Flink CDC中pgsql cdc在什么情况下会整表查询呢，这个表有400万数据？

Flink CDC的pgsql cdc connector在进行数据同步时，通常会根据主键来分割chunk，并且只查询变更的数据。因此，在正常情况下，不会对整表进行查询。
但是，如果你使用了Flink CDC的全量同步功能（即includeSchemaChanges参数设置为true），那么在第一次同步时会对整个表进行查询，以获取表的完整结构信息。这是因为Flink CDC需要知道表的所有列以及它们的数据类型等信息，以便正确地进行数据同步。
对于一个有400万数据的大表来说，全量同步可能会消耗大量的时间和资源。因此，在实际使用中，我们建议尽量避免全量同步，而是采用增量同步的方式来进行数据同步。如果确实需要全量同步，可以考虑使用分批次的方式进行，以减少一次性查询的数据量。

Flink CDC在同步PostgreSQL数据库时，会判断表是否支持CDC。如果支持，那么在启动阶段，Flink CDC会执行一次全量快照来获取该表的初始数据。然后，在之后的同步过程中，Flink CDC通过不断读取WAL（Write-Ahead Log）日志来捕获表中的数据变更，并实时同步到下游系统。

对于具有大量数据（例如400万条记录）的表，整表查询通常发生在启动阶段的全量快照中。这个阶段的目的是获取表中的所有数据作为初始状态，以便后续能够准确地捕获和同步数据变更。然而，值得注意的是，从Flink 2.0版本开始，Postgres的CDC连接器仅在VVR 2.0及以上版本中得到支持。而且，Postgres CDC不支持在全表扫描阶段执行Checkpoint。因此，如果在全表扫描阶段触发了Checkpoint操作，可能会导致作业因Checkpoint超时而失败。

总的来说，对于大数据量的表，Flink CDC可能会执行全表查询以进行初始数据的获取。但在使用过程中，需要注意相关的版本限制和作业运行的稳定性问题。