flink维表关联，redis和tablestore，点查性能差多少？

在Apache Flink中，维表关联的性能很大程度上取决于维表存储系统的查询效率。Redis和TableStore（阿里云表格存储服务）都是常用的在线数据存储服务，它们在点查性能上的差异主要基于以下几个因素：

1. 数据结构和索引：

   • Redis以键值对形式存储数据，并且支持丰富的数据结构如字符串、哈希、集合、有序集合等，它的点查速度非常快，尤其是当数据通过主键访问时，因为Redis是内存数据库，查找时间复杂度接近O(1)。
   • TableStore（OTS）提供的是表格型存储服务，它有主键索引，并且支持二级索引，但是其数据不是全部存储在内存中，而是存储在磁盘并利用LSM树结构进行高效读写操作。对于点查，如果只通过主键查询，其性能也相当高，但相比纯内存操作的Redis，理论上延迟会稍大一些。

2. 网络延迟与吞吐量：

   • 从Flink到两个服务的数据中心之间的网络延迟也可能影响查询性能，通常本地或同区域内的网络延迟较小。

3. 并发处理能力：

   • Redis提供了很高的并发处理能力，可以同时处理大量请求。
   • TableStore作为分布式数据库，也具备良好的扩展性和并发处理能力，但在大规模并发场景下，需要考虑分区键的设计以及负载均衡等因素。

4. 缓存策略：

   • Redis通常用于缓存层，可以进一步提高热点数据的查询速度。
   • TableStore虽然本身不强调做缓存，但如果业务架构中有缓存设计，也可以结合使用提高查询性能。

综合来看，在实际应用中，如果你的维表数据适合内存存储并且数据量不大，或者大部分数据经常被访问（热数据），Redis的点查性能可能更优。而TableStore适用于存储海量结构化数据，并且能够提供强一致性和高可用性保障的场景，即使点查性能略低于Redis，也能保证在大数据量下的稳定性和扩展性。具体选择哪种服务还需要根据实际业务需求和技术栈来决定。

几乎是内存和硬盘的区别。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”