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flink维表关联系列之Mysql维表关联:全量加载

维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询...在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略,对于这种方案使用有几点需要注意: 全量加载有可能会比较耗时,所以必须是一个异步加载过程 内存维表数据需要被流表数据关联读取...中,这是一个典型的流表关联维表过程,需要从mysql中获取该广告位id对应的广告主id, 然后在来统计。...接下来看维表关联的实现代码: class SideFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[AdData, AdData] { private var...,给用户发出警告 维表全量加载是在每个task里面执行,那么就会导致每个task里面都有一份全量的维表数据,可采取优化方式是在维表关联前根据关联字段做keyBy操作,那么就会根据关联字段hash然后对并行度取余得到相同的值就会被分配到同一个

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    MySQL 分析表

    当分析表时,可以使用以下 SQL 语句来获取有关表的信息: 获取表的基本信息: DESCRIBE table_name; 或 SHOW COLUMNS FROM table_name; 这些语句将返回表的列名...获取表的索引信息: SHOW INDEX FROM table_name; 该语句将返回表的索引信息,包括索引名称、索引类型、索引所涵盖的列等。...获取表的统计信息: ANALYZE TABLE table_name; 该语句将分析指定表的统计信息,包括行数、列的基数和数据分布等,并更新统计信息以供查询优化器使用。...这些 SQL 语句可以帮助你获取表的基本信息、索引信息、大小、碎片化程度和统计信息,从而进行更深入的表分析和优化。...请将 "table_name" 替换为你要分析的实际表名,并将 "your_database_name" 替换为你的数据库名。 特殊说明: 上述文章均是作者实际操作后产出。

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    【表设计表之间关联】

    “表之间关联是用数据库外键(Foreign Key)还是通过程序去维护关联”,实际情况往往是 更多倾向于程序维护,而不是在数据库层面强制使用外键。详细解释一下原因和做法: 1....数据迁移和灰度发布:大厂经常需要做数据迁移、分库分表,如果表强绑定外键,迁移会很麻烦。 跨库/分库问题:很多业务表是分库分表的,数据库层面无法直接实现跨库外键约束。...程序层面维护关联 大厂一般采用 程序约束 或 应用逻辑约束 来维护表关联: 在 ORM 或 DAO 层进行检查:插入子表前,先检查父表是否存在对应记录。...实际开发规范示例 以阿里或腾讯的开发规范为例: 数据库表设计通常不强制添加外键约束,但表注释里会注明逻辑关联。 对重要业务表(比如财务账单、支付记录等),会有应用层保证一致性。...对跨库/跨表的引用,外键几乎不可能用,只能程序维护。 ✅ 总结: 互联网企业:表关联通常通过程序层面维护,数据库外键很少用,更多是靠应用逻辑和事务保证数据一致性。

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    mysql 小表A驱动大表B在内关联时候,怎么写sql?那么左关联呢?右关联有怎么写?

    一:mysql 小表A驱动大表B在内关联时候,怎么写sql在MySQL中,可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联,可以将小表A放在前面,大表B放在后面。...和大表B的表名,column1、column2、column3、column4分别代表需要查询的列名,columnX和columnY是用于内关联的列。...二:mysql 小表A驱动大表B在右关联时候,怎么写sql?左关联怎么写?在MySQL中,通过RIGHT JOIN(右连接)可以将小表A驱动大表B的连接操作。...三:mysql执行sql顺序 是从左到右还是从右到左?在MySQL中,SQL语句的执行顺序是从上到下,从左到右的顺序。具体来说,MySQL首先会解析FROM子句,然后根据JOIN条件连接相关的表。...在连接完成后,MySQL会根据WHERE子句的条件进行筛选,仅返回符合条件的行。接下来,MySQL会执行SELECT语句,选择需要返回的列。最后,MySQL会根据ORDER BY子句对结果进行排序。

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    MySQL关联查询时,我们为什么建议小表驱动大表?

    作者:留兰香丶 blog.csdn.net/codejas/article/details/78632883 有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据,在关联表时我们要遵循一些原则...我建立了两张表,一张员工表,一张部门表,员工表中有部门id 这个属性,将这两张表关联起来。...EXISTS 子查询只返回TRUE 或 FALSE ,因此子查询中的SELECT * 可以是SELECT 1 或者其他,MySql 的官方说在实际执行时会忽略SELECT 清单,因此是没有 什么区别的。...EXISTS 子查询其实在执行时,MySql 已经对它做了一些优化并不是对每条数据进行对比。 二、总结 在实际操作过程中我们要对两张表的dept_id 都设置索引。...在一开始我们就讲了一个优化原则即:小表驱动大表,在我们使用IN 进行关联查询时,通过上面IN 操作的执行顺序,我们是先查询部门表再根据部门表查出来的id 信息查询员工信息。

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    Mybatid关联表查询

    一、一对一关联  1.1、提出需求   根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建表和数据   创建一张教师表和班级表,这里我们假设一个老师只负责教一个班,那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系...  MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询,association标签可用的属性如下: property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求   根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建表和数据   在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 }  2.6、MyBatis一对多关联查询总结...  MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询,ofType属性指定集合中元素的对象类型。

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    关联分析

    相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高,于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。...这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示: ?...在关联分析中,包含 ? 个或多个项的集合被称为项集itemset。如果一个项集包含 ? 个项则称为 ? 项集。 如果项集 ? 是事务 ? 的子集,则称事务 ? 包含项集 ? 。...5.关联规则:支持度与置信度 关联规则association rule指的是形如 ? 的蕴涵表达式,其中 ? 。...6.关联规则发现 给定事务的集合 ? ,关联规则发现指的是找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则。 挖掘关联规则的原始做法是:计算每个可能规则的支持度和置信度。

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    flink维表关联系列之Hbase维表关联:LRU策略

    维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询...在Flink中做维表关联时,如果维表的数据比较大,无法一次性全部加载到内存中,而在业务上也允许一定数据的延时,那么就可以使用LRU策略加载维表数据。...但是如果一条维表数据一直都被缓存命中,这条数据永远都不会被淘汰,这时维表的数据已经发生改变,那么将会在很长时间或者永远都无法更新这条改变,所以需要设置缓存超时时间TTL,当缓存时间超过ttl,会强制性使其失效重新从外部加载进来...接下来介绍两种比较常见的LRU使用: LinkedHashMap LinkedHashMap是双向链表+hash表的结构,普通的hash表访问是没有顺序的,通过加上元素之间的指向关系保证元素之间的顺序,...可配置淘汰策略 非常适用于Flink维表关联LRU策略,使用方式: cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000

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    flink维表关联系列之kafka维表关联:广播方式

    维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询...广播状态用于维表关联 如果需求上存在要求低延时感知维表数据的更新,而又担心实时查询对外部存储维表数据的影响,那么就可以使用广播方式将维表数据广播出去,既能满足实时性、又能满足不对外部存储产生影响,仍然以用户行为规则匹配为例...broadcastStateDesc).put(value.actionType,value) } }) env.execute() 以上就是简易版使用广播状态来实现维表关联的实现...,由于将维表数据存储在广播状态中,但是广播状态是非key的,而rocksdb类型statebackend只能存储keyed状态类型,所以广播维表数据只能存储在内存中,因此在使用中需要注意维表的大小以免撑爆内存

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