0基础学习PyFlink——流批模式在主键上的对比
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。
批处理
env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()
# 批处理
+I[A, 3]
+I[B, 1]
+I[C, 2]
+I[D, 2]
+I[E, 1]
流处理
env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_streaming_mode() \.with_configuration(config) \.build()
# 流处理
+I[A, 1]
+I[B, 1]
+I[C, 1]
+I[D, 1]
-U[A, 1]
+U[A, 2]
+I[E, 1]
-U[C, 1]
+U[C, 2]
-U[D, 1]
+U[D, 2]
-U[A, 2]
+U[A, 3]
我们看到批处理是一次性的达成了最终计算——只插入了5条数据，且每条数据都是最终结果。
而流处理则是进行了13次操作，其中插入操作5次，删除4次，更新4次。
只有插入操作
Mysql表无主键
CREATE TABLE WordsCountTable (word varchar(255) NOT NULL,count BIGINT
);
Sink表无主键
my_sink_ddl = """CREATE TABLE WordsCountTableSink (`word` STRING,`count` BIGINT) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false','table-name' = 'WordsCountTable','driver'='com.mysql.jdbc.Driver','username'='admin','password'='pwd123');"""
Sink表有主键
my_sink_ddl = """CREATE TABLE WordsCountTableSink (`word` STRING,`count` BIGINT,PRIMARY KEY (`word`) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/words_count_db?useSSL=false','table-name' = 'WordsCountTable','driver'='com.mysql.jdbc.Driver','username'='admin','password'='pwd123');"""
则对于只有插入操作的Batch模式，不管Sink表有没有主键，每次程序执行时都会插入新数据。比如我们执行两次批处理模式代码，则可以看到5的2倍=10条数据。
select * from WordsCountTable;
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| A | 3 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
| A | 3 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
10 rows in set (0.00 sec)
这个很好理解。
Mysql表有主键
CREATE TABLE WordsCountTable (word varchar(255) NOT NULL,count BIGINT,PRIMARY KEY (word)
);
Sink表无主键
因为word成为主键，不可以重复。第一次执行插入操作时成功了
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| A | 3 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
但是第二次执行时，会因为主键冲突报错：
Caused by: java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry ‘E’ for key ‘WordsCountTable.PRIMARY’
Sink表有主键
因为Mysql和Sink表里主键一致，不管执行多少次程序，都不会产生多余的数据。
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| A | 3 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
有删除和更新操作
在流模式中我们看到，流处理处理有插入操作外，还有其他操作。我们再对比下它们的表现。
Sink表无主键
Mysql表无主键
Mysql有无主键
因为流模式删除和更新操作需要通过主键来寻找对象，所以会报如下错误
java.lang.IllegalStateException: please declare primary key for sink table when query contains update/delete record.
Sink表有主键
由于Sink表设置了主键，于是流模式产生的更新和删除操作可以通过其找到对应项，就不会报错。
Mysql表无主键
由于Mysql表没有主键，导致每次执行都会插入一批数据。比如下面是我们执行两次的结果
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| E | 1 |
| A | 3 |
| D | 2 |
| C | 2 |
| B | 1 |
| A | 3 |
| D | 2 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
10 rows in set (0.00 sec)
这从另外一个方面说明：**流模式产生的一系列操作，在Execute环节，最终会对这些操作进行合并，将合并的操作同步给外部系统。**比如之前的流操作实际产生了13个行为，而最终落到数据库里只有5条数据，且第二次操作也是插入了5条新的、最终的数据，这就说明中间的操作在同步给数据库之前已经做了合并处理。
Mysql表有主键
因为Mysql表有主键，Sink过来的操作执行的是“有则更新，无则写入”的模式。
比如我们第一次执行程序时，得到
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| A | 3 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
然后我们将数据源中的E改成了A，则这次将出现4个A，但是不会出现E。执行后的结果是
+------+-------+
| word | count |
+------+-------+
| A | 4 |
| B | 1 |
| C | 2 |
| D | 2 |
| E | 1 |
+------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
这个实验就证明了，当Sink和Mysql表的主键一致时，执行的是insert on duplicate key update操作。