win10 pyflink1.12 本机env.sql_query()执行 表关联sql, 时间过长

win10 使用pyflink1.12 利用DDL在流环境中定义两张源表：一个1千万行，一个7千行。利用env.sql_query执行表关联操作获取所需的250条数据。 问题： 获取数据的速度很慢，本机执行需要9mins, 再加上稍复杂一些的udaf函数，就会跑30分钟以上。 请问本地利用python执行pyflink时,是需要配置python的相关执行参数么？本人小白，看了官网的开发文档也没找到相关的指导？求路过的大佬们，指导一下，拜托啦！！！小白先谢过啦。

（另：pyflink1.11中进行过同样测试，由于pyflink1.11中支持connector read.query参数，sql交由数据库部分执行，所以获取数据速度很快。）

附代码： from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment

1. s_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
2. s_env.set_parallelism(8)
3. env = StreamTableEnvironment.create(s_env, environment_settings=EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build())
4. env.get_config().get_configuration().set_boolean("python.fn-execution.memory.managed", True)
5. （700行表table1） source_ddl1_2 = """CREATE TABLE table1 (DAY_ID VARCHAR(8),IS_EXCH_DAY DECIMAL) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://ip:port/db?useSSL=False', 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', 'username' = 'root', 'password' = 'xxx', 'table-name' = 'table1') """
6. (1千万行表table2) source_ddl2_2 = """CREATE TABLE table2 (PF_ID VARCHAR(10),SYMBOL_ID VARCHAR(20),BIZ_DATE VARCHAR(8),CCY_TYPE VARCHAR(10),YLDRATE DECIMAL(18,12)) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://ip:port/yss_datamiddle_newrisk?useSSL=False', 'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', 'username' = 'root', 'password' = 'xxx', 'table-name' = 'table2') """
7. env.execute_sql(source_ddl1_2)
8. env.execute_sql(source_ddl2_2)

9. sql = "SELECT YLDRATE, PF_ID, SYMBOL_ID FROM table1 JOIN table2 ON DAY_ID = BIZ_DATE WHERE PF_ID = '123' AND SYMBOL_ID = '456' AND CCY_TYPE = 'AC' AND BIZ_DATE BETWEEN '20160701' AND '20170307'"

10. query_table = env.sql_query(sql)

11. query_table.to_pandas()