Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL

一、谈系聊什么

上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的谈系JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的谈系JOIN，那就是谈系JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，谈系直观说因为JOIN的谈系右边不是一个实际的物理表，而是谈系一个VIEW或者Table-valued Funciton。本篇会先介绍传统数据库对LATERAL JOIN的谈系支持，然后介绍Apache Flink目前对LATERAL JOIN的谈系支持情况。

二、谈系实际问题

假设我们有两张表，谈系一张是谈系Customers表(消费者id, 所在城市), 一张是Orders表(订单id,消费者id)，两张表的谈系DDL(SQL Server)如下：

Customers CREATE TABLE Customers ( customerid char(5) NOT NULL, city varchar (10) NOT NULL ) insert into Customers values(C001,Beijing); insert into Customers values(C002,Beijing); insert into Customers values(C003,Beijing); insert into Customers values(C004,HangZhou); 

查看数据：

Orders CREATE TABLE Orders( orderid char(5) NOT NULL, customerid char(5) NULL ) insert into Orders values(O001,C001); insert into Orders values(O002,C001); insert into Orders values(O003,C003); insert into Orders values(O004,C001); 

查看数据：

1. 问题示例

假设我们想查询所有Customers的客户ID，地点和订单信息,谈系我们想得到的信息是：

(1) 用INNER JOIN解决

如果大家查阅了《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》，我想看到这样的谈系查询需求会想到INNER JOIN来解决，SQL如下：

SELECT c.customerid, c.city, o.orderid FROM Customers c JOIN Orders o     ON o.customerid = c.customerid 

查询结果如下：

但如果我们真的用上面的网站模板方式来解决，就不会有本篇要介绍的内容了，所以我们换一种写法。

2. 用 Correlated subquery解决

Correlated subquery 是在subquery中使用关联表的字段，subquery可以在FROM Clause中也可以在WHERE Clause中。

WHERE Clause

用WHERE Clause实现上面的查询需求，SQL如下：

SELECT c.customerid, c.city FROM Customers c WHERE c.customerid IN ( SELECT o.customerid, o.orderid FROM Orders o WHERE o.customerid = c.customerid ) 

执行情况：

上面的问题是用在WHERE Clause里面subquery的查询列必须和需要比较的列对应，否则我们无法对o.orderid进行投影, 上面查询我为什么要加一个o.orderid呢，因为查询需求是需要o.orderid的，去掉o.orderid查询能成功，但是拿到的结果并不是我们想要的，如下：

SELECT c.customerid, c.city FROM Customers c WHERE c.customerid IN ( SELECT o.customerid FROM Orders o WHERE o.customerid = c.customerid ) 

查询结果：

可见上面查询结果缺少了o.orderid,不能满足我们的查询需求。

FROM Clause

用WHERE Clause实现上面的查询需求，SQL如下：

SELECT c.customerid, c.city, o.orderid FROM Customers c, ( SELECT o.orderid, o.customerid FROM Orders o WHERE o.customerid = c.customerid ) as o 

我们会得到如下错误：

错误信息提示我们无法识别c.customerid。在ANSI-SQL里面FROM Clause里面的subquery是无法引用左边表信息的源码下载，所以简单的用FROM Clause里面的subquery，也无法解决上面的问题，

那么上面的查询需求除了INNER JOIN 我们还可以如何解决呢?

