Flink CDC需要如何解决增量慢的问题啊？

当 Flink CDC 在线读取 Oracle 19c 数据时无法使用 log.mining.continuous.mine 字段时，可以通过以下方式解决增量慢的问题：
第一种方法是在 Oracle 数据库中开启 LogMiner 模式。LogMiner 模式是一种特殊的 Oracle 日志模式，它可以捕捉数据库的增量变化，并将其发送给 Flink CDC，以便于进行增量同步。在开启 LogMiner 模式后，可以在 Flink CDC 中使用 logMiningContext 方法来设置 LogMiner 模式的相关参数，从而解决增量慢的问题。
第二种方法是使用其他方法来获取增量变化。例如，可以考虑使用 Trigger 或者 Listener 实现增量同步。Trigger 可以捕获数据库中的任何变化，并将这些变化传递给应用程序；Listener 可以监听数据库的变化，并将变化发送给应用程序。
第三种方法是采用批量处理的方法。在处理大量的增量变化时，可以将数据分成多个批次进行处理，以减小内存压力和网络传输压力。这样可以提高整体的处理速度。
最后，还可以考虑在 Flink CDC 中设置合适的 checkpoint 间隔，以缩短 checkpoint 期间的暂停时间。这样可以更快地捕获增量变化，并及时反映到应用程序中。

在Flink CDC中，如果你遇到在线读取Oracle 19c时无法使用log.mining.continuous.mine字段，这可能是由于Flink CDC的版本与Oracle 19c的兼容性问题。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 更新Flink CDC的版本到最新，看看是否可以解决这个问题。

2. 如果你无法更新Flink CDC的版本，你可以尝试使用其他的CDC工具，例如Debezium，Canal等，这些工具通常都支持Oracle 19c的CDC。

3. 如果你必须使用Flink CDC，你可以尝试使用Flink的批量读取模式，而不是在线读取模式。这种方法的优点是可以避免在线读取模式的一些限制，但是缺点是需要定期启动和停止任务，可能会影响数据的实时性。

4. 对于增量慢的问题，你可以尝试增加Flink任务的并行度，或者优化你的查询语句，以减少数据处理的延迟。

全表读取阶段效率慢、存在反压，应该如何解决？
可能是下游节点处理太慢导致反压了。因此您需要先排查下游节点是否存在反压。如果存在，则需要先解决下游节点的反压问题。您可以通过以下方式处理：

增加并发数。

开启minibatch等聚合优化参数（下游聚合节点）。https://help.aliyun.com/zh/flink/support/faq-about-cdc?spm=a2c4g.11186623.0.i24