flink-cdc-oracle 可以并行读取吗？

是的，Flink CDC支持并行读取数据。您可以在创建Flink Table时设置parallelism参数来指定并行度。
对于您的问题，如果您同步的数据量很大，并且同步速度很慢，可以考虑以下优化策略：

1. 增加并行度：您可以增加Flink CDC任务的并行度，以加快数据读取速度。这可以通过在创建Flink Table时设置parallelism参数来实现。
2. 减少数据量：如果可能的话，您可以尝试减少需要同步的数据量。例如，只同步最近一段时间的数据，或者只同步部分表或列。
3. 调整Oracle参数：您还可以调整Oracle数据库的相关参数，以提高数据读取速度。例如，可以调整db_file_multiblock_read_count参数来提高多块读取的速度。

关于全量并行读和增量的问题，Flink CDC支持两种模式：全量同步和增量同步。您可以在创建Flink Table时选择相应的模式。例如：

CREATE TABLE my_table (
  -- 定义表结构和字段
) WITH (
  'connector' = 'oracle-cdc',
  'hostname' = 'localhost',
  'port' = 1521,
  'database-name' = 'my_database',
  'username' = 'my_username',
  'password' = 'my_password',
  'server-id' = 1,
  'initial-offset' = 'latest', -- 设置初始偏移为最新
  'incremental-mode' = 'true' -- 设置增量模式为真
);

在这个例子中，通过设置incremental-mode参数为true，可以将Flink CDC任务配置为增量模式。这样，在第一次同步时会进行全量同步，后续的同步则只会同步新增或修改的数据。

Flink CDC确实支持并行读取数据。如果你的同步速度很慢，你可以尝试以下优化策略：

1. 调整并行度：增加并行度可以加快数据处理速度。你可以在Flink SQL中设置parallelism参数来调整并行度。
2. 增加fetchTimeout参数：这可以让Flink CDC在读取Oracle数据库时更加宽松。
3. 检查网络和硬件资源：如果网络带宽不足或者硬件资源紧张，也会影响数据同步速度。

对于先全量并行读取再增量读取的需求，你可以使用Flink SQL来实现。你需要创建一个表来存储全量数据，然后使用CREATE TABLE LIKE语句创建一个新的表，用于存储增量数据。你可以使用INSERT INTO语句将全量数据插入到新表中。你可以使用SELECT * FROM ... WHERE ...语句来查询增量数据，并将其插入到新表中。

是的，Flink CDC 支持并行读取数据，而且可以提高同步的效率。但是，并行度越高，消耗的资源也就越多，所以要根据实际情况进行调整。
对于 Oracle，Flink CDC 提供了一些参数来控制并行度：

• tasks.max-concurrent-updates-per-source 参数：可以指定并行读取的最大并发数，即每次最多有多少个并行任务同时读取 Oracle 数据源。
• fetch-size 参数：可以指定每次读取的数据大小，默认值是 1000，但可以自行设定更大的值。

如果你的表包含 1000 万个记录，并且只有几个并行任务同时读取，那么可能需要花费很长时间才能完成同步。你可以增加并行度来加速同步，但是要注意不要过度消费资源，以免影响系统的性能。
此外，你可以设置参数 incremental.snapshot.interval 来开启增量同步。这样，Flink CDC 只会同步最近一段时间内发生变更的记录，从而减少读取的数据量。
最后，你还可以在 Flink SQL 中使用 SQL 语句来优化同步过程。例如，你可以根据需要指定分区、过滤条件等，以加快查询速度。
总之，要加速 Oracle 数据同步，可以通过增加并行度、设置增量同步间隔和优化 SQL 语句等方式来进行优化。但是请注意不要过度消费资源，以免影响系统的性能。

Flink CDC for Oracle可以并行读取，并且支持增量和全量读取。如果你发现同步1000万数据需要很长时间，可以考虑以下优化策略：

1. 增加并行度：可以通过调整Flink作业的并行度来提高读取速度。可以尝试增加并行度的数量，以充分利用集群资源。

2. 调整批处理大小：Flink CDC for Oracle默认使用较小的批处理大小进行读取，这可以提高读取速度。你可以尝试增加批处理大小，但要注意不要设置过大的值，以免影响性能。

3. 使用更高效的序列化方式：Flink CDC for Oracle默认使用Java序列化方式，你可以尝试使用更高效的序列化方式，如Kryo序列化，以提高读取速度。

4. 调整网络参数：如果Flink作业运行在分布式环境中，你可以调整网络参数，如TCP缓冲区大小、最大线程数等，以提高数据传输效率。

关于先全量并行读，然后增量的问题，你可以在Flink SQL中使用INSERT INTO ... SELECT语句来实现。首先创建一个空表用于存储全量数据，然后使用INSERT INTO ... SELECT语句将全量数据插入到该表中。接下来，使用Flink CDC for Oracle读取增量数据，并使用INSERT INTO ... SELECT语句将增量数据插入到目标表中。这样可以实现先全量并行读，然后增量的方式。

全量是并行的，增量并行会出问题的，全量可以考虑按照主键或rowid做切分，增量不好并行，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”