Flink CDC 2.4.2 中表的读取速度存在差异，可能受到以下几个因素的影响：
1.数据量差异：
不同表的数据量大小直接影响读取速度。若某个表的数据量较大，其读取和处理所需的时间自然会更多。对于大数据量的表，可以考虑采取以下措施来提升读取速度：
增加并行度：通过增大Flink作业的并行度，将数据读取和处理任务分散到更多的计算资源上并行执行，从而加快整体处理速度。
使用更强大的硬件资源：升级计算节点的硬件配置，如使用更高性能的CPU、增加内存或使用更快的磁盘存储，以应对大规模数据处理需求。
2.数据模式和结构：
表的结构复杂度和数据模式也会影响读取速度。例如：
复杂数据结构：如果表包含大量嵌套字段、复杂数据类型（如JSON、数组、对象等），或者存在大量关联查询需求，可能会增加数据解析和处理的复杂度，降低读取速度。
索引和分区：表的索引设计和分区策略对查询效率有显著影响。合理使用索引可以加速数据检索，而恰当的分区可以实现数据的物理分布，便于并行读取。如果某些表没有有效的索引或分区不合理，可能导致读取速度变慢。
3.数据库性能与负载：
I/O性能：源数据库的I/O能力（如磁盘读写速度、缓存命中率等）直接影响表数据的读取速率。高负载或I/O瓶颈可能导致表读取速度下降。
并发读取限制：某些数据库系统可能对并发读取有所限制，尤其是针对大表或高并发场景，这可能会影响到Flink CDC的读取速度。
锁竞争与事务隔离级别：在读取过程中，源数据库的锁机制和事务隔离级别可能影响并发读取效率。例如，高并发写入可能导致锁等待，或者严格的事务隔离级别可能导致读取时需要等待事务提交，从而影响读取速度。
4.Flink CDC配置与优化：
并行度设置：Flink CDC作业的并行度设置需与表的实际数据分布和数据库的处理能力相匹配。不当的并行度设置可能导致资源浪费或过度竞争，影响读取效率。
连接参数：如连接池大小、超时设置、重试策略等，可能需要根据实际数据库性能进行调整，以确保高效稳定的连接和数据读取。
CDC模式选择：Flink CDC可能支持全量同步、增量同步以及它们的组合模式。不同的模式选择会对读取速度产生影响，特别是在首次全量同步阶段和后续增量同步阶段可能存在显著差异。
5.网络状况：
网络延迟和带宽限制可能影响数据从源数据库传输到Flink CDC作业的速率，特别是对于远程或跨区域的数据同步任务。
要解决Flink CDC 2.4.2中表读取速度不一的问题，您可以：
分析监控数据：通过监控Flink作业、数据库服务器以及网络状况，找出可能的性能瓶颈。
针对性优化：根据分析结果，对症下药，如调整并行度、优化表结构、改善数据库性能、调整Flink CDC配置等。
咨询官方文档与社区：查阅最新的Flink CDC官方文档和社区讨论，了解最佳实践和已知问题的解决方案。
综上所述，表的读取速度差异是由多方面因素共同作用的结果。通过细致的性能分析和针对性优化，可以有效地提升Flink CDC 2.4.2对不同表的读取效率。