，jdbc sink支持回撤流吗？似乎flink sql中-D的数据并不能执行删除的mysql的对应

阿里云实时计算 Flink 中的 JDBC Sink 支持回撤流（Retract Stream），可以将撤回的数据删除。在 Flink SQL 中，使用 -D 参数指定 JDBC Sink 的 delete-sql 时，可以使用 RETRACT_STREAM() 函数来删除回撤流中的数据。例如：

CREATE TABLE sink_table (
  id BIGINT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector.type' = 'jdbc',
  'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
  'connector.table' = 'sink_table',
  'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
  'connector.username' = 'root',
  'connector.password' = 'root',
  'connector.write.flush.max-rows' = '1',
  'connector.write.flush.interval' = '1s',
  'connector.write.max-retries' = '3',
  'connector.write.retry-interval' = '2s',
  'connector.write.delete-sql' = 'DELETE FROM sink_table WHERE id = ?'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name, age FROM source_table;

UPDATE source_table SET age = 20 WHERE id = 1;

DELETE FROM source_table WHERE id = 2;

在上面的例子中，使用 -D 参数指定了一个 delete-sql，当有数据从 source_table 中删除时，会执行该 delete-sql 将数据从 sink_table 中删除。使用 RETRACT_STREAM() 函数可以将回撤流中的数据删除。例如：

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name, age FROM source_table
UNION ALL
SELECT id, name, age FROM source_table
WHERE age = 20 AND id IN (SELECT id FROM source_table WHERE age != 20);

INSERT INTO sink_table
SELECT id, name, age FROM source_table
WHERE age = 20 AND id NOT IN (SELECT id FROM source_table WHERE age != 20)
AND NOT EXISTS (SELECT * FROM retract_stream());

在上面的例子中，使用 RETRACT_STREAM() 函数将回撤流中的数据删除。

阿里云实时计算 Flink的JDBC Sink支持回撤流，可以将撤回的数据删除或更新到指定的数据库中。使用JDBC Sink需要注意以下事项：

1. 确保配置正确。请检查您在创建JDBC Sink时输入的配置是否正确，包括JDBC URL、数据库驱动、用户名和密码等。

2. 检查数据库表结构。在使用JDBC Sink之前，请确保您的数据库表结构与输入流的数据结构相匹配。如果表结构不匹配，可能会导致数据写入失败。

3. 确保目标数据库支持回撤流。如果您的目标数据库不支持回撤流，您将无法使用JDBC Sink来处理回撤数据。在MySQL数据库中，可以使用DELETE语句来删除回撤数据。

另外，在Flink SQL中，-D选项用于设置外部系统或表所需的属性，在删除MySQL表数据时无法使用。您应该使用DELETE语句来删除回撤数据。例如：

DELETE FROM table_name WHERE column_name = 'rollback_value';

这里的“rollback_value”是从回撤流中获取的数据。

其实sink算子是否支持回撤流，要根据sink数据源的特性而定。例如jdbc sink在Flink1.11中只支持upsert（不配置primary key会报错）。这都跟sink数据源的特性密切相关.

JDBC Sink 不支持流回撤。如果需要回撤流，可以考虑使用 Flink 原生支持的 sink，如 Kafka、Elasticsearch 等。这些 sink 支持 Flink 的 exactly-once 语义和流回撤。具体可参考 Flink 官方文档。

你这是2个问题。 第一，JDBC Sink是支持回撤流。回撤流是指Flink在某些情况下需要撤回之前发送给Sink的数据，例如在发生故障时。 对于第二个问题，可能是由于您在Flink SQL中使用了-D参数错误。如果您想要删除MySQL 中的数据，可以使用DELETE语句。 如果真的存在错误，可以把错误信息帖出来。

JDBC Sink 在 Flink 中是支持回撤流的。回撤流是指在 Flink 中取消之前已经输出到 Sink 的数据。JDBC Sink 支持回撤流的方式是通过在 Flink 中使用 Upsert 方式写入数据，即在写入数据时，如果数据已经存在，则更新数据，否则插入新数据。这种方式可以保证在回撤流时，已经输出的数据可以被覆盖或删除。

关于您提到的在 Flink SQL 中使用 -D 参数删除 MySQL 数据的问题，可能是由于您使用了错误的 SQL 语句或参数。建议您检查 SQL 语句和参数是否正确，并确保使用的 MySQL 用户拥有删除数据的权限。如果问题仍然存在，可以提供更多详细信息，以便更好地理解问题。

使用两个Sink。第一个Sink(如JDBC Sink)仅进行insert操作。第二个Sink监听第一個Sink的输出,捕获retract和delete操作,并在目标数据库执行对应update和delete语句。这种方式可以支持其他目标数据库,但增加了系统复杂度

官方对于sink的插入模式有以下三种描述：

Append 模式 - 该模式用户在定义Sink的DDL时候不定义PK，在Apache Flink内部生成的所有只有INSERT语句;

