请教一个Flink CDC入门级的困惑，为什么test新增了数据，不能实时查出来，有。我的测试步骤?

Flink CDC 作业在处理 Kafka 流和数据库表时，可能存在一定的延迟，导致在 test 表新增数据后不能立即得到正确的结果输出。以下是可能导致此问题的原因和解决方法：

1. Flink CDC 作业配置不当：    - 确保 Flink CDC 作业的并行度设置合理。如果并行度过低，可能会降低作业的处理速度和响应时间。可以适当提高并行度以提高性能。    - 检查网络连接是否正常。慢速或不稳定的网络连接也可能导致延迟。确保网络连接良好，如果可能的话，使用更快的网络连接。

2. 数据库表和 Kafka 流的数据更新频率不同：    - 检查数据库表和 Kafka 流的数据更新频率是否一致。如果两者的更新频率不同，那么在新增数据后可能需要等待一段时间才能得到正确的结果输出。可以调整读取间隔或采用其他方法来提高同步速度和响应时间。

3. 数据库和 Kafka 流的数据一致性问题：    - 检查数据的一致性，确保数据库表和 Kafka 流中的数据格式、数据类型等一致。不一致的数据可能导致无法正确匹配和输出结果。

另外，建议检查 source_user_kafka11 表中是否包含了新增数据的 ID。如果新增数据的 ID 在 source_user_kafka11 表中不存在，那么在执行查询时就无法得到正确

Flink CDC 作业应该是可以正确读取 Kafka 流和数据库表，但存在一定的延迟，导致在 test 表新增数据后，不能立即得到正确的结果输出。这可能是由以下原因导致的：
Flink CDC 作业配置不当
Flink CDC 作业的配置可能会影响作业的性能和延迟。例如，如果使用了较低的并行度或者较慢的网络连接，可能会导致作业的响应时间延迟。建议检查 Flink CDC 作业的配置，适当提高并行度、调整读取间隔等参数，以获得更好的性能和响应时间。
数据库表和 Kafka 流的数据更新频率不同
如果数据库表和 Kafka 流的数据更新频率不同，可能会导致在 test 表新增数据后，不能立即得到正确的结果输出。建议检查表和流的数据更新频率，如果需要实时同步数据，可以考虑使用更快的网络连接、调整读取间隔等方法，以提高同步速度和响应时间。
数据库和 Kafka 流的数据一致性问题
如果数据库和 Kafka 流的数据存在一致性问题，可能会导致在 test 表新增数据后，不能立即得到正确的结果输出。建议检查表和流的数据一致性，例如，检查数据格式、数据类型等是否一致，以及数据更新是

source_user_kafka11里有这条新增数据的id吗，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”