为什么flink cdc采集mysql全量阶段数据的时候 要加一个 AND NOT的条件？

在Flink CDC采集MySQL全量阶段数据时，使用"AND NOT"条件的原因可能与确保数据同步的准确性和完整性有关。具体分析如下：

1. 避免重复处理：在全量同步阶段，"AND NOT"条件可能用于排除那些已经被捕获并处理过的数据记录。这样做是为了避免重复处理相同的数据，确保只有新的或未被同步的数据被采集。
2. 精确控制同步范围：使用"AND NOT"条件可以更精确地控制数据同步的范围。相比于仅使用大于等于和小于的条件，它提供了额外的逻辑判断，有助于筛选出确切需要同步的数据。
3. 处理边界情况：在数据同步的过程中，可能会遇到一些边界情况，如数据的更新或删除。"AND NOT"条件可以帮助处理这些边界情况，确保数据的一致性。
4. 优化性能：通过"AND NOT"条件减少不必要的数据处理，可以提高全量同步阶段的效率，减少对系统资源的压力。
5. 容错机制：如果Flink CDC作业失败后重启，"AND NOT"条件可以帮助从上一次同步的位置继续，而不是从头开始，这样可以节省时间和资源。
6. 兼容性考虑：Flink CDC在设计时可能考虑到了与MySQL的兼容性，以及如何在不同版本的MySQL之间保持一致的行为。
7. 安全性：使用"AND NOT"条件也可能是出于安全性的考虑，确保不会错误地同步或覆盖重要数据。

综上所述，"AND NOT"条件的使用是为了确保数据同步的准确性、完整性和效率，同时处理各种边界情况，并提供一定的容错能力。在实际操作中，具体的实现细节可能会根据Flink CDC的版本和配置有所不同。如果需要深入了解Flink CDC的工作原理和最佳实践，建议查阅官方文档或相关技术专家的分享。