各位大佬，Flink CDC 咨询下 如何在这种添加类似SQL的 where子句啊？

在使用Flink CDC时，您可以通过在SQL语句中添加WHERE子句来实现类似SQL的过滤功能。以下是详细的步骤和注意事项：

1. 在SQL语句中添加WHERE子句

在Flink SQL中，WHERE子句可以用于过滤数据流中的记录。例如，如果您希望仅同步满足特定条件的数据（如id > 10），可以在SQL语句中直接添加WHERE子句。

示例代码：

-- 原始SQL
SELECT id, name, age FROM source_table;

-- 添加WHERE子句
SELECT id, name, age 
FROM source_table 
WHERE id > 10;

通过这种方式，您可以轻松地对CDC数据进行过滤。

2. 配置兼容性参数

当您修改WHERE条件时，可能会对下游算子的状态兼容性产生影响。为了避免这种影响，您需要在作业配置中添加以下参数：

table.optimizer.state-compatibility.ignore-filter=true

参数说明：

• 默认值：false
• 作用：设置为true后，系统会忽略WHERE条件修改对下游算子状态兼容性的判断。

示例对比：

• 未设置兼容性参数（不兼容修改）：

  SELECT id, SUM(value) 
  FROM (SELECT * FROM source_table WHERE id > 10) 
  GROUP BY id;
  

  此修改可能会影响下游算子的状态兼容性。

• 已设置兼容性参数（完全兼容修改）：

  -- 假设已设置 table.optimizer.state-compatibility.ignore-filter=true
  SELECT id, SUM(value) 
  FROM (SELECT * FROM source_table WHERE id > 10) 
  GROUP BY id;
  

  此修改不会影响下游算子的状态兼容性。

3. 注意事项

• 默认行为：如果未设置table.optimizer.state-compatibility.ignore-filter，任何WHERE条件的修改都会被视为不兼容修改。
• 评估影响：在修改WHERE条件之前，请仔细评估其对下游算子的影响，并根据实际需求决定是否启用上述配置项。
• 性能优化：通过合理使用WHERE子句，可以有效减少不必要的数据传输和计算，从而提升作业性能。

4. 实际应用场景

假设您正在使用Flink CDC从MySQL同步数据，并希望仅同步age > 30的用户数据，可以参考以下示例：

示例代码：

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '127.0.0.1',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = 'password',
    'database-name' = 'test_db',
    'table-name' = 'users'
);

CREATE TABLE sink_table (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) WITH (
    'connector' = 'print'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name, age
FROM source_table
WHERE age > 30;

此示例中，WHERE age > 30确保只有符合条件的数据会被写入目标表。

5. 其他相关配置

如果您需要进一步优化CDC数据的处理，可以结合其他配置选项，例如： - Debezium格式解析：在DDL中添加'debezium-json.schema-include' = 'true'以支持Schema信息的解析。 - Binlog过滤器：确保MySQL服务器未通过Binlog_Do_DB或Binlog_Ignore_DB忽略目标库的Binlog。

通过以上方法，您可以轻松地在Flink CDC中添加WHERE子句并实现数据过滤。如果有更多复杂需求，建议结合具体场景进一步调整SQL逻辑和配置参数。