Flink CDC oracle cdc 1分钟才接到9条数据，有没有方法让他快一些？

Flink CDC 提供了一些参数可以调节 Oracle CDC 的采集性能。如果 Oracle CDC 采集数据的速度较慢，可以尝试调整以下参数：

cdc.max.queue.size：该参数用于设置 CDC 采集数据的最大队列长度，即当队列中的数据达到该长度时，CDC 将暂停采集数据。可以将该参数调大以增加采集数据的并发度，从而提高采集数据的速度。

cdc.poll.interval.ms：该参数用于设置 CDC 采集数据的轮询间隔，即 CDC 每隔多长时间轮询一次数据源。可以将该参数调小以增加 CDC 采集数据的频率，从而提高采集数据的速度。

cdc.fetch.size：该参数用于设置 CDC 一次从数据源中读取的数据量。可以将该参数调大以增加 CDC 一次读取数据的量，从而减少 CDC 读取数据的次数，提高采集数据的速度。

如果您在使用 Flink CDC 进行 Oracle CDC（Change Data Capture）时，发现数据同步速度过慢，可以考虑以下几个方法来提高同步速度：

1. 调整并发度：通过增加 Flink CDC 的并发度参数来提高数据同步的速度。您可以尝试增大并发度，让 Flink CDC 同时处理更多的数据变化，以达到加快数据同步的效果。请注意，并发度的设置需要根据具体的情况进行调整，确保不会对数据库和资源造成过大的负载。

2. 配置合适的日志模式：Oracle CDC 使用数据库的日志来捕获数据变化，不同的日志模式可能对性能有影响。例如，选择适合您应用场景的日志模式，如 Redo Log、Archive Log 或 Mixed Log 模式，以及相应的日志挖掘策略，可以提高数据捕获的效率。

3. 优化网络和资源：确保 Flink CDC 和 Oracle 数据库之间的网络连接良好，并且具备足够的带宽。此外，您还可以检查 Flink CDC 所在的机器的硬件资源情况，包括 CPU、内存和磁盘等，以确保其能够满足处理高速数据流的需求。

4. 数据预处理和过滤：如果源数据量较大，您可以考虑在 Flink CDC 中进行数据预处理和过滤，以减少需要处理的数据量。例如，通过使用过滤条件、字段选择或聚合等方式，只保留需要的数据，可以有效减少数据同步的负载。

5. 使用增量初始化：如果您需要初始化大量历史数据，可以尝试使用增量初始化来提高速度。增量初始化是指先进行一次快照初始化，然后根据最新的数据变化进行增量同步，避免对整个历史数据进行初始化。

请注意，以上方法可能会因具体环境、场景和数据规模而有所不同，建议结合实际情况进行测试和调整。如果问题仍然存在，您可以向 Flink CDC 社区咨询或提供更详细的信息和日志，以便他们能够帮助您解决这个问题。