有大佬知道 使用Flink CDC flink cdc 将 oracle 数据库里面的一张表记录 (

完成这项同步任务的具体时间取决于多个因素，包括但不限于：

1. 数据量与网络速度：两百万条记录的同步时间直接受到数据总量大小以及网络传输速率的影响。数据量越大或网络传输速度越慢，同步所需时间越长。

2. 系统性能：源Oracle数据库和目标MySQL数据库的处理能力（CPU、内存、I/O性能）以及执行Flink任务的服务器性能都会影响同步速度。

3. 并行度设置：Flink作业的并行度配置可以显著影响同步效率。增加并行度可以在硬件资源允许的情况下加快处理速度，但也会增加资源消耗。

4. Flink CDC配置：如checkpoint间隔时间的设置会影响数据的持久化频率和故障恢复速度，进而间接影响整体同步时长。

5. 表结构与数据类型：复杂表结构或大数据类型字段可能会降低数据读写速度。

6. 网络延迟与带宽：如果Oracle和MySQL实例不在同一VPC或地域，网络延迟和带宽限制会成为重要因素。

7. Flink版本与优化：使用支持整库同步的Flink 1.15以上版本及针对Flink CDC的优化配置能提升同步效率。

8. 中间处理逻辑：如果在同步过程中有额外的数据转换或过滤逻辑，这也会增加处理时间。

没有一个固定的公式可以直接计算出确切的完成时间，因为上述所有因素都是变量。实际操作中，建议先进行小规模测试，监控同步的实际速率，然后根据测试结果估算完整同步的大致时间。此外，确保遵循最佳实践，比如优化网络环境、合理配置Flink任务参数等，以达到最佳同步效率。