Flink CDC中这种情况怎么解决？

1. 数据类型不匹配：如果在 Flink CDC 中遇到字段类型不匹配的问题，可以考虑使用类型转换函数（如 CAST）将字段类型进行转换，以使其匹配。这样可以避免隐式类型转换引发的错误。

2. 数据丢失或延迟：如果在 Flink CDC 中遇到数据丢失或延迟的问题，可能需要检查配置、并行度设置、资源利用率等因素，并确保 Flink 作业的状态和 checkpoint 配置正确。

3. 唯一键冲突：如果在 Flink CDC 中进行写入操作时遇到唯一键冲突的问题，可以考虑使用 Upsert 或幂等性写入来解决该问题。另外，也可以调整 Flink CDC 的重启策略或增加处理异常情况的逻辑。

4. 并发性问题：Flink CDC 中的并发性问题可能涉及同步、锁定、分区和任务调度等方面。在解决并发性问题时，需要仔细检查代码逻辑、并行度设置、数据分区策略和资源调度等因素。

包括库名和表名。例如，如果您需要读取db1数据库中的table1表和table2表，您可以使用以下SQL语句：
sql
Copy
SELECT FROM db1.table1
UNION ALL
SELECT FROM db1.table2
在上述SQL语句中，使用了db1.table1和db1.table2来指定表的全名，其中db1是库名，table1和table2是表名。
如果您使用Flink的Table API来编写代码，也可以使用Catalog和Database来指定库和表。例如，您可以使用以下代码来指定库和表：
scala
Copy
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

// 创建Catalog和Database
val catalog = new GenericInMemoryCatalog("my_catalog")
val db = new GenericInMemoryCatalog("my_database", catalog)

// 将Catalog和Database注册到TableEnvironment中
tableEnv.registerCatalog("my_catalog", catalog)
tableEnv.registerDatabase("my_database", db)

// 使用Table API查询表
val table1 = tableEnv.sqlQuery("SELECT FROM my_catalog.my_database.table1")
val table2 = tableEnv.sqlQuery("SELECT FROM my_catalog.my_database.table2")
在上述示例中，使用了my_catalog.my_database.table1和my_catalog.my_database.table2来指定表的全名，其中my_catalog是Catalog名，my_database是Database名，table1和table2是表名。