如题，由于原语句有业务数据就改为使用官方的实例进行提问了。官方对于一对多的语句样例为：
select
a.id as _id,
a.name,
a.role_id,
c.labels,
a.c_time from user a
left join (select user_id, group_concat(label order by id desc separator ‘;’) as labels from label
group by user_id) c on c.user_id=a.id
这里存在一个缺点是子表虽然有id字段的索引，但是由于作为join字段的同时也作为group条件，实际上是数据表全遍历的，通过explain就可以看到。实际业务表现很慢，无法满足真正的业务。我将查询优化。
select
a.id as _id,
a.name,
a.role_id,
group_labels(c.user_id),
a.c_time from user a
left join label c on c.user_id=a.id
这样是提高了速度，但是返回的多条子记录会加大了wirteout的压力，于是再次优化为：
select
disntinct(a.id) as _id,
a.name,
a.role_id,
group_labels(c.user_id),
a.c_time from user a
left join label c on c.user_id=a.id
结果同步没有报错，没有任何信息输出，及时打开到trace级别也是没有信息输出。看了源代码也没有看到什么问题，请问是什么原因吗？
canal deploy: 1.1.5
以下为热心网友提供的参考意见
根据您提供的信息，我猜测问题可能出在Canal部署版本上。您提到使用的是Canal 1.1.5版本，而这个版本可能存在一些已知的问题。建议您尝试升级到较新的Canal版本，例如2.0或更高版本，看看是否能解决问题。
另外，您可以尝试以下方法来优化查询性能：
- 为
user表的id字段添加索引，以加速连接操作。 - 为
label表的user_id字段添加索引，以加速连接操作。 - 考虑使用分区表，将数据按照某个字段（如
user_id）进行分区，以提高查询性能。 - 如果可能的话，尝试调整数据库的配置参数，例如增加缓冲区大小、调整连接数等，以提高查询性能。
以下为热心网友提供的参考意见
楼主你好，在使用canal同步阿里云RDS和ES时，如果查询记录中使用了distinct()，而同步行为停止，可能是由以下原因引起：
-
canal无法正确解析distinct()函数：canal在解析SQL语句时可能无法正确处理distinct()函数，导致同步停止。
-
distinct()函数导致同步数据量过大：使用distinct()函数可以确保查询结果中没有重复的记录，但是可能会导致同步的数据量变得非常大，从而增加了写入ES的压力。
-
canal配置不正确：检查一下canal的配置是否正确，特别是源数据库和目标ES的配置参数是否正确设置。
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