Flink CDC MySQL按天分表同步CDC这块有什么好建议吗？

Flink CDC用于从MySQL数据库中捕获变更数据并进行实时处理。如果需要按天分表同步CDC数据，这里有一个建议的配置和实现思路：

1. 表命名规范：

   • 假设你的目标是将源MySQL表按照每天的数据分别写入到多个分表，可以采用如<table_prefix>_YYYYMMDD这样的命名规则。

2. 动态表名识别：

   • 由于目标表名会随着日期变化而变化，在Flink SQL中不能直接静态地指定所有目标表名。一种解决方法是编写自定义SinkFunction或使用Flink提供的动态表API来根据当前时间动态生成目标表名。

3. Flink SQL配置CDC订阅：

   • 使用Flink CDC MySQL connector订阅源MySQL表，确保其能捕获全量数据以及后续的增量变更。

     CREATE TABLE mysql_source (
       -- 定义与源表相同的列结构
       ...
     ) WITH (
       'connector' = 'mysql-cdc',
       'hostname' = 'your_mysql_host',
       'port' = '3306',
       'username' = 'your_username',
       'password' = 'your_password',
       'database-name' = 'your_database',
       'table-name' = 'your_source_table', -- 源表名
       ...
     );
     

4. 动态路由与转换：

   • 使用Flink SQL中的JOIN、窗口函数或者用户自定义函数（UDF）对数据进行处理，并提取出日期字段。
   • 根据日期字段值动态构建目标表名，并通过INSERT INTO动态表语法将数据路由至不同分表。

   INSERT INTO dynamic_mysql_sink (...)
   SELECT ..., date_column, ...
   FROM mysql_source
   WHERE ...;
   

   这里的dynamic_mysql_sink部分在实际应用中可能需要自定义SinkFunction来实现。

5. 自定义SinkFunction实现：

   • 实现一个自定义的RichSinkFunction，该函数可以根据每条记录中的日期字段动态选择目标表，并执行相应的插入操作。这种方法相对复杂，但更加灵活。

6. 批处理模式：

   • 如果不需要实时同步且每日数据量不大，也可以考虑定时批量读取前一天的数据，然后通过批处理的方式写入到相应分表。

在 Flink CDC MySQL 中按天分表同步 CDC，可以使用以下配置和建议：

1. 使用时间戳字段 ：首先，确保您的 MySQL 表中有一个时间戳字段（如 created_at），用于记录每条记录的创建时间。

2. 设置时间属性 ：在 Flink CDC 的 Source Config 中，设置 debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers 为 Kafka 服务器地址，并设置 debezium-sql-connector.history.kafka.topic 为您要使用的 Kafka topic。同时，设置 debezium-sql-connector.snapshot.mode 为 initial，以便从源数据库的初始快照开始捕获数据。

source:
  type: source
  properties:
    ...
    # Kafka server address
    debezium-sql-connector.history.kafka.bootstrap.servers: "localhost:9092"
    # Kafka topic
    debezium-sql-connector.history.kafka.topic: "your-topic"
    # Start from the initial snapshot of the source database
    debezium-sql-connector.snapshot.mode: "initial"
    ...

1. 使用自定义逻辑进行分表 ：在 Flink SQL 中，您可以编写一个 UDF（用户自定义函数）来根据时间戳字段将数据写入不同的 Kafka topic。例如，您可以创建一个名为 partition_by_date 的 UDF，该函数接受一个时间戳参数，并根据日期将其映射到相应的 Kafka topic。然后，在您的 Flink SQL 查询中使用此 UDF。

CREATE TEMPORARY FUNCTION partition_by_date(timestamp BIGINT) RETURNS STRING AS '...'; -- Your implementation here

INSERT INTO your_output_topic (...)
SELECT ..., partition_by_date(your_timestamp_column) FROM your_source_topic;

这样，您就可以根据每天的数据将它们写入不同的 Kafka topic，从而实现按天分表同步 CDC。