Flink CDC用sqlserver的cdc消费整库所有表，不能所有表都建一个对象实例吧？

在使用Flink CDC消费SQL Server的CDC数据并将整库所有表写入Oracle对应表时，确实可以通过一些简洁的方法来避免为每张表单独创建对象实例。以下是基于知识库资料和最佳实践的解决方案：

1. 利用CDAS语句实现整库同步

Flink CDC支持通过CREATE DATABASE AS (CDAS)语句实现整库同步，这可以显著简化操作。CDAS语句能够自动解析源数据库的Schema，并将所有表的数据和结构变更同步到目标数据库中，而无需手动为每张表编写DDL或创建对象实例。

示例SQL

假设您已经注册了SQL Server的Catalog（名为sqlserver_catalog）和Oracle的Catalog（名为oracle_catalog），并且SQL Server中有一个名为source_db的库，您可以使用以下语句将source_db中的所有表同步到Oracle的目标库中：

USE CATALOG oracle_catalog;

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS target_db
WITH ('sink.parallelism' = '4') -- 可选，指定目标库的参数
AS DATABASE sqlserver_catalog.source_db INCLUDING ALL TABLES;

说明

• INCLUDING ALL TABLES：表示同步源库中的所有表。
• WITH参数：用于指定目标库的写入行为，例如并发数等。
• 自动解析：Flink会自动解析SQL Server的表结构，并在Oracle中创建对应的表，无需手动干预。

2. 使用多库多表同步模板

实时计算Flink版提供了多库多表同步模板，可以快速生成整库同步的Flink SQL作业代码。该模板会将您的参数翻译成CDAS语句，从而实现自动化同步。

操作步骤

1. 在实时计算控制台中选择数据同步模板。
2. 配置源数据库（SQL Server）和目标数据库（Oracle）的相关信息。
3. 选择多库多表同步模式，并指定需要同步的库名和表名规则。
4. 系统会自动生成CDAS语句并部署作业。

注意事项

• 无需手动建表：Flink会根据源表的Schema自动在Oracle中创建表。
• 表结构变更同步：Flink CDC支持自动同步表结构变更（如加列操作）。

3. 分库分表合并同步（可选）

如果SQL Server中的表分布在多个分库中，且需要将这些分库的数据合并到Oracle的同一张表中，可以使用分库分表合并同步功能。此功能会将库名和表名作为额外字段写入目标表，并生成新的联合主键以保证唯一性。

示例SQL

假设SQL Server中有多个分库（如db01到db99），每个分库下都有相同的表（如order和order_detail），可以使用以下语句将这些表的数据合并写入Oracle的目标表中：

USE CATALOG oracle_catalog;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS merged_order (
    db_name STRING,
    table_name STRING,
    id BIGINT,
    product STRING,
    user_id BIGINT,
    PRIMARY KEY (db_name, table_name, id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:oracle:thin:@//<host>:<port>/<service>',
    'table-name' = 'merged_order',
    'username' = '<username>',
    'password' = '<password>'
);

INSERT INTO merged_order
SELECT 
    '${db_name}' AS db_name,
    '${table_name}' AS table_name,
    id,
    product,
    user_id
FROM sqlserver_catalog.db01.order
UNION ALL
SELECT 
    '${db_name}' AS db_name,
    '${table_name}' AS table_name,
    id,
    product,
    user_id
FROM sqlserver_catalog.db02.order
-- 继续添加其他分库的表
;

说明

• 动态字段：db_name和table_name作为额外字段，记录数据来源。
• 联合主键：通过db_name、table_name和原主键生成新的联合主键。

4. 优化写入Oracle的性能

为了提高写入Oracle的性能，可以调整以下参数： - batchSize：一次批量写入的数据条数，默认值为500。 - connectionMaxActive：连接池的最大连接数，默认值为5。 - flushIntervalMs：清空缓存的时间间隔，单位为毫秒。

示例配置

在目标表的WITH参数中添加以下配置：

WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:oracle:thin:@//<host>:<port>/<service>',
    'table-name' = 'target_table',
    'username' = '<username>',
    'password' = '<password>',
    'batchSize' = '1000', -- 增大批量写入条数
    'connectionMaxActive' = '10', -- 增大连接池大小
    'flushIntervalMs' = '5000' -- 设置缓存清空时间间隔
);

5. 重要提醒

• 类型映射：确保SQL Server和Oracle之间的字段类型兼容。例如，DATE类型在Oracle中可能需要映射为TIMESTAMP。
• 权限要求：确保Flink作业使用的账号具有足够的权限访问SQL Server的CDC日志和Oracle的目标表。
• 高并发场景：如果同步的表数量较多或数据量较大，建议适当增加Flink作业的并发度和资源分配。

通过上述方法，您可以高效地实现SQL Server整库同步到Oracle，同时避免为每张表单独创建对象实例。