Flink CDC如果是Mongodb，还能如何兼容jdbc关联查询效果最佳呢?

Apache Flink CDC 与 MongoDB 结合使用时，由于 MongoDB 不支持传统的 JDBC 接口，因此不能直接使用 JDBC 的方式进行关联查询。不过，您可以通过以下方式实现 MongoDB 数据与其它数据库（如关系型数据库）之间的近似关联查询效果：

1. 使用Flink SQL Join操作：

   • 如果您需要将 MongoDB 数据与其它支持 Flink CDC 的关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL 等）进行关联查询，可以在 Flink SQL 中使用 JOIN 语句来实现。首先确保通过 Flink CDC 从 MongoDB 和关系型数据库中读取数据流，然后在 Flink 的流处理环境中将两者进行 JOIN 操作。

   -- 假设 source1 是从 MongoDB CDC 读取的数据源，source2 是从关系型数据库读取的数据源
   SELECT * 
   FROM source1 AS s1 
   JOIN source2 AS s2 
   ON s1.id = s2.foreign_key;
   

2. 数据整合与中间存储：

   • 如果需要在多个 MongoDB 集合之间或者 MongoDB 与非 CDC 支持的关系型数据库之间做关联查询，可以先将需要关联的数据抽取到一个中间存储，如 Apache Kafka 或者 Hadoop HDFS，然后在 Flink 作业中分别读取这些数据并进行 JOIN。

3. 批流一体处理：

   • 利用 Flink 的批流一体能力，可以将 MongoDB 的存量数据以批处理方式加载进 Flink，然后在流处理作业中实时接入 MongoDB CDC 数据，通过 Temporal Table Joins 实现实时关联查询。

4. 自定义 Connector：

   • 如果现有的 Flink CDC MongoDB Connector 不支持您所需要的复杂关联查询，可以考虑开发自定义的 Flink Connector，实现更灵活的数据抽取和关联逻辑。

5. 数据湖方案：

   • 将 MongoDB 数据和其它数据源的数据都导入到一个数据湖（如阿里云 MaxCompute、Hudi、Iceberg 等）中，然后在这个统一的数据湖上执行关联查询。

综上所述，根据您的实际业务场景和数据源特点，可以选择最适合您的方案来模拟 JDBC 关联查询的效果。在实时处理场景中，优先推荐使用 Flink SQL 的流处理能力进行 JOIN 查询。