问个问题，flinkcdc在sql模式下同步表是不是只能一对一同步的，如果我有200多张表岂不是要拿
问个问题，flinkcdc在sql模式下同步表是不是只能一对一同步的，如果我有200多张表岂不是要拿200多次binlog? 拿binlog 是拿全量过来再过滤吗？
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在Flink SQL模式下进行CDC同步时，确实每个表的同步配置通常是独立的，这意味着如果您有200多张表需要同步，理论上您可能需要为每张表单独配置一个读取任务。但是，这并不意味着会创建200多个独立的Binlog读取流。
实际上，Flink CDC是基于Debezium等连接器实现的，这些连接器在底层能够复用同一个MySQL连接来读取Binlog，即使为多个表配置了同步任务。因此，虽然逻辑上每个表的同步是独立配置的，但物理层面并不会为每张表单独拉取全量的Binlog数据流。
关于拿Binlog的方式，并非先全量拉取再过滤。Flink CDC通过配置可以精确指定需要同步的表名，这样在读取Binlog时，连接器（如Debezium）会在MySQL服务器级别接收所有变更事件后，根据配置的表名单过滤出对应表的变更事件进行处理。这意味着即使数据库中有其他表的变更记录，也不会被无谓地传输和处理，从而避免了不必要的带宽消耗和处理开销。
如果您的场景中确实存在大量表需要同步，且担心性能或资源问题，可以通过调整连接池大小、优化并发策略以及考虑使用中间消息队列（如Kafka）进行解耦，以分散数据库压力并提高效率。同时，合理设置Checkpoint间隔时间也是确保平滑从全量同步过渡到增量同步的关键。
总结来说，虽然逻辑配置上似乎是“一对一”，但实际上在技术实现层面能有效避免对MySQL服务器造成过大的压力，也无需为每张表全量拉取Binlog再进行过滤。