三、JOIN LATERAL

我们分析上面的需求，本质上是根据左表Customers的customerid，去查询右表的Orders信息，就像一个For循环一样，外层是遍历左表Customers所有数据，内层是根据左表Customers的每一个Customerid去右表Orders中进行遍历查询，然后再将符合条件的左右表数据进行JOIN，这种根据左表逐条数据动态生成右表进行JOIN的语义，SQL标准里面提出了LATERAL关键字，也叫做 lateral drive table。

1. CROSS APPLY和LATERAL

上面的示例我们用的是SQL Server进行测试的，这里在多提一下在SQL Server里面是站群服务器如何支持 LATERAL 的呢?SQL Server是用自己的方言 CROSS APPLY 来支持的。那么为啥不用ANSI-SQL的LATERAL而用CROSS APPLY呢? 可能的原因是当时SQL Server为了解决TVF问题而引入的，同时LATERAL是SQL2003引入的，而CROSS APPLY是SQL Server 2005就支持了，SQL Server 2005的开发是在2000年就进行了，这个可能也有个时间差，等LATERAL出来的时候，CROSS APPLY在SQL Server里面已经开发完成了。所以种种原因SQL Server里面就采用了CROSS APPLY，但CROSS APPLY的语义与LATERAL却完全一致，同时后续支持LATERAL的Oracle12和PostgreSQL94同时支持了LATERAL和CROSS APPLY。

2. 问题解决

那么我们回到上面的问题，我们用SQL Server的CROSS APPLY来解决上面问题，SQL如下：

上面得到的结果完全满足查询需求。

四、JOIN LATERAL 与 INNER JOIN 关系

上面的查询需求并没有体现JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别，我们还是以SQL Server中两个查询执行Plan来观察一下：

上面我们发现经过SQL Server优化器优化之后的两个执行plan完全一致，那么为啥还要再造一个LATERAL 出来呢?

1. 性能方面

我们将上面的查询需求稍微改变一下，我们查询所有Customer和Customers的***份订单信息。

LATERAL 的写法 SELECT c.customerid, c.city, o.orderid FROM Customers c CROSS APPLY ( SELECT ***) o.orderid, o.customerid FROM Orders o WHERE o.customerid = c.customerid     ORDER BY o.customerid, o.orderid ) as o 

查询结果：

我们发现虽然C001的Customer有三笔订单，但是我们查询的***信息。

JOIN 写法 SELECT c.customerid, c.city, o.orderid FROM Customers c JOIN ( SELECT o2.*,      ROW_NUMBER() OVER (         PARTITION BY customerid         ORDER BY orderid      ) AS rn FROM Orders o2 ) o ON c.customerid = o.customerid AND o.rn = 1 

查询结果：

如上我们都完成了查询需求，我们在来看一下执行Plan，如下：

我们直观发现完成相同功能，使用CROSS APPLY进行查询，执行Plan简单许多。

2. 功能方面

在功能方面INNER JOIN本身在ANSI-SQL中是不允许 JOIN 一个Function的，这也是SQL Server当时引入CROSS APPLY的根本原因。我们以一个SQL Server中DMV(相当于TVF)查询为例：

SELECT name, log_backup_time FROM sys.databases AS s CROSS APPLY sys.dm_db_log_stats(s.database_id); 

查询结果：

五、Apache Flink对 LATERAL的支持

前面我花费了大量的章节来向大家介绍ANSI-SQL和传统数据库以SQL Server为例如何支持LATERAL的，接下来我们看看Apache Flink对LATERAL的支持情况。

1. Calcite

Apache Flink 利用 Calcite进行SQL的解析和优化，目前Calcite完全支持LATERAL语法，示例如下：

SELECT e.NAME, e.DEPTNO, d.NAME FROM EMPS e, LATERAL ( SELECT * FORM DEPTS d WHERE e.DEPTNO=d.DEPTNO ) as d; 

查询结果：

我使用的是Calcite官方自带测试数据。

2. Flink

截止到Flink-1.6.2，Apache Flink 中有两种场景使用LATERAL，如下：

UDTF(TVF) - User-defined Table Funciton Temporal Table - 涉及内容会在后续篇章单独介绍。

本篇我们以在TVF(UDTF)为例说明 Apache Fink中如何支持LATERAL。

(1) UDTF

UDTF- User-defined Table Function是Apache Flink中三大用户自定义函数(UDF，UDTF，UDAGG)之一。 自定义接口如下：

