FlinkCDC里有没有大佬知道这块逻辑现在还适用吗？

Flink CDC的逻辑仍然适用，它提供了一种基于流式数据变更捕获的机制，能够实时地获取数据库中的数据变更事件。

Flink CDC逻辑的适用性

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Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink提供的一种用于捕获数据库中变更数据流的功能，它能够实时地监控数据库中的变更，并将这些变更以流的形式传输到下游处理系统，本文将探讨Flink CDC的逻辑是否仍然适用，并提供一些详细的信息。

Flink CDC通过监听数据库的binlog或日志来实现对变更数据的捕获，当数据库发生增删改操作时，Flink CDC会将这些操作转化为Flink的数据流，并提供给下游处理系统进行处理。

1、实时性：Flink CDC能够实时地捕获数据库中的变更数据，确保下游处理系统能够及时获取最新的数据。

2、可靠性：Flink CDC通过监听数据库的binlog或日志来捕获变更数据，确保数据的准确性和一致性。

3、容错性：Flink提供了强大的容错机制，能够自动恢复失败的任务，保证数据处理的稳定性。

4、扩展性：Flink具有水平扩展的能力，可以根据需求动态调整处理能力。

1、实时数据同步：Flink CDC可以用于将数据库中的变更数据实时同步到其他系统，如消息队列、数据仓库等。

2、实时数据分析：Flink CDC可以作为实时数据分析的输入源，通过对变更数据的实时处理，实现对业务指标的监控和分析。

3、数据管道构建：Flink CDC可以作为构建数据管道的一部分，将数据库中的变更数据与其他数据源进行关联和转换，实现复杂的数据处理流程。

1、数据库类型支持：Flink CDC目前主要支持MySQL和PostgreSQL等关系型数据库，对于其他类型的数据库支持可能有限。

2、资源消耗：由于需要实时监听数据库的变更，Flink CDC可能会对数据库性能产生一定的影响，需要合理配置资源以保证系统的稳定运行。

3、复杂查询支持：Flink CDC目前主要支持基于主键的变更捕获，对于涉及复杂查询和关联更新的场景，可能需要额外的处理逻辑。