Upsert 模式 - 该模式用户在定义Sink的DDL时候可以定义PK，在Apache Flink内部会根据事件打标(retract机制)生成INSERT/UPDATE和DELETE 语句,其中如果定义了PK， UPDATE语句按PK进行更新，如果没有定义PK UPDATE会按整行更新;

Retract 模式 - 该模式下会产生INSERT和DELETE两种信息，Sink Connector 根据这两种信息构造对应的数据操作指令;

但其实sink算子是否支持回撤流，要根据sink数据源的特性而定。例如kafka sink只支持append模式，jdbc sink在Flink1.11中只支持upsert（不配置primary key会报错）。

JDBC Sink 不支持回撤流，因为 JDBC 需要向外发送 DML 语句才能保证数据的一致性和正确性。实时计算引擎在处理某个时间点的数据到 JDBC sink 中输出时，该时间前已经没有了状态和事件信息，所以无法根据之前的操作来执行相应的 SQL 删除语句。

如果你想要 JDBC Sink 支持回撤流，可以考虑将 Flink 程序变成批量任务运行，并利用不同数量的 parallism 将所有的记录全部写入一个数据表中，在批量任务结束后再一次性地根据 State 数据进行各种元素的合并与更新（包括删除）。这样便能够解决您提出的问题并且也减少了等待时间。在此过程上尽可能保障表结构简洁易读，同时整理1级或2级索引方便后续查询及运营分析。

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。

Flink JDBC Sink将Flink的数据写入外部数据库表中,但仅支持插入(insert)操作。它不支持: 1. retract操作:将之前插入的行从表中删除。 2. delete操作:删除表中现有的行。

这是一个已知的限制,原因是JDBC连接器目前还不支持Flink的更新操作。 那么,如果需要支持这些操作,有以下几种方法: 1. 不使用JDBC Sink,转而使用Upsert Sink(可以将retract转换为update操作)或MySQL Sink(支持delete和update)。这需要目标数据库是MySQL,并且要求使用MySQL的binlog来确保exactly-once语义。 2. 使用两个Sink。第一个Sink(如JDBC Sink)仅进行insert操作。第二个Sink监听第一個Sink的输出,捕获retract和delete操作,并在目标数据库执行对应update和delete语句。这种方式可以支持其他目标数据库,但增加了系统复杂度。 3. 不使用SQL,直接在DataStream API中使用JDBCAppendTableSink进行只插入的操作,自己手动在DataStream中处理retract和delete,执行对应的更新和删除语句。这种方式较低层,需要手动关心状态管理和exactly-once语义。 4. 将删除和更新操作在Flink SQL中进行(发出delete和update语句),但在JDBC Sink中忽略。这会导致目标数据库中的数据与Flink运算的结果逐渐偏离。只在暂时无法完成delete和update操作时可以考虑。 所以,总体来说,如果需要支持实时的数据库更新和删除操作,JDBC Sink并不是一个很好的选择。我的建议是考虑Upsert Sink或MySQL Sink来替代。

JDBC sink 在 Flink 中支持撤回流（Retract Stream）和删除流（Delete Stream）两种类型的流。回撤流用于将更新的数据以插入-删除的形式写入目标数据库，而删除流则直接删除目标数据库中的数据。

在 Flink SQL 中，可以通过设置 -D 参数来选择写入撤回流还是删除流。例如，使用以下命令可以将数据写入撤回流：

INSERT INTO jdbc_sink
SELECT ...
FROM ...

根据官方文档，Flink 的 JDBC Sink 支持 Upsert 和 Append 两种模式，不支持 Delete 写入。

考虑到回撤流需要支持数据的删除操作，在使用 Flink JDBC Sink 进行数据写入时，如果需要支持回撤流的功能，建议将 Upsert 或 Append 模式改为 Delete + Insert 或者 Replace，然后通过设置合适的时间窗口来控制旧数据的删除和新数据的写入。这样可以确保能够正确地处理回撤流场景。

除此之外，还有一些其他的存储技术可以支持回撤流的操作，例如 Apache Hudi、Apache Iceberg 等，可以根据实际的使用场景进行选择。

根据您提供的截图，这是一个Flink SQL中使用JDBC Sink进行数据输出时的问题。您的问题是JDBC Sink是否支持回撤流，并且在使用Flink SQL中的-D参数进行数据删除时是否能够对MySQL进行相应的删除操作。

首先，需要明确的是，JDBC Sink是一个Flink的官方插件，可以将Flink处理的数据写入到JDBC支持的各种关系型数据库中。它可以支持批量写入、异步写入、写入前缓存等功能，并且可以自定义数据写入的方式和格式。但是，它并不支持回撤流功能。

回撤流是指当Flink的数据流处理出错时，可以将处理过的数据回撤到之前的状态，并重新处理数据流。Flink中的回撤流功能由Flink的StateBackend和Checkpoint机制来支持。而JDBC Sink并不支持状态回退和Checkpoint，因此无法支持回撤流。

