✅ Azure 串流分析 ✅ 網狀架構事件串流
在一般案例中，我們會使用事件處理引擎來計算延遲非常低的串流數據。 在許多情況下，用戶必須將持續性歷程記錄數據或變更緩慢的數據集（也稱為參考數據）與即時事件串流相互關聯，以更聰明地決定系統。 例如，將事件數據流聯結至靜態數據集，以將IP位址對應至位置。 這是串流分析中唯一支援的 JOIN，其中不需要時態系結。 參考數據也可以用來具有裝置特定的臨界值。
範例
如果一輛商用車輛向收費公司註冊，他們可以通過收費站，而不停止檢查。 我們將使用商用車輛登記查找表來識別所有已過期登記的商用車輛。
SELECT I1.EntryTime, I1.LicensePlate, I1.TollId, R.RegistrationId
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
JOIN Registration R
ON I1.LicensePlate = R.LicensePlate
WHERE R.Expired = '1'
參考數據 JOIN 的特殊性
- 使用參考數據 JOIN 需要定義參考數據的輸入來源。
- 內部 JOIN（預設值）和左外部 JOIN 支援參考資料 JOIN，而 JOIN 運算子右邊的參考數據。
- 數據類型是聯結述詞 （
ON子句） 評估的重要層面。 不同數據類型 （1.0和"1"） 上的類似值可能不相符。 建議明確地將索引鍵轉換成一般類型。 - 參考數據可以是靜態（僅載入一次）或動態（定期重新整理）。 不過，即使在動態案例中，參考數據也不會進行時間進度，因此左側的數據流必須取得新的事件，才能產生輸出。 如需詳細資訊，請參閱 Azure 串流分析中的時間進度 。
效能考量
若要防止效能降低，應透過簡單的索引鍵相等來定義參考聯結述詞（ONON s.myKey = r.myKey子句）。 使用複雜表達式或不平等，會在內部產生交叉聯結，後面接著篩選條件（完整掃描與查閱），這可能會影響整體延遲。
可能的話，請將這些複雜表達式移至 WHERE 查詢步驟的 子句，或使用更簡單的條件多次聯結相同的參考數據。