Flink CDC有和在关系型数据库里JOIN一样效果和性能的吗，就是不需要从关系型数据库中查询各表

Flink CDC（Change Data Capture）主要用于捕获数据库中的数据变更（如插入、更新、删除等操作），并将其转换为数据流，供下游系统如Flink作业实时处理。虽然Flink CDC本身不直接提供在数据流中执行JOIN操作的功能，但结合Flink SQL和相应的连接器，可以实现类似于关系型数据库中JOIN操作的效果，并且在实时处理场景下达到高性能。

解决方案概述

1. 使用Flink SQL的维表JOIN：

   • Flink SQL支持与外部数据源进行JOIN操作，这包括通过Flink CDC捕获到的数据流与维表（如MySQL、Hologres或其他支持的存储系统）的JOIN。
   • 维表JOIN可以通过配置不同的Cache策略（如LRU、ALL）来优化性能，减少对远程数据源的查询次数，从而接近或达到与关系型数据库JOIN相似的性能水平。

2. 连接器与性能优化：

   • 特别地，Elasticsearch连接器能力增强，提升了JOIN查询性能，放宽了查询限制，适应大数据量维表查询需求。
   • LookupJoin支持自定义Partitioner，允许用户根据业务需求配置Shuffle策略，进一步提升数据处理效率。
   • MaxCompute连接器支持Arrow接口读取数据，动态分配分片，提高整体读取性能，对于大规模数据JOIN有显著效果。

实现步骤简述

1. 配置Flink CDC Source：首先，配置Flink作业以使用Flink CDC Source从关系型数据库捕获变更数据流。

2. 设置维表JOIN：在Flink SQL中定义维表JOIN逻辑，指定正确的连接器（例如MySQL连接器）以及Cache策略，确保JOIN操作高效执行。

3. 优化JOIN策略：根据数据倾斜情况和JOIN Key的时间局部性，选择合适的JOIN Hints（如REPLICATED_SHUFFLE_HASH）来进一步优化性能。

注意事项

• 数据实时性与性能权衡：使用Cache策略时，需平衡数据实时性和性能。高实时性要求可能不适合使用Cache，而追求性能则应合理选择Cache策略及TTL设置。
• 资源管理：特别是当使用ALL Cache策略时，注意节点内存大小，避免OOM问题，可能需要增加节点内存资源配置。
• JOIN类型限制：Flink SQL的维表JOIN目前仅支持INNER JOIN和LEFT JOIN，不支持RIGHT JOIN或FULL JOIN。

综上所述，虽然Flink CDC本身不是用于直接JOIN操作的技术，但结合Flink SQL及其丰富的连接器生态，能够实现实时数据流与维表的有效JOIN，且在特定配置和优化下，性能可接近甚至在某些场景下超越传统关系型数据库JOIN。