使用Flink SQL MongoCDC 2.1读取一张包含4千万条数据的表时，如果几小时内仅处理了一百万条数据，可能由以下几个原因造成：
资源限制：
CPU和内存：Flink作业可能没有足够的CPU和内存资源来处理如此大量的数据。当资源不足时，处理速度会显著下降。
网络带宽：如果Flink集群与MongoDB数据库之间的网络带宽有限，数据传输速度也会受到限制。
Flink作业配置：
并行度：Flink作业的并行度设置可能过低，导致无法充分利用集群资源。增加并行度可以加快数据处理速度。
检查点配置：Flink的checkpoint机制可能会占用额外的时间和资源，尤其是在处理大量数据时。如果checkpoint间隔设置不当或checkpoint处理时间过长，也会影响整体处理速度。
数据源特性：
MongoDB性能：MongoDB数据库本身的性能也会影响数据读取速度。如果数据库负载过高或配置不当，可能会导致读取速度下降。
数据分布：如果数据在MongoDB中的分布不均匀，或者存在大量热点数据，也可能导致读取速度下降。
数据处理逻辑：
SQL查询复杂度：如果SQL查询语句过于复杂，或者包含大量的计算逻辑，会增加处理时间。
数据转换和清洗：在数据读取过程中，如果需要进行复杂的数据转换和清洗操作，也会增加处理时间。
外部因素：
系统负载：Flink集群或MongoDB数据库所在的系统负载过高，也可能导致处理速度下降。
网络延迟：网络延迟高或不稳定也可能影响数据传输速度。
针对以上原因，可以采取以下优化措施：
增加资源：为Flink集群增加更多的CPU和内存资源，或者提升网络带宽。
优化Flink作业配置：
增加并行度，以充分利用集群资源。
调整checkpoint配置，如减少checkpoint间隔或优化checkpoint处理逻辑。
优化数据源配置：
对MongoDB数据库进行性能调优，如调整索引、优化查询语句等。
确保MongoDB数据库负载适中，避免过载。
简化数据处理逻辑：
优化SQL查询语句，减少不必要的计算。
简化数据转换和清洗逻辑，提高处理效率。
监控和诊断：
使用Flink的监控工具来监控作业的运行状态和资源使用情况。
分析Flink作业的日志信息，查找可能的性能瓶颈和错误。
请注意，以上优化措施需要根据实际情况进行选择和调整。在实施任何优化措施之前，建议先进行充分的测试和评估，以确保优化效果符合预期。