使用flink jdbc时我发现他是扫描全表，不是按照where语句过滤，表太大根本读不完

Flink JDBC 确实默认会扫描全表，即使您指定了 WHERE 子句。这是因为 Flink 需要确保数据的一致性，而扫描全表是最简单的方法。

如果您知道您的表非常大，并且 WHERE 子句可以显著减少要读取的数据量，那么您可以使用以下技巧来优化您的查询：

使用谓词下推：Flink 可以将谓词下推到源系统，以便源系统仅返回与谓词匹配的行。这可以通过在 read() 方法中使用 withParameters() 方法来实现，如下所示：
TableSource tableSource = ...;

Table table = env.fromSource(
tableSource,
TableSourceOptions.create().withParameters(new HashMap() {{
put("scan.fetch-size", "1000");
put("scan.partition-column", "id");
put("scan.partition-lower-bound", "1");
put("scan.partition-upper-bound", "100");
}}));
使用自定义输入格式：您可以创建自己的自定义输入格式，该格式可以更有效地过滤数据。例如，您可以创建一个输入格式，该格式仅读取满足特定谓词的行。
使用缓存：如果您知道表不会经常更改，您可以将表缓存到内存中。这将减少从源系统读取数据的开销。
如果您正在使用 Flink SQL，还可以使用以下技巧来优化您的查询：

使用索引：如果表上有索引，Flink 可以使用它来更有效地过滤数据。
使用分区：如果表被分区，Flink 可以只读取与 WHERE 子句匹配的分区。
如果您已经尝试了这些优化，但您的查询仍然无法完成，那么您可能需要考虑使用不同的数据源或处理策略。例如，您可以将数据加载到 Apache Kafka 或 Apache HBase 等流处理系统中，然后使用 Flink 从这些系统中读取数据。