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。

在使用 Flink CDC（Change Data Capture）来同步 MySQL 到 MySQL 的数据时，如果你发现数据只同步了一次，并且在源表数据修改后目标表没有变化，这通常是由于以下几个原因造成的：

• CDC 配置问题：确保你的 Flink CDC 配置是正确的，包括源表和目标表的配置，以及任何相关的同步策略。检查是否有任何配置项被错误地设置或遗漏。

当使用 Flink CDC 3.0 进行 MySQL 到 StarRocks 的整库同步时，如果遇到全量数据能够同步但增量数据无法同步的问题，可以从以下几个方面进行排查：

检查 CDC 配置：

确保 Flink CDC 连接器的配置正确，包括 MySQL 的连接信息、需要同步的表以及 StarRocks 的写入配置。

检查是否启用了增量同步的相关配置，比如开启 CDC 模式。

检查 MySQL Binlog 配置：

Flink CDC 通过读取 MySQL 的 Binlog 来捕获增量数据。确保 MySQL 的 Binlog 已经开启，并且 Flink CDC 连接器有权限读取 Binlog。