flink cdc sql 同步整个库

Flink CDC SQL 可以实现对整个数据库进行实时增量同步。在使用 Flink CDC SQL 进行同步的过程中，需要使用两个重要的组件：Flink 和 CDC。

首先，使用 CDC 获取源数据库数据的变化，包括插入、更新和删除操作。CDC 不会监控数据库的所有操作，而只监控配置的数据表或视图的变化。CDC 采用轮询方式获取数据表或视图的变化，并将变化数据以增量的形式传输给 Flink。

然后，使用 Flink 对获取的增量数据进行实时同步。Flink 会将增量数据转换成数据流，并通过 SQL 查询语言进行过滤和转换，然后同步到目标数据库中。

与传统的基于日志的变化数据同步方式相比，Flink CDC SQL 同步整个库具有更高的实时性和准确性。同时，Flink CDC SQL 还提供了更灵活和高效的 SQL 查询和转换方式，可以根据具体的业务需求进行定制化配置。

总之，Flink CDC SQL 是一种先进的实时增量数据同步方式，可以方便地实现对整个数据库的同步。

相关问题

Apache Flink CDC 3.1.0 同步SQL server数据库

Apache Flink CDC (Change Data Capture) 是一种用于实时数据流处理的数据同步工具，它允许从多种源系统如SQL Server等捕获数据变更，并将其转换为Flink可以处理的事件流。在3.1.0版本中，Flink CDC 支持将SQL Server作为数据源，通过监听SQL Server的事务日志（如`sys.tran_log`表），监控数据库的插入、更新和删除操作。

以下是使用Flink CDC 3.1.0从SQL Server同步数据的基本步骤：

1. **配置连接**: 首先，需要在Flink环境中配置SQL Server的JDBC驱动，并提供相应的连接参数，例如数据库地址、用户名、密码和表名。

2. **创建Source Function**: 使用Flink提供的`TableEnvironment` API，创建一个基于CDC的source function，指定要监视的SQL Server表和CDC模式。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

tEnv.connect(JdbcDriverSupplier.of("jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydb"))
   .withUsername("username")
   .withPassword("password")
   .createTemporaryView("mytable");

3. **应用变化检测**: 使用`TableApi`的`registerDataStream()`函数，将CDC视图转换为DataStream，该流将包含所有来自SQL Server的变化事件。

4. **处理和消费数据**: 接下来，你可以编写处理逻辑来对这些事件进行过滤、转换或进一步分析。

5. **启动任务**: 最后，将作业提交到Flink集群进行执行。

flink cdc 实时同步 oracle

要实现Flink CDC实时同步Oracle，需要采取以下步骤：

1. 确保Oracle中相关表已开启归档日志和补充日志。因为Flink CDC基于Debezium的LogMiner实现，LogMiner需要使用Oracle的归档日志和补充日志来获取变更数据。

2. 在Flink程序中创建Oracle CDC连接器，并设置连接器的相关配置。首先，确保在连接器中使用的Oracle字段名大写，这是因为Oracle对于大小写敏感。如果字段名不大写，Oracle的变更数据可能无法正确获取。

3. 在项目的pom.xml文件中添加Flink Oracle CDC依赖。示例依赖如下：

<dependency>
  <groupId>com.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
  <version>2.2-SNAPSHOT</version>
  <!-- 此处依赖需要设置为 scope，其他 flink 依赖需设置为 provided -->
  <scope>compile</scope>
</dependency>

4. 使用Flink的Table API或SQL API来定义Oracle CDC连接器的数据源表和目标表。可以使用类似下面的代码来创建Oracle CDC数据源表：

tEnv.executeSql("CREATE TABLE oracleSource (\n"
  "PK BIGINT,\n"
  "BRANCHID VARCHAR,\n"
  "PRIMARY KEY(PK) NOT ENFORCED\n"
") WITH (\n"
  "'connector' = 'oracle-cdc',\n"
  "'hostname' = 'xxx',n"
  "'port' = '1521',\n"
  "'username' = 'xxx',\n"
  "'password' = 'xxx',\n"
  "'database-name' = 'xxx',\n"
  "'schema-name' = 'xxx',\n"
  "'table-name' = 'xxx',\n"
  "'scan.startup.mode' = 'initial'\n"
")");

请根据实际情况修改连接器的配置信息，比如主机名、端口号、用户名、密码、数据库名、模式名和表名等。

5. 定义Oracle CDC数据源表和目标表之间的转换逻辑。可以使用Flink提供的各种转换算子来对变更数据进行处理和转换，比如过滤、投影、聚合、连接等。

6. 将转换后的数据写入到目标表或其他外部系统中。可以使用Flink的Table API或SQL API提供的写入操作将数据写入到目标表或其他外部系统。

通过以上步骤，你可以实现Flink CDC实时同步Oracle的功能。请根据具体需求和情况进行配置和调整。