请教一下Flink lookup join的表使用starrocks表合适吗？

Flink 中的 lookup join 是一种特殊的 join 操作，用于将流数据与外部系统（如数据库、键值存储或搜索引擎）中的静态或缓慢变化的数据进行关联。在使用 lookup join 时，你需要考虑数据存储的性能、延迟、一致性和并发访问能力。

StarRocks 是一个面向在线分析处理（OLAP）的列式数据库，它优化了针对大数据的复杂查询，并且具有高性能和低延迟的特点。

以下是考虑使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 表的一些因素：

性能：StarRocks 专为高速查询而设计，如果 lookup join 的表数据量较大，且查询性能要求高，StarRocks 可能是一个合适的选择。
并发访问：如果你的 Flink 作业需要高并发地访问 lookup 表，StarRocks 的分布式架构能够提供较好的并发支持。
数据一致性：StarRocks 支持强一致性读，这对于需要准确结果的 lookup join 是很重要的。
实时更新：如果你的 lookup 表数据需要实时更新，StarRocks 的实时数据更新能力可以满足这一需求。
集成和连接器：你需要确保有可用的 Flink StarRocks 连接器或者可以通过自定义实现来与 StarRocks 进行交互。Flink 社区可能提供了与 StarRocks 集成的连接器，或者你可以自己实现。
延迟：对于流处理而言，延迟是一个关键指标。StarRocks 的低延迟特性使其成为流处理的合适选择，尤其是在 lookup join 场景下。
成本：部署和维护 StarRocks 集群可能会有一定的成本，你需要评估是否值得为了 lookup join 的性能而投入这些资源。
总的来说，如果以下条件满足，使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 的表是合适的：

你需要高性能和低延迟的查询。
Lookup 表的数据量大，且查询复杂。
你可以接受 StarRocks 的部署和维护成本。
存在可用的 Flink 连接器或你可以实现自定义连接器。
不过，在做出决定之前，建议进行一些基准测试和性能评估，以确保 StarRocks 能够满足你的具体需求。同时，也要考虑数据的更新频率、一致性要求以及整个系统架构的兼容性。

Flink Lookup Join操作非常适合与StarRocks表结合使用。StarRocks是一个高性能的分析型数据库，特别优化了OLAP查询场景，支持高并发和低延迟查询。在Flink SQL作业中，当您需要执行Lookup Join操作，尤其是涉及到维表查询且追求高效性能时，StarRocks连接器的引入可以带来显著优势。

使用StarRocks作为Flink Lookup Join的维表来源时，应确保您的实时计算引擎版本支持StarRocks Catalog的配置，至少需要VVR-6.0.6-Flink-1.15及以上版本。此外，虽然StarRocks连接器增强了对多种数据类型的支持，包括JSON类型，以及在连接器层面进行了性能优化，但在实际应用中还需根据具体业务需求和数据规模，合理配置连接器参数和优化Join策略，比如利用支持自定义Partitioner来提高数据处理效率

Flink的lookup join适合用于访问静态或者更新不频繁的数据，如果StarRocks表的数据更新频率不高且能被Flink缓存，可以考虑用于lookup join。

Flink 的 Lookup Join 是一种非常有效的连接模式，用于连接流数据和外部状态表。这种连接模式适用于实时查询场景，其中流数据需要与一个相对较小但经常更新的状态表进行连接。StarRocks（现更名为 StarRocks）是一种高性能的分析型数据库，主要用于 OLAP 场景，提供低延迟的查询性能。

使用 StarRocks 作为 Lookup Join 的表是否合适？

StarRocks 的特性：

• 高性能查询：StarRocks 专为高并发和低延迟查询设计。
• 列式存储：StarRocks 使用列式存储，非常适合数据分析。
• 支持 SQL 查询：StarRocks 支持标准的 SQL 语法。

Lookup Join 的需求：

• 小表：Lookup Join 通常需要一个较小的表，以便 Flink 可以高效地缓存它。
• 快速查找：表需要支持高效的查找操作，因为 Lookup Join 会频繁地访问表中的数据。

StarRocks 作为 Lookup Join 表的考量：

1. StarRocks 作为状态后端：Flink 的 Lookup Join 需要一个可以被 Flink 任务直接访问的状态后端。虽然 StarRocks 提供了高性能的查询能力，但它不是一个可以直接集成到 Flink 中作为状态后端的系统。这意味着 Flink 无法直接从 StarRocks 中进行高效的查找操作。

2. 数据同步：如果要使用 StarRocks 作为 Lookup Join 的表，你需要确保 StarRocks 中的数据与 Flink 中的数据保持同步。这可能涉及到复杂的 ETL 流程，以确保数据的一致性和时效性。

3. 性能考量：由于 StarRocks 不是为 Flink 设计的，因此每次查询都需要通过网络进行通信，这可能会引入额外的延迟，并且可能不是最优的方案。

实现建议：

1. 考虑使用 Flink 内置的状态后端：对于 Lookup Join，Flink 支持内存、RocksDB 等状态后端。这些后端可以很好地满足 Lookup Join 对性能的要求，并且易于配置和管理。

2. 使用 Flink Connectors：Flink 提供了许多连接器，比如 JDBC Connector 或者自定义的 connector，它们可以用来从外部系统读取数据。你可以考虑使用这样的 connector 来从 StarRocks 中读取数据，然后将数据加载到 Flink 的状态后端中。

3. CDC 解决方案：如果 StarRocks 支持 Change Data Capture (CDC)，那么可以考虑使用 CDC 解决方案将 StarRocks 的更新实时地同步到 Flink 的状态后端中。

4. 定期刷新表数据：另一种方法是定期将 StarRocks 中的数据加载到 Flink 的状态后端中，这样可以减少实时同步的复杂性。

结论：

总的来说，直接将 StarRocks 用作 Flink Lookup Join 的表并不是最佳实践。如果你的目标是利用 StarRocks 的查询性能，可以考虑在 Flink 之外构建一个查询层，或者使用 Flink 的外部表功能来查询 StarRocks 中的数据，而不是直接将其用作 Lookup Join 的状态后端。如果你有具体的使用场景和技术需求，请分享更多的信息，以便给出更具体的建议。

你可以试试，StarRocks是在需要处理动态变化的维表数据场景还是可以的，Flink SQL在执行Lookup Join时，如果维表（ Lookup Source ）中的数据是动态变化的（例如通过CDC机制捕获变更），引入带有状态的LookupJoin算子可以有效应对
。StarRocks作为一种高性能的分析型数据库，支持高并发查询和实时数据更新，适合作为这类动态维表的存储引擎

参考文档：https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/control-state-size-to-prevent-backpressure-in-sql-deployments

不建议使用，处理性能很差。初步测试 tps 才 200 多。

StarRocks 主要适用如下场景：

——参考链接。