mysql cdc sql 我upset非关键字段，我的结果也回出现撤回流，有什么方法把这个场景过滤

1. 问题描述： 您在使用MySQL CDC（Change Data Capture）时，遇到了因更新非关键字段而导致的撤回流（tombstone事件），希望了解如何过滤掉这类场景，避免不必要的数据处理。

2. 查询背景：

   • 应用场景涉及MySQL数据库的变化数据捕获。
   • 使用的技术或工具为Debezium等CDC解决方案，这些工具通常会记录包括INSERT、UPDATE、DELETE在内的所有变更，并可能在UPDATE操作中生成表示旧记录被删除的“撤回”消息（即使更新的是非关键字段）。

3. 问题分析：

   • Debezium等CDC工具遵循幂等性原则，以确保数据一致性。当更新任何字段时，即使该字段不影响业务逻辑，也会生成一个旧版本行的删除标记（tombstone事件），随后是新版本行的插入事件，以保证消费端能准确反映数据库状态变化。
   • 这种机制可能导致消费端接收到不必要的撤回流，尤其是在关注的仅是关键字段变更的场景下。

4. 优化建议：

   • 消费端过滤：在数据流的消费端实现逻辑，忽略那些仅涉及非关键字段更新的撤回流和对应的新增流。具体实现需根据所使用的流处理框架（如Kafka消费者逻辑、Flink作业等）来定制。
   • Debezium配置调整：虽然Debezium默认行为是捕获所有变更，但可以通过自定义转换器（Custom Transformations）来过滤不关心的变更事件。创建一个自定义逻辑，检查消息中的before和after映射，判断是否仅有非关键字段变更，如果是，则直接丢弃或标记为无需处理的消息。

5. 示例代码片段（假设使用Debezium + Kafka Connect + 自定义SMT(Streaming Message Transformations)）:

   • 配置Debezium源连接时，引入自定义SMT插件进行消息过滤。

6. 注意事项：

   • 精确识别非关键字段：确保能够准确识别哪些字段的变更属于非关键变更，避免误滤重要信息。
   • 测试与验证：实施任何过滤策略前，务必在测试环境中充分验证，确保不会影响到其他依赖相同数据流的业务流程。
   • 监控与日志：增强对过滤逻辑的监控和日志记录，以便于问题排查和性能评估。

7. 参考资料：

   • MySQL CDC原理及应用实践
   • Debezium自定义转换器指南

通过上述方法，您可以有效减少因非关键字段更新导致的不必要的撤回流处理，从而提升数据处理的效率和准确性。

请注意，实际操作时应依据您具体的系统架构和工具版本选择最合适的方案进行实施。