现在flinksql 的 upsert 替换成insert into 了？

在Flink SQL中，UPSERT 和 INSERT INTO 是两种不同的数据写入方式，它们的语义和使用场景有所不同。根据提供的知识库资料，以下是关于 Flink SQL 中 UPSERT 是否被替换为 INSERT INTO 的详细解答：

1. UPSERT 和 INSERT INTO 的区别

• UPSERT：

  • UPSERT 是一种支持插入或更新的操作，通常用于目标表设置了主键的场景。
  • 当主键冲突时，UPSERT 可以选择更新已有数据（UPDATE）或忽略后续数据（IGNORE）。
  • 在 Flink SQL 中，UPSERT 通常通过 INSERT ON CONFLICT 或类似机制实现，具体行为由目标存储系统的连接器决定。例如，在 Hologres 中，可以通过设置 mutatetype 参数来控制冲突处理策略（如 insertorupdate、insertorreplace 等）。

• INSERT INTO：

  • INSERT INTO 是一种简单的追加操作，仅支持插入新数据，不涉及更新或删除操作。
  • 如果目标表没有主键，INSERT INTO 会直接将数据追加到表中；如果目标表有主键，则可能会导致主键冲突错误，除非目标存储系统支持自动冲突解决（如 Hologres 的 At-least-once 语义）。

2. Flink SQL 中的 UPSERT 支持

根据知识库内容，Flink SQL 并未完全用 INSERT INTO 替代 UPSERT，而是根据场景和目标存储系统的特性提供了灵活的支持： - 作为结果表的写入方式：
- 如果目标表支持主键（如 Hologres、OceanBase 等），Flink SQL 可以通过 UPSERT 语义写入数据。例如，Hologres 支持通过 mutatetype='insertorupdate' 实现 UPSERT 操作。
- 如果目标表没有主键，Flink SQL 默认使用 INSERT INTO 追加数据，无法实现 UPSERT 语义。

• 作为源表的读取方式：
  • Flink SQL 支持从 CDC 数据源（如 Debezium、Maxwell）读取变更日志流，并将其转换为包含 INSERT、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER 和 DELETE 事件的 Changelog 流。
  • 在写入下游存储时，Flink 会根据目标表的特性将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 转换为 DELETE 和 INSERT 操作。

3. 是否用 INSERT INTO 替代了 UPSERT？

• 部分场景下可以替代：

  • 在某些目标存储系统中（如 Kafka Upsert Topic），Flink SQL 使用 INSERT INTO 写入数据时，会根据主键自动实现 UPSERT 语义。例如，Kafka Upsert Connector 会将 INSERT 和 UPDATE_AFTER 数据作为正常消息写入，将 DELETE 数据作为空值消息写入。
  • 这种情况下，INSERT INTO 的行为类似于 UPSERT，但本质上仍然是通过主键冲突解决机制实现的。

• 并非完全替代：

  • 对于需要显式冲突处理的场景（如 Hologres 的 INSERT ON CONFLICT），仍然需要使用 UPSERT 语义，而不是简单的 INSERT INTO。
  • 此外，Flink SQL 的 Changelog 机制仍然依赖 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 事件来实现完整的变更流处理，这些事件无法通过 INSERT INTO 单独表达。

4. 总结与建议

• 明确需求：

  • 如果目标表支持主键且需要冲突处理，请使用 UPSERT 语义（如 Hologres 的 mutatetype='insertorupdate'）。
  • 如果目标表不支持主键或仅需追加数据，可以直接使用 INSERT INTO。

• 检查目标存储系统的特性：

  • 不同存储系统对 UPSERT 的支持程度不同，建议参考目标系统的文档（如 Hologres、OceanBase 等）以确定最佳写入方式。

• 避免误解：

  • 尽管某些场景下 INSERT INTO 的行为类似于 UPSERT，但这并不意味着 UPSERT 已被完全替代。两者的语义和适用场景仍有显著差异。

希望以上解答能够帮助您更好地理解 Flink SQL 中 UPSERT 和 INSERT INTO 的关系及使用方法！