测试环境

• Flink SQL 1.14
• Mysql 5.7
• pom依赖引入Flink-JDBC Connector 以及 Mysql Driver依赖

<dependency>
   <groupId>mysql</groupId>
   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
  <version>1.14.4</version>
</dependency>

踩坑

Flink SQL Mysql DDL的使用方式如下：

Mysql既可以作为数据源表，也可以作为目标源表（注意事项：目前只有Bounded方式，不可作为流数据源），也可以作为维表。每种表模式下，都有自己的参数可自定义设置。

不同表模式的公共参数：

数据源表的参数：

维表参数：

目标源表参数：

sink.buffer-flush.max-rows 参数默认值是100，当数据写入Mysql之前，会对数据进行缓存，当达到这个阈值后变会进行flush操作。
sink.buffer-flush.interval 参数默认值为1s， 即每1s变会对buffer中的数据进行flush。

注意事项：如果你把sink.buffer-flush.interval 设置为0，不想使用定时Flush的操作，那么要记住还有sink.buffer-flush.max-rows 这个参数控制Flush。如果缓存的数据量没有达到阈值，是不会Flush到Mysql表，所以当你发现Mysql少数据时候，可以注意这里参数设置。

注意事项：接着上一步，如果你也把sink.buffer-flush.max-rows设置为0, 这个并不意味着不缓存数据，直接把数据下发。如果你想要来一条数据就直接下发，那么需要设置为1。

定时Flush的任务只有在sink.buffer-flush.max-rows 不等于1 并且sink.buffer-flush.interval 不等于0情况下才会初始化。

上面的设置已经把定时任务Flush的功能屏蔽掉了。

再看这里，缓存的数据条数只有大于sink.buffer-flush.max-rows值 时候才会下发，如果进来一条数据，那么batchCount = 1 这个条件是成立的，大于sink.buffer-flush.max-rows = 0 。但是却不满足第一个条件，因为我们误把sink.buffer-flush.max-rows 设置为0。

那么下面我们进行一个完整的测试程序，读Kafka并且做聚合操作然后写入Mysql。

Kafka数据源只有两条数据：

清空目标源Mysql表：

测试SQL: 按照name字段分组统计数据

CREATE TABLE kafkaTableSource (
    name string,
    age int,
    sex string,
    address string,
    proc as PROCTIME()
) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'hehuiyuan1',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'properties.client.id' = 'test-consumer-group',
    'properties.group.id' = 'test-consumer-group',
    'format' = 'csv'
);

CREATE TABLE mysqlTable (
    name string,
    countp bigint
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
    'table-name' = 'studentscount',
    'username' = 'root',
    'password' = '123',
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'sink.buffer-flush.interval' = '0',
    'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
);

INSERT INTO mysqlTable SELECT name, count(*) FROM kafkaTableSource GROUP BY name

报错：

注意事项：如果使用聚合操作时候，数据存在更新，需要在Mysql的DDL中声明Primary key才可以。

CREATE TABLE mysqlTable (
    name string,
    countp bigint,
    PRIMARY KEY (name) NOT ENFORCED
) WITH (

修改完后继续运行程序，消费Kafka两条数据后，查询Mysql表中写入的数据情况：

注意事项：在这里你会发现在Flink SQL Mysql的DDL中设置了Primary key，结果数据还是追加并没有执行更新操作，其实应该是一条数据而不是2条。

下面我们换一个目标源Mysql表：

我们再次执行上面的SQL程序：

这里我们发现是正确的了，其实这两个表唯一区别：

注意事项：不仅要在Flink SQL Mysql DDL中指定Primary key，还需要真实的Mysql表同样设置了主键才可以。