基类 /** * Base class for all user-defined functions such as scalar functions, table functions, * or aggregation functions. */ abstract class UserDefinedFunction extends Serializable {  // 关键是FunctionContext中提供了若干高级属性（在UDX篇会详细介绍） def open(context: FunctionContext): Unit = { } def close(): Unit = { } }  TableFunction /** * Base class for a user-defined table function (UDTF). A user-defined table functions works on * zero, one, or multiple scalar values as input and returns multiple rows as output. * * The behavior of a [[TableFunction]] can be defined by implementing a custom evaluation * method. An evaluation method must be declared publicly, not static and named "eval". * Evaluation methods can also be overloaded by implementing multiple methods named "eval". * * User-defined functions must have a default constructor and must be instantiable during runtime. * * By default the result type of an evaluation method is determined by Flinks type extraction * facilities. This is sufficient for basic types or simple POJOs but might be wrong for more * complex, custom, or composite types. In these cases [[TypeInformation]] of the result type * can be manually defined by overriding [[getResultType()]]. */ abstract class TableFunction[T] extends UserDefinedFunction {  // 对于泛型T，如果是基础类型那么Flink框架可以自动识别， // 对于用户自定义的复杂对象，需要用户overwrite这个实现。 def getResultType: TypeInformation[T] = null } 

上面定义的核心是要求用户实现eval方法，我们写一个具体示例。

示例 // 定义一个简单的UDTF返回类型，对应接口上的 T case class SimpleUser(name: String, age: Int) // 继承TableFunction，并实现evale方法 // 核心功能是解析以#分割的字符串 class SplitTVF extends TableFunction[SimpleUser] {  // make sure input elements format is "<string>#<int>" def eval(user: String): Unit = {  if (user.contains("#")) {  val splits = user.split("#") collect(SimpleUser(splits(0), splits(1).toInt)) } }} 

(2) 示例(完整的ITCase)：

测试数据

我们构造一个只包含一个data字段的用户表，用户表数据如下：

查询需求

查询的需求是将data字段flatten成为name和age两个字段的表，期望得到：

查询示例

我们以ITCase方式完成如上查询需求，完整代码如下：

@Test def testLateralTVF(): Unit = {  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env) env.setStateBackend(getStateBackend) StreamITCase.clear val userData = new mutable.MutableList[(String)] userData.+=(("Sunny#8")) userData.+=(("Kevin#36")) userData.+=(("Panpan#36")) val SQLQuery = "SELECT data, name, age FROM userTab, LATERAL TABLE(splitTVF(data)) AS T(name, age)" val users = env.fromCollection(userData).toTable(tEnv, data) val tvf = new SplitTVF() tEnv.registerTable("userTab", users) tEnv.registerFunction("splitTVF", tvf) val result = tEnv.SQLQuery(SQLQuery).toAppendStream[Row] result.addSink(new StreamITCase.StringSink[Row]) env.execute() StreamITCase.testResults.foreach(println(_)) } 

运行结果：

上面的核心语句是：

val SQLQuery = "SELECT data, name, age FROM userTab, LATERAL TABLE(splitTVF(data)) AS T(name, age)" 

如果大家想运行上面的示例，请查阅《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中 源码方式 搭建测试环境。

六、小结

本篇重点向大家介绍了一种新的JOIN类型 - JOIN LATERAL。并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式，详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系，***切入到Apache Flink中，以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持，后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景，就是Temporal JION，Temporal JION也是一种新的JOIN类型，我们下一篇再见!

关于点赞和评论

本系列文章难免有很多缺陷和不足，真诚希望读者对有收获的篇章给予点赞鼓励，对有不足的篇章给予反馈和建议，先行感谢大家!

作者：孙金城，花名 金竹，目前就职于阿里巴巴，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的阿里巴巴计算平台Blink的设计研发工作。

【本文为专栏作者“金竹”原创稿件，转载请联系原作者】

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