Flink CDC中mysql不能设置水位线，那如何设置ttl？

在 Flink CDC 中，如果使用 MySQL 作为数据源，由于 MySQL 不支持水位线（watermark），因此无法使用 Flink 的 EventTime 特性。但是，可以使用 Flink 的 TTL（Time-to-Live）功能来控制数据的过期时间，从而达到类似于水位线的效果。
具体来说，可以通过在 Flink 的 Table API 或 DataStream API 中使用 Tumble 或 Session 等窗口函数，来定义数据在时间上的分组和聚合操作，并通过 withEventTime 方法将时间戳字段转换为事件时间。然后，可以使用 Flink 的 State TTL 功能来控制状态的过期时间，从而实现类似于水位线的功能。
示例代码如下：
java
Copy
// 创建 TableEnvironment
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(env);

// 创建一个 MySQL 数据源表
TableSource tableSource = new MySqlTableSource(
"jdbc:mysql://localhost:3306/mydb",
"mytable",
"username",
"password");

// 将 TableSource 转换为 Table，并设置事件时间字段
Table table = tEnv.fromTableSource(tableSource).withEventTime("timestamp");

// 定义窗口函数
WindowedTable windowedTable = table
.window(Tumble.over(lit(10).seconds()).on("timestamp").as("window"))
.groupBy("window, key")
.select("window.start as window_start, window.end as window_end, key, sum(value) as sum_value");

// 将窗口函数结果输出到目的地，并设置状态 TTL 为 1 小时
DataStream resultStream = tEnv.toDataStream(windowedTable, Result.class);
resultStream
.addSink(createSink())
.keyBy(Result::getKey)
.map(new MapFunction() {
@Override
public Result map(Result value) throws Exception {
return value;
}
})
.keyBy(Result::getKey)
.flatMap(new ValueStateTtlFunction<>(Time.hours(1)));
在这个示例中，我们使用 Flink 的 Table API 创建了一个 MySQL 数据源表，并使用 w

不能设置水位线。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”

Flink CDC 中，MySQL 源表不支持设置 Watermark,但是可以设置 TTL。TTL 是 Time To Live 的缩写，表示数据在 Flink 中的最长存活时间。在 Flink SQL 中，可以通过为作业 SQL 设置 TTL 实现过期状态的自动清理，从而防止作业状态无限膨胀。目前 Flink SQL 只支持粗粒度的 TTL 设置，即一段 SQL 只能设置一个 TTL。

如果需要对维表进行查找，可以考虑使用缓存来提高查询效率。例如，使用 RocksDB 作为缓存来存储维表数据，这样可以大大提高查询效率。