flink-cdc sqlserver op 字段如何获取？

Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 的一个组件，它允许你捕获数据库表中的变更事件。对于 SQL Server 数据库，Flink CDC 支持通过 Debezium 连接器来捕获变更事件。
在 Flink CDC 中，op 字段通常代表操作类型，比如 INSERT, UPDATE, DELETE 等。当你使用 Flink CDC 从 SQL Server 捕获变更数据时，op 字段会被自动包含在捕获的事件中。

如何配置 Flink CDC 从 SQL Server 捕获变更数据

1.添加依赖: 在你的项目中添加 Flink CDC 的依赖。对于 SQL Server，你需要添加Debezium连接器的依赖。

如果你使用的是 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加如下依赖：

   <dependency>
       <groupId>org.apache.flink</groupId>
       <artifactId>flink-connector-debezium_2.12</artifactId>
       <version>1.16.0</version> <!-- 根据你的Flink版本选择合适的版本 -->
   </dependency>

2.配置 Flink CDC: 你需要配置 Flink CDC 的 Source 连接器来从 SQL Server 捕获变更数据。这可以通过 Flink SQL 或者通过编写 Java/Scala 代码来完成。

使用 Flink SQL 配置

   CREATE TABLE sql_server_source (
       id INT,
       name STRING,
       -- 其他列...
       op STRING, -- 这个字段会自动包含操作类型
       PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
   ) WITH (
       'connector' = 'debezium',
       'debezium.catalog-name' = 'sqlserver-catalog', -- 必须与配置文件中的catalog.name一致
       'debezium.database.hostname' = 'localhost',
       'debezium.database.port' = '1433',
       'debezium.database.user' = 'your_user',
       'debezium.database.password' = 'your_password',
       'debezium.database.dbname' = 'your_database',
       'debezium.table.whitelist' = 'your_schema.your_table',
       'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none', -- 避免锁表
       'debezium.include.schema.changes' = 'true'
   );

使用 Java/Scala 配置

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   FlinkDebeziumSource<Row> source = FlinkDebeziumSource.forInstance(
       new MySqlSourceBuilder()
           .hostname("localhost")
           .port(1433)
           .databaseList("your_database")
           .tableList("your_schema.your_table")
           .username("your_user")
           .password("your_password")
           .deserializer(new JdbcRowDeserializationSchema.Builder()
               .typeInfo(TypeInformation.of(Row.class))
               .build())
           .build(),
       env
   );

   DataStream<Row> stream = env.addSource(source);

在这个例子中，op 字段会自动包含在捕获的事件中，你可以在后续的 SQL 查询或者数据流处理中直接使用它。

示例查询

一旦你配置好了 Flink CDC，并且开始捕获 SQL Server 的变更数据，你可以使用如下 SQL 查询来获取 op 字段：

SELECT op, id, name, -- 以及其他你需要的字段
FROM sql_server_source;

这里 op 字段代表了变更事件的操作类型。你可以根据需要进一步处理这些数据，例如过滤特定的操作类型或聚合数据。

在Flink CDC中，针对SQL Server数据源，如果您希望获取数据操作类型（如插入、更新、删除等操作），可以利用Flink提供的虚拟列功能。虽然提供的参考资料中主要讨论的是MySQL CDC的特性，包括支持通过op_type虚拟列获取数据操作类型，但Flink CDC对于不同数据库源的处理逻辑相似。

对于SQL Server，您也可以尝试使用类似的虚拟列功能来获取操作类型。尽管直接文档中未明确列出SQL Server的op_type支持情况，但在实现上Flink CDC通常会提供一种方式来识别变更数据捕获（CDC）事件的操作类型。这通常涉及到在SQL查询中包含特殊的虚拟列，该列会根据数据变更的类型自动填充相应的标记（如+I表示插入，-D表示删除，+U/-U表示更新）。

因此，您可以在Flink SQL中编写类似如下查询来尝试获取SQL Server的变更操作类型：

请注意，具体的配置属性（如connector的具体名称）可能需根据Flink CDC针对SQL Server的实际实现进行调整。如果op_type不直接适用，请查阅Flink CDC针对SQL Server的最新文档或API，了解如何正确配置以识别操作类型。

在使用 Flink CDC Connectors 连接到 SQL Server 并使用 Flink SQL 进行数据流处理时，SQL Server 中的 __op 字段是一个特殊的元数据字段，用于表示记录的变更类型。这个字段通常在 Flink 内部自动添加到流中，并且包含了如下几种类型的操作：

insert
update
delete
truncate
要获取 __op 字段，你可以在 Flink SQL 中使用 SELECT 语句来选择这个字段。以下是一个基本的示例：

CREATE TABLE sql_server_source (
  id INT,
  name STRING,
  ...
  -- 其他字段
  __op STRING METADATA FROM 'op' VIRTUAL
) WITH (
  'connector' = 'sqlserver-cdc',
  'hostname' = 'your-hostname',
  'port' = 'your-port',
  'username' = 'your-username',
  'password' = 'your-password',
  'database' = 'your-database-name',
  ...
  -- 其他连接器配置
);

CREATE TABLE my_sink (
  id INT,
  name STRING,
  op STRING, -- 这里将存储操作类型
  ...
);

