FlinkCDC 支持基于 sql 查询的数据同步吗？

Flink CDC 支持基于 SQL 查询的数据同步。

Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和处理数据变化的框架，它支持多种数据源类型，包括数据库和消息队列等。Flink CDC提供了两种主要的数据同步方式：

• 基于查询的方式：这种方式允许用户通过编写SQL查询来捕获数据变化。这意味着可以直接利用Flink的SQL能力来定义数据同步的逻辑，使得数据同步过程更加灵活和易于管理。
• 基于Binlog的方式：这种方式则是利用数据库的二进制日志（Binlog）来捕获数据变更。这是一种常见的方式来实现数据的增量同步，它可以高效地追踪数据的变化而不需要对源数据库造成太大的影响。

此外，Flink CDC还支持使用DataStream API来进行全量和增量同步，这为数据同步提供了更多的灵活性和控制能力。

综上所述，Flink CDC不仅提供了基于Binlog的传统数据同步方式，也支持基于SQL查询的数据同步，这使得它能够适应不同的数据同步需求和场景。

Flink CDC主要关注数据库变更数据捕获，并不直接支持基于SQL查询的数据同步。但是，您可以结合Flink SQL进行实时处理，实现类似效果。

Apache Flink CDC（Change Data Capture）主要用于实时捕获数据库的变更数据，并将其传输到其他存储系统或进行实时分析。Flink CDC目前主要通过Table API和SQL来消费这些变更数据，但并不直接支持基于SQL查询的数据同步。

不过，你可以在消费CDC数据后，利用Flink的SQL能力对这些数据进行实时处理和过滤，间接实现基于某种条件的同步。例如，你可以从MySQL等数据库中获取变更数据，然后在Flink SQL中编写相应的查询语句，筛选出需要同步的数据，再将结果写入到目标系统。

具体来说，Flink CDC项目如阿里云提供的Canal Adapter for Flink或者开源的debezium等，可以将数据库变更日志转换为Flink的流式表，然后在Flink SQL中进行进一步处理和同步。