转载，维表join详解

Love The Way You Lie 2022-12-04 01:03 259阅读 0赞

维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。需要注意是，目前Flink SQL的维表JOIN仅支持对当前时刻维表快照的关联(处理时间语义)，而不支持事实表rowtime所对应的的维表快照(事件时间语义)。通过本文你可以了解到：

*  如何使用Flink SQL创建表
 *  如何定义Kafka数据源表
 *  如何定义MySQL数据源表
 *  什么是Temporal Table Join
 *  维表join的案例

## Flink SQL创建表 ##

**注意**：本文的所有操作都是在Flink SQL cli中进行的

### 创建表的语法 ###

CREATE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name
      (
        { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n]
        [ <watermark_definition> ]
      )
      [COMMENT table_comment]
      [PARTITIONED BY (partition_column_name1, partition_column_name2, ...)]
      WITH (key1=val1, key2=val2, ...)
    -- 定义表字段
    <column_definition>:
      column_name column_type [COMMENT column_comment]
    -- 定义计算列
    <computed_column_definition>:
      column_name AS computed_column_expression [COMMENT column_comment]
    -- 定义水位线
    <watermark_definition>:
      WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression

### 解释 ###

COMPUTED COLUMN(计算列)

计算列是一个通过`column_name AS computed_column_expression`生成的虚拟列，产生的计算列不是物理存储在数据源表中。一个计算列可以通过原有数据源表中的某个字段、运算符及内置函数生成。比如，定义一个消费金额的计算列(cost)，可以使用表的价格(price)\*数量(quantity)计算得到。

计算列常常被用在定义时间属性(见另一篇文章[Flink Table API&SQL编程指南之时间属性(3)][Flink Table API_SQL_3]，可以通过PROCTIME()函数定义处理时间属性，语法为`proc AS PROCTIME()`。除此之外，计算列可以被用作提取事件时间列，因为原始的事件时间可能不是TIMESTAMP(3)类型或者是存在JSON串中。

> **尖叫提示**：
> 
> 1.在源表上定义计算列，是在读取数据源之后计算的，计算列需要跟在SELECT查询语句之后；
> 
> 2.计算列不能被INSERT语句插入数据，在INSERT语句中，只能包括实际的目标表的schema，不能包括计算列

水位线

水位线定义了表的事件时间属性，其语法为:

WATERMARK FOR rowtime_column_name AS watermark_strategy_expression

其中`rowtime_column_name`表示表中已经存在的事件时间字段，值得注意的是，该事件时间字段必须是TIMESTAMP(3)类型，即形如`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`,如果不是这种形式的数据类型，需要通过定义计算列进行转换。

`watermark_strategy_expression`定义了水位线生成的策略，该表达式的返回数据类型必须是TIMESTAMP(3)类型。

Flink提供了许多常用的水位线生成策略：

*  严格单调递增的水位线：语法为
    
        WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column

即直接使用时间时间戳作为水位线

*  递增水位线:语法为
    
        WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND
 *  乱序水位线：语法为
    
        WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL 'string' timeUnit
        -- 比如，允许5秒的乱序
        WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '5' SECOND

分区

根据具体的字段创建分区表，每一个分区会对应一个文件路径

WITH 选项

创建Table source或者Table sink需要指定表的属性，属性是以key/value的形式配置的，具体参考其相对应的connector

> **尖叫提示**：
> 
> Note：创建表时指定的表名有三种形式：
> 
> （1）catalog\_name.db\_name.table\_name
> 
> （2）db\_name.table\_name
> 
> （3）table\_name
> 
> 对于第一种形式：会将表注册到一个名为‘catalog\_name’的catalog以及一个名为'db\_name'd的数据库的元数据中；
> 
> 对于第二种形式：会将表注册到当前执行环境的catalog以及名为‘db\_name’的数据库的元数据中；
> 
> 对于第三种形式：会将表注册到当前执行环境的catalog与数据库的元数据中

