ShadowPower
248 天前
拿去问了 GPT-4-0612
得到的回答：
Flink 支持多表 join 的查询结果同步到新的一张表里。你可以使用 Flink SQL 或者 DataStream API 来实现这个需求。
以下是一个使用 Flink SQL 实现的例子：
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 注册 a, b, c 三个表
tableEnv.registerTableSource("a", ...);
tableEnv.registerTableSource("b", ...);
tableEnv.registerTableSource("c", ...);
// 执行 join 操作并将结果插入到新的表
tableEnv.sqlUpdate(
"INSERT INTO new_table " +
"SELECT * " +
"FROM a " +
"JOIN b ON a.order_id = b.order_id " +
"JOIN c ON a.order_id = c.order_id"
);
env.execute();
```
这个例子中，我们首先创建了一个 `StreamExecutionEnvironment` 和一个 `StreamTableEnvironment`。然后，我们注册了 a, b, c 三个表。接着，我们执行了一个 join 操作，并将结果插入到新的表中。
需要注意的是，这个例子中的 join 操作是基于事件时间的，并且假设 a, b, c 三个表中的数据都是按照订单号排序的。如果实际情况不是这样，你可能需要使用其他类型的 join 操作，例如 interval join 或者 window join 。
另外，你提到了使用 ES 来加速查询。这确实是一个可行的方案。你可以使用 Flink 的 Elasticsearch connector 将数据写入到 ES 中。然后，你可以使用 ES 的强大的搜索和分析功能来加速查询。
最后，关于优化查询性能，还有一些其他的方案可以考虑：
1. 对关联字段建立索引：如果 abc 三个表都是根据订单号关联的，那么可以考虑对订单号字段建立索引。这样可以大大提高 join 查询的性能。
2. 分区和分桶：如果 abc 三个表的数据量非常大，那么可以考虑对表进行分区和分桶。这样可以将大表切分成多个小表，从而提高查询性能。
3. 使用更快的存储引擎：如果你正在使用 MySQL ，那么可以考虑切换到更快的存储引擎，例如 InnoDB 或者 MyRocks 。
4. 使用列式存储：如果你的查询主要是聚合操作，那么可以考虑使用列式存储，例如 Apache Parquet 或者 ORC 。列式存储可以大大提高聚合查询的性能。
5. 使用缓存：如果你的查询主要是点查操作，那么可以考虑使用缓存，例如 Redis 或者 Memcached 。缓存可以大大提高点查查询的性能。