INSERT INTO my_sink
SELECT id, name, __op
FROM sql_server_source;

在这个例子中，我们首先创建了一个 SQL Server CDC 表，并且显式地将 op 字段作为一个元数据字段添加到表定义中。然后，我们创建了一个目标表 my_sink，其中包含了一个用于存储操作类型的字段 op。最后，我们通过一个 SELECT 语句从源表中选择数据，并将 op 字段的值插入到目标表中。

请注意，__op 字段的确切名称和使用方式可能会根据 Flink 版本和 CDC Connector 的具体实现有所不同。确保你查看了对应版本的 Flink CDC Connector 文档，以获取最准确的信息

Apache Flink CDC (Change Data Capture) 可以用来捕获 SQL Server 数据库中的变更事件。Flink CDC 提供了对 SQL Server 的支持，并且可以通过配置来捕获变更事件。变更事件中通常包含一个 op 字段，表示数据变更的操作类型，如 INSERT, UPDATE, DELETE 等。

下面是一个使用 Flink CDC 连接器来监听 SQL Server 数据库变更事件的示例，并展示了如何获取 op 字段的代码：

首先，确保你已经添加了 Flink CDC 的依赖项。对于 SQL Server，你需要使用 flink-connector-jdbc 和 flink-connector-cdc-mysql（虽然名为 MySQL，但其实也支持 SQL Server）。在 Maven 的 pom.xml 文件中添加如下依赖：

Xml

使用Flink CDC同步SQL Server数据到阿里云云数据库SelectDB时，您需要配置--sqlserver-conf参数来指定SQL Server的数据源连接信息。关于op字段，它是Flink CDC在处理变更数据时内部使用的列，表示数据操作类型（如INSERT, UPDATE, DELETE）。您通常不需要直接获取这个字段，Flink CDC会自动处理这些变更事件并将其转化为相应的DML语句。要配置SQL Server CDC源，您需要提供类似以下的配置：

`

在Flink CDC（Change Data Capture）连接SQL Server时，如果您想要获取操作类型（operation type），即op字段，您应当在构建Flink SQL查询时，利用Flink CDC SQL的内置字段来识别数据变更的操作类型。对于SQL Server等关系型数据库，Flink CDC connector通常会提供如__op或相似命名的字段来表示操作类型，这与Debezium的字段命名习惯相匹配，其中可能包括c（create/insert）、u（update）、d（delete）等标识。
是查询的时候这样写：

参考文档

Flink CDC (Change Data Capture) 是 Apache Flink 社区开发的一个连接器，用于从数据库中捕获表结构变更事件。对于 SQL Server 数据库，Flink CDC 可以通过 Debezium 连接器来实现。Debezium 是一个分布式平台，用于从各种关系型数据库中捕获更改流。

在 Flink 中使用 Debezium 连接器捕获 SQL Server 的更改数据时，op 字段表示操作类型，如 r（读取）、i（插入）、u（更新）、d（删除）等。

下面是一个使用 Flink SQL CDC 连接器从 SQL Server 捕获更改数据的示例代码。为了演示，我们将使用 Flink SQL API 和 Table API，这允许我们用 SQL 查询来处理数据。

首先，你需要添加 Flink CDC 连接器的依赖到你的项目中。如果你使用 Maven，你可能需要添加以下依赖：
org.apache.flink
flink-connector-debezium_2.11
${flink.version}

然后，你可以使用以下代码来设置 Flink 环境并定义 SQL Server 的 CDC 连接器：

注意，这个例子中使用了 Kafka 作为中间消息队列来传输 SQL Server 的更改数据。你需要确保 Kafka 已经启动并且可以被 Flink CDC 连接器访问。同时，你还需要在 SQL Server 中启用 CDC 功能，以便能够捕获更改事件。

此外，由于 Flink CDC 使用的是 Debezium 连接器，所以也需要有 Debezium 的 SQL Server 连接器在 Kafka 上运行，负责将 SQL Server 的更改事件发布到 Kafka 主题上。这一步不在 Flink 应用程序内完成，而是在部署阶段配置的。

使用 flink-connector-cdc 模块中的 SQL Server CDC 连接器来连接 SQL Server 数据库。

变更流中的每条记录都会包含一个操作类型字段，可以通过 before 和 after 来区分是哪种类型的变更：
before：变更前的记录。
after：变更后的记录。
op：操作类型，如 INSERT、UPDATE、DELETE。

首先，您需要在Flink SQL中定义一个源表，该表将连接到SQL Server数据库并捕获CDC数据。
使用Debezium格式：Flink CDC通常使用Debezium作为底层的数据捕获工具。在定义源表时，您需要指定Debezium的格式，它将包含op字段。

拿不到，除非自己改改，加个op元数据进去。

此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”。

使用Flink CDC同步SQL Server数据库到阿里云SelectDB时，您需要配置sqlserver-conf参数。关于op字段，它通常来自于源数据库的变更日志，例如SQL Server的CDC功能。您需要在Flink CDC的配置中指定源数据库的相关配置，包括连接信息和CDC表的设置。具体配置项可能包括数据库地址、端口、用户名、密码、数据库名等。参考官方文档