Flink 时态维度表 Join 与缓存机制实战

一、引言：为什么需要时态维度表？

在实时数仓建设中，维度表是不可或缺的一环，例如：

• 风控系统中，用户的风险等级在不同时间可能变化；

• 营销体系中，商品的促销标签会动态调整；

• 运营数据中，组织架构经常有调整。

时态维度表（Temporal Table），允许我们在流处理过程中，按事件时间 Join 上对应时刻的维度信息，是保障数据正确性的关键。

如果直接实时查询外部数据库，容易造成：

• 高延迟：每条流式数据都查询一次，压力大。

• 不稳定：外部系统故障会影响整个作业。

因此，本地缓存机制 + 定时刷新 成为实时场景下维度 Join 的标准做法。

---

二、常见的 Flink 维度表 Join 方式

Join 方式	特点	场景适用
直接关联（数据库查）