blink sql 实时计算,来源表5张,是否可以同时流join 2张以上的表

Blink SQL 是阿里云实时计算Flink版中用于处理SQL查询的一个重要组件，它支持流式处理和批处理。在实时计算场景下，确实可以实现多表JOIN操作，包括同时JOIN5张表的情况。但是，关于数据关联的等待机制，需要根据实际的JOIN类型和配置来具体分析。

实时计算基于事件驱动，通常遵循“处理时”（event-time）或“摄取时”（ingestion-time）的处理逻辑，而不是严格等待所有相关数据都到齐才进行计算。这意味着数据到来时就会被处理，而不是等到某个未来的时刻。对于数据之间的关联，有以下几种情况：

1. Inner Join：只有当两边的数据都能匹配上时，才会输出结果。如果某些数据没有关联上，那么这些数据在JOIN的结果中将不会出现。

2. Left/Right Outer Join 或 Full Outer Join：即使某些数据没有关联上，也会在结果中体现出来，未匹配上的部分会以NULL值填充。这种情况下，系统不会等待缺失的数据，而是直接按照当前已有的信息完成JOIN操作。

3. Event Time Window Join：如果你希望在特定时间窗口内等待数据关联，可以使用基于事件时间的窗口JOIN。这样可以在指定的时间窗口内等待迟到的数据，超过窗口的数据会被视为迟到数据处理，这可以通过Watermark机制来实现。但请注意，这仍然是基于时间窗口的处理，而非无限期等待某条特定数据的到来。

综上所述，实时计算环境下，数据不是无限期等待关联数据的到来再进行计算，而是依据JOIN类型、时间窗口以及水印机制等策略即时处理。如果你需要更复杂的关联逻辑，可能需要结合窗口函数、水印管理以及自定义处理逻辑来实现特定的业务需求。