使用 SQL 进行数据分析的过程中，join 是经常要使用的操作。
在离线场景中，join 的数据集是有边界的，可以缓存数据有边界的数据集进行查询，有Nested Loop/Hash Join/Sort Merge Join 等多表 join；
而在实时场景中，join 两侧的数据都是无边界的数据流，所以缓存数据集对长时间 job 来说，存储和查询压力很大，另外双流的到达时间可能不一致，造成 join 计算结果准确度不够；因此，Flink SQL 提供了多种 join 方法，来帮助用户应对各种 join 场景。
regular join
regular join 是最通用的 join 类型，不支持时间窗口以及时间属性，任何一侧数据流有更改都是可见的，直接影响整个 join 结果。如果有一侧数据流增加一个新纪录，那么它将会把另一侧的所有的过去和将来的数据合并在一起，因为 regular join 没有剔除策略，这就影响最新输出的结果; 正因为历史数据不会被清理，所以 regular join 支持数据流的任何更新操作。
对于 regular join 来说，更适合用于离线场景和小数据量场景。
- 语法
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4SELECT columns
FROM t1 [AS <alias1>]
[LEFT/INNER/FULL OUTER] JOIN t2
ON t1.column1 = t2.key-name1
interval join
相对于 regular join，interval Join 则利用窗口的给两个输入表设定一个 Join 的时间界限，超出时间范围的数据则对 join 不可见并可以被清理掉，这样就能修正 regular join 因为没有剔除数据策略带来 join 结果的误差以及需要大量的资源。
但是使用interval join，需要定义好时间属性字段，可以是计算发生的 Processing Time，也可以是根据数据本身提取的 Event Time；如果是定义的是 Processing Time，则Flink 框架本身根据系统划分的时间窗口定时清理数据；如果定义的是 Event Time，Flink 框架分配 Event Time 窗口并根据设置的 watermark 来清理数据。
语法1
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4SELECT columns
FROM t1 [AS <alias1>]
[LEFT/INNER/FULL OUTER] JOIN t2
ON t1.column1 = t2.key-name1 AND t1.timestamp BETWEEN t2.timestamp AND BETWEEN t2.timestamp + + INTERVAL '10' MINUTE;语法2
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4SELECT columns
FROM t1 [AS <alias1>]
[LEFT/INNER/FULL OUTER] JOIN t2
ON t1.column1 = t2.key-name1 AND t2.timestamp <= t1.timestamp and t1.timestamp <= t2.timestamp + + INTERVAL ’10' MINUTE ;
temproal table join
interval Join 提供了剔除数据的策略，解决资源问题以及计算更加准确，这是有个前提：join 的两个流需要时间属性，需要明确时间的下界，来方便剔除数据；
显然，这种场景不适合维度表的 join，因为维度表没有时间界限，对于这种场景，Flink 提供了 temproal table join 来覆盖此类场景。
在 regular join和interval join中，join 两侧的表是平等的，任意的一个表的更新，都会去和另外的历史纪录进行匹配，temproal table 的更新对另一表在该时间节点以前的记录是不可见的。
- 语法
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4SELECT columns
FROM t1 [AS <alias1>]
[LEFT] JOIN t2 FOR SYSTEM_TIME AS OF t1.proctime [AS <alias2>]
ON t1.column1 = t2.key-name1
lookup join
- 维表必须指定主键。维表JOIN时，ON的条件必须包含所有主键的等值条件
reference: