Flink CDC实时表数据在同一时间删除插入，会导致数据丢失么？

在Flink CDC中，如果实时表中的数据在同一时间发生删除和插入操作，一般情况下不会导致数据丢失。核心思想就是捕获并记录数据库的所有变动，包括数据的插入、更新以及删除等。因此，无论是删除还是插入的变化，Flink CDC都能准确地捕获并处理。所以，需要确保Flink CDC作业正常运行，正确配置，并且下游系统支持必要的操作。同时，也需要针对具体的业务场景选择合适的CDC实现方式。

在Flink CDC中，当实时表数据在同一时间进行删除和插入操作时，由于Flink SQL内部支持了完整的changelog机制，因此可以有效地避免数据丢失。即使在毫秒级别精确地进行数据的删除和插入，只要这些操作都在changelog的记录范围内，就不会有问题。

在进行关联操作时，无论是使用inner join还是lookup join，都依赖于Flink SQL对join操作的处理机制。如果关联的数据源中存在删除和插入的情况，那么需要确保这些操作不会影响到关联结果的正确性。

在Flink CDC中，当实时表数据在同一时间进行删除和插入操作时，由于Flink SQL内部支持了完整的changelog机制，所以并不会直接导致数据丢失。

具体来说，Flink SQL的RowData数据结构上有一个元数据信息，称为RowKind。RowKind里面包括了插入、更新前、更新后、删除等类型，这与数据库里面的binlog概念十分类似。通过Debezium采集的JSON格式，包含了旧数据和新数据行以及原数据信息，op的u表示是update更新操作标识符，ts_ms表示同步的时间戳。因此，当同一时间发生删除和插入操作时，Flink CDC可以正确地处理这种情况，避免数据丢失。

对于关联操作部分，无论是使用inner join还是lookup join，都主要取决于具体的业务需求和数据情况。如果源表中的数据在同一时间被删除并插入新数据，那么关联操作的结果可能会受到影响。因为关联操作通常需要基于某些共享的键值来进行匹配，如果这些键值在同一时间发生变化，可能会导致关联结果不准确。因此，在进行关联操作时，需要根据实际的数据情况和业务需求来选择合适的join类型，并进行充分的测试和验证。