Flink CDC3.0支持整库同步，请问支持那些数据库的整库同步，有没有整库同步的案例？

Flink CDC 3.0 整库同步支持的数据库及案例说明

Flink CDC 3.0 支持整库同步功能，能够将源数据库中的全量和增量数据实时同步到目标存储中。以下是关于支持的数据库类型、整库同步的能力以及相关案例的详细说明。

1. 支持的数据库类型

Flink CDC 3.0 的整库同步功能主要支持以下数据库作为数据源： - MySQL：支持通过CDC（Change Data Capture）机制捕获MySQL的Binlog日志，实现全量和增量数据的同步。 - MongoDB：支持从MongoDB中捕获数据变更，并同步到目标存储中。 - 其他数据库：根据官方文档，Flink CDC 还支持部分其他数据库（如PostgreSQL等），但具体能力可能因版本而异。

目前，整库同步的目标存储主要包括： - Hologres：用于实时数仓场景，支持自动创建表和Schema变更同步。 - Kafka：作为中间层，用于解耦上游数据库和下游处理任务。

2. 整库同步的能力

Flink CDC 3.0 提供了两种主要的整库同步方式： 1. 多库多表同步： - 适用于将一个或多个数据库中的多张业务表实时复制到目标存储中。 - 使用 CREATE DATABASE AS (CDAS) 语句实现，能够自动同步全量和增量数据，并支持表结构变更的实时同步。

1. 分库分表合并同步：
   • 适用于将分散在不同数据库或表中的数据合并到一张目标表中。
   • 使用 CREATE TABLE AS (CTAS) 语句实现，支持正则表达式匹配分库分表，并能自动同步新增表的数据。

3. 整库同步的案例

以下是基于官方文档提供的整库同步案例：

案例一：MySQL整库同步到Hologres

假设需要将MySQL中的tpcds库下的所有表同步到Hologres中，可以使用以下SQL语句：

USE CATALOG holo;

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS holo_tpcds
WITH ('sink.parallelism' = '4') -- 可选，指定目标库的参数
AS DATABASE mysql.tpcds INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;

• 功能说明：
  • 自动解析源表的Schema并创建目标表。
  • 支持全量和增量数据同步，包括未来的表结构变更。
  • 目标库holo_tpcds会自动创建，无需手动操作。

案例二：MySQL整库同步到Kafka

如果需要将MySQL中的多个库同步到Kafka，可以通过cdas.topic.pattern配置避免Topic冲突。例如：

USE CATALOG kafkaCatalog;

BEGIN STATEMENT SET;

-- 同步TPCDS库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS kafka
WITH ('cdas.topic.pattern' = 'tpcds-{table-name}')
AS DATABASE mysql.tpcds INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;

-- 同步TPCH库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS kafka
WITH ('cdas.topic.pattern' = 'tpch-{table-name}')
AS DATABASE mysql.tpch INCLUDING ALL TABLES
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;

END;

• 功能说明：
  • 每个库的表会生成独立的Kafka Topic，格式为{库名}-{表名}。
  • Kafka作为中间层，可有效缓解对MySQL服务器的压力。

案例三：分库分表合并同步

假设MySQL实例中有多个分库（如order_db01到order_db99），每个分库下都有order和order_detail表，可以使用以下SQL语句将这些表合并同步到Hologres中：

USE CATALOG holo;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS merged_order
AS TABLE mysql.`order_db[0-9]+`.`order`
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */;

• 功能说明：
  • 使用正则表达式匹配分库分表。
  • 合并后的表会包含库名和表名作为额外字段，确保主键唯一性。

4. 注意事项与限制

在使用Flink CDC进行整库同步时，需注意以下几点： - MySQL Binlog配置： - 确保MySQL的Binlog已启用，并正确配置log-slave-updates=1和GTID模式（如果主库启用了GTID）。 - 如果某些库无法同步增量数据，请检查Binlog_Do_DB和Binlog_Ignore_DB配置。

• 目标存储限制：

  • Hologres：不支持更改列的类型。如果源表字段类型与目标表不一致，可能导致写入失败。
  • Kafka：需合理配置cdas.topic.pattern以避免Topic冲突。

• 版本要求：

  • Flink计算引擎版本需为vvr-4.0.11-flink-1.13及以上。
  • 对于MongoDB同步，需确保Flink VVR版本为8.0.6及以上，且MongoDB版本为6.0及以上。

5. 总结

Flink CDC 3.0 提供了强大的整库同步能力，支持MySQL、MongoDB等多种数据库的全量和增量数据同步。通过CDAS和CTAS语句，用户可以轻松实现多库多表同步和分库分表合并同步。建议结合实际需求选择合适的同步方式，并注意相关配置和限制条件。