FLinkSQL同步MySQL时，有遇到上游批量删除20w数据的场景吗？

在FLinkSQL同步MySQL时，如果遇到上游批量删除大量数据（如20万条）的场景，确实可能会遇到sink端逐条删除效率低下的问题。为了提高删除效率，可以考虑以下几种优化策略：

1. 使用批量删除：尝试将删除操作批量化，即一次性删除多条记录，而不是逐条删除。这可以通过编写批量删除的SQL语句来实现，例如使用IN子句指定多个主键值进行删除。
2. 优化索引：确保MySQL表中的索引是优化过的，特别是用于删除操作的字段上的索引。一个高效的索引可以显著提高删除操作的速度。
3. 调整FLink配置：调整FLink的任务并行度和缓冲区大小，以充分利用FLink的流处理能力。增加并行度可以让更多的任务并发执行，而适当增加缓冲区大小可以减少网络传输的次数。
4. 延迟关闭数据源：在数据同步完成后，可以适当延迟关闭数据源，以确保所有的删除操作都能被正确处理。
5. 考虑使用CDC技术：如果使用的是Flink SQL CDC（Change Data Capture）来同步数据，那么它通常能够高效地捕捉和同步数据变更，包括删除操作。
6. 评估其他同步工具：如果FLinkSQL的性能不足以满足需求，可以考虑使用其他数据同步工具，如Canal或StreamSet，这些工具可能提供了更高效的数据同步方案。
7. 分批处理：如果一次删除大量数据仍然很慢，可以考虑将删除操作分批进行，这样可以减少单次操作的数据量，提高处理速度。
8. 监控和调优：对整个同步过程进行监控，分析瓶颈所在，并根据监控结果进行相应的调优。

总的来说，通过上述方法，您可以尝试解决FLinkSQL同步MySQL时遇到的批量删除效率问题。需要注意的是，不同的场景可能需要不同的优化策略，因此在实施前应充分测试以确保效果。

打标记、后续自己手动删了。 ，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”