Flink CDC里之前用mysql数据库join比较慢，这种join性能会比较好吗？

在Flink CDC中，使用Doris和Starrocks进行join操作的性能可能会比MySQL数据库要好。这是因为Doris和Starrocks都是为大规模数据分析而设计的高性能数据库系统，它们在处理大量数据的join操作时具有优化的策略和技术。具体如下：

Doris的优势：

• Doris是一个MPP（大规模并行处理）架构的数据库，它能够支持高速的数据加载和实时分析查询。
• Doris支持向量化执行引擎，这可以显著提高数据处理的效率。
• Doris还提供了多种优化手段，如数据分区、列存等，这些都有助于提高查询性能。

Starrocks的优势：

• Starrocks支持多种分布式Join策略，并且其CBO（成本基于优化器）可以自动选择最适合当前场景的Join策略。
• Starrocks的设计目标是提供极速的分析查询性能，特别是在大数据量和复杂查询的场景下。
• Starrocks与Flink有很好的集成方案，可以构建实时数仓，这对于需要实时分析和决策的业务场景非常有利。

综上所述，如果之前使用MySQL数据库在Flink CDC中进行join操作时遇到性能瓶颈，那么考虑使用Doris或Starrocks可能会带来性能上的提升。不过，具体的性能提升程度还需要根据实际的数据量、查询复杂度以及系统配置等因素进行测试和评估。此外，选择哪个数据库还需要考虑其他因素，如系统的易用性、稳定性、社区支持和成本等。在实际应用前，建议进行充分的测试和评估，以确保选择的数据库能够满足业务需求并发挥最佳性能。

如果你使用Flink做的是流与流之间的JOIN或者是流与静态数据集的JOIN，并且能够充分利用其时间窗口、事件时间特性以及状态管理机制的话，在合理设计的状态大小和数据倾斜控制下，JOIN性能可以得到较好保证。

Flink本身具有良好的流式处理能力，而Doris、StarRocks等列式存储数据库系统设计上优化了OLAP查询性能，特别是JOIN操作。相较于传统的关系型数据库如MySQL，它们在处理大规模数据JOIN时可能会有更好的表现。但是，JOIN性能还取决于多种因素，包括索引策略、数据分布、并发度、硬件资源等。建议根据实际业务场景测试验证不同方案下的JOIN性能。

Flink CDC 主要用于捕获和处理数据库变更数据流，而不是直接优化JOIN操作。MySQL数据库中JOIN性能慢可能是由于多种原因，例如索引不足、数据量大导致内存溢出、表结构设计不合理等。

Doris（百度智能云的列式存储数据分析系统）和StarRocks（一款高性能分析型数据库）都具有较好的JOIN性能特点：

1. Doris：

   • 列式存储：Doris采用列式存储格式，对于JOIN操作时只需要读取相关的列，大大减少了I/O开销。
   • 压缩比高：列式存储压缩效率高，可以显著减少磁盘空间占用和网络传输的数据量。
   • 向量化执行引擎：支持向量化计算，能够高效地对大量数据进行批量处理，提高JOIN运算效率。
   • 分布式架构：通过分区、分桶等机制以及分布式查询优化技术，可以实现大规模数据上的快速JOIN。

2. StarRocks：

   • 极速列存：同样采用列式存储和先进的编码算法，优化了JOIN查询过程中的数据扫描和解压速度。
   • MPP架构：基于大规模并行处理（MPP）架构设计，能够将JOIN计算分散到多个计算节点上并行执行，从而大大提高JOIN性能。
   • 强大的索引支持：StarRocks提供Bloom Filter和主键索引等多种索引机制，有助于加速JOIN条件下的数据查找。
   • 实时分析能力：支持实时数据加载与查询，即使在高并发写入场景下也能保持良好的JOIN查询性能。

因此，在实际使用中，如果将Flink CDC获取的数据同步到Doris或StarRocks这样的列式存储系统，并且合理设计表结构、利用好索引、分区等功能，JOIN性能相较于传统关系型数据库如MySQL可能会有显著提升，尤其是在大数据量的OLAP分析场景下。不过具体效果还取决于您的业务场景、数据规模及查询复杂度等因素。