Flink CDC中flink sql 怎么过滤op来着？

在Flink CDC中，使用Flink SQL过滤操作类型（op）可以通过SQL Hint或元数据列的方式实现。以下是具体的操作方法和步骤：

方法一：通过SQL Hint过滤op

Flink CDC支持通过SQL Hint的方式对数据流中的操作类型进行过滤。例如，如果您希望只处理插入（INSERT）操作而忽略更新（UPDATE）和删除（DELETE）操作，可以在SQL语句中添加/*+ OPTIONS('scan.startup.mode'='earliest-offset', 'debezium.snapshot.mode'='initial', 'debezium.event.processing.mode'='filter-insert') */等Hint参数。

示例代码如下：

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-hostname',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table',
    /*+ OPTIONS('debezium.event.processing.mode'='filter-insert') */
);

注意：
- debezium.event.processing.mode 参数可以设置为 filter-insert、filter-update 或 filter-delete，以过滤特定的操作类型。 - 如果需要更复杂的过滤逻辑，可以结合下游的WHERE条件进一步筛选。

方法二：通过元数据列过滤op

Flink CDC允许将操作类型（op）作为元数据列暴露出来，您可以在SQL查询中直接对op字段进行过滤。

1. 在DDL中声明元数据列

在创建CDC源表时，通过WITH参数指定需要获取的元数据列。例如，添加op字段以表示操作类型。

示例代码如下：

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    op STRING METADATA FROM 'op' VIRTUAL, -- 声明op为元数据列
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-hostname',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table'
);

2. 在查询中过滤op

在后续的SQL查询中，可以通过WHERE条件对op字段进行过滤。例如，只保留插入操作（op = 'c'）。

示例代码如下：

SELECT id, name
FROM source_table
WHERE op = 'c'; -- 只保留插入操作

说明：
- op字段的值通常为：
- 'c' 表示插入（Create）。
- 'u' 表示更新（Update）。
- 'd' 表示删除（Delete）。
- 过滤op字段可以帮助减少不必要的数据传输和计算开销。

方法三：通过Debezium配置过滤脏数据

如果需要过滤非法日期或其他脏数据，可以通过Debezium的参数配置来实现。例如，设置'debezium.event.deserialization.failure.handling.mode'='warn'或'ignore'，跳过无法解析的数据。

示例代码如下：

CREATE TABLE source_table (
    id INT,
    name STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'your-hostname',
    'port' = '3306',
    'username' = 'your-username',
    'password' = 'your-password',
    'database-name' = 'your-database',
    'table-name' = 'your-table',
    'debezium.event.deserialization.failure.handling.mode' = 'ignore' -- 忽略脏数据
);

总结与注意事项

1. SQL Hint方式适用于简单的操作类型过滤，推荐在DDL中直接配置。
2. 元数据列方式更加灵活，适合需要动态过滤或复杂逻辑的场景。
3. Debezium参数配置主要用于处理脏数据问题，确保数据质量。
4. 重要提醒：在实际使用中，请根据业务需求选择合适的过滤方式，并确保过滤逻辑不会影响数据的完整性和一致性。

希望以上内容能够帮助您快速实现Flink CDC中的op过滤！