整理：陈政羽(Flink 社区志愿者)

摘要：Flink 1.11 引入了 CDC，在此基础上， JDBC Connector 也发生比较大的变化，本文由 Apache Flink Contributor，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江(雪尽)分享，主要介绍 Flink 1.11 JDBC Connector 的最佳实践。大纲如下：

JDBC connector

JDBC Catalog

JDBC Dialect

Demo

Tips：点击下方链接可查看作者原版 PPT 及分享视频:

https://flink-learning.org.cn/developers/flink-training-course3/

JDBC-Connector 的重构

JDBC Connector 在 Flink 1.11 版本发生了比较大的变化，我们先从以下几个 Feature 来具体了解一下 Flink 社区在这个版本上对 JDBC 所做的改进。

FLINK-15782 ：Rework JDBC Sinks[1] (重写 JDBC Sink)

这个 issue 主要为 DataStream API 新增了 JdbcSink，对于使用 DataStream 编程的用户会更加方便地把数据写入到 JDBC；并且规范了一些命名规则，以前命名使用的是 JDBC 加上连接器名称，目前命名规范为 Jdbc+ 连接器名称

FLINK-17537：Refactor flink-jdbc connector structure[2] (重构 flink-jdbc 连接器的结构)

这个 issue 将 flink-jdbc 包名重命名为 flink-connector-jdbc，与 Flink 的其他 connector 统一，将所有接口和类从 org.apache.flink.java.io.jdbc(旧包)规范为新包路径 org.apache.flink.connector.jdbc(新包)，通过这种重命名用户在对底层源代码的阅读上面会更加容易的理解和统一。

FLIP-95: New TableSource and TableSink interfaces[3] (新的 TableSource 和 TableSink 接口)

由于早期数据类型系统并不是很完善，导致了比较多的 Connector 在使用上会经常报数据类型相关的异常，例如 DECIMAL 精度类型，在以往的 Flink 1.10 版本中有可能出现下图问题：

基于 FLIP-95 新的 TableSource 和 TableSink 在精度支持方面做了重构，目前数据精度方面的支持已经很完善了。

FLIP-122：New Connector Property Keys for New Factory[4](新的连接器参数)

在 Flink 1.11 版本中，我们对 DDL 的 WITH 参数相对于 1.10 版本做了简化，从用户视角看上就是简化和规范了参数，如表格所示：

Old Key (Flink 1.10)

New Key (Flink 1.11)

connector.type

connector.type

connector.url

url

connector.table

table-name

connector.driver

driver

connector.username

username

connector.password

password

connector.read.partition.column

scan.partition.column

connector.read.partition.num

scan.partition.num

connector.read.partition.lower-bound

scan.partition.lower-bound

connector.read.partition.upper-bound

scan.partition.upper-bound

connector.read.fetch-size

scan.fetch-size

connector.lookup.cache.max-rows

lookup.cache.max-rows

connector.lookup.cache.ttl

lookup.cache.ttl

connector.lookup.max-retries

lookup.max-retries

connector.write.flush.max-rows

sink.buffer-flush.max-rows

connector.write.flush.interval

sink.buffer-flush.interval

connector.write.max-retries

sink.max-retries

大家可以看到表格中有 3 个标红的地方，这个是相对于 1.10 有发生变化比较多的地方。这次 FLIP 希望进一步简化连接器属性，以便使属性更加简洁和可读，并更好地与 FLIP-107 协作。如果需要了解更多的 Connector 参数可以进一步参考官方文档和 FLIP-122 中提到的改变，这样有助于从旧版本迁移到新版本并了解参数的变化。

FLIP-87：Primary key Constraints in Table API[5] (Table API 接口中的主键约束问题)

Flink 1.10 存在某些 Query 无法推断出主键导致无法进行 Upsert 更新操作(如下图所示错误)。所以在 FLIP-87 中为 Flink SQL 引入的 Primary Key 约束。Flink 的主键约束遵循 SQL 标准，主键约束分为 PRIMARY KEY NOT ENFORCED 和 PRIMARY KEY ENFORCED， ENFORCED 表示是否对数据进行校验。我们常见数据库的主键约束属于 PRIMARY KEY ENFORCED，会对数据进行校验。因为 Flink 并不持有数据，因此 Flink 支持的主键模式是 PRIMARY KEY NOT ENFORCED,  这意味着 Flink 不会校验数据，而是由用户确保主键的完整性。例如 HBase 里面对应的主键应该是 RowKey，在 MySQL 中对应的主键是在用户数据库的表中对应的主键。

JDBC Catalog

目前 Flink 支持 Catalog 主要有 JDBC Catalog 和 Hive Catalog 。在关系数据库中的表，如果要在 Flink 中使用，用户需要手动写表的 DDL，一旦表的 Schema 发生改变，用户需要手动修改， 这是比较繁琐的事情。JDBC Catalog 提供了接口用于连接到各种关系型数据库，使得 Flink 能够自动检索表，不用用户手动输入和修改。目前 JDBC Catalog 内置目前实现了 Postgres Catalog。Postgres catalog 是一个 read-only (只读)的 Catalog，只支持读取 Postgres 表，支持的功能比较有限。下面代码展示了目前 Postgres catalog 支持的 6 个功能：数据库是否存在、数据库列表、获取数据库、根据数据库名获取表列表、获得表、表是否存在。

// The supported methods by Postgres Catalog.PostgresCatalog.databaseExists(String databaseName)PostgresCatalog.listDatabases()PostgresCatalog.getDatabase(String databaseName)PostgresCatalog.listTables(String databaseName)PostgresCatalog.getTable(ObjectPath tablePath)PostgresCatalog.tableExists(ObjectPath tablePath)

如果需要支持其他 DB (如 MySQL)，需要用户根据 FLIP-93 的 JdbcCatalog 接口实现对应不同的 JDBC Catalog。

JDBC Dialect

什么是 Dialect？

Dialect (方言)对各个数据库来说，Dialect 体现各个数据库的特性，比如语法、数据类型等。如果需要查看详细的差异，可以点击这里[6]查看详细差异。下面通过对比 MySQL 和 Postgres 的一些常见场景举例：

Dialect

MySQL

Postgres

场景描述

Grammar(语法)

LIMIT 0,30

WITH LIMIT 30 OFFSET 0

分页

Data Type (数据类型)

BINARY

BYTEA,ARRAY

字段类型

Command (命令)

show tables

dt

查看所有表

在数据类型上面，Flink SQL 的数据类型目前映射规则如下：

MySQL type

PostgreSQL type

Flink SQL type

TINYINT

TINYINT

SMALLINT

TINYINT UNSIGNED

SMALLINT

INT2

SMALLSERIAL

SERIAL2

SMALLINT

INT

MEDIUMINT

SMALLINT

UNSIGNED

INTEGER

SERIAL

INT

BIGINT

INT

UNSIGNED

BIGINT

BIGSERIAL

BIGINT

BIGINT

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Erlo.vip2021-02-06 19:01:47Hello、欢迎使用吐槽小黑屋，这就是个吐槽的地方。

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