开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

Flink 1.17.1 Join维表时,对维表字段where过滤或维表中维表字段 这种会有问题吗?

Flink 1.17.1 Join维表时,对维表字段where过滤或维表中Join ... on ... and 维表字段
这种会有问题吗?

展开
收起
三分钟热度的鱼 2023-12-28 16:49:10 95 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 你好,我也遇到了相同的问题,请问这个问题你有解决嘛?

    2024-11-14 14:49:16
    赞同 展开评论 打赏
  • 在Flink 1.17.1中,对维表字段进行WHERE过滤或者在JOIN语句中使用维表字段进行条件筛选通常是支持的,不会存在根本性的问题。

    以下是一些示例:

    1. 使用WHERE过滤:
    SELECT ...
    FROM mainTable
    JOIN dimensionTable
    ON mainTable.joinKey = dimensionTable.joinKey
    WHERE dimensionTable.filterColumn = 'someValue'
    

    在这个例子中,Flink会在JOIN操作之后对维表(dimensionTable)的数据进行过滤,只保留filterColumn等于'someValue'的记录。

    1. 在JOIN语句中使用维表字段:
    SELECT ...
    FROM mainTable
    JOIN dimensionTable
    ON mainTable.joinKey = dimensionTable.joinKey
    AND dimensionTable.filterColumn = 'someValue'
    

    在这个例子中,Flink会在JOIN操作之前对维表的数据进行预过滤,只参与JOIN操作的维表记录是那些其filterColumn等于'someValue'的记录。

    需要注意的是,这两种方式可能会对性能产生影响,特别是在维表很大的情况下。WHERE过滤和JOIN条件都会减少参与JOIN操作的维表记录数量,从而降低JOIN操作的计算复杂性和内存使用。但是,过于复杂的过滤条件可能会影响查询优化和执行效率。

    此外,确保你的JOIN键和过滤条件上的数据类型匹配,并且这些字段已经建立了适当的索引(如果适用),以提高查询性能。在实际使用中,建议根据你的具体业务需求和数据特征来选择合适的JOIN和过滤策略,并进行性能测试和调优。

    2023-12-28 17:17:53
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    Flink CDC Meetup PPT - 龚中强 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 王赫 立即下载
    Flink CDC Meetup PPT - 覃立辉 立即下载