## 定义Kafka数据表 ##

kafka是构建实时数仓常用的数据存储设备，使用Flink SQL创建kafka数据源表的语法如下：

CREATE TABLE MyKafkaTable (
      ...
    ) WITH (
      'connector.type' = 'kafka', -- 连接类型       
      'connector.version' = '0.11',-- 必选: 可选的kafka版本有：0.8/0.9/0.10/0.11/universal
      'connector.topic' = 'topic_name', -- 必选: 主题名称
      'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181', -- 必选: zk连接地址
      'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', -- 必选: Kafka连接地址
      'connector.properties.group.id' = 'testGroup', --可选: 消费者组
       -- 可选:偏移量, earliest-offset/latest-offset/group-offsets/specific-offsets
      'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',                                          
      -- 可选: 当偏移量指定为specific offsets，为指定每个分区指定具体位置
      'connector.specific-offsets' = 'partition:0,offset:42;partition:1,offset:300',
      'connector.sink-partitioner' = '...',  -- 可选: sink分区器，fixed/round-robin/custom
      -- 可选: 当自定义分区器时，指定分区器的类名
      'connector.sink-partitioner-class' = 'org.mycompany.MyPartitioner',
      'format.type' = '...',                 -- 必选: 指定格式，支持csv/json/avro
       -- 指定update-mode，支持append/retract/upsert
      'update-mode' = 'append',
    
    )

> **尖叫提示**：
> 
>  *  指定具体的偏移量位置：默认是从当前消费者组提交的偏移量开始消费
>  *  sink分区：默认是尽可能向更多的分区写数据(每一个sink并行度实例只向一个分区写数据)，也可以自已分区策略。当使用 round-robin分区器时，可以避免分区不均衡，但是会造成Flink实例与kafka broker之间大量的网络连接
>  *  一致性保证：默认sink语义是at-least-once
>  *  **Kafka 0.10+** 是时间戳：从kafka0.10开始，kafka消息附带一个时间戳作为消息的元数据，表示记录被写入kafka主题的时间，这个时间戳可以作为事件时间属性( rowtime attribute)
>  *  \*\*Kafka 0.11+\*\*版本：Flink从1.7开始，支持使用universal版本作为kafka的连接器 ，可以兼容kafka0.11之后版本

## 定义MySQL数据表 ##

CREATE TABLE MySQLTable (
      ...
    ) WITH (
      'connector.type' = 'jdbc', -- 必选: jdbc方式
      'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', -- 必选: JDBC url
      'connector.table' = 'jdbc_table_name',  -- 必选: 表名
       -- 可选: JDBC driver，如果不配置，会自动通过url提取 
      'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',                                           
      'connector.username' = 'name', -- 可选: 数据库用户名
      'connector.password' = 'password',-- 可选: 数据库密码
        -- 可选, 将输入进行分区的字段名.
      'connector.read.partition.column' = 'column_name',
        -- 可选, 分区数量.
      'connector.read.partition.num' = '50', 
        -- 可选, 第一个分区的最小值.
      'connector.read.partition.lower-bound' = '500',
        -- 可选, 最后一个分区的最大值
      'connector.read.partition.upper-bound' = '1000', 
        -- 可选, 一次提取数据的行数，默认为0，表示忽略此配置
      'connector.read.fetch-size' = '100', 
       -- 可选, lookup缓存数据的最大行数，如果超过改配置，老的数据会被清除
      'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000', 
       -- 可选，lookup缓存存活的最大时间，超过该时间旧数据会过时，注意cache.max-rows与cache.ttl必须同时配置
      'connector.lookup.cache.ttl' = '10s', 
       -- 可选, 查询数据最大重试次数
      'connector.lookup.max-retries' = '3', 
       -- 可选,写数据最大的flush行数，默认5000，超过改配置，会触发刷数据 
      'connector.write.flush.max-rows' = '5000', 
       --可选，flush数据的间隔时间，超过该时间，会通过一个异步线程flush数据，默认是0s 
      'connector.write.flush.interval' = '2s', 
      -- 可选, 写数据失败最大重试次数
      'connector.write.max-retries' = '3' 
    )

## Temporal Table Join ##

### 使用语法 ###

SELECT column-names
    FROM table1  [AS <alias1>]
    [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>]
    ON table1.column-name1 = table2.key-name1

**注意**：目前，仅支持INNER JOIN与LEFT JOIN。在join的时候需要使用 `FOR SYSTEM_TIME AS OF` ，其中table1.proctime表示table1的proctime处理时间属性(计算列)。使用`FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime`表示当左边表的记录与右边的维表join时，只匹配当前处理时间维表所对应的的快照数据。

### 样例 ###

SELECT
      o.amout, o.currency, r.rate, o.amount * r.rate
    FROM
      Orders AS o
      JOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS r
      ON r.currency = o.currency

### 使用说明 ###

*  仅支持Blink planner
 *  仅支持SQL，目前不支持Table API
 *  目前不支持基于事件时间(event time)的temporal table join
 *  维表可能会不断变化，JOIN行为发生后，维表中的数据发生了变化（新增、更新或删除），则已关联的维表数据不会被同步变化
 *  维表和维表不能进行JOIN
 *  维表必须指定主键。维表JOIN时，ON的条件必须包含所有主键的等值条件

