Flink CDC中如果一个记录多次变更，如果再统计时，会不会重复多次统计呢？如果会，如何排重呢？

你设置主键统计就解决这个问题 ，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

在Flink CDC中，如果一个记录多次变更，统计时会重复多次统计。为了解决这个问题，可以使用去重操作来排除重复的记录。

Flink提供了一些内置的去重操作，例如keyBy()和window()函数结合使用可以实现基于Key的去重。具体步骤如下：

1. 首先，根据需要选择合适的Key进行分组。可以根据记录的唯一标识字段或者其他关键字段作为Key。
2. 然后，使用window()函数定义一个窗口，用于对相同Key的记录进行聚合操作。
3. 最后，使用聚合函数（如count()）对窗口内的记录进行计数，得到每个Key的变更次数。

下面是一个示例代码片段，演示了如何使用Flink CDC进行去重统计：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.types.Row;

// 创建流处理执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 注册表结构
tableEnv.connect(source)
    .withFormat(new Cdc()) // 使用CDC格式读取数据源
    .withSchema(new Schema()
        .field("id", DataTypes.BIGINT()) // 记录的唯一标识字段
        .field("name", DataTypes.STRING()) // 其他字段...
    )
    .inAppendMode() // 以追加模式写入表
    .registerTableSource("myTable"); // 注册表名为"myTable"

// 使用keyBy和window进行去重统计
tableEnv.sqlUpdate("SELECT id, COUNT(*) as changeCount " +
                     "FROM myTable " +
                     "GROUP BY TUMBLING_WINDOW(rowtime, INTERVAL '1' MINUTE), id") // 根据时间窗口和Key进行分组统计
    .execute() // 执行查询并获取结果
    .print(); // 打印结果

上述代码中，我们使用了TUMBLING_WINDOW函数来定义一个滚动的时间窗口，每分钟为一个窗口。然后通过GROUP BY语句将相同Key的记录进行分组，并使用COUNT(*)函数计算每个Key的变更次数。最后，通过execute()方法执行查询并获取结果，并使用print()方法打印输出结果。

在Flink CDC中，如果一个记录多次变更，统计时会重复多次统计。为了排重，可以使用Flink的窗口函数和去重操作。

具体来说，可以使用Flink的窗口函数来对数据进行分组，然后使用聚合函数（如SUM、COUNT等）来计算每个分组的统计数据。同时，可以使用Flink的去重操作来去除重复的数据。

例如，假设有一个订单表orders，包含字段order_id和amount。如果一个订单被多次修改，可以使用以下代码来统计每个订单的总金额：

DataStream<Order> orders = env.addSource(new OrderSource());
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = orders
    .keyBy(0) // 按照订单ID分组
    .timeWindow(Time.minutes(1)) // 每分钟为一个窗口
    .sum(1); // 计算每个订单的总金额
result.print();

其中，OrderSource是一个自定义的CDC源，用于从数据库中读取订单数据。keyBy(0)表示按照订单ID分组，timeWindow(Time.minutes(1))表示每分钟为一个窗口，sum(1)表示计算每个订单的总金额。最后，使用print()方法将结果输出到控制台。