在当今快速发展的大数据时代，流处理技术已成为处理实时数据流的关键工具。Apache Flink作为流处理领域的佼佼者，以其高吞吐、低延迟和强大的状态管理能力而闻名。然而，随着技术的不断进步，新的解决方案也在不断涌现，其中RisingWave便是一个值得关注的Flink平替方案。
RisingWave介绍
RisingWave是一个分布式架构的SQL流式数据库，它以简单、高效、可靠地处理流数据而著称。它提供了增量更新、一致性的物化视图，这是一种持久的数据结构，承载了流处理的结果。RisingWave的设计理念是在保持易用性的同时，提供高性能和成本效益。
RisingWave的功能
RisingWave的主要功能包括：
- 实时物化视图：RisingWave的物化视图具有一致性、持久化、可被高并发查询等特性，并通过增量流计算来维护。
- 级联物化视图：用户可以在物化视图上再定义物化视图，降低开发复杂度。
- 高可用性：RisingWave持久化物化视图，并设置高频率检查点保证快速故障恢复。
- 高并发查询：支持高并发随机查询，根据负载动态配置查询节点数量。
- 流处理语义：自带各种复杂流处理语义，并可以让用户用SQL语句进行操作。
- 资源隔离：物化视图计算会占用大量计算资源，RisingWave可以实现资源隔离。
RisingWave与Flink对比
RisingWave与Flink在多个方面有所不同：
- 易用性：RisingWave采用PostgreSQL风格的SQL作为交互语言，使用户能够以使用PostgreSQL数据库的方式深入了解流处理，而Flink则需要用户熟悉其特定的API和概念。
- 成本效益：RisingWave实现了类似于Snowflake的存算分离架构，从而实现计算与存储成本的大幅降低，而Flink作为开源项目，虽然在成本上有一定的优势，但在某些场景下可能需要更多的资源投入。
- 架构简化：RisingWave可以大幅简化架构，用户只需关注如何构建物化视图，而无需管理多个系统间的依赖性一致性关系。
- 性能：RisingWave在多流join等复杂场景下做了大量优化，尤其是在状态管理方面使用了更精细的管理模式，使系统保持高效与稳定