问题一：Flink CDC一张表只能被一个cdc任务获取吗？
Flink CDC一张表只能被一个cdc任务获取吗？ 
参考回答：
设置不同的serverid，可以多个任务
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问题二：FlinkCDC支持动态添加监听的表吗？
FlinkCDC支持动态添加监听的表吗，场景是FlinkCDC的JOB启动时监听了一张配置表，根据配置表中的信息获取需要监听的表添加到Source中，然后在JOB运行过程中配置表可能发生变化，想再根据配置变化信息，添加新的表到Source中进行监听，可以实现吗？
参考回答：
mysql连接器支持动态加表
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问题三：Flink CDC分片时执行区间查询的速度会越来越慢，这是为什么？
Flink CDC分片时执行区间查询的速度会越来越慢，但是实际sql在数据库里面执行是很快的，这是为什么？ 
参考回答：
Flink CDC在处理大规模数据时，将数据分片进行处理，以提高处理效率和并行度。然而，随着数据量的增大，分片后的区间查询可能会遇到性能瓶颈，导致查询速度变慢。另一方面，Flink CDC初始全量同步时的速度较慢，这是因为它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎。Debezium在读取数据时，会使用全局锁或者快照隔离级别，这样会影响源端数据库的性能和并发能力。
在实际的SQL查询中，如果数据库已经针对这些查询进行了优化，那么即使数据量很大，查询速度也可能仍然较快。此外，数据库可能使用了特定的索引、统计信息或缓存等技术来加速查询。因此，尽管Flink CDC在处理大数据时的查询速度可能会降低，但实际的SQL查询在数据库中执行的速度仍然可以保持较快。
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问题四：Flink CDC我看这里分片从0开始，是怎么在不同的slot里面显示出不同区间的count值？
Flink CDC我看这里分片从0开始，然后一直++,并行度是怎么实现的，是怎么在不同的slot里面显示出不同区间的count值？ 
看日志里面有两个slot在并行进行分片，一个从0开始，一个从4000开始，有什么东西在改变了这个count的值？
参考回答：
Flink CDC的分片从0开始，并行度是通过将数据流划分为多个分片来实现的。每个分片处理一个特定的区间数据，并且每个分片都有一个唯一的标识符（即slot index）。在Flink CDC中，不同的slot会在不同的线程中运行，每个线程负责处理一个或多个分片的数据。
在日志中看到两个slot并行进行分片，一个从0开始，一个从4000开始，这是因为这两个slot分别处理不同的数据区间。当数据源产生新数据时，Flink CDC会根据数据的时间和位置信息将其分配到相应的分片中。因此，当有新的数据被添加到数据源中时，count值也会相应地增加。
具体来说，当一个新的事件被添加到数据源中时，Flink CDC会首先确定该事件所属的分片，然后将该事件发送到对应的slot进行处理。如果该slot还没有处理过这个分片的数据，那么它的count值就会加1。如果该slot已经处理过这个分片的数据，那么它的count值就不会改变。
总之，Flink CDC通过将数据流划分为多个分片并使用不同的slot来并行处理这些分片的数据，从而实现了高效的数据处理和并行度。
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问题五：Flink CDC在这种情况下，A,B数据也不能过期，所以这个state会越来越大？
Flink CDC在这种情况下，A,B数据也不能过期，所以这个state会越来越大？假设我现在用table api对 A,B两个表做join，结果是C，那A,B两个表的原始数据是存在state里面的，C存在checkpoint里面的，这样理解对吗
参考回答：
Flink CDC是一个实时流处理框架，其特点之一就是支持状态管理和检查点功能。在这个过程中，如果A、B两个表的原始数据需要长期保留，则它们会在状态中存储，并不会过期，除非明确设置过期时间。
假设您用Table API对A、B两张表进行join操作，结果是C，则A、B两张表的数据会被存放在状态中，C的结果数据会存在于检查点中。这样理解是对的。
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