对于您的问题，如果您使用Flink SQL中的-D参数进行数据删除操作，但是在MySQL中没有对应的删除操作，可能是由于数据删除操作没有正确地传递到MySQL。您可以检查Flink的日志和MySQL的日志，以确定数据删除操作是否被正确执行。如果您确认数据删除操作已经被正确执行，但MySQL中仍然存在数据，那么可能是MySQL的配置或设置问题，建议您检查MySQL的配置和设置，以确保其正确性。

希望这些信息能够帮助您解决问题。如果您仍然遇到问题，请提供更多详细的信息，以便我们更好地帮助您。

JDBC Sink 在 Flink 中是不支持回撤流的，因为它本质上是将数据写入到外部系统中，而在这种场景下，回撤操作可能会导致外部系统数据的不一致性。如果您需要支持回撤流，可以考虑使用其他类型的 Sink，比如 Apache Kafka、Apache Hudi 等。

另外，在 Flink SQL 中，-D 数据删除语句默认也是不起作用的。这是因为 Flink SQL 的 DELETE 语句本质上是将数据标记为已删除，而并非真正地从外部系统中删除数据。如果您希望从外部系统中删除数据，可以考虑使用 TRUNCATE TABLE 或 DROP TABLE 语句来执行删除操作。但需要注意的是，这些语句可能会造成数据的永久丢失，请谨慎使用。

JDBC Sink 在 Flink 中支持流的回撤。什么是回撤流？在 Flink 中，当一个 operator 发现之前输出的结果是错误的，这时候它可以把新的结果发出来，同时把之前错误的结果回撤掉（相当于删除之前输出的记录）。回撤流被设计用于保证数据的一致性和正确性。

那么在使用 JDBC Sink 时如何支持回撤流呢？具体来说，需要在创建 JDBC Sink 对应的 TableSink 时传入 upsertMode 参数为 UpsertMode.UPDATE_BEFORE。这个参数指定了更新操作之前需要先执行 DELETE 操作。下面是一个示例代码：

// 创建一个 JDBC TableSink
JdbcTableSink sink = JdbcTableSink.builder()
    .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
    .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
    .setUsername("myuser")
    .setPassword("mypassword")
    .setQuery("INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (?, ?)")
    .setBatchSize(1000)
    .setParameterTypes(Types.INT, Types.STRING)
    .setUpsertMode(UpsertMode.UPDATE_BEFORE)
    .build();

// 把该 TableSink 注册到 Flink 的 TableEnvironment 中
tEnv.registerTableSink("mytable", new String[] {"id", "name"}, new TypeInformation[] {Types.INT, Types.STRING}, sink);

在上述代码中，我们通过调用 setUpsertMode(UpsertMode.UPDATE_BEFORE) 将 JDBC Sink 的 Upsert 模式设为 UPDATE_BEFORE 模式，这样每次执行 Upsert 操作前都会先执行 DELETE 操作。注意，要支持回撤流，需要保证表中有主键或唯一索引，否则 DELETE 操作将无法正常执行。

至于您提到的 Flink SQL 中 -D 参数不能执行删除操作的问题，可能是由于您没有指定正确的主键或唯一索引导致的

Flink SQL 的 JDBC Sink 在默认情况下是不支持回撤流的。即使将 JdbcSink 的参数 "sink.buffer-flush.max-rows" 设置为 1 (即每次只提交一个数据行)，它仍然无法保证每个数据行的提交，因此只适用于 FLINK 从本地文件读取数据的批处理作业，而不适合流处理作业。

若需要在 Flink SQL 中使用回撤流，可以考虑使用 Flink CDC (Change Data Capture) 或 Debezium 等工具来实现。这些工具可以 capture 数据源的变更数据，并将其转换为带有元数据的流式数据，从而支持流式数据回撤的操作。

JDBC Sink 支持回撤流（Retract Stream）模式，可以将 Flink SQL 中的流式查询结果写入到 JDBC 数据库中。回撤流模式是指 Flink SQL 中的查询结果包含了 INSERT 和 DELETE 操作，JDBC Sink 会根据 INSERT 和 DELETE 操作来更新数据库中的数据。 在使用 Flink SQL 中的-D参数时，如果您执行了 DELETE 操作，那么这个 DELETE 操作会被转换为回撤流模式中的 DELETE 操作，JDBC Sink 会根据这个 DELETE 操作来更新数据库中的数据。但是需要注意的是，JDBC Sink 只能更新数据库中的数据，不能删除已经写入到数据库中的数据。如果您需要删除已经写入到数据库中的数据，需要手动执行 DELETE SQL 语句来删除。

另外，需要注意的是，在使用 Flink SQL 中的-D参数时，如果您的查询结果包含了 UPDATE 操作，那么这个 UPDATE 操作会被转换为 INSERT 操作和 DELETE 操作，JDBC Sink 会根据这两个操作来更新数据库中的数据。因此，在使用-D参数时，需要特别注意您的查询结果中是否包含了 UPDATE 操作，以免造成数据更新异常。