Flink CDC中update和delete性能怎么样？

在 Flink CDC 中，update 和 delete 操作的性能取决于多个因素，包括以下几点：

1. 数据库类型和实现：不同的数据库系统对于 update 和 delete 操作的性能可能有所差异。一些数据库系统可能针对这些操作进行了优化，而另一些可能没有。因此，具体的数据库类型和版本会对性能产生影响。

2. 数据变更的规模：update 和 delete 操作的性能通常与数据变更的规模相关。如果要处理大量的更新或删除操作，性能可能会受到影响。因此，在设计数据模型和应用逻辑时，需要考虑到数据变更的规模对性能的潜在影响。

3. Flink CDC 配置：Flink CDC 的配置也会对 update 和 delete 操作的性能产生影响。例如，并发度（parallelism）的设置、数据传输的批处理大小、CDC Connector 的配置等都可能对性能产生影响。根据具体情况和需求，可以通过调整这些配置来优化性能。

4. 应用逻辑和数据访问模式：应用逻辑和数据访问模式对性能也有重要影响。比如，查询频率、索引的使用、数据筛选条件等都会影响 update 和 delete 操作的性能。合理设计应用逻辑和访问模式可以提高性能。

总而言之，Flink CDC 本身并没有对 update 和 delete 操作做出特殊的优化。它会直接捕获数据库变更事件，并将其作为数据流进行处理。因此，update 和 delete 操作的性能主要受限于底层数据库系统的性能以及上述提到的其他因素。

Flink CDC的update和delete性能取决于具体实现方式和数据量。一般来说，Flink CDC的update和delete性能都比传统的JDBC连接要快。但如果数据量非常大，那么可能需要考虑使用更高效的数据库连接器，比如Debezium。