Flink CDC这种分库分表同步场景下源表和目标表主键不一致的情况cdc 3.0 也不支持吗？

在Flink CDC的分库分表同步场景下，如果源表和目标表的主键不一致，目前CDC 3.0 pipeline确实不支持这种场景。以下是详细分析和相关说明：

1. 分库分表同步的主键处理机制

在分库分表合并同步的场景中，Flink CDC会将多张分库分表的数据合并到一张目标表中。为了保证数据的唯一性，通常会将库名、表名和原主键组合成一个新的联合主键。
- 如果目标表的主键与源表主键不一致（例如目标表使用了不同的字段作为主键），Flink CDC无法自动处理这种映射关系。 - 这种限制主要源于Flink CDC的设计原则：它依赖于源表的Schema信息来推导目标表的Schema，而主键是Schema的重要组成部分。

2. CDC 3.0 Pipeline的限制

根据知识库中的描述，CDC 3.0 pipeline在处理Schema变更时，支持多种模式（如LENIENT、EVOLVE等）来适配目标端的Schema变更需求。然而： - 主键字段的变更或不一致属于较为复杂的Schema变更类型，CDC 3.0 pipeline并未提供直接支持。 - 如果目标表的主键与源表主键不一致，可能会导致以下问题： - 数据写入失败。 - 主键冲突或数据重复。 - 同步作业报错并停止运行。

3. 解决方案与建议

针对源表和目标表主键不一致的情况，可以考虑以下解决方案：

（1）手动调整目标表的主键

• 在目标表中创建一个与源表主键一致的字段，并将其设置为主键。
• 如果需要额外的字段作为主键，可以通过CTAS语句中的ADD COLUMN功能添加计算列，生成新的主键字段。例如：

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_table
  WITH ('jdbcWriteBatchSize' = '1024')
  AS TABLE source_catalog.db_name.table_name
  ADD COLUMN (
  new_pk AS CONCAT(database_name, '_', table_name, '_', id) -- 新主键字段
  );
  

（2）使用Transform模块进行数据转换

• 在YAML作业中配置transform模块，对流经Flink管道的数据进行ETL处理，生成符合目标表主键要求的字段。例如：

  transform:
  - columns:
      new_pk: CONCAT(database_name, '_', table_name, '_', id)
  

（3）避免主键冲突

• 如果目标表的主键字段无法更改，建议在目标表中使用IGNORE模式处理主键冲突。例如：

  pipeline:
  schema.change.behavior: IGNORE
  

4. 重要注意事项

• Hologres的限制：Hologres不支持更改列的类型。如果目标表的主键字段类型与源表不一致，可能会导致写入失败。此时需要手动调整目标表的Schema。
• 性能影响：在分库分表合并同步场景中，主键的处理会显著影响性能。建议尽量保持源表和目标表的主键一致，以减少复杂性和潜在问题。
• 重启作业的风险：如果同步期间发生不支持的表结构变更（如主键变更），可能导致作业失败。此时需要删除下游表并重新启动作业。

综上所述，Flink CDC 3.0 pipeline在分库分表同步场景下确实不支持源表和目标表主键不一致的情况。建议通过手动调整目标表主键、使用Transform模块或配置Schema变更行为来解决该问题。