可以尝试使用增量同步的方式，只同步新增或更新的数据，避免重复同步已有数据，提高同步效率。
在Flink CDC中，同步近期数据和同步所有数据所花费的时间差不多，这可能是由于以下原因：
1、数据量较大：如果数据量较大，同步所有数据所需的时间就会相对较长。
2、网络延迟：如果网络延迟较高，同步数据的速度就会受到影响。
3、系统资源限制：如果系统资源有限，同步数据的速度也会受到限制。
为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1、使用增量同步：增量同步只同步发生变化的数据，而不是整个数据集，这样可以大大减少同步数据所需的时间。
2、优化网络环境：优化网络环境可以提高数据传输速度，从而减少同步数据所需的时间。
3、提高系统资源：提高系统资源可以加快数据处理速度，从而减少同步数据所需的时间。
4、使用并行处理：并行处理可以将任务分解为多个子任务，然后同时执行这些子任务，这样可以大大提高数据处理速度，从而减少同步数据所需的时间。
5、选择合适的同步策略：根据实际需求选择合适的同步策略，可以选择定时同步、实时同步等。
以下是一些可能的同步策略及其优缺点：
| 同步策略 | 优点 | 缺点 |
| 定时同步 | 可以按照预定的时间间隔进行同步，适用于对实时性要求不高的场景 | 如果数据变化较快，可能会导致部分数据无法及时同步 |
| 实时同步 | 可以实时同步数据，适用于对实时性要求较高的场景 | 如果数据变化较快，可能会增加系统负载 |
| 增量同步 | 只同步发生变化的数据，可以减少同步数据所需的时间 | 如果数据变化较少，可能会导致同步效率较低 |
| 全量同步 | 可以确保数据的完整性，但同步数据所需的时间较长 | 如果数据量较大，可能会导致同步效率较低 |
