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文章目录 Lookup Join（维表 Join） Lookup Join 定义（支持 BatchStreaming） ：Lookup Join 其实就是维表 Join，比如拿离线数仓来说，常常会有用户画像，设备画像等数据，而对应到实时数仓场景中，这种实时获取外部缓存的 Join 就叫做维表 Join。
《 Flink SQL 语法篇 》系列，共包含以下 10 篇文章： Flink SQL 语法篇（一）：CREATE Flink SQL 语法篇（二）：WITH、SELECT WHERE、SELECT DISTINCT Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE） Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合 Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、
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一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
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这里我们需要注意一下的是虽然我们介绍的是Flink 的 Temporal Table 但是这个概念最早是在数据库中提出的 在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table的工作
Join大体分类只有两种： Window Join和Interval Join Window Join有可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling(滚动) Window Join、Sliding(滑动) Window Join、Session(会话) Widnow Join。 🌸Window 类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作
Flink双流JOIN主要分为两大类 一类是基于原生State的Connect算子操作 另一类是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。 基于原生State的Connect算子操作 实现原理：底层原理依赖Flink的State状态存储，通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出
Flink SQL支持对动态表进行复杂而灵活的连接操作。 为了处理不同的场景，需要多种查询语义，因此有几种不同类型的 Join。 默认情况下，joins 的顺序是没有优化的。表的 join 顺序是在 FROM 从句指定的。可以通过把更新频率最低的表放在第一个、频率最高的放在最后这种方
