Flink CDC 我是这样join的，这写法不对吗？

为了准确回答您的问题，我需要您提供具体的Flink SQL join语句或代码片段。不过，基于现有的知识库资料，我可以向您介绍使用Flink CDC进行join操作时的一些关键点和注意事项，这有助于您检查和调整您的join写法是否正确。

Flink CDC Join的关键要素

1. 数据源配置：确保您的MySQL或Oracle等数据库的CDC Source配置正确，包括必要的连接参数（如hostname, username, password, database-name等），以及对于Oracle还需指定schema-name。

2. Sink配置：当sink为Doris时，需正确设置fenodes, table.identifier, username, 和 password 等参数，以保证数据能被正确写入目标系统。

3. 异步维表Join优化：

   • 使用table.exec.async-lookup.key-ordered-enabled='true'可以开启Key-Ordered模式，适用于处理顺序敏感且更新键较少的场景，比如基于主键的更新操作。但请注意，此模式会增加维护成本，并可能在高频率更新同一键值时影响吞吐量。
   • 当Join的key与主键不一致，且存在rank节点时，该优化还能避免UpdateFastRank退化为RetractRank，提升性能。

4. SQL作业优化：

   • 在编写Flink SQL进行join操作时，确保遵循正确的语法和逻辑，特别是涉及到主键定义、upsert语义的处理，以及对ChangelogNormalize和LookupJoin算子的理解与应用。
   • 对于非确定性更新问题，考虑使用'table.optimizer.non-deterministic-update.strategy'='TRY_RESOLVE'配置来自动引入状态算子解决潜在问题。

检查您的Join写法

• 确认Join条件：检查您的join条件是否正确无误，确保两边表的关联字段类型匹配。
• 考虑数据流特性：如果使用的是变更数据捕获（CDC）作为数据源，确保考虑到数据的实时性和有序性要求，特别是在涉及到时间窗口或事件时间处理时。
• 资源与性能考量：评估并行度、资源分配是否合理，避免因资源不足导致的性能瓶颈。

请提供您的具体join代码或描述，以便我能更针对性地帮助您分析问题所在。