Flink CDC现在的场景是，库一直在新增。 那这个得一直修改，一直重启。 是不是只能这样？

在使用 Flink CDC（Change Data Capture）时，如果数据库实例或表结构持续发生变化（例如，新的数据库被添加），通常需要相应地更新 Flink 作业的配置以捕获这些新数据源的变化数据。这通常涉及到修改 Flink 作业的源代码或配置文件，然后重新启动作业以应用更改。

然而，这种方式可能会导致维护负担增加，特别是在动态环境中，其中数据库的变化非常频繁。为了减轻这种负担，可以考虑以下几种策略：

动态源：探索是否可以使用支持动态添加源的 Flink CDC 连接器。一些连接器可能允许在运行时添加新的数据源，而无需重启整个 Flink 作业。

配置外部化：将数据库连接信息和其他配置参数外部化，例如存储在数据库、配置文件或环境变量中。这样，当需要添加新数据库时，只需更新外部配置而无需修改和重新编译 Flink 作业的代码。

自动化部署：通过持续集成/持续部署（CI/CD）管道自动化 Flink 作业的部署过程。当检测到数据库变化时，可以自动触发作业的修改、构建和部署。

模块化设计：将 Flink 作业设计为模块化，使得每个数据库或表集合都由一个独立的模块处理。这样，添加新数据库时只需创建和部署一个新的模块，而不影响其他正在运行的模块。

Flink CDC 是一个持续不断的流式数据同步工具，它会不断地从源数据库中捕获变更并输出到目标系统。如果源数据库一直在新增表或修改表结构，那么确实需要对 Flink CDC 进行相应的修改和重启。

但是，可以通过以下方式来简化这个过程：

1. 使用动态表名：Flink CDC 支持使用动态表名来捕获源数据库中的变更。通过配置动态表名，可以自动识别新增的表或修改的表结构，无需手动修改 Flink CDC 的配置。

2. 使用版本控制：Flink CDC 支持使用版本控制来处理源数据库中的变更。通过配置版本控制，可以指定只捕获特定版本的表变更，避免捕获不必要的变更。

3. 使用事务：如果源数据库支持事务，可以将多个表的变更放在一个事务中进行处理。这样可以减少 Flink CDC 重启的次数，提高数据处理的效率。

总之，虽然源数据库的变更会导致 Flink CDC 需要不断修改和重启，但可以通过一些技术手段来简化这个过程，提高数据处理的效率。

是的，如果库一直在新增，你需要在每次添加新的库时修改Flink CDC的配置并重新启动。这是因为Flink CDC需要知道要监控哪些库，而这是通过配置文件来实现的。每当添加新的库时，你需要更新配置文件并重启Flink CDC，以便它能够开始监控新的库。

然而，这并不意味着你需要手动修改配置文件和重启Flink CDC。你可以考虑使用自动化工具来实现这个过程。例如，你可以编写一个脚本来监控数据库的变动，当检测到新的库被添加时，脚本会自动更新Flink CDC的配置并重启它。这样，你就可以避免手动干预，让Flink CDC自动适应数据库的变化。