业务背景：有一批百亿级别的数据需要同步从mongo同步到doris，存量+增量都要同步，所以想使用CDC同步，但是发现速率太慢，目前QPS 2w，预计300亿要同步20天左右才能跑完。
UI上看到QPS在2万左右，并且source的并行度一直是1。请问如何提高source的并行度？以及并行度的提升是否有助于提升消费速率？
sql 的 source table 配置如下，这里在CDC文档中没有找到可以配置source并行度的地方。提高了拉数据的batch size。发现对source的QPS没有提升效果。
flink.conf文件中的默认并行度配置如下
要提升Flink SQL Mongo Connector的消费速率，可以尝试以下几种方法：
1、调整并行度：通过增加Flink任务的并行度，可以同时处理更多的数据流，从而提高整体的消费速率。可以在Flink配置中增加并行度参数，例如–parallelism 10，将任务并行度设置为10。
2、优化数据分区：对于大规模数据的处理，合理地划分数据分区可以减少单个分区的数据量，从而降低单个节点的负载。可以使用MongoDB的分片功能或者在Flink端进行数据分区优化。
3、调整数据读取方式：Flink SQL Mongo Connector默认使用批量读取方式，可以通过调整为流式读取方式来提高消费速率。流式读取可以实时处理数据变更，避免批量读取时的数据积压和延迟。
4、增加资源：如果集群资源不足，可以增加节点数量或者提高节点的配置，以提高整体的消费速率。
5、优化查询语句：针对MongoDB的数据访问，可以优化查询语句，避免全表扫描等低效操作，提高查询效率。
6、调整数据缓存策略：合理地使用数据缓存可以减少对数据库的访问次数，从而提高消费速率。可以根据实际情况调整缓存策略，例如设置缓存大小、缓存时间等参数。
7、优化序列化/反序列化：对于大规模数据的处理，优化序列化/反序列化的方式可以减少网络传输和内存占用，从而提高消费速率。可以使用更高效的序列化/反序列化库，例如Protobuf、Avro等。
8、调整消息处理延迟：Flink SQL Mongo Connector默认会处理所有消息，包括已经处理过的消息。可以通过设置消息处理延迟来避免重复处理相同的数据变更，从而提高消费速率。
需要根据实际情况选择合适的方法进行优化，并结合性能测试和监控来评估优化效果。
要提高MongoDB到Doris的同步速率，可以从多个角度进行优化。首先，确认一下你使用的工具是否支持并行处理和配置调整。通常，提升源端（MongoDB）的并行度可以增加数据读取速度，进而提升整个同步过程的效率。
以下是一些可能有助于提升同步速率的建议：
使用合适的CDC工具：
确保你正在使用一个支持高并发和并行处理的CDC工具。一些开源工具如Debezium或Mongo Connector提供了这样的功能。
调整并行度：
在你的工具中寻找相关参数来调整并行度。这通常涉及到设置连接池大小、线程数等。在某些工具中，这些参数可能会被称为“并行度”、“worker数”或类似的名称。增加并行度理论上可以提高消费速率，但也要注意不要过度消耗资源。
优化MongoDB查询性能：
使用适当的索引策略可以帮助加速数据读取。确保你在MongoDB上为需要同步的字段建立了合适的索引，并且它们被正确地用于查询操作。
批量处理：
尽可能采用批量处理方式来减少网络I/O次数。增大批次大小可能会提高同步速率，但需要注意避免内存溢出。
合理安排任务调度：
根据业务负载情况，选择在低峰期进行同步，以减少对生产环境的影响。
硬件优化：
如果条件允许，考虑升级服务器硬件，包括CPU、内存和网络带宽，以便更好地支持大数据量的同步。
监控与调优：
监控整个同步过程中的瓶颈，例如网络延迟、磁盘I/O、CPU使用率等，然后针对性地进行调优。
分片策略：
如果MongoDB集群是分片的，确保你的同步工具能够充分利用分片的优势，同时从多个分片并行读取数据。
应用级优化：
对于特别慢的操作，可以尝试在应用程序层面进行优化，比如通过缓存或者预计算来减少不必要的计算。
降低一致性要求：
如果业务允许，在不影响最终一致性的前提下，可以适当降低数据同步的一致性要求，从而提高同步速率。