Apache Flink 漫谈系列 - JOIN 算子

上面介绍的INNER JOIN、OUTER JOIN都是不同表之间的联接查询，自联接是一张表以不同的别名做为左右两个表，可以进行如上的INNER JOIN和OUTER JOIN。如下看一个INNER 自联接：

mysql> SELECT * FROM student l JOIN student r where l.no = r.no; 
+------+-------+------+------+-------+------+ 
| no   | name  | sex  | no   | name  | sex  | 
+------+-------+------+------+-------+------+ 
| S001 | Sunny | M    | S001 | Sunny | M    | 
| S002 | Tom   | F    | S002 | Tom   | F    | 
| S003 | Kevin | M    | S003 | Kevin | M    | 
+------+-------+------+------+-------+------+ 
3 rows in set (0.00 sec)  

7. 不等值联接

这里说的不等值联接是SQL92语法里面的ON子句里面只有不等值联接，比如：

mysql> SELECT 
    ->   s.c_no, s.score, no, name 
    -> FROM score s RIGHT JOIN student stu ON stu.no != s.c_no; 
+------+-------+------+-------+ 
| c_no | score | no   | name  | 
+------+-------+------+-------+ 
| C01  |    80 | S001 | Sunny | 
| C01  |    80 | S002 | Tom   | 
| C01  |    80 | S003 | Kevin | 
| C02  |    98 | S001 | Sunny | 
| C02  |    98 | S002 | Tom   | 
| C02  |    98 | S003 | Kevin | 
| C03  |    76 | S001 | Sunny | 
| C03  |    76 | S002 | Tom   | 
| C03  |    76 | S003 | Kevin | 
| C01  |    78 | S001 | Sunny | 
| C01  |    78 | S002 | Tom   | 
| C01  |    78 | S003 | Kevin | 
| C02  |    88 | S001 | Sunny | 
| C02  |    88 | S002 | Tom   | 
| C02  |    88 | S003 | Kevin | 
| C03  |    68 | S001 | Sunny | 
| C03  |    68 | S002 | Tom   | 
| C03  |    68 | S003 | Kevin | 
+------+-------+------+-------+ 
18 rows in set (0.00 sec) 

上面这示例，其实没有什么实际业务价值，在实际的使用场景中，不等值联接往往是结合等值联接，将不等值条件在WHERE子句指定，即, 带有WHERE子句的等值联接。

Apache Flink双流JOIN

Apache Flink目前支持INNER JOIN和LEFT OUTER JOIN(SELF 可以转换为普通的INNER和OUTER)。在语义上面Apache Flink严格遵守标准SQL的语义，与上面演示的语义一致。下面我重点介绍Apache Flink中JOIN的实现原理。

1. 双流JOIN与传统数据库表JOIN的区别

（编辑：西安站长网）

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