系列文章目录
Flink/Blink 原理漫谈（一）时间，watermark详解
Flink/Blink 原理漫谈（二）流表对偶性和distinct详解
Flink/Blink 原理漫谈（三）state 有状态计算机制 详解
Flink/Blink 原理漫谈（五）流式计算的持续查询实现 详解
Flink/Blink 原理漫谈（六）容错机制（fault tolerance）详解
流表对偶性
这部分其实很简单……不明白为啥文档写的很复杂。
简单来说，mysql需要进行主备复制，而binlog就是mysql实现主备复制的核心手段。binlog记录了数据库上的所有增、删、更新等操作。binlog中携带时间戳，我们将所有表的操作都按时间进行记录下来形成binlog，而对binlog的event进行回放的过程就是流数据处理的过程，回放的结果恰恰又形成了一张表。也就是表的操作会形成携带时间的事件流，对流的处理又会形成一张不断变化的表，表和流具有等价性，可以互转。这种流与表的信息无损的互转，我们称之为流表对偶性。
DISTINCT
DISTINCT in SELECT Clause
当DISTINCT用在SELECT Clause中表示对查询的columns进行去重。
两种实现
有两种实现方法：
①
SELECT DISTINCT expressions
FROM tables
• DISTINCT - 必须放到开始位置
• expressions - 是N(N>=1)个expression，可以是具体的column，也可以是function等任何合法表达式
②
• SELECT expressions
• FROM tables
• GROUP BY expressions ;
这两种方法的输出结果一致。
底层原理
对于上面我们说的去重有两种等效的方式，那么在Blink 内部采用了哪种方式实现的呢？我们看一下Blink SQL：
SELECT DISTINCT FirstName, LastName FROM distinct_tab_source
的plan如下：
StreamExecGroupAggregate(groupBy=[FirstName, LastName], select=[FirstName, LastName])
StreamExecExchange(distribution=[hash[FirstName, LastName]])
StreamExecCalc(select=[FirstName, LastName])
StreamExecScan(table=[[distinct_tab_source]])
也就是说在Blink 内部利用GROUP BY Clause实现的去重逻辑
DISTINCT in COUNT AGG、
语法
COUNT(DISTINCT expression)
底层原理
CountDistinct 的核心逻辑是对统计列进行去重计数。
• 数据存储 - 流数据源源不断的到来，要想知道是否有某个值(对应统计列的值)是否流过，那么我们必须记录历史上已经来过的值，以便去重；
• 数据撤回 - 流上数据的更新我们需要Retract机制处理，其中Retract机制里面涉及了消息类型，即 "+/-"来标识消息类型。那么在CountDistinct也要管理“-”的消息，如果已经计数的消息被撤回了，我们需要更新计数统计结果
• + 记录到来会调用accumulate方法，结合state进行去重计数统计，同时 - 记录到了会调用 retract 方法，结果state 进行撤回记录处理。
• +state和-state的数据结构都是 MapView<colType, LONG>， key是存储col的值，value存储value的记录数
• countState是LONG 类型的基础类型
• -state 实际运行时只有流入的数据正向记录还没有到来时候，才需要进行数据存储（一般很少发生）。
• -state 和 +state (后续版本会合并为一份state,用value的正负判断Event类型)
这无疑会导致state越来越大，更多的性能问题会出现，在未来可能会使用基数估计等方法来解决这样的问题。