Flink mysql-cdc connector 源码解析

Flink 1 .1 1 版本新增了CDC（Change Data Capture）特性，旨在实现数据库变更的实时同步。
FlinkCDCConnectors提供了一系列源连接器，使得能够直接从MySQL和PostgreSQL中提取数据变更的增量信息，其中使用了Debezium引擎来通过日志提取数据。
下面是FlinkCDC源码分析的重点内容：首先是MySQLTableSourceFactory，它是实现的核心，利用DynamicTableSourceFactory接口创建了MySQLTableSource对象，以获取数据库和表的相关信息。
MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法则负责生成用于数据读取的运行实例，这包括将源记录转换为Flink的RowData类型，并处理更新操作中的前后数据。
而DebeziumSourceFunction作为底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了精确一次（ExactlyOnce）的语义。
open方法初始化了一个单线程线程池用于单线程读取，而run方法则配置了DebeziumEngine并监控任务的状态。
需要指出的是，目前该功能仅关注插入、更新和删除操作，对于表结构的变更尚未支持。
如需深入了解FlinkSQL在列转行、与HiveCatalog的集成、JSON数据解析、DDL属性动态调整以及WindowAssigner源码的处理，建议查阅相关推荐文章。
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mysql怎么把固定的几个字符串，转成列的形式作为临时表查询

在DB2 数据库中，可以使用VALUES函数完成特定任务，但MySQL数据库并没有内置这样的函数。
尽管如此，我们仍然可以通过一种巧妙的方法在MySQL中实现相同的效果，以获取所需的数据。
下面是一个示例查询：
sql SELECT TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(a.num, ',', b.help_topic_id + 1 ), ',', -1 )) AS numb FROM (SELECT '3 9 9 8 2 6 6 5 3 9 9 ,3 9 02 3 4 3 1 09 8 ,3 9 7 6 4 9 7 4 4 8 1 ,3 9 05 5 5 7 2 9 7 3 ,3 9 8 9 7 3 4 2 7 4 3 ,4 01 2 7 6 7 5 3 3 6 ,4 01 7 4 7 9 5 6 7 9 ' AS num FROM dual) a JOIN apsc.help_topic b ON b.help_topic_id < (LENGTH(a.num)
LENGTH(REPLACE(a.num, ',', '')) + 1 );
希望这个方法能帮到你！

mysql中怎么做unpivot

不妨考虑使用SPL方法：步骤解析如下：A1 ，首要任务是建立数据库连接；A2 ，接着进行数据提取并进行必要的预处理；A3 ，随后执行unpivot操作；A4 ，然后对数据进行分组处理；A5 ，最后构建一个新的顺序表。
通过以上步骤得出的计算结果与预期相符，两者在结果上基本一致，尽管在排序顺序上可能存在细微差别。

MySql分隔字符串并排序

执行查询，以升序对'a'字段进行分组，并从'测试'表中选取'b'字段，然后对'a'字段的值进行分组连接。

mysql中怎么做pivot

MySQL本身并未内置pivot功能，不过集算器可以巧妙地模拟这一功能。
它赋予我们灵活的数据处理手段，尤其在涉及多数据源聚合与复杂运算时显得尤为有用。
若要运用集算器进行pivot转换，先得建立与数据库的连接，集算器使得这一过程变得简单快捷，保证了数据接入的准确性与完善性。
随后，进行数据预处理，对已提取的数据进行汇总、归并等操作，这一环节可根据具体情况灵活调整。
再接下来，运用集算器的pivot功能，将列数据巧妙地转化为行数据，从而形成透视表，便于横向分析。
此步骤是操作中的关键，让数据从纵向变为横向，便于解读。
总之，集算器是一把利器，它让我们在MySQL中轻松完成pivot操作，尤其在处理复杂数据或多数据库整合时，其作用尤为显著。
通过这一过程——连接数据库、数据预处理和pivot转换，我们便能够高效地将数据进行转换和呈现。