请问下，flink sql 创建后，源库删除，目标不删除，这个操作有好的解决方法没呀？

根因：append 流天生没有回撤语义

INSERT INTO sink SELECT ... FROM src 这类作业，默认把源表当成 append-only 流。源端每来一条数据，Flink 就往 sink 追加一条，整个 DAG 里根本不存在「这条记录对应的是哪条旧数据」的信息。MySQL 里 DELETE 掉一行，binlog 里确实有事件，但普通 JDBC source 只按 SELECT 轮询或全量拉取，看到的是「当前快照」，不产出 -D / -U 变更事件，sink 自然无从删除。

要删得下去，必须两个条件同时成立：source 是 changelog 流，sink 能按主键做 upsert/delete。缺一个，删除都会丢。

常见漏配点

• MySQL 侧：binlog_format=ROW、binlog_row_image=FULL 是硬要求。若配成 MINIMAL，-U 事件只带主键和变更列，下游拼不出完整行；-D 事件则只有主键，主键声明不对就匹配不上。
• Source 侧：未开增量快照（scan.incremental.snapshot.enabled=true），或 server-id、账号权限、snapshot.mode 配错，导致启动阶段就只有 insert。
• Sink 侧：表没声明主键，或写成 PRIMARY KEY 而非 PRIMARY KEY (...) NOT ENFORCED，Flink 不会切到 upsert 模式，回撤被降级成 append。
• 有的连接器默认「忽略删除」，参数没打开，-D 事件被静默丢掉。

方案一：source 用 mysql-cdc，sink 走 upsert

CREATE TABLE orders_src (
  id BIGINT, amount DECIMAL(10,2),
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true',
  ...
);

关键点三条：

1. source 表必须声明主键，CDC 才能输出带 op 字段的 changelog。
2. sink 表主键要和 source 对齐，Flink 由 changelog 模式（UpsertMaterialize）自动下发更新/删除。
3. Sink 参数按连接器语义开删除能力：JDBC 用 upsert 语义，Doris/StarRocks 关注 sink.enable-delete，Hudi 类湖表要开 changelog.enabled 并把 write.operation 设为 upsert。别照抄参数名，先确认版本和文档语义。

方案二：整库同步优先用 Flink CDC Pipeline

如果目标是整库/多表同步，直接用 CDC Pipeline 的 YAML 作业。它在 source、route、sink 三段之间保留 schema 变更和 DML 变更，op=d 的删除事件走的是同一条链路，不需要你手工去对齐每张表的主键和 upsert 配置，落地成本最低。

兜底：下游确实不允许物理删除

审计、对账这类场景，目标库本来就不该有物理 DELETE。这时不要硬让它删：直接收回目标账号的 DELETE 权限，表上加强制的 is_deleted / deleted_at 字段，同步逻辑改成把 -D 事件改写为 update 标记。物理删除被阻断在权限层，业务侧查询统一加 is_deleted = 0 过滤。这样数据可追溯，也不会出现「同步删了但没人知道谁删的」。

排查：先分段，别一上来改 sink

最省事的定位方式是在 source 后面临时挂一个 print connector：

• 变更流里能看到 -U / -D，说明 source 和 binlog 没问题，问题在 sink 的表定义或连接器参数。
• 只有 +I，说明 CDC 根本没吐回撤事件，回去查 binlog_row_image、增量快照开关、账号权限和主键声明。

多数「删不掉」都不是 Flink 的锅，而是主键没声明或 binlog_row_image 没配成 FULL。

目标库取消用户删除库权限

与所有 SQL 引擎一样，Flink 查询操作是在表上进行。与传统数据库不同，Flink 不在本地管理静态数据；相反，它的查询在外部表上连续运行。

Flink 数据处理流水线开始于 source 表。source 表产生在查询执行期间可以被操作的行；它们是查询时 FROM 子句中引用的表。这些表可能是 Kafka 的 topics，数据库，文件系统，或者任何其它 Flink 知道如何消费的系统。 具体可以参考 apache的官方网站

SQL客户端是一个交互式的客户端，用于向Flink提交SQL查询并将结果可视化。

与所有SQL引擎一样，Flink查询操作是在表上进行。 与传统数据库不同，Flink不在本地管理静态数据；相反，它的查询在外部表上连续运行。

可以通过SQL客户端或使用环境配置文件来定义表。 SQL客户端支持类似于传统的SQL DDL命令， 用于创建，修改，删除表。 Flink支持不同的连接器和格式相结合以定义表。

Flink SQL与传统数据库查询的不同之处在于，Flink SQL持续消费到达的行并对其结果进行更新。 一个连续查询永远不会终止，并会产生一个动态表作为结果。 动态表是Flink中Table API和SQL对流数据支持的核心概念。

Sink表 当运行此查询时，SQL客户端实时但是以只读方式提供输出。 存储结果，作为报表或仪表板的数据来源，需要写到另一个表。 这可以使用INSERT INTO语句来实现。 INSERT INTO语句将作为一个独立查询被提交到Flink集群中。

提交后，它将运行并将结果直接存储到sink 表中，而不是将结果加载到系统内存中。