用 flink 插件chunjun实现全量+增量同步-达梦数据库到postgresql

用 flink 插件chunjun实现全量+增量同步,这里以达梦数据库同步到postgresql数据库为例。

纯钧下载地址:纯钧

纯钧是一款稳定、易用、高效、批流一体的数据集成框架,目前基于实时计算引擎Flink实现多种异构数据源之间的数据同步与计算,已在上千家公司部署且稳定运行。

达梦表ddl:

sql 复制代码
CREATE TABLE SYSDBA.SOURCE_TABLE (
	ID INT NOT NULL,
	NAME VARCHAR(100),
	CREATE_TIME INT,
	CONSTRAINT PK_SOURCE_TABLE_ID PRIMARY KEY (ID)
);
CREATE UNIQUE INDEX INDEX33555468 ON SYSDBA.SOURCE_TABLE (ID);

postgresql ddl:

sql 复制代码
CREATE TABLE public.SINK_TABLE (
	id int4 NOT NULL,
	"name" varchar(100) NULL,
	create_time int4 NULL,
	CONSTRAINT pk_SINK_TABLE_id2 PRIMARY KEY (id)
);

纯钧的sql:

sql 复制代码
create table SOURCE_TABLE(
    ID  INT, 
    NAME varchar(200),
    CREATE_TIME INT
    )
with (
      'connector' = 'dm-x',
      'url' = 'jdbc:dm://11.0.24.107:5236',
      'schema' = 'SYSDBA',
      'table-name' = 'SOURCE_TABLE',
      'username' = 'SYSDBA',
      'password' = 'SYSDBA001',
      'scan.increment.column' = 'CREATE_TIME',
      'scan.increment.column-type' = 'int',
      'scan.polling-interval' = '3000',
      'scan.fetch-size' = '200',
      'scan.query-timeout' = '10'
);
CREATE TABLE SINK_TABLE (
    id INT,
    name varchar(200),
    create_time INT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED)
    with (
    'password'='sys',
    'connector'='postgresql-x',
    'sink.buffer-flush.interval'='1000',
    'sink.all-replace'='true',
    'sink.buffer-flush.max-rows'='100',
    'table-name'='SINK_TABLE',
    'sink.parallelism'='1',
    'url'='jdbc:postgresql://11.0.101.10:39001/sys',
    'username'='sys'
    );
insert into SINK_TABLE select ID,NAME,CREATE_TIME from SOURCE_TABLE;

原理就是根据create_time这个字段的更新而增量更新修改、添加操作。

参数解释:

,'scan.increment.column' = 'create_time' -- 增量字段,根据这个字段判断是否更新

,'scan.increment.column-type' = 'int' -- 增量字段类型

,'scan.polling-interval' = '3000' --间隔轮训时间。非必填(不填为离线任务,执行一次就技术),无默认

'sink.all-replace' = 'true', -- 解释如下(其他rdb数据库类似):默认:false。定义了PRIMARY KEY才有效,否则是追加语句

-- sink.all-replace = 'true' 生成如:INSERT INTO `result3`(`mid`, `mbb`, `sid`, `sbb`) VALUES (?, ?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE `mid`=VALUES(`mid`), `mbb`=VALUES(`mbb`), `sid`=VALUES(`sid`), `sbb`=VALUES(`sbb`) 。会将所有的数据都替换。

-- sink.all-replace = 'false' 生成如:INSERT INTO `result3`(`mid`, `mbb`, `sid`, `sbb`) VALUES (?, ?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE `mid`=IFNULL(VALUES(`mid`),`mid`), `mbb`=IFNULL(VALUES(`mbb`),`mbb`), `sid`=IFNULL(VALUES(`sid`),`sid`), `sbb`=IFNULL(VALUES(`sbb`),`sbb`) 。如果新值为null,数据库中的旧值不为null,则不会覆盖。

相关推荐
ClouGence2 小时前
SQL Server CDC 能放到 Always On 备库读吗?一文讲透原理与实践
数据库·sql server
先吃饱再说19 小时前
存储的进化:从 MySQL 到浏览器缓存,数据到底住在哪?
数据库
Nturmoils19 小时前
字段太多看不全,ksql 的展开模式和输出控制怎么用
数据库·后端
阿里云大数据AI技术21 小时前
StarRocks x Fluss x Paimon湖流一体方案:构建秒级响应、湖流一体的实时数据引擎
大数据·人工智能
Databend1 天前
Agent 轨迹分析与归因的数据工程实践
大数据·数据库·agent
这个DBA有点耶1 天前
SQL改写进阶:标量子查询的“隐形代价”与消除实战
数据库·mysql·架构
喵个咪1 天前
Go Wind UBA 拆解系列 - 架构总览:三服务、数据流与契约优先
大数据·后端·go
喵个咪1 天前
Go Wind UBA 拆解系列 - 多租户与安全:两套隔离机制的边界
大数据·后端·go
喵个咪1 天前
Go Wind UBA 拆解系列 - OLAP 与 SQL 硬核:25 个分析模型怎么落地
大数据·后端·go
喵个咪1 天前
Go Wind UBA 拆解系列 - SDK 与采集层:从浏览器到 Kafka
大数据·后端·go