简介

SAP HANA（全称 SAP High-performance ANalytic Appliance）是由SAP开发的一款内置列式数据库的系统平台，除内置数据库以外，还具有高级分析功能（例如预测分析、空间数据处理、文本分析、文本搜索、流分析、图形数据处理），ETL功能，并内置了应用程序服务器，本文提到的 SAP HANA 特指数据平台内置的数据库管理系统。

SAP HANA 是内存数据库系统，可以把系统所有的数据都载入内存中，因此，与传统的将数据存储在硬盘上的数据库相比，HANA的性能可以提升10~10,000倍。一般SAP HANA 内置在 SAP ERP 系统中作为整体提供服务，在制造业应用广泛。

现如今企业都会建立内部的统一数据分析平台，SAP HANA 保存了ERP相关数据，如何实时同步 SAP HANA 的数据到数据平台，一直是困扰企业用户的问题。

CloudCanal 作为一款数据同步工具，新版本中支持 SAP HANA 同步到 MySQL、MariaDB、Doris、StarRocks。下面将介绍 CloudCanal 实现 SAP HANA 实时同步的原理。

整体流程

实现触发器同步的整体流程如下：

安装触发器，通过触发器捕获增量变更数据
记录位点，记录增量数据数据同步的起点
执行全量数据同步
执行增量数据同步

触发器安装

触发器是一种自动触发执行的存储过程，它可以在数据变更前执行也可以在数据变更后执行，因为本质也是存储过程，所以存储过程支持的操作触发器均支持。

不同数据库对触发器的支持程度不同，Hana 的触发器支持监听 I(新增)、U(更新)、(删除) 三种事件，因此数据的所有变更都可以通过触发器捕获。

安装触发器的方式与创建存储过程类似，即通过执行 SQL 创建触发器。

通过触发器实现增量数据同步，需要触发器捕获数据的变更事件并写入 增量CDC数据表，下面是触发器执行的整体流程：

触发器安装示例

下面是安装触发器的示例脚本

sql 复制代码

CREATE OR REPLACE TRIGGER "MY_SCHEMA"."SYM_ON_I_FOR_TST1_CRP" AFTER INSERT ON "MY_SCHEMA"."TEST1" 
REFERENCING NEW ROW NEW FOR EACH ROW 
BEGIN 
  DECLARE NEW_KEY_SUMMARY CLOB := '"COL1":' || CASE WHEN :NEW."COL1" IS NULL THEN 'null' ELSE CONCAT(CONCAT('"',REPLACE(REPLACE(:NEW."COL1",'\','\\'),'"','\"')),'"') END; 
  DECLARE NEW_COL_SUMMARY CLOB := '"COL1":' || CASE WHEN :NEW."COL1" IS NULL THEN 'null' ELSE CONCAT(CONCAT('"',REPLACE(REPLACE(:NEW."COL1",'\','\\'),'"','\"')),'"') END || ',' || '"COL0":' || CASE WHEN :NEW."COL0" IS NULL THEN 'null' ELSE CONCAT(CONCAT('"',REPLACE(REPLACE(:NEW."COL0",'\','\\'),'"','\"')),'"') END; 
  DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION BEGIN END; 
 
  IF 1=1 THEN 
    INSERT INTO "SYSTEM"."CLOUD_CANAL_TRIGGER_DATA" (CATALOG_NAME, SCHEMA_NAME, TABLE_NAME, EVENT_TYPE, TRIGGER_ID, PK_DATA, ROW_DATA, TRANSACTION_ID, EXTERNAL_DATA, CREATE_TIME) 
    VALUES( 
      'SYSTEMDB', 
      'MY_SCHEMA', 
      'TEST1', 
      'I', 
      1, 
      '{' || NEW_KEY_SUMMARY || '}', 
      '{' || NEW_COL_SUMMARY || '}', 
      CURRENT_UPDATE_TRANSACTION(), 
      '', 
      CURRENT_UTCTIMESTAMP 
    ); 
  END IF; 
 
END;

安装好触发器，下面介绍 增量CDC数据表 的具体结构设计

CDC 增量表

增量CDC数据表结构如下：

sql 复制代码

CREATE COLUMN TABLE "SYSTEM"."CLOUD_CANAL_TRIGGER_DATA" ("DATA_ID" BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (
START WITH 1 INCREMENT BY 1) NOT NULL ,
    "CATALOG_NAME" VARCHAR(255) NULL ,
    "SCHEMA_NAME" VARCHAR(255) NOT NULL ,
    "TABLE_NAME" VARCHAR(255) NOT NULL ,
    "EVENT_TYPE" VARCHAR(20) NOT NULL ,
    "ROW_DATA" CLOB,
    "PK_DATA" CLOB,
    "OLD_DATA" CLOB,
    "TRIGGER_ID" INTEGER NOT NULL ,
    "EXTERNAL_DATA" VARCHAR(50),
    "CREATE_TIME" LONGDATE
);
CREATE UNIQUE CPBTREE INDEX "CLOUD_CANAL_IDX_D_ID" ON
"SYSTEM"."CLOUD_CANAL_TRIGGER_DATA" ( "DATA_ID" ASC);
CREATE INDEX CLOUD_CANAL_TRIGGER_DATA_CREATE_TIME_IDX ON "SYSTEM".CLOUD_CANAL_TRIGGER_DATA (CREATE_TIME);

