Flink cdc3.0 支持变化的表和多张维表 join 了吗？

Flink CDC 3.0 支持了变化的表和多张维表的join操作。

在Flink CDC 3.0中，用户可以体验到许多增强功能，包括schema变更自动同步、整库同步以及分库分表等。这些新特性使得Flink CDC 3.0能够在更复杂的数据集成与业务场景中发挥作用。用户无需手动介入数据源发生schema变更的情况，从而大大降低了运维成本。同时，只需对同步任务进行简单配置，即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低了开发难度和入门门槛。

具体到维表的join操作，Flink CDC 3.0支持了对当前时刻维表快照的关联，包括INNER JOIN和LEFT JOIN，但不支持RIGHT JOIN或FULL JOIN。如果需要进行一对一的JOIN操作，请确保连接条件中包含了维表中具有唯一性字段的等值连接条件。需要注意的是，目前不支持基于事件时间(event time)的temporal table join，维表可能会不断变化，如果JOIN行为发生后，维表中的数据发生了变化（新增、更新或删除），则已关联的维表数据不会被同步变化。此外，维表和维表之间不能进行JOIN，且维表必须指定主键。

总的来说，Flink CDC 3.0在维表join方面提供了更多的灵活性和功能，但在某些特定的join类型和基于事件时间的join方面仍有限制。

Flink CDC专注于数据变更捕获，并提供从数据库中实时抽取增量数据的能力。关于Flink CDC 3.0是否直接支持变化的表与多张维表的join操作，没有直接提到。然而，Flink作为一个强大的流处理引擎，可以处理动态表（变化的表）并对多个流或表进行join操作，因此理论上可以通过Flink的数据流编程模型实现对CDC源数据与其他静态或动态维表的join。

Flink CDC 3.0 支持变化的表和多张维表进行join操作。

Flink CDC 3.0作为流式数据集成框架，提供了强大的数据变更捕获能力，并支持实时同步数据至其他系统。在处理变化的数据表时，Flink CDC 3.0能够捕捉到数据的变化，并将其作为流数据处理。对于多张维表的join操作，Flink支持多种join方式，包括：

1. 动态表（流）与动态表（流）的Join：这允许你将多个动态表（代表不同时间点的表快照）进行join操作，以获取综合的数据视图。
2. 动态表（流）与外部维表的Join：Flink允许你将动态表与外部维表（如Redis）进行join，这可以用于查找和合并额外的参考数据。
3. Temporal Join：这种join方式支持基于事件时间和处理时间的join，使得你可以根据时间戳对表进行快照join，这对于处理历史数据特别有用。
4. Lookup Join：这是一种特殊的join方式，允许流数据与外部维表进行join，通常用于查找和更新操作。

需要注意的是，虽然Flink SQL的维表join目前仅支持对当前时刻维表快照的关联，但通过定义合适的时间属性和使用Temporal Table Join，可以实现对事实表rowtime所对应的维表快照的关联。此外，Flink CDC 3.0还提供了维表数据的缓存策略，如LRU和ALL，这些策略可以帮助优化join操作的性能。

因此，如果你的场景涉及到多张变化表的join，以及需要查找多张维表的历史数据，Flink CDC 3.0提供了相应的功能和策略来支持这类操作。不过，具体的实现可能需要根据你的数据模型和业务逻辑进行适当的设计和调整。

历史数据，考虑状态的话，那就维表join，不走多流join。此回答来自钉群Flink CDC 社区。