Flink CDC里flink sql 维表 jdbc lookup join，如何更新结果数据呢？

在 Apache Flink 中，当使用 CDC (Change Data Capture) 处理流式数据并进行维表JOIN时，如果左表（通常是事实表或主表）数据不变动，而维表（通常是维度表或参考表）的数据发生变化，要确保结果数据能够反映最新的维表状态，通常采用以下策略之一：

1. 异步缓存刷新：

   • Flink 提供了对维表数据进行缓存的能力，并可以通过配置lookup.join.cache.ttl等参数来设置缓存的有效期，超过这个有效期后，Flink会自动从数据库中重新加载维表数据。

2. 动态表或物化视图：

   • 如果维表本身也是通过Flink CDC或其他流式方式提供的，则可以将其定义为Flink的动态表或物化视图，这样维表的任何更新都会自动传播到整个流处理作业中。

3. 增量更新Lookup Join：

   • 对于JDBC Lookup Join，Flink CDC支持监听维表的变更，并能基于这些变更进行增量更新。例如，可以利用TemporalTableFunction实现随时间变化的维表JOIN，当维表有新的更改到达时，后续的JOIN操作会使用最新的维表记录。

4. 周期性全量刷新：

   • 若没有增量更新机制可用，也可以选择定期全量刷新维表缓存，尽管这可能会增加一定的系统负载。

5. LookupHint机制：

   • 根据之前的信息，Flink CDC可能存在一种机制允许处理维表较主表数据晚到的情况，但这需要进一步确认具体实现细节。