Flink CDC基于非主键列进行切割块是否支持？

是的，Flink CDC支持基于非主键列进行数据分割。
在使用Flink CDC进行全量同步时，可以通过设置splitColumn参数来指定分隔列，从而根据该列值将原始数据分割成多个子集。在设置完成后，每个子集的数据将在同一台机器上进行处理，提高了处理效率。
值得注意的是，设置splitColumn参数的前提条件是必须为表设置一个有序分区列。在实际使用过程中，请务必注意以下几点：

• 非主键列必须具有唯一性约束；
• 分割列的选择应尽可能保证负载均衡；
• 考虑到数据倾斜的可能性，建议在不影响查询效果的前提下，尽量减少分割列的数量。

官网文档搜chunk column，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

Apache Flink的CDC (Change Data Capture) 主要依赖于数据库的日志或特定的表结构来捕获数据的变化。通常情况下，CDC会基于主键来进行切割块，以便于识别出唯一且连续的事务。

然而，如果你想要基于非主键列进行切割块，这可能会比较复杂，因为这样可能会导致无法保证事务的完整性和一致性。此外，这也取决于你的数据库是否支持这种类型的切割块。

在Flink CDC的当前版本中，并没有直接支持基于非主键列进行切割块的功能。但是，你可以通过自定义CDC的切割块逻辑来实现这个功能。这需要你在Flink的DataStream API中使用ProcessFunction或MapFunction来实现自定义的切割块逻辑。