flink sql 源码走读 --- 解释flink jdbc where 条件为什么没有下推数据库

news2025/7/20 17:30:51

本文通过一个具体案例，说明 flink sql 如何实现 connector 加载、source/sink 端操作、数据库连接等。可以帮助大家了解其原理，并在代码中找到落库执行SQL生成逻辑，得到where条件并没有下推到库执行的结论。

案例如下：

create table mysql_test_12 (
ID STRING,
NAME STRING,
primary key(ID) not enforced
) with (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://${mysql_hosts}:${mysql_port}/sitrdw001?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8',
'username' = '${mysql_username}',
'password' = '${mysql_pass}',
'scan.fetch-size'='1000',
'table-name' = 'test_12'
);

create table es_test_12 (
ID STRING,
NAME STRING,
primary key(ID) not enforced
) with (
'connector' = '${es_connector}',
'hosts' = '${es_hosts}',
'username' = '${es_username}',
'password' = '${es_pass}',
'index' = 'test_12'
);

insert into es_test_12
select
   *
from mysql_test_12
where ID = '20200604'
;

这是一个很简单的案例，source 端连接mysql数据库，sink 端连接 es，获取 ID = ‘20200604’ 的数据写入es。

一、整体概念

在这里插入图片描述
再具体展开之前，有必要熟悉一下flink sql的整体框架。
catalog：表目录的抽象，上面案例中的建表语句 create table mysql_test_12 … as … 就是一个catalog，主要包含库名、表名、列名、列数据类型等信息；

DynamicTableSourceFactory：每个connector 都会有一个固定的 factory 工厂，主要处理一些配置项（with 后面配置的选项，比如’scan.fetch-size’=‘1000’），做一些配置检查和封装工作，最终生成DynamicTableSource。

DynamicTableSource：数据源，在这里会创建可执行的 sql 语句，并生成 ScanRuntimeProvider 具体执行类。

ScanRuntimeProvider ：sql执行的具体类，在这里执行 sql 查询，并提供数据查询/遍历接口。

sink 跟source 比较类似，提供对外写出的能力，这里就不在展开。

二、创建 source 节点
案例中 ‘connector’ 配置的是 ‘jdbc’，那么 flink 是如何创建 jdbc 的source 节点呢？
在这里插入图片描述
CatalogSourceTable是创建source节点的入口类，可以看到这里创建了一个 JdbcDynamicTableSource 数据源，我们点击进去查看具体的实现方法，发现主要它主要调用的是 FactoryUtil 的 createTableSource 方法：
从这段代码中可以看出，flink先获取 DynamicTableSourceFactory，再调用factory.createDynamicTableSource(context) 方法得到具体的实现source。

关于factory的获取，感兴趣的可以继续debug深入了解，我简单概括一下主要逻辑:
1、系统加载 META-INF.services下所有继承 Factory 的类；
2、遍历每个factory，并调用factory的factoryIdentifier() 方法获取标识并进行匹配。比如 JdbcDynamicTableFactory 的 IDENTIFIER（标识符）是’jdbc’ ，刚好匹配上SQL中的connector。
3、找到 factory 后，调用该factory的createDynamicTableSource() 方法返回source

至此，source节点创建完成。
在这里插入图片描述
三、为什么 where 条件不支持下推数据库
想要了解where 条件有没有下推，我们需要去看SQL是如何创建的。DynamicTableSource（jdbc的实现类是JdbcDynamicTableSource）负责构建SQL，核心代码如下：

    @Override
    public ScanRuntimeProvider getScanRuntimeProvider(ScanContext runtimeProviderContext) {
        // 用来执行 SQL的具体对象
        final JdbcRowDataInputFormat.Builder builder =
                JdbcRowDataInputFormat.builder()
                        .setDrivername(options.getDriverName())
                        .setDBUrl(options.getDbURL())
                        .setUsername(options.getUsername().orElse(null))
                        .setPassword(options.getPassword().orElse(null))
                        .setAutoCommit(readOptions.getAutoCommit());

        // 设置 fetch-size
        if (readOptions.getFetchSize() != 0) { 
            builder.setFetchSize(readOptions.getFetchSize());
        }
        final JdbcDialect dialect = options.getDialect();
        
        // 通过schema 生成 select 语句。对照案例，query = "SELECT `ID`, `NAME` FROM `test_12`"
        String query =
                dialect.getSelectFromStatement(
                        options.getTableName(), physicalSchema.getFieldNames(), new String[0]);
        // 如果设置了分区扫描，在sql 后面拼接 where {scan.partition.column} BETWEEN ? AND ?
        if (readOptions.getPartitionColumnName().isPresent()) {
            long lowerBound = readOptions.getPartitionLowerBound().get();
            long upperBound = readOptions.getPartitionUpperBound().get();
            int numPartitions = readOptions.getNumPartitions().get();
            builder.setParametersProvider(
                    new JdbcNumericBetweenParametersProvider(lowerBound, upperBound)
                            .ofBatchNum(numPartitions));
            query +=
                    " WHERE "
                            + dialect.quoteIdentifier(readOptions.getPartitionColumnName().get())
                            + " BETWEEN ? AND ?";
        }
        // 设置limit
        if (limit >= 0) {
            query = String.format("%s %s", query, dialect.getLimitClause(limit));
        }
        builder.setQuery(query);
        final RowType rowType = (RowType) physicalSchema.toRowDataType().getLogicalType();
        builder.setRowConverter(dialect.getRowConverter(rowType));
        builder.setRowDataTypeInfo(
                runtimeProviderContext.createTypeInformation(physicalSchema.toRowDataType()));

        return InputFormatProvider.of(builder.build());
    }