Flink CDC直接查数据库，是相当于普通的join了吗？

在 Flink CDC 中，当直接从数据库中读取数据时，可以进行类似于普通的 join 操作。不过需要注意的是，Flink CDC 更适用于捕获和处理变更事件，而不仅仅是进行传统意义上的 join。

当使用 Flink CDC 从数据库中读取数据时，你可以通过以下步骤来实现类似于普通的 join 操作：

1. 配置 Flink CDC 连接器：根据你使用的数据库类型（如 MySQL、Oracle 等），配置相应的 Flink CDC 连接器，并指定要监听的表或查询条件。

2. 捕获和转换变更事件：Flink CDC 将会将源数据库的变更事件捕获并以流的形式输出。你可以使用 Flink 的 DataStream API 或 Table API 对这些变更事件进行转换和处理。

3. 执行 join 操作：使用 Flink 的操作符（如 join、coGroup 等）将两个或多个流进行 join。在进行 join 操作之前，你可能需要对流进行适当的转换和处理，以满足 join 的条件。

通过以上步骤，你可以在 Flink CDC 中执行类似于普通的 join 操作。然而，请注意 Flink CDC 的重点在于捕获和处理变更事件，并支持实时数据流处理。因此，Flink CDC 提供了更多的功能和灵活性，可以处理更复杂的情况，而不仅仅局限于 join 操作。

在 Flink CDC 中，直接从数据库读取数据并进行处理，使用的是 Flink 的 DataStream API，而不是传统的 SQL JOIN 操作。虽然从概念上讲，Flink CDC 读取数据库并进行处理的过程类似于 SQL JOIN 操作，但是实现方式和性能上有很大的差异。
具体来说，Flink CDC 通过监听数据库的 binlog 日志，捕获到数据库中的数据变更事件，并将其转换为 Flink 数据流进行处理。在进行数据处理时，可以使用 Flink 的 DataStream API 进行各种数据转换、过滤、聚合、窗口等操作，以实现更灵活和高效的数据处理。
相较于传统的 SQL JOIN 操作，Flink CDC 的优势在于：
实时性：Flink CDC 可以实时捕获数据库中的数据变更事件，并立即进行处理。相比之下，传统的 SQL JOIN 操作需要等待数据库中数据的更新，才能进行下一步的处理。
灵活性：Flink CDC 使用的是 Flink 的 DataStream API，可以实现更加灵活和复杂的数据处理操作，例如窗口计算、流处理、状态管理等。
可扩展性：Flink CDC 支持分布式部署和横向扩展，可以处理大规模的数据集和高并发的数据流。

" FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c
需要加这个的。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。"