Flink CDC中为什么没有 before 的数据呢？

在 Flink CDC 中，由于采用了基于日志的增量同步方式，因此不支持获取到 before 数据。Flink CDC 通过解析源数据库的事务日志（如 MySQL 的 binlog、PostgreSQL 的 WAL 等）来获取数据的变更情况，只能获取到数据变更之后的数据，也就是 after 数据。

在实际的数据同步过程中，Flink CDC 通过对 after 数据进行解析和处理，可以得到相应的 before 数据。例如，在同步 MySQL 数据库的数据时，Flink CDC 可以通过解析 binlog 来获取数据的变更情况，并根据变更情况生成相应的 insert、update、delete 等操作。在生成 update 操作时，Flink CDC 同时会生成相应的 before 数据和 after 数据，以便后续的数据同步和处理。

在 Flink CDC 中，默认情况下是不会保留 Before 数据的。Flink CDC 主要关注 Change-Log 数据，即变更后的数据。Before 数据（旧数据）在 CDC 中通常被视为历史数据，因此默认情况下不会包含在 CDC 输出中。

Change-Log 是指数据库中发生了修改、插入或删除操作后的新数据，而 Before 数据是指这些变更之前的旧数据。在 CDC 中，主要关注变更后的数据以进行实时计算和分析。

如果您需要获取 Before 数据，可以考虑以下几种方法：

1. 使用数据库的审计功能：一些数据库提供审计功能，可以记录每次数据变更的详细信息，包括 Before 和 After 数据。您可以启用审计功能，并将审计日志与 Flink 进行集成，从而获得 Before 数据。

2. 扩展 Flink CDC：您可以通过自定义 Flink CDC 的源码来扩展其功能。可以编写自己的 CDC Connector，包括在输出流中包含 Before 数据的逻辑。

3. 使用其他工具：如果您的需求更加复杂，可能需要使用专门的 Change Data Capture 工具，如 Debezium、Canal 或 Maxwell。这些工具提供了更全面和灵活的 CDC 功能，并且可能支持包含 Before 数据的输出。

需要根据具体的业务需求和系统环境选择适合的方法。默认情况下，Flink CDC 主要关注变更后的数据，而 Before 数据通常被认为是历史记录并不包含在输出中。