Flink CDC 窗口计算不是必须insert类型的吗？

是的，根据现有资料，Flink CDC MySQL源表确实不支持直接定义Watermark，因此无法直接使用窗口函数（如滚动窗口、滑动窗口等）进行开窗处理。这是因为窗口计算通常依赖于Event Time或Processing Time的时间属性，而这些时间属性需要通过Watermark来处理乱序数据。然而，MySQL CDC源表目前并不支持定义Watermark。

为什么窗口计算通常需要Watermark？

窗口计算（如TUMBLE、HOP、SESSION等）依赖于时间属性（Event Time或Processing Time）。为了正确处理乱序数据，Flink引入了Watermark机制，用于标记事件时间的进度。如果缺少Watermark，Flink无法判断某个时间窗口是否已经结束，从而无法触发窗口计算。

此外，窗口计算通常要求输入流是非更新流（即只包含INSERT类型的消息）。而对于MySQL CDC源表，其输出流可能包含INSERT、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER和DELETE等多种类型的变更消息，这进一步限制了窗口函数的直接使用。

如何在MySQL CDC源表上实现类似窗口聚合的效果？

尽管MySQL CDC源表不支持Watermark和窗口函数，但可以通过非窗口聚合的方式实现类似的效果。具体方法如下：

1. 将时间字段转换为窗口值
   使用DATE_FORMAT函数将时间字段（如order_ts）转换为分钟粒度的字符串，作为窗口值。例如：

   DATE_FORMAT(order_ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm')
   

2. 基于窗口值进行GROUP BY聚合
   根据转换后的窗口值和业务字段（如shop_id）进行分组聚合。例如，统计每个店铺每分钟的订单数和销量：

   SELECT 
      shop_id, 
      DATE_FORMAT(order_ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm') AS window,
      COUNT(*) AS order_count, 
      SUM(price) AS amount 
   FROM order_mysql_cdc 
   GROUP BY shop_id, window
   

   这种方式虽然不是严格意义上的窗口计算，但可以满足类似的需求。

重要限制与注意事项

• MySQL CDC源表只能作为Source
  MySQL CDC源表仅支持读取MySQL数据库中的全量和增量数据，不能作为结果表或维表使用。

• 更新流的限制
  Flink SQL中部分操作（如Over聚合和Interval Join）不支持处理更新流。如果需要对更新流进行窗口聚合，建议升级到VVR-6.0.x及以上版本，该版本支持CUMULATE、TUMBLE、HOP和SESSION对更新流的完整支持。

• 网络连通性要求
  Flink默认只能连接同VPC下的MySQL。如果需要通过公网连接，需配置NAT访问公网，并确保MySQL实例已添加白名单。

总结

由于MySQL CDC源表不支持Watermark，无法直接使用窗口函数进行开窗处理。但可以通过非窗口聚合的方式（如DATE_FORMAT结合GROUP BY）实现类似的效果。需要注意的是，这种方法适用于简单的聚合场景，若需更复杂的窗口计算，建议考虑其他支持Watermark的数据源或升级Flink版本以支持更新流的窗口聚合。