Flink CDC 请教个问题 pg 可不可以 强制 走 hash join 呢？

在Flink SQL中，直接强制整个作业使用Hash Join可能不直接支持，但您可以通过特定的Hint来影响Join操作的执行策略，尤其是在处理维表JOIN时。对于Flink CDC（Change Data Capture）从PostgreSQL读取数据的情景，虽然不能直接规定所有JOIN都使用Hash Join，但可以针对维表JOIN采取措施以优化性能。

如果您想对维表JOIN优化并倾向于使用Hash Shuffle策略，可以参考以下方法：

1. 维表JOIN优化：

   • 使用SHUFFLE_HASH Hint可以在维表JOIN中实现数据的重新分布，从而为JOIN操作提供更优的数据布局。例如：

     SELECT /*+ SHUFFLE_HASH(D1, D2) */ 
     FROM src AS T 
     LEFT JOIN dim1 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS D1 ON T.a = D1.a 
     LEFT JOIN dim2 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS D2 ON T.b = D2.b
     

   这里，SHUFFLE_HASH会将数据随机打散到各个并发任务上，有助于平衡负载和提高JOIN效率。

2. 解决数据倾斜： 如果存在数据倾斜问题，可以考虑使用REPLICATED_SHUFFLE_HASH或SKEW Hint。这些Hint同样会促使系统采用类似Hash Shuffle的方式来处理JOIN，尤其是当某张表存在数据倾斜时，能够有效缓解性能瓶颈。例如：

   SELECT /*+ REPLICATED_SHUFFLE_HASH(dim1) */
   FROM src AS T 
   LEFT JOIN dim1 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS D1 ON T.a = D1.a
   

3. 注意事项：

   • 强制使用特定类型的JOIN策略需谨慎，因为这可能会与Flink的优化器决策相冲突，导致其他性能问题。
   • 在使用上述Hint时，请确保理解其适用场景及限制条件，比如配置正确的参数以避免错误或性能下降。
   • 对于Flink CDC流，如果涉及到更新流（如 changelog stream）与维表JOIN，注意检查是否支持所选的JOIN策略，因为某些策略可能不适用于更新流场景。

综上所述，虽然不能直接全局强制Flink CDC作业中的所有JOIN都使用Hash Join，但通过合理利用JOIN Hint，您可以对特定的JOIN操作施加影响，间接达到优化JOIN执行路径的目的。