数据量大的表建议不要用left join查询
1.如果order表有clob或blob字段，那么数据量超过10万条就会卡机，例如导出订单数据 exp .../orcl tables='orders'，平时需要1分钟，这个情况就要10分钟;
如果没有clob字段，可能超过100万条会卡
2.在这个情况下用left join，那么即使sql加索引也卡
3.后续有需求变更的情况，这个left join可能会增加第三、四个表，会越来越复杂，越来越卡
4.left join的性能在各种数据库的表现是不一样的，同样的语句，可能mssql不卡，但是oralce卡，或者mysql卡，需要针对性的优化，更别说国产达梦等数据库了。
所以建议使用订单的update_time(最后修改时间)，作为时间戳，来同步每天的增量数据，即使同步漏了，也可以手工的修改update_time字段达到重新同步的效果。
以下是示例代码，可以加到oracle的job任务中定时执行

CREATE OR REPLACE PROCEDURE order_etl_job IS  
  CURSOR order_cur IS  
    SELECT order_id, order_date, total_amount  
    FROM orders  
    WHERE order_date >= SYSDATE - 1  
    ORDER BY order_date;  
  
  order_rec order_cur%ROWTYPE;  
  
  update_time DATE := SYSDATE;  
BEGIN  
  FOR i IN 1..order_cur.COUNT LOOP  
    FETCH order_cur INTO order_rec;  
  
    -- 检查订单是否存在  
    IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE order_id = order_rec.order_id) THEN  
      INSERT INTO new_orders (order_id, order_date, total_amount, create_time)  
      VALUES (order_rec.order_id, order_rec.order_date, order_rec.total_amount, update_time);  
    ELSE  
      UPDATE existing_orders  
      SET update_time = update_time  
      WHERE order_id = order_rec.order_id;  
    END IF;  
  
    COMMIT;  
  END LOOP;  
END;

根据你提供的信息，你想要使用Logstash实现用户表和订单表的增量同步，并将多个订单嵌套在用户信息中。你已经查阅了一些资料，并尝试使用Logstash的aggregate插件来实现。然而，你对是否能持续新增更更新存在疑问。

根据你提供的代码片段，你的Logstash配置中使用了aggregate插件，并在代码块中定义了聚合逻辑。根据你的需求，这个聚合逻辑应该能够将多个订单信息添加到用户信息的order_list字段中。代码中使用了任务ID %{user_id}，并在聚合逻辑中将用户ID、名称等信息放入map中，并将订单信息添加到order_list中。

关于你的疑问，aggregate插件本身是支持持续聚合的。它会根据指定的任务ID来追踪记录，并根据聚合逻辑进行更新。因此，在你的情况下，只要任务ID（即用户ID）保持不变，Logstash将会持续地聚合并将新的订单信息添加到order_list中。

请注意以下几点：

确保你的Logstash配置文件中正确加载了aggregate插件。你可以通过在配置文件的顶部添加filter { aggregate { ... } }来确保正确加载。

根据你的需求，可以适当调整timeout的值。timeout表示任务的超时时间，如果在指定的时间内没有新的事件到达，Logstash将触发聚合并将聚合的结果作为事件输出。你可以根据你的数据量和实际需求来设置合适的超时时间。

在你的配置中，你使用了event.cancel()来取消当前事件的处理。这是因为你希望通过聚合逻辑将多个事件合并为一个。请确保你的聚合逻辑中所有需要的字段都能在第一个事件中获取到，并在最后一个事件触发时将聚合的结果作为输出。

最后，记得测试你的Logstash配置并观察输出是否符合预期。根据你的需求和数据，你可能需要进一步调整聚合逻辑和配置来满足你的实际需求。

要将一对多的数据增量同步到列表嵌套中，您可以使用 Logstash 的 jdbc 输入插件和 elasticsearch 输出插件结合使用。下面是一个简单的示例配置：

1. 首先，您需要在 Logstash 的配置文件中设置 jdbc 输入插件来连接到您的数据库，并执行增量查询。例如，假设您要同步的是一个订单表和一个订单明细表，您可以这样配置：

input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "/path/to/your/jdbc/driver.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database"
jdbc_user => "your_username"
jdbc_password => "your_password"
schedule => "* * * * *"
statement => "SELECT * FROM orders WHERE updated_at > :sql_last_value"
use_column_value => true
tracking_column => "updated_at"
tracking_column_type => "timestamp"
}
}
上述配置中，我们使用了 jdbc 输入插件连接到数据库，并使用 statement 属性设置增量查询语句。 tracking_column 属性用于指定用于增量同步的列名，这里假设是 updated_at 列。
2. 接下来，您需要使用 elasticsearch 输出插件将数据同步到嵌套列表中。例如，您可以这样配置：

output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "your_index"
document_id => "%{id}"
action => "update"
doc_as_upsert => true
scripted_upsert => true
script_lang => "painless"
script => 'if (ctx._source.containsKey("order_details")) { ctx._source.order_details.add(params.event.get("order_detail")) } else { ctx._source.order_details = [params.event.get("order_detail")] }'
}
}
上述配置中，我们使用了 elasticsearch 输出插件将数据同步到 Elasticsearch 中的索引中。 document_id 属性用于指定文档的唯一标识符，这里假设是 id 列。 script 属性用于在更新文档时将数据添加到嵌套列表中。
请根据您的具体数据库和索引结构进行适当的配置和调整。希望这对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。