Flink CDC中多表join的原理是什么？

在 Flink CDC 中进行多表关联操作时，通常会使用流处理的方式逐行地处理数据，而不是将所有数据加载到内存中进行关联。这种方式被称为流式关联（Stream Join），它根据流入的数据和已有的数据构建动态的关联结果。

具体来说，在多表关联操作中，Flink CDC 可以借助 Flink 的流处理引擎处理来自多个表的流式数据，并使用提供的关联条件进行匹配和连接操作。这可以通过使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来实现。

对于大规模的数据集，Flink 提供了流式处理的优化策略来解决内存压力问题。其中包括但不限于：

1. 分布式计算：Flink 可以将数据并行处理在分布式环境下，利用集群中的多台机器共同进行计算，以分担单台机器的内存负载。

2. 增量处理：Flink 进行流式关联操作时，会持续地接收新的数据，并更新关联结果，而不需要一次性加载所有数据。这样可以避免内存超负荷的情况。

3. 窗口和状态管理：Flink 支持基于时间窗口或其他类型的窗口来对数据进行切割和分组，以减少内存占用。同时，Flink 使用状态管理来持久化和管理中间结果，以便恢复和维护任务的状态。

尽管 Flink 提供了这些优化策略，但对于特别大的数据集或者内存资源有限的情况，可能需要进行合理的资源规划和调整。这包括增加计算资源、调整并行度、使用更高效的算法等。

总体而言，Flink CDC 可以通过流式关联操作来处理多表关联，而不是一次性加载所有数据到内存中。这样可以在有效利用资源的前提下完成全量同步。

在 Flink CDC 中，多表 Join 的原理与 Flink SQL 中的 Join 原理类似，都是通过将多个表的数据流进行合并，然后进行 Join 操作，最后将 Join 结果输出到目标数据存储中。
具体来说，Flink CDC 会将需要 Join 的多个表的数据流分别进行抽取和转换，然后将这些数据流进行合并，形成一个包含所有表数据的大型数据流。然后，Flink CDC 会根据 Join 条件对数据流进行 Join 操作，并生成 Join 结果数据流。最后，Flink CDC 会将 Join 结果写入到目标数据存储中，例如 Kafka、HDFS、MySQL 等。
需要注意的是，在进行多表 Join 时，可能会出现数据倾斜和性能瓶颈的问题。为了避免这些问题，可以考虑对数据进行分区或者采用更高效的 Join 算法，例如 Sort-Merge Join、Hash Join 等。此外，也可以考虑对数据进行预处理和优化，例如数据过滤、数据缓存、数据压缩等，以提高数据处理的效率和性能。

"文档：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/dev/table/sql/queries/joins/
正常情况是，一张流表去look up join其他的表拿到数据做数据，尽量减少每次从业务数据库拿的数据。 一般在业务明确规定时间内不会变化数据，就可以设置缓存，减少维表数据库的压力，如果是你自己也不知道维表数据库数据变化的频率，直接查数据库（不设置缓存）。设置缓存的场景：维表数据在固定周期内变化（60s，1h，1d）。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"