sql join之后数据膨胀 导致反压 有什么比较好的优化手段？

针对SQL JOIN操作后数据膨胀导致的反压问题，可以采取以下几种优化手段：

1. 合理设置状态生命周期：

   • 利用JOIN_STATE_TTL Hint为双流连接中的左右流分别设置合适的状态生命周期。例如，将左流（如果数据量大且生命周期短）设为较短时间，如几个小时，而右流保持较长周期以保证数据完整性。这样能有效减少不必要的状态存储开销，降低资源需求，提升作业性能。

2. 调整Join顺序与策略：

   • 优化多流JOIN的顺序，优先JOIN数据量较小的表，可减轻状态冗余带来的放大效应。避免直接JOIN多个大数据量流，导致状态空间迅速膨胀。

3. 利用主键优化Join操作：

   • 在涉及具有主键定义的表时，确保Join操作能够利用主键特性，这有助于优化器选择更高效的状态管理方式，减少数据膨胀和处理延迟。

4. 采用MapJoin与倍数表分发策略：

   • 对于热点键引起的数据倾斜，可以考虑使用MapJoin结合倍数表技术，通过增加一个辅助表来对热点键进行分散处理，从而减小倾斜程度。尽管这种方法会暂时增加数据量，但能显著改善倾斜问题，注意仅对热点值应用此策略以控制膨胀范围。

5. 优化聚合查询：

   • 使用AGG WITH FILTER语法替代CASE WHEN进行多维度统计，以共享状态信息，减少状态读写次数，提高聚合查询性能。

6. 监控与调优执行计划：

   • 定期审查SQL作业的执行计划，确保优化器选择了最合适的算法和算子，比如识别并利用主键进行更高效的Join操作，或在必要时手动提示优化器选择特定策略。

通过上述方法，可以在不牺牲数据正确性的前提下，有效缓解JOIN操作导致的数据膨胀问题，进而减轻系统反压，提升整体作业效率。