记Flink SQL 将数据写入 MySQL时的一个优化计谋
Flink SQL 将数据写入 MySQL 时，假如主分片数较少，可以通过调整 MySQL 的主分片数来提高读写性能1. 查抄当前的分片设置
在 MySQL 中，使用以下 SQL 查询来查察当前的分片情况：
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';
SHOW TABLE STATUS LIKE 'your_table_name';
2. 调整 MySQL 主分片数
假如使用的是 MySQL 的分区表，考虑增长分区数。
可以使用以下 SQL 命令：
ALTER TABLE your_table_name
PARTITION BY HASH(column_name) PARTITIONS new_partition_count;
确保选择合适的列举行分区，以便匀称分布数据。
3.调整 Flink SQL 作业的并发度
在 Flink SQL 中，通过设置并行度来增长作业的并发写入：
SET parallelism.default = new_parallelism;
这将允许 Flink 在写入 MySQL 时使用更多的并发连接。
new_parallelism 为一个具体的整数值，例如：
SET parallelism.default = 6;-- 将并行度设置为6
可以根据集群资源和需求来调整这个值。
4.使用批量插入
使用批量插入来提高写入性能。可以通过设置 sink 的批量巨细来实现：
INSERT INTO your_table_name
SELECT * FROM your_source_table
OPTION (batch.size = desired_batch_size);
5. 优化 MySQL 配置
确保 MySQL 的配置参数（如 innodb_flush_log_at_trx_commit、innodb_log_file_size 等）适合高并发写入场景。
调整 max_connections 和 max_allowed_packet 等参数，以支持更多的并发连接和更大的数据包。
后期有其他方法在举行补充。
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