老哥，mysql-cdc不是没有水位线吗，只能对时间段进行聚合来运算，是不是不适合做大量的时事运算？

确实，在 Flink CDC 的 MySQL CDC 模块中，由于 MySQL 数据库本身没有内置的水位线机制，因此无法直接使用水位线来进行实时计算。相反，MySQL CDC 模块只能通过对时间段进行聚合来实现实时计算，这种方式适用于一些需要对历史数据进行聚合计算的场景，例如数据统计、报表生成等。

但是，如果需要进行实时计算，尤其是需要对时事数据进行实时运算的场景，MySQL CDC 模块可能就不是最佳选择了。这是因为，MySQL CDC 模块在进行实时计算时，需要对历史数据进行聚合计算，而且无法通过水位线机制来进行实时处理，因此可能会存在较大的延迟和不准确性。

针对这个问题，可以考虑使用其他 Flink Sink 模块，例如 Kafka、Elasticsearch、HBase 等，这些模块都支持水位线机制，可以更好地支持实时计算和时事运算。另外，还可以使用 Flink 的 Table API 或者 SQL API，来进行实时查询和计算，这些 API 支持水位线机制和实时数据处理，可以更好地满足实时计算的需求。

针对您提出的问题，以下是一些解释和建议：

1. 关于水位线和聚合：在 Flink CDC 中，MySQL CDC 是基于 binlog 的数据源，没有内置的水位线机制。因此，要进行时间窗口的聚合操作，需要使用其他组件或技术来设置水位线并触发窗口计算。可以使用 Flink 提供的 EventTime、ProcessingTime 或 IngestionTime 模式来定义水位线逻辑，并结合窗口函数进行聚合。

2. 对大量数据的聚合：如果您的应用程序需要处理大量的时序数据并进行实时聚合，可以考虑以下几点：

   - 使用合适的时间窗口大小：根据您的业务需求和性能要求，选择合适的窗口大小和间隔。较短的窗口可以实现更高的实时性，但也会增加计算开销。较长的窗口可能会导致延迟，但减少计算开销。        - 设置状态的 TTL：通过设置状态的 Time-To-Live（TTL），可以控制状态数据的有效期限，从而避免无限增长的状态存储。您可以根据数据的生命周期来配置状态的 TTL，适当地清理过期的状态。        - 并行度和资源配置：根据您的数据量和计算需求，合理设置 Flink 作业的并行度和资源配置。适当增加并行度可以提高计算能力，但也要注意集群资源的限制和性能平衡。        - 窗口优化：利用 Flink 提供的窗口优化技术，如增量聚合函数、状态后端选择和窗口合并等，可以有效降低计算开销，并提高聚合效率。     以上是一些常见的建议，具体解决方案还需要根据您的业务场景和需求进行定制化。请考虑您的实际情况，结合 Flink 的功能和调优选项，以及参考官方文档和社区支持来设计和优化您的应用程序。

回答1:不是全表，看你group by的窗口大小
回答2:你不设置状态的ttl吗，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”