1 表定义

jdbc表的定义跟普通的表定义，区别就在于with中的参数：

CREATE TABLE MyUserTable (  ... ) WITH ( 
'connector.type' = 'jdbc', 
'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', 
'connector.table' = 'jdbc_table_name', 
'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 
'connector.username' = 'name', 
'connector.password' = 'password', 
-- 以上都是必填参数 
'connector.read.partition.column' = 'column_name', 
'connector.read.partition.num' = '50', 
'connector.read.partition.lower-bound' = '500', 
'connector.read.partition.upper-bound' = '1000', 
'connector.read.fetch-size' = '100' 
)

password前面的参数都是必填项，后面的connector.read相关的参数都是与读取有关的。如果没有配置这些参数，那么flink不会采用任何分区，无论你的并行度设置的多大，其实只有一个slot在工作，并且执行的是全量数据的查询，这个细节稍后再说。

2 表使用

如果想实现数据的抽取同步，一种比较简单的方法就是：

insert overwrite ods.xxx partition (ods_date='2020-01-03') 
select * from jdbc_table_name  
where time>'2020-05-08' and time < '2020-05-09'

这样就实现了数据交换的过程，想法很简单，现实很残酷。如果仔细观察flink ui中各个slot的执行情况就不难发现，无论并行度设置多大，总是其中一个slot执行非常缓慢....

3 原理分析

Flink通过SPI寻找到JDBC对应的TableSource，内部会执行下面的方法创建inputformat，其中164行的query就是真正提交给jdbc执行的代码。

仔细看代码165行，conditionFields传入的值总是为空，因此这坨sql根本不会出现where条件（只有当分区字段存在时，flink才会基于分区字段生成where条件；而我们自己sql中的where条件直接被忽略了）。回头再来说说第二部分我们的查询sql：

select * from jdbc_table_name 
where time>'2020-05-08' and time < '2020-05-09'

会终形成两个步骤：

1 基于jdbc执行select * from jdbc_table_name

2 在flink中基于time过滤数据

假设现在的并行度为3，也就是3个slot在工作，但是其实只有一个slot执行了查询任务。这样就相当于某个slot需要全表扫描数据，然后在内存中过滤数据，返回我们想要的那部分。如果源表数据量非常大，那这个sql几乎是跑不通的。

一种优化方案是使用flink提供的partition.column字段指定分区字段，然后指定上下界，flink内部会基于上下界和分区个数，形成一个个的分区范围并行查询。

比如还是上面的sql，假如我配置为：

'connector.read.partition.column' = 'id', 
'connector.read.partition.num' = '3', 
'connector.read.partition.lower-bound' = '1000', 
'connector.read.partition.upper-bound' = '10000',

那么终形成的查询sql为：

select * from jdbc_table_name where id between 1000 and 3999; 
select * from jdbc_table_name where id between 4000 and 6999; 
select * from jdbc_table_name where id between 7000 and 9999;

假设flink source的并行度为3，那么”很有可能“每个slot都分配了一个查询任务，三个slot并行查询，这样效率就提升很多了。

注意，是很有可能！flink中source的分区任务分配并不是均衡的，而是抢占式的，所以我们需要尽量把sql的分区数设置的大一些，才能保证每个slot执行的任务是尽量均衡的。

如果想要利用上面的机制加速数据抽取的速度，可以采用投机取巧的方法：查询目标时间范围内的大id和小id，设置为分区字段的上下界。不过这样也不一定能解决问题，如果上下界范围过大，效率一样提不上来。

4 优化实战

由于flink官方仅仅提供了一种基于long类型字段的数字分区方法，因此不能实现基于时间范围的查询，这个时间范围也无法直接下推到jdbc层。所以可以自定义一种split方法，上下界改成时间范围的上下界，中间基于分区数自动计算时间范围。比如时间范围为2020-05-08 00:00:00~2020-05-09 00:00:00，假设分区数为24，那么一个小时就是一个分区范围，这样优化后速度就快很多了。

如果再考虑的全面点，每天的数据变化是不一样的，往往呈正态分布的趋势。比如白天时间段数据两会很大，夜间数据量往往比较小。如果希望分区的数据量更平均一点，可以使用加权分区方法，把各个时间段的数据量考虑进来，这样就能尽量保证每个分区的数据均衡了。