Flink SQL 在快手实践问题之通过 SQL 改写实现状态复用如何解决

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实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: Flink SQL 在快手实践问题之通过 SQL 改写实现状态复用如何解决

问题一:如何通过 SQL 改写实现状态复用?


如何通过 SQL 改写实现状态复用?


参考回答:

通过 SQL 改写实现状态复用的一种方法是,首先进行行转列操作,将多个频道值分别作为 count distinct 聚合函数的 filter 条件,然后在输出前使用自定义表函数进行列转行。这样可以使得所有频道共享同一个 map state,从而复用状态。


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问题二:手动改写 SQL 实现状态复用有哪些缺点?


手动改写 SQL 实现状态复用有哪些缺点?


参考回答:

手动改写 SQL 实现状态复用的缺点包括:需要较长的 SQL 语句,特别是在维度值或可枚举维度较多时;需要使用自定义表函数进行列转行转换,增加了实现的复杂性。


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问题三:如何简化 SQL 表达方式以实现状态复用?


如何简化 SQL 表达方式以实现状态复用?


参考回答:

为了简化 SQL 表达方式并实现状态复用,用户可以在查询语句中通过特定方式告诉优化器 group key 的枚举值。优化器会自动进行 SQL 改写,进行转列和列转行操作,从而复用 distinct map state。这种方式既减少了状态大小,又减轻了数据开发人员的负担。


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问题四:性能优化可以应用于哪些聚合场景?


性能优化可以应用于哪些聚合场景?


参考回答:

性能优化可以应用于无限流聚合和窗口聚合场景,无论是单个可枚举维度还是多个可枚举维度的情况。此外,这些优化技术不仅适用于简单的聚合查询,也适用于多维聚合查询。


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问题五:在哪些条件下,状态复用优化才是有效的?


在哪些条件下,状态复用优化才是有效的?


参考回答:

状态复用优化在以下条件下是有效的:group key 里面至少有一个 key 是可枚举的,且枚举值必须是静态的,能够明确写在过滤条件里。同时,每个维度下的 distinct key 必须有重合,这样才能达到节约状态的效果。例如,统计不同频道的 UV 时,如果频道是可枚举的且访客在不同频道间有重合,则状态复用优化是有效的。


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