Flink CDC做join和聚合会对源数据库照成压力吗？look up 和 join 啥区别？

Flink CDC 进行 Join 和聚合操作会对源数据库产生一定的压力，具体压力大小取决于使用的 Join 和聚合算法、数据量和数据分布等因素。

在 Flink 中，Join 和 Lookup 是两种不同的操作，它们的实现方式和对源数据库的压力也不同。

Join
Join 操作是将两个或多个数据流或表按照某个条件进行关联，获取相关联的数据。在 Flink 中，Join 操作通常是通过在内存中构建哈希表或排序合并等算法实现的，因此 Join 操作通常需要较大的内存和计算资源。

对于源数据库来说，Join 操作通常需要从多个表中获取数据，可能需要执行复杂的 SQL 语句，因此会对数据库产生一定的压力。为了减轻数据库的压力，可以优化 Join 操作的条件、选择需要关联的列等。

Lookup
Lookup 操作是从外部数据源（例如数据库或缓存）中查找数据，并将查找到的数据与当前数据流或表进行关联。在 Flink 中，Lookup 操作通常是通过异步 I/O 或者异步查询实现的，因此对于外部数据源的压力相对较小。

对于源数据库来说，Lookup 操作通常是通过查询一个或多个表获取数据，因此会对数据库产生一定的压力。为了减轻数据库的压力，可以使用缓存技术、优化数据库查询语句等。

需要注意的是，Join 和 Lookup 操作都需要从外部数据源获取数据，因此都需要一定的时间延迟。为了减少延迟，可以适当提高查询的并发度、增加查询缓存等。

总的来说，Join 和 Lookup 操作都会对源数据库产生一定的压力，但是可以通过优化 Join 和 Look

看你 拿多少数据量的问题，join本身没压力，但是你如果是look up这种需要从维度表数据库拿数据，这里需要看拿多少数据，look up join，lookup是每次查的时候会更新，join只服务一次加载到任务，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”