增量CDC数据表记录了每次变更数据的

数据库（CATALOG_NAME）
模式名称（SCHEMA_NAME）
表名称（TABLE_NAME）
事件类型（EVENT_TYPE）
变更前的数据镜像（ROW_DATA）
变更前主键数据（PK_DATA）
变更后的数据镜像（OLD_DATA）
触发器ID（TRIGGER_ID）
变更时间（CREATE_TIME）

另外，需要注意的是使用 自增ID 作为主键，同时记录 创建时间。

自增ID（DATA_ID）可以唯一标识数据变更事件并确保有序，创建时间（CREATE_TIME）作为数据变更事件的时间戳，记录数据变更发生时间。

增量表定时清理

触发器将增量数据写入增量表后，若未及时清理，可能导致空间占用增加。

在 CloudCanal 中可以设置任务参数 triggerDataCleanEnabled 打开自动定时清理增量表功能，并提供两个参数进行控制：

triggerDataCleanIntervalMin：增量表清理间隔（单位：分钟）
triggerDataRetentionMin：增量表数据保留时间（单位：分钟）

通过这套机制，用户能够灵活控制增量表的清理操作，同时确保未消费的增量数据不会被意外清除。

增量表自动演进

Hana 增量任务创建时自动生成增量表，CloudCanal 依赖于增量表实现各种能力，但随着 CloudCanal 版本更新，可能对增量表进行变更(比如加入新字段)。

由此带来的问题是：用户在更新 CloudCanal 后需要手动执行 DDL 以适应增量表结构的变化，若存在大量增量表，操作相当复杂。

为解决此问题，CloudCanal 新增 增量表结构 DIFF 能力 ，在任务启动时 自动生成差异 DDL 实现对增量表的自动演进。

扫描 CDC 增量表

扫描 CDC 增量表 需要做到不重复扫、不漏数据、顺序扫描。

保证顺序的方式是通过自增ID排序，即 ORDER BY DATA_ID ASC，通过这个方式相当于对全局的变更事件进行编号，基于编号进行扫描和消费，可确保不重。但只做到这一点还不够，会出现丢数据情况，数据丢失的原因如图所示：

当查询的语句执行时，可能有部分事务没有 COMMIT，导致漏扫，这种问题如何解决？

首先想到的可能是等待一段时间，但是等待多久合适也是问题，时间长了延迟高，时间短了丢数据，而且当事务出现回滚时，自增序列会出现缺失，缺失的原因是事务没有回滚前占用了自增 ID 生成的序号，事务回滚后占用的序号也不会被重复使用。遇到自增 ID 序号缺失的情况，通过等待一段时间方式，只能每次都等待最大超时时间，会导致同步延迟增大。

这个问题的关键点是确定占用自增ID的事务是否还在活跃状态。

CloudCanal 采用的解决办法是 查缺补漏 ，在扫描 增量CDC数据表 时遇到某个数据 ID 缺失的情况，会尝试插入一条相同 ID 的数据，通过唯一键来判断这个 ID 的数据是否被占用，如果出现异常，则重新查询；如没有异常，则会写入数据占用这个 ID，因为这个 ID 的数据已经被填充，因此也不用担心这个 ID 的数据被漏扫，可以继续读取大于这个 ID 数据。

位点管理

位点用于管理数据同步的进度，记录哪些变更事件已经同步、哪些变更事件没有同步。

基于触发器的数据同步方案选择 CDC 增量表的自增 ID 及时间戳作为位点，自增 ID 可以精确定位到每个数据变更事件，时间戳可以方便以用户视角感知同步任务的延迟情况。

什么时候更新位点？

当捕获的变更事件成功写入目标端后更新位点，如果写入数据成功更新位点失败会导致数据不一致吗？

答案是不会，因为源端的变更事件是顺序保存并且顺序读取，类似 Mysql Binlog，只要 CloudCanal 按照源端的事件顺序消费，当消费到事件末尾时可以确保源端和目标端的的数据状态一致。

如何判断同步延迟？

Hana 源端增量同步使用位点(增量表自增ID)来判断延迟，当位点向前推进时可准确获取延迟，但若无变更事件导致位点不更新，延迟会持续增大，实际上并未发生延迟。

为解决这一问题，CloudCanal 通过查询增量表来判断是否存在延迟，具体逻辑为:

若存在数据，系统根据增量数据的时间戳计算延迟。
若无数据，任务获取当前时间发送心跳事件，并根据心跳上的时间戳计算延迟。

时间戳仅在重置位点时才用于数据查找，且在查找时进行时区转换处理。

同步演示

添加数据源

数据源管理 -> **添加数据源，添加 Sap Hana、MySQL

创建同步任务

任务管理 -> 新建任务
选择需要迁移同步的列，目标映射规则可选择与源端一致 和转小写
任务自动做结构迁移 、全量迁移 、增量同步

测试同步

利用造数据工具对 Hana 进行随机增删改操作。
数据同步结束后校验 Hana 和 MySQL 的数据，40 万左右的数据是一致的。

总结

本文简要介绍 CloudCanal 数据迁移工具近期对 Hana 源端数据同步的设计思路，希望对读者有所帮助。

基于触发器实现 Sap Hana 实时数据同步

简介