Flink cdc3.0 支持变化的表和多张维表 join 了吗？

Flink CDC 3.0 支持变化的表和多张维表 join 了吗？

在大数据领域，Apache Flink 是一个流行的流处理框架，它提供了强大的功能来处理实时数据流，Change Data Capture（CDC）是 Flink 的一个重要特性，它允许用户捕获数据库中的数据变化并将其转换为数据流，在 Flink CDC 3.0 版本中，对于变化的表和多张维表的 join 操作，有了一些重要的改进和支持。

我们来看一下什么是变化的表和多张维表 join，变化的表是指数据库中的一张表，其数据会随着时间的推移而发生变化，多张维表 join 是指在进行 join 操作时，涉及到多个维度表的情况，在这种情况下，我们需要将变化的表与多个维度表进行 join，以获取更丰富的信息。

在 Flink CDC 3.0 中，对于变化的表和多张维表 join 的支持主要体现在以下几个方面：

1、支持变化的表：Flink CDC 3.0 可以捕获数据库中的变化表，并将其转换为数据流，这意味着用户可以实时地获取到表中的数据变化，并进行相应的处理，这对于实时数据分析和监控场景非常有用。

2、支持多张维表 join：Flink CDC 3.0 支持将变化的表与多个维度表进行 join，这允许用户在实时数据流上执行复杂的 join 操作，以获取更全面的信息，这对于需要对多个维度进行关联分析的场景非常有用。

3、动态表结构：Flink CDC 3.0 支持动态表结构，这意味着用户可以在运行时更改表的结构，这对于需要根据业务需求动态调整表结构的场景非常有用。

4、高效的 join 算法：Flink CDC 3.0 采用了高效的 join 算法，可以在实时数据流上执行快速的 join 操作，这对于需要在短时间内处理大量数据的场景非常有用。

下面是一个示例表格，展示了如何在 Flink CDC 3.0 中实现变化的表和多张维表 join：

在这个示例中，我们有一个变化的表（例如员工表），其中包含了员工的基本信息，我们还有两张维度表，分别是部门表和地址表，我们可以通过以下代码实现这三个表的 join：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.ConnectorDescriptors;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.InputFormatOptions;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.OutputFormatOptions;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.ScanRuntimeProvider;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.WriteRuntimeProvider;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.DecodingFormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.EncodingFormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.FormatDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.PlannerFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRules;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParser;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImpl;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14$anonfun$apply$15;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14$anonfun$apply$15$anonfun$apply$16;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9