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Flink JDBC Sink 支持回撤流 JDBC Sink 只支持 INSERT 和 UPSERT 操作，不支持 DELETE 操作。因此，在使用 Flink SQL 时，如果你想执行 DELETE 操作，需要将其转换为对应的 UPSERT 操作。 在 Flink SQL 中，回撤流需要使用特定的语法进行定义。例如，下面是一个使用回撤流的 Flink SQL 查询： SELECT * FROM my_table WHERE id > 100 WITH (update-mode = 'append-only') 在这个查询中，update-mode = 'append-only' 表示使用回撤流。 如果你在 Flink SQL 中使用了回撤流，并且使用 JDBC Sink 将数据写入 MySQL 中，需要确保 MySQL 表定义中包含一个用于唯一标识每个记录的主键。这是因为 Flink JDBC Sink 使用主键来确定要更新的记录。如果表定义中没有主键，则 Flink JDBC Sink 将无法正确执行 UPSERT 操作。

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如果你想在 Flink SQL 中处理实时数据，但是纯 SQL 的方式无法满足你的需求，可以考虑使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 来编写自定义的函数，以实现更复杂的数据处理逻辑。这里提供两种方式： 使用 Flink Table API：Flink Table API 是 Flink 提供的一种基于表的 API，它允许你在 Java 或 Scala 中以面向对象的方式编写表达式和查询，并且可以使用 SQL 语言进行查询。在 Table API 中，你可以使用内置的函数，也可以编写自定义的函数来处理数据。例如，你可以编写一个自定义的函数来实现自己的聚合逻辑，然后在 SQL 语句中使用这个函数。 使用 Flink DataStream API：Flink DataStream API 是 Flink 提供的一种基于流的 API，它允许你以编程方式构建数据流处理程序。在 DataStream API 中，你可以使用 Flink 提供的各种算子来处理数据，也可以编写自定义的函数来实现自己的处理逻辑。例如，你可以编写一个自定义的函数来解析 JSON 格式的数据，然后在 DataStream API 中使用这个函数。

根据提供的代码，可能有以下几个问题： StringDebeziumDeserializationSchema 类未定义。你可以检查一下是否正确导入了 org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.source.utils.StringDeserializer。 MySqlSource 类未定义：同样地，在 Flink 中也没有名为 MySqlSource 的类。如果你想使用 CDC Connector，可以使用 FlinkCDCSource 类。你可以检查一下是否正确导入了相关的类。 缺少必要的依赖包：如果你使用 Maven 管理项目依赖，可以检查一下是否在 pom.xml 文件中添加了必要的依赖包。CDC Connector 的依赖包包括 flink-connector-jdbc-cdc 和 debezium-connector-mysql。你可以检查一下是否将这些依赖包添加到了 pom.xml 文件中。

在 Flink 中，如果在某个操作之后没有数据输出，可能有以下几个原因： 操作链被优化掉了：Flink 会对相邻的操作进行链式优化，将它们合并为一个任务执行。如果某个操作后面没有被使用的数据流，那么这个操作及其之前的所有操作都可能被优化掉了。可以通过在代码中添加 .disableChaining() 来禁止操作链优化，从而保留每个操作的边界。 未正确设置并行度：如果某个操作的并行度设置过高，而下游操作的并行度比它低，那么就会导致某些分区在后续的操作中没有被使用，从而导致没有数据输出。在设置并行度时，应该考虑到数据的分布情况和下游操作的并行度，尽量保证每个分区都能得到处理。 操作有异常：如果某个操作出现了异常，可能会导致整个任务失败，从而没有数据输出。可以查看 Flink 的日志文件，查找异常信息并进行排查。 数据被过滤掉了：在某些操作中，可能会使用到过滤器等操作，将一些数据过滤掉。如果没有数据输出，可以检查一下是否有数据被过滤掉了。可以通过在代码中添加 .filter() 来查看被过滤掉的数据。