Flink cdc sqlserver 数据不推到kafka，直接flinksql 怎么处理？

在使用 Flink CDC 从 SQL Server 数据源读取数据时，如果数据不推送到 Kafka，而是直接通过 Flink SQL 进行处理，您可以通过 Flink 的 row_kind 字段来获取数据的操作类型（如 INSERT、UPDATE、DELETE）。以下是具体实现方式和注意事项：

1. Flink CDC SQL Server 数据源配置

Flink CDC 支持从 SQL Server 捕获变更数据（CDC），并将其作为流式数据源。为了获取操作类型，需要确保以下配置正确： - 使用 Flink CDC Connector for SQL Server。 - 在 SQL Server 中启用 CDC 功能，并确保目标表已启用了变更数据捕获。

示例 SQL Server CDC 配置：

CREATE TABLE sqlserver_source (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'sqlserver-cdc',
    'hostname' = '<SQLServer主机名>',
    'port' = '<端口号>',
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'schema-name' = '<模式名>',
    'table-name' = '<表名>'
);

2. 获取操作类型

Flink CDC 会将变更数据以 Changelog 的形式传递到 Flink SQL 系统中。每条记录都会包含一个隐式的 row_kind 字段，用于标识操作类型。row_kind 的可能值包括： - INSERT：表示新增记录。 - UPDATE_BEFORE：表示更新前的记录。 - UPDATE_AFTER：表示更新后的记录。 - DELETE：表示删除记录。

在 Flink SQL 中，您可以通过以下方式访问 row_kind： - 使用 ROW_KIND 函数或直接解析 Changelog 流。

示例代码：

SELECT 
    id,
    name,
    ROW_KIND() AS operation_type
FROM sqlserver_source;

3. 处理 UPDATE 操作

需要注意的是，SQL Server 的 CDC 数据可能会将 UPDATE 操作拆分为两条记录： - UPDATE_BEFORE：更新前的记录。 - UPDATE_AFTER：更新后的记录。

如果您希望将这两条记录合并为一条完整的更新记录，可以使用 Flink SQL 的 JOIN 或 GROUP BY 操作。例如：

SELECT 
    id,
    MAX(CASE WHEN ROW_KIND() = 'UPDATE_BEFORE' THEN name END) AS before_name,
    MAX(CASE WHEN ROW_KIND() = 'UPDATE_AFTER' THEN name END) AS after_name
FROM sqlserver_source
WHERE ROW_KIND() IN ('UPDATE_BEFORE', 'UPDATE_AFTER')
GROUP BY id;

4. 重要注意事项

• Debezium 格式支持：Flink CDC 默认使用 Debezium 格式解析变更数据。如果您需要自定义解析规则，可以在 WITH 参数中指定 format 为 debezium-json。
• 操作类型映射：Flink SQL 中的 row_kind 字段与 Debezium 的操作类型（如 op 字段）一一对应。例如，op='u' 表示更新操作。
• 性能优化：对于大规模数据流，建议启用分批读取模式（debezium.min.row.count.to.stream.results 参数）以避免内存溢出（OOM）问题。

5. 完整示例

以下是一个完整的 Flink SQL 示例，展示如何从 SQL Server 获取变更数据并处理操作类型：

-- 创建 SQL Server CDC 数据源
CREATE TABLE sqlserver_source (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'sqlserver-cdc',
    'hostname' = '<SQLServer主机名>',
    'port' = '<端口号>',
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'schema-name' = '<模式名>',
    'table-name' = '<表名>'
);

-- 查询数据并获取操作类型
SELECT 
    id,
    name,
    ROW_KIND() AS operation_type
FROM sqlserver_source;

总结

通过 Flink CDC 和 row_kind 字段，您可以轻松获取 SQL Server 数据的操作类型（INSERT、UPDATE、DELETE）。在处理 UPDATE 操作时，建议结合 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 记录进行合并处理。确保正确配置 SQL Server CDC 和 Flink CDC Connector，以实现高效的数据捕获和处理。