储的 qps 过高而导致背压,产出延迟等性能问题。我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使...
Flink Table Planner 在 FlinkStreamProgram 中定义了一系列扩展规则,用于构造逻辑计划的优化器,应用在 SQL 优化的各个阶段,将 SQL 从 原始的 RelNode 转化为 FlinkLogicRel,最后转化为 FlinkPhysicalRel。 维表JOIN 涉及的主要优化阶段包含temporal_join_rewrite、logical、physical等。不同阶段生成的逻辑树如下所示: ...
在Flink 的源码中,Join 优化器的逻辑主要体现在 org.apache.flink.table.planner.plan.rules.logical.FlinkJoinRule 类和 org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.JoinOptimizer 组件中。FlinkJoinRule 通过对逻辑计划中的 Join 操作进行分析,确定是否可以将其优化为广播 Join 或者其他更高效的 Join 类型,而 J...
目前在 Table API 上已经支持了 Multi-Join 的优化,能极大提高多维表连续 JOIN 时的性能,减少网络数据的传输开销。未来会在 SQL 上也支持 Multi-Join 的优化。
我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使用 local cache,异步访问维表,批量访问维表三种方式去解决性能问题。 总结及展望:官方并没有提供 批量访问维表 的能力,因此博主自己实现了一套,具体使用方式和原理实现敬请期待下篇文章。 2.背景及应用场景介绍 维表作为 sql 任务中一种常见...
通过在平台侧进行优化项配置,使新增作业能够直接应用某些优化项。同时,经过校验的优化项将在引擎侧中默认开启。 经过优化,最终获得了 10w core+ 的性能收益。 未来展望 在未来,流式计算团队将持续优化 FlinkSQL,探索 Join 中状态的最佳使用方式。同时,也会在流批融合 native Engine 等方向上持续探索发力。 点击...
优化JOIN条件:尽量减少全表JOIN,使用索引或预处理数据。 3.3 使用广播JOIN 对于小表,考虑使用Broadcast JOIN:减少网络传输。 -- 使用Broadcast JOIN SELECT * FROM table1 JOIN table2 WITH BROADCAST ON table1.key = table2.key; 3.4 注意SQL查询复杂度 避免过于复杂的SQL查询:拆分为多个简单查询,降低计算复杂...
优化JOIN条件:尽量减少全表JOIN,使用索引或预处理数据。 3.3 使用广播JOIN 对于小表,考虑使用Broadcast JOIN:减少网络传输。 --使用Broadcast JOIN SELECT* FROM table1 JOIN table2 WITH BROADCAST ON table1.key = table2.key; 3.4 注意SQL查询复杂度 ...
以下是可能导致慢速执行和卡顿的一些常见原因：1. 数据倾斜：如果两个待 Join 的表中存在数据倾斜（即...