## 维表Join案例 ##

### 背景 ###

Kafka中有一份用户行为数据，包括pv，buy，cart，fav行为；MySQL中有一份省份区域的维表数据。现将两种表进行JOIN，统计每个区域的购买行为数量。

### 步骤 ###

维表存储在MySQL中，如下创建维表数据源：

CREATE TABLE dim_province (
        province_id BIGINT,  -- 省份id
        province_name  VARCHAR, -- 省份名称
     region_name VARCHAR -- 区域名称
    ) WITH (
        'connector.type' = 'jdbc',
        'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.10.203:3306/mydw',
        'connector.table' = 'dim_province',
        'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
        'connector.username' = 'root',
        'connector.password' = '123qwe',
        'connector.lookup.cache.max-rows' = '5000',
        'connector.lookup.cache.ttl' = '10min'
    );

事实表存储在kafka中，数据为用户点击行为，格式为JSON，具体数据样例如下：

{"user_id":63401,"item_id":6244,"cat_id":143,"action":"pv","province":3,"ts":1573445919}
    {"user_id":9164,"item_id":2817,"cat_id":611,"action":"fav","province":28,"ts":1573420486}

创建kafka数据源表，如下：

CREATE TABLE user_behavior (
        user_id BIGINT, -- 用户id
        item_id BIGINT, -- 商品id
        cat_id BIGINT,  -- 品类id
        action STRING,  -- 用户行为
     province INT,   -- 用户所在的省份
     ts     BIGINT,  -- 用户行为发生的时间戳
        proctime as PROCTIME(),   -- 通过计算列产生一个处理时间列
     eventTime AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')), -- 事件时间
        WATERMARK FOR eventTime as eventTime - INTERVAL '5' SECOND  -- 在eventTime上定义watermark
    ) WITH (
        'connector.type' = 'kafka',  -- 使用 kafka connector
        'connector.version' = 'universal',  -- kafka 版本，universal 支持 0.11 以上的版本
        'connector.topic' = 'user_behavior',  -- kafka主题
        'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',  -- 偏移量，从起始 offset 开始读取
     'connector.properties.group.id' = 'group1', -- 消费者组
        'connector.properties.zookeeper.connect' = 'kms-2:2181,kms-3:2181,kms-4:2181',  -- zookeeper 地址
        'connector.properties.bootstrap.servers' = 'kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092',  -- kafka broker 地址
        'format.type' = 'json'  -- 数据源格式为 json
    );

创建MySQL的结果表，表示区域销量

CREATE TABLE region_sales_sink (
        region_name STRING,  -- 区域名称
        buy_cnt BIGINT  -- 销量
    ) WITH (
      
        'connector.type' = 'jdbc',
        'connector.url' = 'jdbc:mysql://192.168.10.203:3306/mydw',
        'connector.table' = 'top_region', -- MySQL中的待插入数据的表
        'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
        'connector.username' = 'root',
        'connector.password' = '123qwe',
        'connector.write.flush.interval' = '1s'
    );

用户行为数据与省份维表数据join

CREATE VIEW user_behavior_detail AS
    SELECT
      u.user_id, 
      u.item_id,
      u.cat_id,
      u.action,  
      p.province_name,
      p.region_name
    FROM user_behavior AS u LEFT JOIN dim_province FOR SYSTEM_TIME AS OF u.proctime AS p
    ON u.province = p.province_id;

计算区域的销量，并将计算结果写入MySQL

INSERT INTO region_sales_sink
    SELECT 
      region_name,
      COUNT(*) buy_cnt
    FROM user_behavior_detail
    WHERE action = 'buy'
    GROUP BY region_name;

结果查看：

Flink SQL> select * from  region_sales_sink; -- 在Flink SQL cli中查看

![format_png][]

mysql> select * from top_region; -- 查看MySQL的数据

![format_png 1][]

## 总结 ##

本文主要介绍了FlinkSQL的维表join，使用的方式为Temporal Table Join。首先介绍了Flink SQL创建表的基本语法，并对其中的细节进行了描述。接着介绍了如何创建Kafka以及MySQL的数据源表。然后介绍了Temporal Table Join的基本概念与使用语法。最后，给出了一个完整的维表JOIN案例。

[Flink Table API_SQL_3]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2ODQ3NjYyMA==&mid=2247484453&idx=1&sn=3bffb10e7b950a3a93887a59998dd014&scene=21#wechat_redirect
[format_png]: /images/20221123/cc2d9889a40649c491619093d9017192.png
[format_png 1]: /images/20221123/efebe9a4ff70408c8fdd4e145b1cb012.png