Flink使用JDBC做维表聚合，结果不对，怎么解决？

从提供的图片看，您在 Flink 中使用 JDBC 进行维表聚合时遇到结果不正确的问题。以下是一些可能的解决方案：

数据一致性：确保您的维表数据与聚合数据是一致的。检查维表数据是否正确地加载到您的 Flink 作业中，并与聚合数据匹配。

连接问题：检查您的 JDBC 连接是否正常。确保连接字符串、用户名、密码等连接参数正确，并且可以成功连接到维表数据库。

查询语句问题：检查您的维表查询语句是否正确。确保查询语句能够正确地返回维表数据，并且与聚合数据能够正确匹配。

数据类型问题：确保您在连接维表时使用了正确的数据类型。Flink 中的数据类型与维表数据库中的数据类型应该相匹配，否则可能会导致数据不匹配或转换错误。

缓存问题：Flink 中的维表数据可以通过缓存机制提高查询性能。确保您正确地配置了维表的缓存设置，以及缓存失效策略，以避免脏数据或缓存不更新的问题。

并发问题：如果您的 Flink 作业是多并发执行的，可能会导致并发读取维表数据时出现数据不一致的情况。您可以考虑使用 Flink 的异步 I/O 或维表 join 等机制来解决并发问题。

另外，建议您查看 Flink 的日志，以获取更详细的错误信息和调试信息。如果问题仍然存在，您可以在 Flink 的社区论坛或官方文档中查找相关资料，或与 Flink 的支持团队联系，以获取更准确和详细的解决方案和支持。